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INPE-14986-TDI/1273
AVALIAÇÃO DOS DADOS PRODUZIDOS PELA REDE DE
RADARES METEOROLÓGICOS DE BANDA “S” LOCALIZADOS
NO CENTRO SUL DO BRASIL
Izabelly Carvalho da Costa
Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Meteorologia, orientada pelo
Dr. Carlos Frederico de Angelis, aprovada em 13 de agosto de 2007.
INPE
São José dos Campos
2007
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INPE-14986-TDI/1273
AVALIAÇÃO DOS DADOS PRODUZIDOS PELA REDE DE
RADARES METEOROLÓGICOS DE BANDA “S” LOCALIZADOS
NO CENTRO SUL DO BRASIL
Izabelly Carvalho da Costa
Dissertação de Mestrado do Curso de Pós-Graduação em Meteorologia, orientada pelo
Dr. Carlos Frederico de Angelis, aprovada em 13 de agosto de 2007.
INPE
São José dos Campos
2007
551.5 (816)
Costa, I. C. da
Avaliação dos dados produzidos pela rede de radares
meteorológicos de Banda “S” localizados no Centro Sul do
Brasil / Izabelly Carvalho da Costa. - São José dos Campos:
INPE, 2007.
136 p. ; (INPE-14986-TDI/1273)
1. Missão de Medição da Chuva Tropical (TRMM).
2. Radar meteorológico. 3. Departamento de Controle do
Espaço Aéreo (DECEA). 4. Meteorologia. 5. Radar de
precipitação (PR). I. Título.
À minha Família e
Ao André.
AGRADECIMENTOS
Ao meu orientador, Dr. Carlos Frederico de Angelis, pela dedicação, paciência e
amizade ao longo deste trabalho.
Ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – INPE e a Divisão de Satélites e Sistemas
Ambientais – DSA, pela oportunidade de estudos e utilização de dados e instalações.
Ao Dr. Carlos Augusto Morales da USP, que não mediu esforços em apoiar este
trabalho.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Ensino Superior (CAPES) pelo
suporte financeiro recebido durante dois anos de mestrado.
Ao Departamento de Controle do Espaço Aéreo – DECEA, pelo fornecimento dos
dados de radares.
À secretaria da Pós-Graduação em Meteorologia, em especial a Lílian Escobar, pela
eficiência e dedicação.
À minha família, mesmo distante, pelo apoio e incentivo constante.
Aos amigos, mesmo os mais distantes, pelo companheirismo e momentos de
descontração.
Agradecimento especial ao André, que além de marido é um grande amigo, pelo apoio,
amor, paciência e carinho.
Enfim a todos que colaboraram de forma direta ou indireta para elaboração deste
trabalho.
RESUMO
Os dados de radares meteorológicos localizados na porção central, sudeste e sul do
Brasil vêm sendo usados de forma sistemática pelo Centro de Previsão de Tempo e
Estudos Climáticos (CPTEC/INPE) e Departamento de Controle do Espaço Aéreo
(DECEA), após a implantação do Convênio de Cooperação Técnico - Cientifico
assinado por essas instituições em 2004. Antes desse convênio os dados eram aplicados
na área de proteção ao vôo, e eram aproveitados somente para o uso temporário. Após a
implantação os produtos obtidos a partir da varredura volumétrica de cada radar são
enviados a centro regionais pertencentes ao DECEA e a um centro nacional pertencente
ao CPTEC/INPE. Atualmente três dos seis radares pertencentes ao DECEA já possuem
um sistema de transmissão de dados via internet, o que permite que os seus dados brutos
sejam enviados diretamente para o CPTEC/INPE. Porém, o uso em outras aplicações
como estimativa de chuva e assimilação de dados em modelos de previsão de tempo e
previsão imediata, exige que se tenha boa qualidade nos dados para que os resultados
obtidos por essas aplicações tenham as menores incertezas possíveis. Desta forma, o
objetivo dessa pesquisa foi avaliar a qualidade dos dados obtidos pelos radares do
DECEA a partir da comparação com dados obtidos pelo radar a bordo da missão
TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission). Os resultados mostraram que para a
maioria dos radares estudados o GR (Ground Radar) tende a superestimar os valores de
refletividade quando comparado com os dados obtidos pelo PR (Precipitation Radar).
Para um caso particular, verificou-se que a diferença foi superior a 6 dBZ, valor
considerado muito acima de 2 dBZ definido como limite aceitável. Foi possível concluir
também que as principais diferenças observadas entre o PR e o GR são devido ao tempo
na obtenção dos dados e que quanto mais próximo estiver o sistema precipitante do
radar, melhor será a correlação e menor será a dispersão entre os dados por não haver
grandes distorções na altura do sistema precipitante observado pelo GR.
EVALUATION OF THE DATA PRODUCED BY THE S BAND WEATHER
RADARS NETWORK LOCATED IN CENTRAL SOUTHERN BRAZIL
ABSTRACT
Data from the weather radars located in central, southeastern and southern Brazil has
been used by the CPTEC and DECEA since the agreement between both institutions
was signed in 2004. Before this date the radar data was used by flight protection
purposes only, and was not stored. Nowadays, the radar products derived from the
scanning strategy of all radars are recorded and then sent to the CPTEC and DECEA.
The quality of the data was not evaluated yet, and for applications like nowcasting, data
assimilation and rainfall estimation it is necessary to guarantee that the data are good
enough to be used. Therefore, the main goal of this assignment was to evaluate the
quality of the data produced by the radar network using the information acquired by the
TRMM-PR (Tropical Rainfall Measurement Mission – Precipitation Radar) as
reference. The results showed that in most cases (excepting Gama) the ground radars
tend to overestimate reflectivity values when compared with PR. It was also showed
that São Roque requires attention due to its large offset and noises present in its
products. The differences found in the remaining radars were related to the time
difference between the data acquisition of the two types of sensors (ground and orbital
radars).
SUMÁRIO
Pág.
LISTA DE FIGURAS
LISTA DE TABELAS
LISTA DE SÍMBOLOS
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
1 INTRODUÇÃO ............................................................................................
23
1.1 Objetivos ..................................................................................................... 24
1.2 Justificativa ................................................................................................. 25
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ....................................................................
27
3 DADOS ..........................................................................................................
35
3.1 Dados do TRMM-PR .................................................................................. 35
3.2 Dados de Radares de Superfície .................................................................. 35
4 METODOLOGIA ........................................................................................
37
4.1 Seleção de Dados PR e GR ......................................................................... 38
4.2 Identificação de Coincidências de Amostragem ......................................... 38
4.3 Verificação do Apontamento do Radar de Superfície ................................. 40
4.4 Recuperação da Estrutura Tridimensional (3D) da Área de cobertura dos
radares PR e GR ...........................................................................................
41
4.4.1 Amostragem do PR .................................................................................. 41
4.4.2 Amostragem do GR .................................................................................. 42
4.5 Elaboração de CAPPI’s ............................................................................... 43
4.6 Delimitação de Chuva Estratiforme e Convectiva ...................................... 43
4.7 Comparação entre os CAPPI’s obtidos pelo FROG2 e os obtidos pelo
Método de Amostragem Tridimensional .....................................................
44
4.8 Obtenção de Z a partir de 5 km de Altura ................................................... 44
5 RESULTADOS .............................................................................................
47
5.1 Verificação do Apontamento do Radar de Superfície ................................. 47
5.2 Comparação entre os CAPPI’s obtidos pela DECEA e os obtidos pelo
Método de Amostragem Tridimensional ....................................................
56
5.3 Comparação PR x GR ................................................................................. 65
5.3.1 Radar de Canguçu .................................................................................... 65
5.3.1.1 CAPPI e Secções Transversais .............................................................. 65
5.3.1.2 Perfis Verticais ...................................................................................... 73
5.3.1.3 Histogramas de Freqüência ................................................................... 75
5.3.2 Radar de Morro da Igreja ......................................................................... 77
5.3.2.1 CAPPI e Secções Transversais .............................................................. 77
5.3.2.2 Perfis Verticais ...................................................................................... 81
5.3.2.3 Histogramas de Freqüência ................................................................... 82
5.3.3 Radar de São Roque ................................................................................. 84
5.3.3.1 CAPPI e Secções Transversais .............................................................. 84
5.3.3.2 Perfis Verticais ...................................................................................... 88
5.3.3.3 Histogramas de Freqüência ................................................................... 89
5.3.4 Radar de Gama ......................................................................................... 91
5.3.4.1 CAPPI e Secções Transversais .............................................................. 91
5.3.4.2 Perfis Verticais ...................................................................................... 93
5.3.4.3 Histogramas de Freqüência ................................................................... 93
6 DISCUSSÕES ...............................................................................................
97
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS ......................................................................
101
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...........................................................
105
APÊNDICE A – ELEMENTOS TEÓRICOS
111
LISTA DE FIGURAS
Pág.
2.1 – Padrão horizontal da refletividade do radar (atenuação corrigida) para o
PR (a) e para o radar de superfície de Okinawa (b) em 2.5 km de altura...
28
2.2 – Padrão horizontal da refletividade do radar (atenuação corrigida) para o
PR (a) e para o radar de superfície de Ishigakijima (b) em 2.5 km de
altura ..........................................................................................................
29
2.3 – Diagrama de dispersão entre os valores de refletividade PR x Okinawa
(direita) e PR x Ishigakijima (esquerda) ....................................................
29
2.4 – Perfis horizontal e vertical do PR e do GR. (a) Imagem horizontal do
GR; (b) Imagem horizontal do PR; (c) Secção vertical do GR; (d) Secção
vertical do PR .............................................................................................
31
2.5 – a) Distribuição do fator de refletividade do radar observado pelo TRMM
(preto) e TECSAT (cinza); b) Diferença entre os histogramas do
TRMM-PR e TECSAT ..............................................................................
32
2.6 – Distribuição horizontal e vertical de valores de refletividade obtidos
pelos radares PR (acima) e Bauru (abaixo) para o dia 13 de Janeiro de
1999 ...........................................................................................................
33
2.7 – a) Histograma da diferença GR-PR; b) Gráfico de dispersão da diferença
GR-PR versus o valor da refletividade do PR ...........................................
34
3.1 – Rede de radares e área de cobertura de 250 km para cada sensor ............. 36
4.1 – Fluxograma da metodologia adotada nessa pesquisa................................. 37
4.2 – Ilustração do imageamento do radar PR sobre a área de cobertura do
radar de São Roque ....................................................................................
39
4.3 – CAPPI a 3km de altura para os radares PR e GR (Canguçu) .................... 40
4.4 – Projeção dos dados do PR em uma caixa 3D ............................................ 41
4.5 – Esquema de iluminação do feixe de microondas do radar GR .................. 43
4.6 – Secção transversal de retroespalhamento σ
b
para esferas de água liquida.. 45
4.7 – Gráfico de dispersão da refletividade (dBZ) do Banda-X versus a
refletividade do Banda-S para várias distribuições de tamanho de gota....
46
5.1 – Comparação entre o canal 4 da imagem do satélite GOES 12 e os
CAPPI’s de 3, 5, 7 e 10 km de altura para os radares de Canguçu, Morro
da Igreja, São Roque e Gama .....................................................................
49
5.2 – Gráfico de dispersão entre os dados de temperatura de brilho da imagem
do satélite GOES 12 e os dados de refletividade do GR ............................
55
5.3 – Efeitos da perda de informação em relação à altura produzida pelo
algoritmo de elaboração dos produtos CAPPI’s ........................................
57
5.4 – Comparação entre os CAPPI’s obtidos pela REDEMET e o método de
amostragem tridimensional para o radar de Canguçu, Morro da Igreja,
São Roque e Gama .....................................................................................
59
5.5 – Gráficos de dispersão entre os dados obtidos pelo DECEA e o método de
amostragem tridimensional ........................................................................
63
5.6 – Distribuição horizontal, secções transversais e gráficos de dispersão para
o PR e o GR ...............................................................................................
66
5.7 – Efeito da distância na reprodução do perfil vertical de refletividade
obtido pelo radar GR .................................................................................
73
5.8 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de
2 a 16 km de altura, dos casos selecionados ..............................................
74
5.9 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR ................. 76
5.10 – Distribuição horizontal, secções transversais e gráficos de dispersão para
o PR e o GR ...............................................................................................
78
5.11 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de
2 a 16 km de altura, dos casos selecionados ..............................................
82
5.12 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR ................. 83
5.13 – Distribuições espaciais, secções transversais e gráficos de dispersão para
o PR e o GR ...............................................................................................
85
5.14 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de
2 a 16 km de altura, dos casos selecionados ..............................................
88
5.15 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR ................. 90
5.16 – Distribuições espaciais, secções transversais e gráficos de dispersão para
o PR e o GR ...............................................................................................
92
5.17 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de
2 a 16 km de altura, dos casos selecionados ..............................................
93
5.18 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR ................. 94
A.1 – Componentes básicas de um sistema de radar Doppler ............................. 113
A.2 – Conceitos básicos envolvidos na transmissão e recepção de sinais de
radar ...........................................................................................................
114
A.3 – Esquema conceitual do feixe de microondas e região de meia potência ... 116
A.4 – Esquema conceitual do padrão de irradiação de uma antena de radar ...... 117
A.5 – Efeitos no preenchimento do feixe de microondas .................................... 119
A.6 – Ilustração da interceptação do pulso do radar por alvos do relevo ............ 120
A.7 – Ilustração dos ecos de terreno devido à interceptação dos lóbulos
secundários pelos alvos de terreno ............................................................
121
A.8 – Refletividade e taxa de chuva calculada a partir da distribuição de
tamanho de gotas coletadas em Darwin, Austrália ....................................
127
A.9 – Refletividade do radar e precipitação acumulada em 5 minutos para
locais situados em Darwin, Austrália .........................................................
128
A.10 – Processo de varredura de aquisição de dados do radar para uma dada
elevação θ ..................................................................................................
129
A.11 – Passos da varredura para a obtenção do volume tridimensional de dados.. 129
A.12 – CAPPI a 3 km de altura obtido pelo radar de Canguçu em 11/06/2007..... 130
A.13 – Geometria da varredura para instrumentos relacionados à precipitação .... 134
A.14 – Padrão de amostragem do TRMM-PR sobre a América do Sul ................ 135
A.15 – CAPPI de 3 km de altura obtido durante a órbita 46108 do dia
18/12/2005 sobre o Brasil ..........................................................................
136
LISTA DE TABELAS
Pág.
3.1 – Parâmetros para cada ângulo de elevação da varredura .......................... 36
5.1 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar
de Canguçu e do PR .................................................................................
77
5.2 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar
de Morro da Igreja e do PR .....................................................................
84
5.3 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar
de São Roque e do PR .............................................................................
90
5.4 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar
de Gama e do PR .....................................................................................
95
A.1 –
Valores de
2
|| K para água a diversas temperaturas ................................
118
A.2 – Relações típicas empíricas entre o fator de refletividade Z (mm
6
m
-3
) e a
intensidade da precipitação, R (mm h
-1
) ..................................................
125
A.3 – Principais parâmetros do TRMM-PR ...................................................... 131
LISTA DE SÍMBOLOS
Latinos
A
Área de amostragem
A
e
Área efetiva
a
Coeficiente empírico
b
Coeficiente empírico
C
Constante do radar
c
Velocidade da luz
C
i
Número de gotas do i-ésimo canal do disdrômetro
cm
Centímetros
d
Distância
D
a
Diâmetro da antena
dB
Decibel
D
i
Diâmetro da gota
G
Ganho da antena
Hz
Hertz
i
Unidade imaginária
k
Coeficiente de absorção
km
Quilômetros
l
Fator de atenuação do sinal do radar
m
Componente complexa das ondas eletromagnéticas
mm
Milímetros
n
Índice de refração
N(D)
Concentração de gotas com diâmetro D
N(D
i
)
Concentração de gotas com diâmetro médio Di
P
t
Potência transmitida por um radar
P
r
Potência recebida
R
Taxa de precipitação
r
Alcance
S
i
Densidade de potência
S
r
Densidade Potência refletida
t
Tempo
Z
Fator de refletividade do radar
dBZ
Fator de refletividade do radar na escala logarítmica
w
t
Velocidade terminal
Gregos
λ
Comprimento de onda
θ
’
Ângulo de abertura do feixe
θ
Ângulo de abertura do feixe para a região de meia potência
τ
Largura do pulso
θ
Ângulo de elevação
σ
Área da secção transversal de retroespalhamento
π
Letra Grega utilizada como símbolo do Pi, seu valor aproximado é de 3,1416.
∆
t
Intervalo de tempo
LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS
ARC
Active Radar Calibrator
CAPPI
Constant Altitude Plan Position Indicator
CERES
Cloud and Earth Radiant Energy System
CINDACTA
Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Trafego Aéreo
CPTEC
Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos
DECEA
Departamento de Controle do Espaço Aéreo
DSA
Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais
GOES
Geostationary Operational Environmental Satellite
GPS
Global Positioning System
GR
Ground Radar
IAG
Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas
IFOV
Instantaneous Field of View
INPE
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IPMET
Instituto de Pesquisas Meteorológicas
JAXA
Japan Aerospace Exploration Agency
LIS
Lightning Imaging Sensor
NASA
National Aeronautics and Space Administration
NCAR
National Center for Atmospheric Research
NEXRAD
Next-Generation Radar
NICT
National Institute of Information and Communication Technology
PR
Precipitation Radar
PRF
Pulse Repetition Frequency
REM
Radiação Eletromagnética
TECSAT
Tectelcom Aeroespacial Ltda
TMI
TRMM Microwave Imager
TRMM
Tropical Rainfall Measurement Mission
UPC
Universidade Politécnica da Catalunya
USP
Universidade do Estado de São Paulo
VIRS
Visible Infrared Scanner
23
1 INTRODUÇÃO
A integração da rede de radares pertencentes ao Departamento de Controle do Espaço
Aéreo (DECEA), está sendo realizada em convênio com o Centro de Previsão de Tempo
e Estudos Climáticos (CPTEC-INPE) desde 2004. Esta é a primeira tentativa concreta
no Brasil de se integrar de forma operacional uma rede de seis radares situados nas
regiões sul, sudeste e centro-oeste do país. O resultado dessa integração está sendo a
operação dos seis radares de forma sincronizada, durante vinte e quatro horas por dia,
produzindo dados que são enviados ao CPTEC. Esses dados são processados e
disponibilizados em forma de mosaicos que englobam toda a área de cobertura de cada
radar.
Apesar do CPTEC elaborar mosaicos de imagens de radares juntamente com cartas de
precipitação em tempo real, nada ainda foi feito para assegurar a qualidade e a validação
dos dados reproduzidos nesses mosaicos. Nem todos os radares do DECEA possuem
um procedimento regular de calibração eletrônica, que visa eliminar ou minimizar
possíveis erros causados pelo uso contínuo do equipamento, devido aos erros causados
pelo desgaste natural dos componentes eletrônicos do sensor. Desta forma, os dados
produzidos por esses radares podem comprometer qualquer estudo que faça uso dessas
informações.
Atualmente, os dados dos radares do DECEA estão sendo usados por várias instituições
e também para várias finalidades. Para o uso em estimativa de precipitação, eventuais
erros nas medidas de refletividade do radar serão compensados após o levantamento de
uma relação Z-R obtida através de pluviômetros ou disdrômetros. Porém, para outras
aplicações como o estudo de microfísica de nuvens, para uso em previsão imediata, ou o
cálculo de conteúdo de água no perfil vertical e seu posterior uso em assimilação de
dados de radar em modelos numéricos de previsão de tempo, pequenos desvios nos
valores de refletividade podem resultar em grandes erros nos resultados derivados desse
parâmetro.
24
Desta forma, antes de se usar os dados produzidos pelos radares do DECEA, é
necessário avaliar a qualidade dos mesmos. Com isso, caso seja constatada alguma
anormalidade, pode-se antecipar alguma correção e apontar a solução para o problema.
Radares meteorológicos são uma excelente alternativa para a falta de uma densa rede de
pluviômetros porque apresentam a capacidade de capturar e estimar a precipitação em
locais bem distantes de onde se encontram localizados, além de fornecerem a estrutura
tridimensional dos sistemas precipitantes. Porém, devido à natureza atenuante da
atmosfera e algumas características dos sistemas precipitantes, as medidas obtidas por
radares precisam ser comparadas com dados de pluviômetros, ou outra fonte de
informação que seja conhecida e possa ser usada como referência, como por exemplo, o
radar de precipitação (PR) a bordo do satélite TRMM (Tropical Rainfall Measurement
Mission), que foi utilizado nesta pesquisa, como referência, por ser calibrado
periodicamente utilizando um ARC (Active Radar Calibrator) localizado no Japão. Isso
pode ser feito para avaliar os erros associados ao processo de aquisição de dados.
1.1 Objetivos
O objetivo principal desta pesquisa foi avaliar a qualidade dos dados obtidos pelos
radares de superfície (GR) pertencentes ao DECEA e localizados em Canguçu (RS),
Gama (DF), Morro da Igreja (SC) e São Roque (SP).
Para atingir a meta principal os seguintes objetivos específicos foram buscados:
• Verificar o apontamento dos radares de superfície;
• Analisar a qualidades dos produtos CAPPI (Constant Altitude Plan Position
Indicator) elaborados pelo software de controle e processamento de dados dos
radares para os níveis de 3, 5, 7 e 10 km de altura;
• Comparar informações coletadas pelo radar meteorológico a bordo do satélite
TRMM (PR) com dados coletados por cada radar de superfície pertencente ao
DECEA;
25
• Analisar as diferenças encontradas após a comparação dos dois tipos de
radares para verificar possíveis problemas na calibração dos radares GR.
1.2 Justificativa
Os dados dos radares meteorológicos por serem aplicados em diversas áreas, como por
exemplo, proteção ao vôo, agricultura, geração de energia, defesa civil, transporte e na
sociedade em geral, e por estarem sendo utilizados pela primeira, precisam ser
avaliados.
Esta dissertação está dividida em sete capítulos. Após esta introdução, tem-se uma
revisão bibliográfica para embasar a metodologia a ser utilizada no Capítulo 2. O
Capítulo 3 apresenta o período e o formato dos dados que foram utilizados e de que
forma foram obtidos.
Em seguida, no Capítulo 4, é apresentada a metodologia empregada, como também os
tratamentos realizados nos dados para a comparação de dados com geometrias
diferentes de obtenção. O Capítulo 5 compreende a análise dos resultados obtidos a
partir de comparações realizadas entre os dados dos GR’s com as imagens do canal 4 do
satélite GOES, com os CAPPI’s do DECEA e também com os dados do PR. Algumas
discussões necessárias são apresentadas no Capítulo 6. No Capítulo 7, são apresentadas
algumas considerações finais necessárias, devido às aproximações que foram feitas, e as
conclusões obtidas com o desenvolvimento do trabalho.
26
27
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Para se obter estimativas de precipitação a partir de dados de radares de superfície é
necessário eliminar, sempre que possível, as fontes de incertezas que podem causar
variações nos valores de refletividade do radar. Dentre várias fontes de incerteza
destacam-se aquelas causadas por distorções impostas pelos componentes eletrônicos do
sensor, ganho da antena e alterações causadas por “radomes”. Nessa pesquisa trabalhou-
se com quatro radares pertencentes ao DECEA. Teoricamente cada radar, por pertencer
a mesma agência, apresenta o mesmo critério para assegurar a qualidade de seus dados,
porém, ocorrem desgastes diferentes em seus componentes eletrônicos e alguns não tem
o radome e, por isso, para que todos os resultados apresentados no final por todos os
radares sejam coerentes, é necessário estabelecer um procedimento de calibração dos
sensores tendo uma referência em comum.
A referência adotada nessa pesquisa é o PR que se tornou uma das mais importantes
fontes de dados para estudos e análise da estimativa de precipitação desde o lançamento
do satélite TRMM. Estudos anteriores mostraram a capacidade do PR em produzir
medidas de refletividade estáveis com exatidão inferior a 1 dBZ, sendo portanto, uma
ferramenta útil para a calibração de radares de superfície (Furukawa, 1998; Anagnostou
et al., 2001; Morales et al., 2004; Lawrence, 2006).
Kummerow et al. (1998) mostram que uma calibração precisa do PR é importante para
estabelecer uma relação clara entre os algoritmos do nível 1 e dos níveis mais altos. Para
desenvolver o algoritmo de calibração do PR, variação e tendência dos parâmetros do
sistema PR são modelados para ter componentes de “termo intermediário” e de “termo
longo”. O primeiro é causado pela mudança da temperatura dentro do PR e pode ser
corrigido fazendo-se o monitoramento dela. O segundo ocorre devido à degradação
gradual do sistema (ganho, perda, etc) e/ou falhas em alguns elementos ativos. Este
termo pode envolver mudanças nas características da antena e nos sensores de
telemetria, assim, é necessária uma calibração usando um alvo de referência externo.
O algoritmo de calibração interna foi desenvolvido usando um sistema de modelo
detalhado do PR que descreve a dependência entre a temperatura e os parâmetros do
28
sistema, relacionados ao processo de conversão do valor do count para a potência
recebida no radar e finalmente para o fator de refletividade do radar. A calibração
externa do PR é feita utilizando um ARC (Active Radar Calibrator) localizado no Japão.
O ARC tem três funções: radar transmissor, radar receptor e guia transmissor. A
calibração externa era feita todos os meses para estimar a mudança no “termo longo” do
ganho do sistema PR. Atualmente, esta calibração é feita quatro vezes por ano e a
calibração interna, para medir a função de transferência do receptor PR, é feita uma vez
por dia (NASA, 2005).
Furukawa (1998) comparou dados do PR com dados de dois radares de superfície
localizados sobre o Japão. A partir de observações simultâneas entre o PR e cada radar
de superfície, foi observado que existem algumas diferenças no valor absoluto do fator
Z, apesar da distribuição horizontal apresentar-se praticamente similar, conforme
mostrado nas Figuras 2.1 e 2.2.
De acordo com as Figuras 2.1 e 2.2 percebe-se uma boa concordância na distribuição
horizontal da refletividade, porém diferenças nos valores de refletividade entre os dois
tipos de radares são observadas. Nota-se que os valores dos radares de superfície
tendem a ser maiores do que aqueles do PR. A dispersão desses valores mostrada na
Figura 2.3 revela com maior detalhes a variação de valores entre os dois tipos de
radares.
Figura 2.1 – Padrão horizontal da refletividade do radar (atenuação corrigida) para o PR
(a) e para o radar de superfície de Okinawa (b) em 2,5 km de altura.
Fonte: Adaptado de Furukawa, (1998).
29
Figura 2.2 – Padrão horizontal da refletividade do radar (atenuação corrigida) para o PR
(a) e para o radar de superfície de Ishigakijima (b) em 2,5 km de altura.
Fonte: Adaptado de Furukawa, (1998).
Figura 2.3 – Diagrama de dispersão entre os valores de refletividade PR x Okinawa
(direita) e PR x Ishigakijima (esquerda).
Fonte: Adaptado de Furukawa, (1998).
Um dos fatores que podem ter causado discrepâncias no fator Z é o fato dos radares de
superfície amostrar a atmosfera a partir de diferentes elevações. No estudo de Furukawa
(1998) o tempo gasto para executar toda a varredura volumétrica foi de
aproximadamente 7,5 minutos, enquanto que o PR, para a mesma área, gastou poucos
segundos. Comparando os valores médios entre os dois tipos de radares observou-se que
30
o radar de Ishigakijima detectou valores 0,13 dBZ maiores que os do PR, enquanto que
o radar de Okinawa detectou valores 2,67 dBZ maiores que os do PR. Assumindo que o
PR está calibrado para aproximadamente 1 dBZ e tem um desempenho estável,
concluiu-se que o radar de Okinawa detectou valores 2,54 dBZ maiores que os do radar
de Ishigakijima.
Bolen e Chandrasekar (2000) fizeram comparações simultâneas de dados coletados do
PR e do radar polarimétrico de banda S (Spol) operado pelo NCAR (National Center for
Atmospheric Research). Foi observado que variações na altitude do satélite TRMM
podem causar mudanças na resolução, como também variações na velocidade orbital
contribuem para mudanças na direção ao longo do caminho. Estas mudanças podem
contribuir para efeitos no preenchimento do feixe que podem levar a comparações
erradas com dados do radar de superfície.
A Figura 2.4 mostra os perfis horizontal e vertical do PR e do radar de superfície para o
dia 15 de Agosto de 1998. Como era de se esperar observa-se que o GR apresenta uma
melhor resolução horizontal, enquanto que o PR apresenta uma melhor resolução
vertical.
Bolen e Chandrasekar (2000) chegaram à conclusão de que na ausência de atenuação
significante, o valor médio das observações do TRMM e do radar de superfície
concordaram em 1 dBZ, e que a refletividade PR estimada com atenuação corrigida
concordou razoavelmente bem em altitudes menores que 2 km com observações do
radar de superfície.
31
Figura 2.4 – Perfis horizontal e vertical do PR e do GR. (a) Imagem horizontal do GR;
(b) Imagem horizontal do PR; (c) Secção vertical do GR; (d) Secção
vertical do PR.
Fonte: Bolen e Chandrasekar, (2000).
Morales et al. (2004), com o objetivo de descrever as principais características da
precipitação na região Amazônica, utilizaram dados do radar meteorológico da
TECSAT (Tectelcom Aeroespacial Ltda) e a metodologia desenvolvida por Anagnostou
et al. (2001), que fizeram uma inter-comparação entre radares meteorológicos de
superfície nos Estados Unidos e o TRMM-PR. Esta metodologia consiste, basicamente,
em obter a diferença entre os histogramas da refletividade do radar de superfície e o PR
(Z (GR) – Z (PR)), considerando um volume com resolução horizontal de 5 km x 5 km
e vertical de 1 (2) km, obtido entre 7 e 12 km de altura, cuja precipitação foi classificada
como chuva estratiforme. Avaliou-se somente valores de refletividade acima de 15 dBZ
a uma distância de 100 km do radar. Seguindo esta metodologia, foi encontrado um viés
de +6,47 dBZ, mostrado na Figura 2.5, que, de acordo com os autores, possivelmente
foi causado pelo ganho da antena.
32
Figura 2.5 – a) Distribuição do fator de refletividade do radar observado pelo TRMM
(preto) e TECSAT (cinza); b) Diferença entre os histogramas do TRMM-
PR e TECSAT.
Fonte: Adaptado de Morales et al. (2004).
A Figura 2.5a mostra uma comparação da distribuição do fator de refletividade do radar
para os dois radares na mesma hora em 5 órbitas do TRMM. Pode-se perceber
claramente que o radar de superfície apresenta uma mudança no máximo valor da
refletividade. Na Figura 2.5b, observa-se a diferença na refletividade do radar para os
casos da Figura 2.5a.
Anagnostou et al. (2000) utilizaram dados do PR para a validação das informações
adquiridas pelo radar de superfície de Bauru, operado pelo IPMET. A Figura 2.6 mostra
a distribuição da refletividade horizontal (CAPPI no nível de 2 km) e perfis verticais
extraídos dos dados volumétricos de ambos os radares, com precipitação significante
cobrindo uma área sobreposta por dois radares. Os painéis superiores referem-se aos
dados obtidos do PR com a atenuação corrigida e os inferiores aos dados coincidentes
obtidos do GR. Observa-se que o GR é mais sensível que o PR a pixels com valores
menores que 17 dBZ, isto ocorre pelo fato do PR ter um limiar de sensibilidade de
aproximadamente 17 dBZ.
33
Figura 2.6 – Distribuição horizontal e vertical de valores de refletividade obtidos pelos
radares PR (acima) e Bauru (abaixo) para o dia 13 de Janeiro de 1999. Os
círculos correspondem a uma distância de 150 km do radar.
Fonte: Adaptado de Anagnostou et al. (2000).
Na Figura 2.7a, os autores observaram que o histograma tem uma forma Gaussiana e o
desvio padrão é de 2,5 dBZ. A Figura 2.7b, gráfico de dispersão da diferença GR-PR
versus a refletividade do PR, mostra uma tendência negativa, o que pode ser observado
também no histograma. Os resultados mostraram que apesar do padrão e
posicionamento dos sistemas serem similares, o GR tende a subestimar os valores de
refletividade (- 6 dBZ) quando comparados com o PR. A correlação entre os padrões de
refletividade do GR e do PR, em níveis acima da banda brilhante, variou entre 0,8 e
0,95 e a flutuação temporal do viés do radar não foi significante (< 1 dBZ).
34
Figura 2.7 – a) Histograma da diferença GR-PR; b) Gráfico de dispersão da diferença
GR-PR versus o valor da refletividade do PR.
Fonte: Adaptado de Anagnostou et al. (2000).
35
3 DADOS
3.1 Dados do TRMM-PR
O PR é um radar que opera na banda Ku (13,796 – 13,802 GHz), com comprimento de
onda de 2,17 cm. Os dados PR foram obtidos diretamente da NASA, no formato HDF,
para o período de novembro de 2005 a junho de 2006. Nesta pesquisa, utilizou-se
apenas os valores de refletividade com atenuação corrigida, ou seja, o valor “Z factor”
dado no manual do TRMM (NASA, 2005) para as data coincidentes com os dados dos
radares de superfície.
3.2 Dados de Radares de Superfície
Os quatro radares utilizados são sensores Doppler operando na banda S (2,7 – 3 GHz),
comprimentos de onda de 10 cm e com uma abertura do feixe de microondas de
aproximadamente 2º. Os radares são controlados pelo DECEA e estão situados em São
Roque (SP), Gama (DF), Morro da Igreja (SC) e Canguçu (RS). As varreduras
volumétricas obtidas por cada radar utilizam os parâmetros descritos na Tabela 3.1, têm
um intervalo de 15 minutos e são executadas 24 horas por dia.
A Figura 3.1 mostra os radares utilizados nessa pesquisa e a área de cobertura de cada
radar para um raio de 250 km. Observa-se na Tabela 3.1 que o alcance máximo do radar
é limitado à medida que o ângulo de elevação aumenta, isso acontece para que o tempo
gasto na varredura seja menor.
36
Tabela 3.1 – Parâmetros para cada ângulo de elevação da varredura.
Az.
Inicial
Vel.
Azimutal
Az.
Final
Elevação
Alcance
Máximo
Res.
Alcance
Inc.
Azimute
PRF Unfolding
Largura
do Pulso
Filtro
de
Clutter
0
o
18,0
o
/s 360
o
0,50 250 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
1,00 250 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
2,00 250 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
3,00 250 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
4,00 250 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
5,00 250 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
6,00 214 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
7,00 189 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
8,00 162 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
9,00 141 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
10,00 125 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
12,00 103 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
14,00 89 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
16,00 78 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
0
o
18,0
o
/s 360
o
18,00 69 km 0,75 km 1,0
o
600 hz 3/4 1µs IQ4
Figura 3.1 – Rede de radares e área de cobertura de 250 km para cada sensor.
37
4 METODOLOGIA
Os valores da refletividade obtidos por cada radar de superfície usado nessa pesquisa
foram comparados com os valores obtidos pelo radar orbital a bordo do satélite TRMM.
Os resultados foram comparados qualitativamente e quantitativamente, a partir de
estatísticas descritivas. Como cada radar apresenta uma geometria diferente de
aquisição de dados, foi necessário formatar os dados de cada tipo de radar, de forma que
os alvos monitorados pudessem ser representados da forma mais fiel possível. Desta
forma, adotou-se a metodologia esquematizada no fluxograma da Figura 4.1.
Figura 4.1 – Fluxograma da metodologia adotada nessa pesquisa.
Identificação de Coincidências
de Amostrage
m
Seleção de Dados PR
Seleção de Dados GR
Verificação do Apontamento do
Radar de Superfície
Formatação da Área de Cobertura
(Estrutura 3D) para o G
R
Elaboração de CAPPI’s de 2 a
16 k
m
Elaboração de CAPPI’s de 2 a
16 k
m
Delimitação de Chuva
Estratiforme e Convectiva
Obtenção de Z a partir de
5 km de Altura
Obtenção de Z a partir de
5 km de Altura
Formatação da Área de Cobertura
(Estrutura 3D) para o P
R
Comparações de Resultados
Comparação com os CAPPI’s
do DECEA
38
Cada item da metodologia mostrado no fluxograma está descrito nos parágrafos
seguintes. Em alguns casos foi preciso descrever a teoria que embasa a ação adotada.
4.1 Seleção de Dados PR e GR
A base de dados dos radares de superfície (GR’s) apresenta uma série histórica curta,
apresentando no máximo um ano de informações coletadas entre 2005 e 2006, enquanto
os dados do PR podem ser obtidos a partir de 1998. O período de dados utilizado nessa
pesquisa foi de novembro de 2005 a junho de 2006. Devido a problemas de operação
dos radares GR, como interrupção de funcionamento por longos períodos, os arquivos
selecionados para cada radar possuem datas diferentes. Desta forma, cada localidade
apresentou casos diferentes, compreendidos no período de estudo, o que não interfere na
metodologia para comparação dos resultados.
4.2 Identificação de Coincidências de Amostragem
A identificação de coincidências de amostragens foi feita em duas etapas distintas. Na
primeira etapa foi feita uma análise de todos os dados do PR que houvesse sobreposição
com cada radar. Uma vez identificado áreas em que houve cobertura, tanto do PR como
do GR, fez-se o recorte dos dados do PR para a mesma área de cobertura do GR. A
Figura 4.2 mostra um exemplo de uma passagem do satélite TRMM que sobrepõe a área
de cobertura do radar de São Roque.
39
Figura 4.2 – Ilustração do imageamento do radar PR sobre a área de cobertura do radar
de São Roque durante a órbita 46108 do dia 18/12/2005 sobre o Brasil.
Na segunda etapa desse procedimento foi feita uma primeira triagem no conjunto de
dados PR recortados anteriormente, de forma que aproveitou-se somente aqueles cuja
hora de amostragem apresentou diferença de, no máximo, 10 minutos em relação aos
arquivos GR.
Uma vez garantido que cada arquivo PR possuía um arquivo GR de mesma data e hora
aproximada, fez-se uma segunda triagem, porém, agora, separando-se somente os casos
em que tanto PR como GR apresentassem valores de refletividade relacionados a
sistemas precipitantes em geral. Para isso utilizou-se os produtos CAPPI’s a 3 km de
altura obtidos a partir dos dados PR e GR.
Essa segunda triagem foi feita apenas através da interpretação visual de cada CAPPI,
nos quais foi possível identificar os sistemas precipitantes atuantes na área de cobertura
do radar GR. A Figura 4.3 exemplifica o procedimento descrito anteriormente através
de um par de CAPPI’s que representam os valores de refletividade a 3 km de altura,
obtidos pelos radares PR e GR, para o dia 21 de janeiro de 2006.
40
Figura 4.3 – CAPPI a 3km de altura para os radares PR e GR (Canguçu). A hora de
aquisição da imagem PR foi 0922 GMT e da imagem GR foi 0915 GMT.
A Figura 4.3 mostra somente a área de cobertura do GR coincidente com a passagem do
PR. Como ilustrado na Figura 4.2, a órbita inclinada do satélite TRMM não permite que
se obtenha um padrão regular de amostragem do PR. Isso faz com que as regiões dentro
da área de cobertura do GR sejam observadas pelo PR de forma irregular. Além disso, a
máxima distância horizontal imageada pelo PR corresponde a aproximadamente 245 km
de largura, enquanto que o diâmetro da área imageada pelo GR é igual a 500 km. Desta
forma, somente partes da área de cobertura dos GR’s serão amostradas pelo PR, o que
nunca resultará em um casamento perfeito de áreas de amostragem.
A linha em preto, observada na Figura 4.3, indica, um exemplo, onde foi feito o corte
transversal, o mais próximo possível do centro do radar, para analisar a estrutura
vertical dos valores de refletividade de ambos os tipos de radares, esse procedimento foi
feito nos casos selecionados para todos os radares. A origem do eixo x de cada secção
transversal foi definida como sendo o primeiro ponto da esquerda para a direita, quando
a linha preta é horizontal, e de baixo para cima, quando a linha preta é vertical.
4.3 Verificação do Apontamento do Radar de Superfície
Com o objetivo de verificar o apontamento de cada radar de superfície em relação aos
sistemas precipitantes observados, foram selecionados três casos de cada radar e feito
comparações utilizando imagens do canal 4 do satélite GOES 12. Essas imagens foram
recortadas de acordo com a área de cobertura de cada radar. Para esta comparação
41
foram utilizados CAPPI’s para os níveis de 3, 5, 7 e 10 km de altura elaborados a partir
do Método de Amostragem Tridimensional, cuja hora de obtenção fossem coincidentes
ou mais próximas possíveis da hora da imagem de satélite.
Na imagem de satélite, as temperaturas de brilho entre 240 K e 190 K foram realçadas
através de cores que variam de tonalidades, para assim, mostrar a localização de nuvens
que variam de quentes para frias. Nos CAPPI’s do radar, as mesmas tonalidades
representam os valores de refletividade em dBZ, porém, variando de baixos para altos.
4.4 Recuperação da Estrutura Tridimensional (3D) da Área de Cobertura dos
Radares PR e GR
4.4.1 Amostragem do PR
Para recuperar a estrutura 3D da área amostrada por cada radar, utilizou-se o método
descrito por Anagnostou et al. (2000), que baseia-se num esquema que interpola
volumes das varreduras dos dois tipos de radares, dentro de uma grade fixa.
O volume de varredura da refletividade instantânea do PR é projetado dentro de uma
grade cartesiana tridimensional paralela a terra (chamada de caixa 3D) com resolução
horizontal de 5 km x 5 km e vertical de 1 km (Figura 4.4).
Figura 4.4 – Projeção dos dados do PR em uma caixa 3D.
42
Cada raio de um feixe do PR é projetado em uma caixa 3D, usando informação sobre a
localização no espaço, a altitude (extraída dos arquivos de navegação do satélite) e a
inclinação do feixe. Para produzir os valores da refletividade do PR na vertical da caixa
3D, são feitas médias de 4 níveis, pelo fato da resolução vertical do PR ser de 250m.
Desta forma, para cada nível de altitude localizado entre 2 e 16 km, calcula-se a
refletividade média, utilizando a média aritmética dos valores localizados a ± 500
metros do nível desejado.
4.4.2 Amostragem do GR
O volume de dados de refletividade do GR amostrados pela varredura do radar é
transformado de coordenadas polar para coordenada cartesiana. Um cubo conceitual
envolvendo toda a área de cobertura do GR é elaborado com o radar localizado em seu
centro. Esse cubo é então dividido em células com resolução de 1 km x 1 km na
horizontal e 1 km na vertical. O feixe eletromagnético do radar ilumina todo o cubo
através dos movimentos de azimute e elevação da antena, e com isso, todas as células de
1 km
3
contidas nesse cubo são também iluminadas. A distância de cada célula em
relação ao radar determina qual a parte da célula que será iluminada pelo feixe. Desta
forma, para se iluminar totalmente uma célula em áreas próximas ao radar, onde o feixe
eletromagnético possui uma abertura pequena, serão necessários vários bins
1
pertencentes a elevações e azimutes diferentes. Para áreas distantes do radar, o contrário
acontece e, várias células podem ser iluminadas por um bin. Para garantir uma
uniformidade na recuperação da estrutura tridimensional da área mostrada pelo radar,
adota-se uma metodologia que atribui pesos para cada bin que ilumina as células dentro
do cubo. Os pesos são calculados através da porcentagem que cada bin ilumina cada
célula. Assim, para exemplificar esse esquema, define-se que a parte das células
totalmente iluminadas por um bin, recebe peso 1.0, enquanto partes das células que são
iluminadas por 50% de um bin recebem peso 0,5 (Figura 4.5). A refletividade de cada
célula é então calculada através da média ponderada pelos pesos dos bins.
1
Bin - Distância que o software de controle do radar considera como sendo iluminada pelo cone de
microondas gerado durante a propagação de um pulso transmitido.
43
Figura 4.5 – Esquema de iluminação do feixe de microondas do radar GR
Esse método garante as mesmas condições de amostragem daquela feita pelo PR e isso
permite que os valores de refletividade obtidos pelos dois tipos de radares, apesar de
suas geometrias de aquisição de dados serem completamente diferente, possam ser
comparados. Esse processo é chamado daqui em diante de Método de Amostragem
Tridimensional.
4.5 Elaboração de CAPPI’s
Os CAPPI’s são obtidos a partir da extração de valores de refletividade do radar
presentes em cada nível de altura e calculados segundo o Método de Amostragem
Tridimensional, descrito no item anterior. Como toda a área de cobertura do radar é
estratificada em 15 níveis de altura, com intervalo de 1 km entre eles, é possível assim
levantar todo o perfil vertical de refletividade do radar, dentro da área de cobertura do
sensor. Desta forma, cada CAPPI é um mapa de valores de refletividade sobre a área de
cobertura do radar, para um determinado nível de altura constante.
4.6 Delimitação de Chuva Estratiforme e Convectiva
Para se comparar os valores de refletividade avaliada por cada tipo de radar é necessário
eliminar o máximo de incertezas possíveis e, assim, garantir uma maior confiança nos
resultados. A alta variabilidade da precipitação associada com sistemas convectivos e
efeitos aleatórios devido à mudança do tipo de precipitação precisam ser eliminados,
uma vez que esses podem interferir nos valores medidos principalmente pelo PR, cujo
comprimento de onda é bem inferior ao GR. Um dos passos da comparação do
44
desempenho dos dois tipos de radares usados nessa pesquisa verificou somente valores
de refletividade amostrados acima de 5 km de altura e pertencentes a sistemas
estratiformes. Isso foi feito para garantir que possíveis efeitos causados pela atenuação
do feixe do PR fossem eliminados.
A classificação da precipitação e a determinação do nível da banda brilhante são duas
informações fornecidas pelo algoritmo 2A23, que é baseado no algoritmo descrito em
Iguchi et al. (2000), e que também estão inseridos nos dados de refletividade do 2A25.
Essa informação foi usada como máscara, facilitando a identificação e amostragem dos
locais onde ocorrem somente sistemas estratiformes.
4.7 Comparação entre os CAPPI’s obtidos pelo FROG 2 e os obtidos pelo Método
de Amostragem Tridimensional
Para esta comparação foram utilizados CAPPI’s dos níveis de 3, 5, 7 e 10 km de altura
obtidos pelos dois métodos. Os CAPPI’s obtidos pelo software de processamento
original do radar foram reamostrados, para a mesma resolução dos CAPPI’s do Método
de Amostragem Tridimensional, para que pudessem ser comparados. Para avaliar as
diferenças observadas entre os métodos foram elaborados gráficos de dispersão e
analisada a correlação obtida.
4.8 Obtenção de Z a partir de 5 km de Altura
Steiner e Houze (1998) mostraram que, sem correção da atenuação, os dados do PR são
mais confiáveis para alturas a partir de aproximadamente 5 – 7 km acima do nível
médio do mar. Schumacher e Houze (2000) comparando dados do radar de Kwajalein
(KR) e do PR, para o período de agosto de 1998 a agosto de 1999, também verificaram
que as distribuições concordam melhor entre 5 e 6 km de altura e que diferentes
comprimentos de onda, sensibilidades, estratégias de varredura, e volumes de
espalhamento têm um papel importante em modificar a quantidade de eco observado
por cada radar.
45
Além dos dados serem mais confiáveis a partir do nível de 5 km de altura, como
mostrado em trabalhos anteriores, é importante ressaltar que para considerar-se o
espalhamento do tipo Rayleigh, principalmente para o PR, é necessário que tenha-se
gotas pequenas de hidrometeoros, o que é mais facilmente encontrado nos níveis mais
altos e em sistemas estratiformes, principalmente nos estágios iniciais e de dissipação.
De acordo com a Figura 4.6, para ter-se apenas o espalhamento do tipo Rayleigh, os
tamanhos das gotas devem ter diâmetro que variam em função do comprimento de onda.
As curvas observadas na Figura 4.6 foram determinadas por Atlas e Ludlum (1961), que
foram capazes de estimar a secção transversal de retroespalhamento da esfera da água
para vários comprimentos de onda a partir dos cálculos de Aden (1951) para um único
comprimento de onda de 16,23 cm. Herman e Battan (1961) fizeram cálculos para
3,21cm usando, portanto valores eficazes para a constante dielétrica do gelo e da água.
Na Figura 4.6 as distribuições foram obtidas usando valores atualizados da constante
dielétrica (Ray, 1972).
Figura 4.6 – Secção transversal de retroespalhamento σ
b
para esferas de água líquida.
Fonte: Adaptado de Doviak and Zrnic, (1993).
Chandrasekar et al. (2006) fizeram uma simulação teórica para determinar a relação
entre a refletividade de um radar Banda S e um radar Banda X (comprimento de onda de
3 cm, o qual se aproxima do comprimento de onda do PR). Foi observado que para
46
valores inferiores a 25 dBZ, a refletividade não varia com a freqüência, porém, os
efeitos do espalhamento do tipo Mie podem ser percebidos acima desse valor (Figura
4.7).
Figura 4.7 – Gráfico de dispersão da refletividade (dBZ) do Banda X versus a
refletividade do Banda S para várias distribuições de tamanho de gota.
Fonte: Adaptado de Chandrasekar et al., (2006).
Os passos descritos nos itens anteriores definem a metodologia utilizada nessa pesquisa.
Após a execução dessas tarefas, pôde-se levantar os resultados que são discutidos e
comentados nos próximos capítulos e, com isso, chegar-se a algumas conclusões sobre a
comparação dos dois tipos de radares.
47
5 RESULTADOS
Os resultados mostrados nesta secção avaliam a qualidade dos dados produzidos pelos
radares pertencentes ao DECEA. Como afirmado anteriormente, os dados produzidos
por esses radares estão sendo usados de forma sistemática somente a partir de 2004,
após o estabelecimento do convênio técnico-científico entre DECEA e CPTEC-INPE.
Desta forma, é preciso verificar a qualidade dos mesmos e, em caso de incertezas e
deficiências, propor soluções para as mesmas.
A avaliação da qualidade dos dados seguiu os critérios descritos no capítulo da
metodologia. Nos itens a seguir encontram-se a avaliação do apontamento da antena do
radar de superfície, e a comparação entre os produtos CAPPI’s, gerados pelo software
de processamento original do radar, e os correspondentes CAPPIS’s gerados pelo
Método de Amostragem Tridimensional, usado nessa pesquisa.
Também serão mostrados os resultados obtidos pela comparação entre os dados
produzidos pelos radares do DECEA (chamados aqui de GR) com os dados produzidos
pelo radar a bordo do satélite TRMM (chamados aqui de PR). Essa comparação foi
dividida em três etapas:
1) avaliação das estruturas verticais captadas por cada tipo de radar;
2) análise de perfis verticais de sistemas convectivos e estratiformes detectado
por cada tipo de radar;
3) levantamento da diferença média entre valores de refletividade produzidos
por cada radar com o objetivo de averiguar a qualidade da calibração dos
radares GR.
5.1 Verificação do Apontamento do Radar de Superfície
O apontamento do radar é importante para verificar se o sensor está identificando os
sistemas precipitantes em suas posições corretas, ou seja, se a antena encontra-se
posicionada corretamente. No momento da instalação dos radares do DECEA em um
48
determinado local, essa verificação do apontamento é feita utilizando o apoio de
aeronaves. Desta forma, observa-se um sistema precipitante através da imagem obtida
pelo radar e extrai-se a latitude e longitude desse sistema. Assim, o piloto da aeronave
desloca-se até o local informado e verifica se realmente há um sistema naquela
localização. Essa verificação é feita apenas na primeira vez, durante a instalação dos
radares. No decorrer do tempo há um desgaste natural dos componentes do radar,
principalmente nas partes mecânicas envolvidas no sistema de varredura da antena. Isso
exige, em certos momentos, algumas intervenções para manutenção e até mesmo
acarreta a troca de peças e componentes.
Além disso, existe o problema da projeção cartográfica que o produto final é gerado. Os
produtos são originalmente gerados em projeção azimutal eqüidistante e após
processados são convertidos em uma projeção geográfica reproduzida em uma grade
regular. Isso permite o uso integrado das imagens de radar com imagens de satélites e
outras informações.
A razão de se usar imagens de satélites GOES se justifica porque, além de ser um
excelente dado para ser comparado com radar, as imagens já vêm sendo recebidas e
trabalhadas pelo CPTEC há muitos anos. A experiência adquirida pelo CPTEC,
juntamente com os sistemas de recepção e refinamento da qualidade das imagens
GOES, permite usar essa informação como uma fonte confiável de navegação.
Comparando a imagem do satélite com os CAPPI’s de 3, 5, 7 e 10 km de altura,
observa-se que há uma coincidência na localização dos pontos de alta refletividade com
os pontos de baixa temperatura de brilho do satélite. Esses locais foram tomados como
referência e os resultados indicam que o apontamento das antenas dos radares GR
usados nessa pesquisa parecem estar coerente.
A Figura 5.1mostra os resultados obtidos para os radares de Canguçu, Morro da Igreja,
São Roque e Gama.
49
a) Canguçu: 08/01/2006_16:30
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
b) Canguçu: 21/01/2006_06:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
Figura 5.1 – Comparação entre o canal 4 da imagem do satélite GOES 12 e os CAPPI’s
de 3, 5, 7 e 10 km de altura para os radares de Canguçu, Morro da Igreja,
São Roque e Gama. (continua)
50
c) Canguçu: 02/03/2006_10:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
d) Morro da Igreja: 21/02/2006_13:30
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
Figura 5.1 – Continuação.
(continua)
51
e) Morro da Igreja: 01/03/2006_09:30
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
f) Morro da Igreja: 04/06/2006_15:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
Figura 5.1 – Continuação.
(continua)
52
g) São Roque: 19/11/2005_12:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
h) São Roque: 30/11/2005_07:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
Figura 5.1 – Continuação.
(continua)
53
i) São Roque: 29/03/2006_01:30
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
j) Gama: 23/11/2005_18:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
Figura 5.1 – Continuação.
(continua)
54
k) Gama: 25/11/2005_08:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
l) Gama: 31/03/2006_16:00
Imagem GOES
GR 3 km
GR 5 km
GR 7 km
GR 10 km
Figura 5.1 – Conclusão.
55
Todas as figuras mostradas anteriormente apresentam boa concordância na localização
entre os sistemas precipitantes identificados pelos dois tipos de sensores (radar e
infravermelho). Como afirmado anteriormente, isso indica um adequado apontamento
da antena dos radares GR.
Os gráficos de correlação (Figura 5.2), elaborados para um caso de cada radar e para
apenas uma reta, indicam também uma aparente concordância entre valores de
temperatura de brilho das imagens GOES 12 com os valores de refletividade do radar
dos sensores GR. Observa-se que, no caso selecionado para cada radar de superfície, há
uma significativa correlação negativa ao nível de 5%. Essa relação era esperada e
poderia ser usada para avaliar a qualidade dos dados dos radares. Porém, dadas as
grandes implicações físicas envolvidas nos processos de aquisição de dados de cada tipo
de sensor (infravermelho e radar), essa atividade merece uma pesquisa dedicada a isso e
poderá ser feita após a conclusão deste presente trabalho.
a) Canguçu: 21/01/2006_06:00
r = 0,70
200
205
210
215
220
225
230
235
240
20 25 30 35 40 45 50
GR (dBZ)
GOES (K)
b) Morro da Igreja: 04/06/2006_15:00
r = 0,63
230
235
240
245
250
255
260
20 25 30 35 40
GR (dBZ)
GOES (K)
c) São Roque: 29/03/2006_01:30
r = 0,62
190
195
200
205
210
215
220
225
230
20 25 30 35 40 45
GR (dBZ)
GOES (K)
d) Gama: 25/11/2005_08:00
r = 0,51
230
235
240
245
250
255
260
20 25 30 35
GR (dBZ)
GOES (K)
Figura 5.2 – Gráfico de dispersão entre os dados de temperatura de brilho da imagem do
satélite GOES 12 e os dados de refletividade do GR.
56
5.2 Comparação entre os CAPPI’s obtidos pelo DECEA e os obtidos pelo Método
de Amostragem Tridimensional
O programa de controle e processamento de dados instalado em cada um dos radares do
DECEA (FROG 2) está programado para produzir CAPPI’s a cada 15 minutos para os
níveis de 3, 5, 7 e 10 km de altura. Esses produtos são utilizados tanto pelo próprio
DECEA quanto pelo CPTEC, onde os CAPPI’s a 3 km de altura são aproveitados para a
elaboração de mapas de precipitação.
Por se tratar de um software que reside na estação de recepção do radar, o FROG 2
precisa gerenciar o fluxo de dados que é recebido pelo radar e ainda gerar os produtos
programados em sua receita de aquisição de dados. Dada essas complicações, é
necessário que o desempenho desse programa seja muito alto para que todos os
processos programados sejam feitos dentro do tempo máximo de aquisição e
processamento de dados (no caso dos radares GR esse tempo se repete a cada 15
minutos). Desta forma, é necessário muita velocidade de processamento, o que
implicará na qualidade do dado produzido, principalmente os produtos CAPPI’s.
O algoritmo usado pelo FROG 2 para a elaboração dos CAPPI’s trabalha de forma que
somente os produtos para baixos níveis apresente uma boa qualidade nos dados. Para
alturas mais elevadas (7 e 10 km), o algoritmo deixa lacunas de valores em vários locais
(em forma de circulo), o que acarreta uma perda de informação dos sistemas
precipitantes. As deficiências geradas pelo algoritmo usado pelo FROG 2 podem ser
vistas na Figura 5.3.
57
3 km
5 km
7 km
10 km
Figura 5.3 – Efeitos da perda de informação em relação à altura produzida pelo
algoritmo de elaboração dos produtos CAPPI’s do software FROG 2
para o radar de São Roque no dia 23 de janeiro de 2006 às 19:50 GMT.
A Figura 5.3 mostra o dado bruto em níveis de cinza. Esses valores são transformados
em refletividades radar através da seguinte expressão:
315,0
−
∗= XdBZ (5.1)
em que, X é o valor do nível de cinza e varia entre 2 e 255. Assim, os valores possíveis
de refletividades estão entre -30 dBZ e 96,5 dBZ.
Os resultados mostrados anteriormente, evidenciam que para certas aplicações os
produtos CAPPI’s, gerados pelo software FROG 2, podem acarretar incertezas
significativas. Um exemplo disso é o levantamento da estrutura vertical de um dado
58
sistema precipitante. Na Figura 5.3 percebe-se que, para os níveis de 7 e 10 km de
altura, a perda de informações é visível, principalmente em locais próximos ao radar. O
aparecimento dessas lacunas é decorrente da pouca eficiência do algoritmo do software
FROG 2 que elabora os produtos CAPPI’s. Para solucionar esse problema é necessário
a criação ou utilização de outro algoritmo, que seja mais eficaz em reproduzir a
estrutura vertical do volume de dados amostrado. Por esta razão, essa pesquisa adotou o
Método de Amostragem Tridimensional para a elaboração de produtos CAPPI’s
(Anagnostou et al. 2000).
Os resultados mostrados a seguir exibem a comparação entre os CAPPIS’s gerados pelo
Método de Amostragem Tridimensional e o s CAPPI’s gerados pelo software FROG 2.
Na Figura 5.4 têm-se as distribuições horizontais (CAPPI’s de 3, 5, 7 e 10 km de altura)
elaboradas pelo Método de Amostragem Tridimensional (linha superior) e pelo software
FROG 2 (linha inferior). Fazendo-se uma comparação entre os produtos, observa-se que
há semelhanças na localização dos sistemas, como era de se esperar, mas há diferença
na intensidade e também, algumas descontinuidades nos campos de refletividade, que
podem ser observadas na Figura 5.4, principalmente nos CAPPI’s de 7 e10 km de altura
do DECEA.
59
a) Canguçu: 19/01/2006_11:15
Método 3 D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
b) Canguçu: 21/01/2006_06:00
Método 3 D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
Figura 5.4 – Comparação entre os CAPPI’s obtidos pelo DECEA e o Método de
Amostragem Tridimensional para o radar de Canguçu, Morro da Igreja,
São Roque e Gama. (continua)
60
c) Morro da Igreja: 23/01/2006_09:00
Método 3D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
d) Morro da Igreja: 16/06/2006_03:45
Método 3D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
Figura 5.4 – Continuação.
(continua)
61
e) São Roque: 30/11/2005_06:45
Método 3D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
f) São Roque: 29/03/2006_01:15
Método 3D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
Figura 5.4 – Continuação.
(continua)
62
g) Gama: 23/11/2005_18:00
Método 3D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
h) Gama: 24/11/2005_17:15
Método 3D
DECEA
3 km
5 km
7 km
10 km
Figura 5.4 – Conclusão.
63
Nas Figuras 5.4c, 5.4d, 5.4g e 5.4h para os radares de Morro da Igreja e Gama,
respectivamente, observa-se que nos CAPPI’s obtidos pelo Método de Amostragem
Tridimensional há uma redução no alcance do radar. Para esses casos em particular, as
tabelas elaboradas, para gerar os CAPPI’s pelo Método de Amostragem Tridimensional,
limitou o alcance do radar em 200 km.
Para melhor comparar e avaliar os resultados, fez-se uma avaliação na correlação entre
os dois produtos e plotou-se gráficos de dispersão para os dados obtidos (Figura 5.5).
Os valores considerados neste teste foram somente aqueles maiores que 10 dBZ,
extraídos para os quatro níveis de altura, dentro de um raio de 100 km do radar.
a) Canguçu: 19/01/2006_11:15
r = 0.40
0
10
20
30
40
50
0 1020304050
Método 3D
FROG2
b) Canguçu: 21/01/2006_06:00
r = 0,44
0
10
20
30
40
50
60
70
0 10203040506070
Método 3D
FROG2
c) Morro da Igreja: 23/01/2006_09:00
r = 0,44
0
10
20
30
40
50
60
70
0 102030405060
Método 3D
FROG2
d) Morro da Igreja: 16/06/2006_03:45
r = 0,55
0
10
20
30
40
50
60
0 102030405060
Método 3D
FROG2
Figura 5.5 – Gráficos de dispersão entre os dados obtidos pelo FROG2 e o Método de
Amostragem Tridimensional. (continua)
64
e) São Roque: 30/11/2005_06:45
r = 0.546
0
10
20
30
40
0 10203040
Método 3D
FROG2
f) São Roque: 29/03/2006_01:15
r = 0,47
0
10
20
30
40
50
60
70
0 10203040506070
Método 3D
FROG2
g) Gama: 23/11/2005_18:00
r = 0,41
0
10
20
30
40
50
60
0 102030405060
Método 3D
FROG2
h) Gama: 24/11/2005_17:15
r = 0,34
0
10
20
30
40
50
0 102030405060
Método 3D
FROG2
Figura 5.5 – Conclusão.
Analisando os gráficos de dispersão, da Figura 5.5, observa-se que há uma correlação
significativa ao nível de 5%. As altas variâncias observadas nos gráficos de dispersão
provavelmente estão relacionadas à forma de elaboração dos produtos. Como mostrado
anteriormente, os CAPPI’s feitos pelo software FROG 2 não preenchem adequadamente
todos os gates
2
do produto. O software parece utilizar bins que não correspondem à
altura desejada. Por outro lado, o Método de Amostragem Tridimensional utiliza todos,
ou parte dos bins, que cruzam o plano da altura desejada e ocupam a célula de 1 km
3
usada pelo método. Isso resulta num produto em que cada gate terá um valor de
refletividade que corresponde a quantidade de hidrometeoros que ocupam aquele
espaço.
2
Gate - Área considerada pelo software do radar que será preenchida por um valor de refletividade.
65
5.3 Comparação PR x GR
Os produtos CAPPI de cada radar utilizados nessa pesquisa mostram os valores de
refletividade sobre toda a área de cobertura dos sensores. Para os radares GR, os
CAPPI’s enfocam uma área circular com diâmetro de 500 km que, portanto, sempre se
apresenta com uma grade regular, na qual cada ponto é associado a uma latitude e
longitude fixas. Para o radar PR, a área de cobertura possui sempre uma largura
constante de 245 km, porém, devido à órbita inclinada do satélite, a área imageada
apresenta latitude e longitude diferentes para cada ponto de grade do CAPPI. Essas
características diferentes de amostragem fazem com que somente parte da área de
cobertura do radar GR seja coincidente com a área de cobertura do radar PR, com o
agravante de que essa coincidência de áreas de amostragem também varia em função da
órbita do satélite.
5.3.1 Radar de Canguçu
5.3.1.1 CAPPI e Secções Transversais
Para avaliar a distribuição horizontal dos campos de refletividade do PR e do GR foram
utilizados nove casos, cuja diferença entre as horas de aquisição de ambos não excedeu
a dez minutos. A partir dos dados volumétricos obtidos pelos dois radares, PR e GR,
foram extraídos quinze CAPPI’s, sendo que cada um mostra o campo de refletividade
do radar a uma altura que variou de 2 a 16 km. Com a finalidade de avaliar o
desempenho de cada tipo de radar na detecção da estrutura vertical de sistemas
precipitantes, também foram elaboradas secções transversais, a partir dos CAPPI’s
obtidos anteriormente. A Figura 5.6 mostra os campos horizontais de refletividade do
radar (CAPPI a 3 km de altura), as secções transversais cobrindo a faixa de altura entre
2 e 16 km obtidas para cada radar e o gráfico de dispersão entre os valores obtidos em
ambas as secções transversais.
De acordo com os CAPPI’s, verifica-se que há grandes semelhanças na distribuição
espacial dos campos de refletividade obtidos pelo PR e GR, ou seja, a identificação dos
sistemas precipitantes presentes em cada caso é bem representada pelos dois tipos de
66
radares. Entretanto, percebe-se que o GR tende a superestimar os valores em quase
todos os casos. As possíveis causas para essa aparente superestimação, em relação ao
PR, serão discutidas a seguir.
Para evitar que a distância dos pontos de amostragem em relação ao centro do radar
interferisse muito nos resultados, foi estabelecido um raio de 100 km a partir do centro
do radar como área aceitável para a coleta de dados e elaboração dos histogramas
freqüência. Os resultados são mostrados em forma de gráficos exibidos na figura
abaixo.
a) Data: 08/01/2006
r = 0,74
0
10
20
30
40
50
60
70
0 102030405060
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.6 – Distribuição horizontal, secções transversais (esquerda PR e direita GR) e
gráficos de dispersão para o PR e o GR. (continua)
67
b) Data: 16/01/2006
r = 0,80
0
10
20
30
40
50
60
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
c) Data: 17/01/2006
r = 0,76
0
10
20
30
40
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.6 – Continuação.
(continua)
68
d) Data: 19/01/2006
r = 0,78
0
10
20
30
40
50
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
e) Data: 21/01/2006
r = 0,65
0
10
20
30
40
50
60
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.6 – Continuação.
(continua)
69
f) Data: 21/01/2006
r = 0,85
0
10
20
30
40
50
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
g) Data: 23/03/2006
r = 0,79
0
10
20
30
40
50
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.6 – Continuação.
(continua)
70
h) Data: 14/04/2006
r = 0,76
0
10
20
30
40
50
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
i) Data: 21/06/2006
r = 0,69
0
10
20
30
40
50
0 102030405060
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.6 – Conclusão.
71
Comparando as secções transversais do PR com as do GR (Figura 5.6), observa-se que
na maioria dos casos as secções transversais do GR apresentam alturas, dos sistemas
precipitantes, diferentes daquelas vistas no PR. Estas diferenças, possivelmente, estão
relacionadas à não coincidência da hora de aquisição dos dados de cada radar. Alguns
minutos na diferença do tempo de observação dos dois radares é suficiente para que haja
uma intensificação ou decaimento de um determinado sistema precipitante, localizado
dentro da área de cobertura. Para evitar que esse tipo de problema introduzisse grandes
incertezas nas comparações entre os dois radares, estabeleceu-se a diferença máxima de
dez minutos entre o horário de aquisição do PR e do GR. O horário de aquisição dos
dados dos dois tipos de radares está indicado na Figura 5.6, logo abaixo de cada CAPPI,
porém cabe ressaltar que o procedimento de aquisição dos dados volumétricos dentro da
área de cobertura de cada radar difere do PR para o GR. Para o PR, a aquisição de
dados ocorre de forma quase instantânea, uma vez que a varredura de amostragem da
atmosfera é feita ao longo da linha de vôo do satélite a uma velocidade de solo superior
a 24.000 km/h. Para o GR, a varredura de aquisição de dados dura cerca de 7,5 minutos,
e é feita através dos movimentos de azimute e elevação da antena. O horário da imagem
GR é dado, portanto, no início de cada varredura. Desta forma, mesmo que se houvesse
coincidência na hora da observação dos dois radares (como o caso da Figura 5.6, item a)
haveria sempre uma diferença no tempo de obtenção dos dados.
A comparação das seções transversais mostra que para alguns casos, como por
exemplo, o ilustrado na Figura 5.6c, a banda brilhante do sistema estratiforme é mais
bem definida quando observada pelo radar PR. Isso ocorre pelo fato do PR apresentar
uma melhor resolução vertical quando comparada com o GR, mesmo levando em
consideração o fato da metodologia adotada nessa pesquisa degradar a resolução
vertical original de 250 metros para 1 km, e, assim, obter um valor médio de 1 km de
altura associado a cada CAPPI. Por outro lado, esse mesmo exemplo mostra a
superioridade do radar GR em melhor definir horizontalmente um dado sistema.
Percebe-se que os dois centros de máxima refletividade mostrados em ambas as secções
transversais são melhores discriminados no perfil do GR, mesmo levando em
consideração o fato da metodologia adotada nessa pesquisa degradar a resolução
72
horizontal original de 750 metros para 5 km e assim, obter um valor médio de 5 km de
distância associado a cada CAPPI.
Os gráficos de dispersão foram elaborados para verificar a relação existente entre os
dados obtidos pelos dois radares, considerando o intervalo entre os níveis de 3 a 9 km
de altura mostrados nas seções transversais. Observou-se que há uma significativa
correlação positiva ao nível de 5% entre os dados de todos os casos. Isso mostra a
compatibilidade dos dois radares em reproduzir a estrutura vertical dos sistemas
monitorados. Comparando somente a alta correlação obtida em cada gráfico, corre-se o
risco de ignorar uma grande fonte de diferenças entre os valores obtidos por cada radar,
que é a dependência da refletividade de cada sensor, em função do espectro de gotas de
cada sistema monitorado. Assim, é esperado que, para sistemas com uma grande
concentração de gotas de diâmetros elevados, como no caso dos sistemas convectivos, o
erro associado ao radar PR seja mais evidente. Utilizando somente os gráficos de
dispersão não é possível quantificar esse erro, porém, é possível obter um sinal dessas
características avaliando a variância das dispersões. Pode-se perceber que para sistemas
de dominância estratiforme, ou aqueles cuja altura não atinja altos níveis como os casos
das Figuras 5.6c, 5.6g e a parte estratiforme de 5.6h, a variância das dispersões é menor
quando comparada com as demais. A maior variância observada nos casos dominados
por sistemas convectivos ocorre devido a grande diferença dos valores de refletividade
monitorados pelo PR, em relação aos seus pares monitorados pelo GR. A principal
causa dessa diferença pode ser atribuída ao efeito do espalhamento Mie nos dados do
radar PR. Esse tipo de espalhamento produz uma refletividade que varia em função da
interação do feixe de microondas, cujo comprimento de onda é aproximadamente 2,17
cm, com um espectro de gotas cujos diâmetros são maiores que aqueles observados em
sistemas estratiformes.
Como visto na Figura 5.6, a degradação da resolução vertical do radar GR é uma
conseqüência inevitável que ocorre devido a abertura do feixe de microondas durante
sua propagação no espaço. Somente a título de ilustração, a Figura 5.7 mostra o impacto
do efeito que a abertura do feixe causa na localização e visualização de sistemas que se
encontram afastados do centro do radar. Pode-se perceber pela secção transversal que o
73
radar GR reproduz bem a estrutura horizontal do sistema monitorado, porém, o mesmo
não acontece para a estrutura vertical, na qual a altura mostrada no GR chega a ser duas
vezes superior àquela mostrada no PR. Esse exemplo justifica o porquê dessa pesquisa
estabelecer um limite de 100 km de raio para a coleta dos dados do GR a serem
comparados com o PR nos histogramas de freqüência.
Figura 5.7 – Efeito da distância na reprodução do perfil vertical de refletividade obtido
pelo radar GR para o dia 16 de janeiro de 2006.
5.3.1.2 Perfis Verticais
Perfis verticais de refletividade foram extraídos a partir dos quinze níveis de altura
indicados pelos CAPPI’s de cada radar. Dos nove casos selecionados anteriormente,
foram utilizados apenas oito para a elaboração dos perfis verticais. Para cada um dos
oito casos foi selecionado um ponto aleatório dentro da reta obtida para a secção
transversal. Neste local, coletou-se os valores de refletividade em cada CAPPI e então
levantou-se o perfil através do valor médio de nove pixels que circundam o ponto
escolhido. A diferença média (viés) entre os valores observados pelo PR e os valores
observados pelo GR (PR – GR) foi também calculada com a finalidade de se quantificar
as diferenças observadas. Verificou-se que, na maioria dos casos, o GR tende a
superestimar os valores de refletividade em valores da ordem de 2 dBZ. A grande
diferença observada para o caso da Figura 5.8e foi atribuída ao fato do ponto amostrado
estar localizado a uma distância superior a 100 km do centro do radar GR, o que sofre a
influência da abertura do feixe e inviabiliza qualquer tentativa de comparação entre os
dois radares. O caso da Figura 5.8a mostra que o PR apresentou uma ligeira diferença
74
positiva em relação ao GR e isso pode estar associado ao fato de que, para sistemas
precipitantes de características convectivas, o PR tende a superestimar os valores de
refletividade em decorrência dos efeitos do espalhamento Mie, causados pela
distribuição das gotas desses sistemas e discutidos no item anterior. O caso da Figura
5.8h revela também, uma diferença positiva do PR em relação ao GR, porém para essa
data não se evidencia efeitos de espalhamento Mie que possam ser associados às
diferenças. De acordo com a Figura 5.6i, toda a área amostrada pelo PR apresenta
valores de refletividade superiores aos mesmos do radar GR. Possíveis causas para isso
podem estar associadas a uma inadequada calibração do radar GR, decorrente de fatores
como, alterações na potência do sinal emitido pelo radar ou variações no ganho do
receptor causadas por instabilidade de componentes dos circuitos eletrônicos do
receptor. Outras causas que afetam a calibração dos radares serão discutidas
posteriormente.
a) Data: 08/01/2006_16:30
Viés=1,57
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 1020304050
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
b) Data: 16/01/2006_12:15
Viés=-2,04
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 1020304050
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
c) Data: 17/01/2006_08:00
Viés=-2,22
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
d) Data: 19/01/2006_11:15
Viés=-2,27
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
Figura 5.8 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de 2 a
16 km de altura, dos casos selecionados. (continua)
75
e) Data: 21/01/2006_06:00
Viés=-5,82
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 102030
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
f) Data: 21/01/2006_09:15
Viés=-0,56
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 1020304050
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
g) Data: 14/04/2006_16:00
Viés=-0,54
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
h) Data: 21/06/2006_05:30
Viés=1,78
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0102030
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
Figura 5.8 – Conclusão.
5.3.1.3 Histogramas de Freqüência
Diferentemente das etapas anteriores nas quais buscou-se fazer uma comparação da
estrutura vertical dos sistemas precipitantes, detectados por cada tipo de radar, a etapa
descrita nessa seção, buscou comparar os valores obtidos por cada radar de uma forma
que fosse considerado todo o volume tridimensional de dados. A partir dos valores de
refletividade verificados em cada tipo de radar, foram elaborados histogramas de
freqüência para avaliar o comportamento das distribuições do PR e do GR. Para a
obtenção dos histogramas, foram considerados apenas os valores dentro de um raio de
100 km do radar GR para pontos em que foram identificados dados de ambos os
radares. Foram selecionados 44 casos para os quais o radar PR concordou com o radar
de Canguçu. Somente foram escolhidos os valores classificados como chuva
estratiforme, através dos critérios descritos no capítulo da metodologia. Essas
comparações foram feitas utilizando os valores de refletividade obtidos entre os níveis
de 5 e 9 km de altura.
76
A distribuição dos valores de refletividade do radar que atenderam aos critérios exigidos
foi plotada na forma de histogramas mostrados na Figura 5.9.
Figura 5.9 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR.
Na Figura 5.9, as barras verticais mostram a distribuição de freqüência dos valores de
refletividade encontrados nos casos analisados. Essa mesma figura mostra também, a
curva gaussiana esperada (linha preta contínua), para os valores de média e desvio
padrão obtidos a partir dos valores de refletividade de cada radar. Como esperado, as
distribuições observadas são muito semelhantes a uma distribuição normal, porém,
devido a um maior número de classes, percebe-se que a amplitude da curva gerada pelo
radar GR tende a ser menor do que a mesma observada no radar PR. O pico máximo
encontrado para os radares PR e GR foram, respectivamente, 21 e 24 dBZ. A
quantidade de ocorrência desses valores corresponde a aproximadamente 7,5% e 5% da
amostra total.
A média da diferença entre os valores de refletividade para os níveis de 5 a 9 km de
altura de cada radar foi chamada nessa pesquisa de offset. Esse valor foi encontrado a
partir da seguinte expressão:
()
GRPR ZZ
n
offset −=
∑
1
(5.2)
77
em que, n é o número de observações (6751 para o caso de Canguçu), Z
GR
e Z
PR
a
refletividade medida pelos radares GR e PR, respectivamente.
Com o objetivo de verificar se o offset é estatisticamente significante ao nível de 5%, o
que significa que os valores médios de cada distribuição são diferentes, aplicou-se um
teste estatístico de Amostras Pareadas. Esse teste compara os valores médios de duas
variáveis e calcula se a diferença entre ambas difere de zero. Os resultados estão
mostrados na Tabela 5.1.
Tabela 5.1 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar de
Canguçu e do PR.
Média Desvio Padrão t Graus de Liberdade
PR - GR
-2,26773 7,87024 -23,675 6750
A Tabela 5.1 revela que para o caso do radar de Canguçu há uma tendência deste em
superestimar os valores médio da refletividade em 2,27 dBZ quando comparada com a
refletividade média do radar PR. O teste de amostra pareada mostra que,
estatisticamente, (através do valor t = -23,675) a refletividade média do radar GR é
superior a do radar PR.
5.3.2 Radar de Morro da Igreja
5.3.2.1 CAPPI e Secções Transversais
De acordo com a metodologia aplicada nesta pesquisa, foram selecionados cinco casos
para o radar de Morro da Igreja. A Figura 5.10 mostra a distribuição horizontal da
refletividade (CAPPI para o nível de 3km), as secções transversais do PR e do GR e o
gráfico de dispersão entre os valores obtidos pelos dois radares para os casos
selecionados. Os resultados são mostrados em forma de gráficos exibidos na figura
abaixo.
78
a) Data: 23/01/2006
r = 0,43
0
10
20
30
40
50
010203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
b) Data: 01/03/2006
r = 0,57
0
10
20
30
40
0 102030405060
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.10 – Distribuição horizontal, secções transversais (esquerda PR e direita GR) e
gráficos de dispersão para o PR e o GR. (continua)
79
c) Data: 04/06/2006
r = 0,33
0
10
20
30
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
d) Data: 16/06/2006
r = 0,61
0
10
20
30
40
50
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.10 – Continuação.
(continua)
80
e) Data: 16/06/2006
r = 0,50
0
10
20
30
40
50
60
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.10 – Conclusão.
Na Figura 5.10 nota-se que há uma concordância no padrão e posicionamento dos
sistemas precipitantes atuantes em todos os casos obtidos pelos radares PR e GR.
Entretanto, percebe-se que o GR tende a superestimar a área dos campos de
refletividade em quase todos os casos. Uma das possíveis causas pode ser atribuída à
intensificação e/ou ao decaimento dos sistemas precipitantes decorridos em função do
tempo. Na Figura 5.10b a grande área em tons de azul, cujos valores de refletividade
oscilam em torno de 10 dBZ, localizada na região leste do CAPPI do radar GR, se
refere, possivelmente, ao eco produzido pelas ondas do mar. Devido ao efeito Doppler
esses ecos não podem ser filtrados pelo radar que os considera alvos meteorológicos. Na
Figura 5.10e uma intensa área de alta refletividade é percebida ao sul do CAPPI do
radar GR e não se apresenta no radar PR. Uma possível causa para esse efeito pode ser
atribuída a alta atenuação do sinal do radar PR quando atravessa um denso sistema
convectivo. O mesmo acontece para o caso da Figura 5.10b, na região imediatamente a
oeste do local sob o efeito Doppler descrito anteriormente. Nestes locais, o sistema de
81
correção da atenuação do eco recebido pelo radar PR parece não detectar os sinais
provenientes dos sistemas precipitantes localizados em baixas altitudes.
Comparando as secções transversais dos dois radares (Figura 5.10), observa-se que, em
alguns casos, as secções transversais do GR apresentam diferenças na altura e
intensidade da refletividade em relação as do radar PR. Aqui também, estas diferenças
possivelmente estão relacionadas a não coincidência da hora de aquisição dos dados de
cada radar, uma vez que alguns minutos na diferença do tempo de observação dos dois
radares são suficientes para que haja uma mudança na estrutura vertical do sistema
monitorado.
5.3.2.2 Perfis Verticais
Os perfis verticais de refletividades obtidos para alguns pontos escolhidos
aleatoriamente estão mostrados na Figura 5.11. O caso da Figura 5.11c mostra que o PR
apresentou uma diferença positiva em relação ao GR em todos os níveis de altura. Os
casos das Figuras 5.11a, 5.11c e 5.11d mostram que, para baixos níveis, o radar PR
apresenta valores maiores do que aqueles percebidos no radar GR. Entre 4 e 5 km de
altura esse comportamento se inverte. Os perfis mostrados nesta secção são
característicos de sistemas estratiformes, e, para o caso de Morro da Igreja, a diferença
entre eles oscilou em torno de ± 2 dBZ. Acima do ponto de inversão, o que parece
ocorrer acima da banda brilhante, a diferença entre os dois radares tende a se manter
constante, o que não ocorre para altitudes abaixo da banda brilhante.
82
a) Data: 23/01/2006_09:00
Viés=-1,80
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 102030
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
b) Data: 23/03/2006_21:50
Viés=4,34
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0102030
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
c) Data: 06/04/2006_20:17
Viés=1,77
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0102030
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
d) Data: 04/06/2006_14:49
Viés=-2,25
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0102030
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
e) Data: 16/06/2006_08:34
Viés=-2,64
0
2
4
6
8
10
12
14
16
010203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
Figura 5.11 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de 2
a 16 km de altura, dos casos selecionados.
5.3.2.3 Histogramas de Freqüência
Como descrito na metodologia, foram selecionados 25 casos para os quais o radar PR
concordou com o radar de Morro da Igreja. Somente foram escolhidos os valores
classificados como chuva estratiforme e que se encontravam dentro de um raio de 100
km de distância do radar, para a elaboração dos histogramas de freqüência. Essas
83
comparações foram feitas utilizando os valores de refletividade obtidos entre os níveis
de 5 e 9 km de altura.
A distribuição dos valores encontrados foi plotada na forma de histogramas mostrados
na Figura 5.12.
Figura 5.12 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR.
O pico máximo encontrado para os radares PR e GR foram, respectivamente, 21 e 23
dBZ, o que corresponde a aproximadamente 8% e 5% da amostra total.
O valor do offset foi calculado a partir do Teste de Amostras Pareadas (Tabela 5.2), e se
mostrou bem próximo a zero, apesar de ser significativo ao nível de 5%.
Com o objetivo de verificar se o offset é estatisticamente significante ao nível de 5%, o
que significa que os valores médios de cada distribuição são diferentes, aplicou-se um
teste de Amostra Pareada. Esse teste compara os valores médios de duas variáveis e
calcula se a diferença entre ambas difere de zero. Os resultados estão mostrados na
Tabela 5.2.
84
Tabela 5.2 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar de
Morro da Igreja e do PR.
Média Desvio Padrão t Graus de Liberdade
PR - GR
-0,78941 9,19776 -4,786 3109
O baixo valor da diferença entre os dois radares mostra que, para os casos estudados, o
radar de Morro da Igreja reproduziu bem os mesmos sistemas precipitantes observados
pelo radar PR. Isso é um indicativo de que, possivelmente, erros introduzidos por alguns
fatores intrínsecos aos radares de superfície, como desgastes de componentes
eletrônicos, flutuações na potência do sinal transmitido entre outras, não parecem causar
muitos impactos nos dados do radar de Morro da Igreja.
5.3.3 Radar de São Roque
5.3.3.1 CAPPI e Secção Transversal
De acordo com a metodologia proposta, foram selecionados cinco casos para o radar de
São Roque. A Figura 5.13 mostra a distribuição horizontal da refletividade (CAPPI para
o nível de 3km), as secções transversais do PR e do GR e o gráfico de dispersão entre
valores obtidos pelos dois radares para os casos selecionados. Os resultados são
mostrados em forma de gráficos exibidos na figura abaixo.
85
a) Data: 19/11/2005
r = 0,59
0
10
20
30
40
0 102030405060
PR (dBZ)
GR (dBZ)
b) Data: 30/11/2005
r = 0,64
0
10
20
30
40
50
60
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.13 – Distribuições espaciais, secções transversais (esquerda PR e direita GR) e
gráficos de dispersão para o PR e o GR. (continua)
86
c) Data: 29/03/2006
r = 0,58
0
10
20
30
40
50
60
0 102030405060
PR (dBZ)
GR (dBZ)
d) Data: 16/04/2006
r = 0,43
0
10
20
30
40
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.13 – Continuação.
(continua)
87
e) Data: 20/05/2006
r = 0,27
0
10
20
30
40
50
0 10203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.13 – Conclusão.
A distribuição horizontal dos valores de refletividade dos dois radares apresenta boa
concordância, porém, é nítida a superestimação dos valores do GR em relação ao PR.
Além disso, é visível também que no centro dos CAPPI’s do GR existe sempre uma
região de refletividade, que, à primeira vista, poderia estar associada a ecos de terreno.
Esse efeito só não está presente no caso da Figura 5.13a. O radar de São Roque se
encontra em uma área onde a topografia acidentada oferece muitos obstáculos ao feixe
eletrônico. Testes realizados no local mostraram que, somente para elevações superiores
a 3°, não ocorre retorno de ecos de terreno para o radar. Apesar dessas limitações, os
filtros selecionados para eliminação de clutter durante a aquisição de dados do radar
deveriam eliminar os ecos associados à topografia. Os resultados mostram que isso
parece não ocorrer adequadamente, portanto, esse fenômeno pode estar associado a
outra causa que ainda precisa ser identificada. Além desse problema, nota-se também a
presença de ruídos seguindo um padrão circular que aparecem em todos os CAPPI’s do
GR. Esse é outro problema que precisa ser investigado.
88
Os problemas citados no parágrafo anterior, apesar da dificuldade de serem explicados e
solucionados, podem ser contornados, uma vez que seus efeitos são fáceis de serem
identificados. Além disso, os sistemas precipitantes que ocorrem sobre a área de
cobertura do radar podem ser detectados e avaliados.
Os gráficos de dispersão só não apresentam correlação significativa para o caso da
Figura 5.13e. Isso ocorre porque a amostragem de valores de refletividade foi feita em
locais mais distantes que 100 km do radar GR. O resultado é que a abertura do feixe
nesses locais faz com que o radar atribua uma altura maior do que àquela em que o alvo
realmente está.
5.3.3.2 Perfis Verticais
Os perfis verticais de refletividade obtidos para pontos aleatórios dentro da reta da
secção transversal do radar GR são mostrados na Figura 5.14.
a) Data: 19/11/2005_12:00
Viés=-1,89
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
b) Data: 30/11/2005_13:15
Viés=-1,79
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 1020304050
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
c) Data: 29/03/2006_01:15
Viés=-4,79
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 102030405060
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
d) Data: 16/04/2006_16:00
Viés=-2,31
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
Figura 5.14 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de 2
a 16 km de altura, dos casos selecionados. (continua)
89
e) Data: 20/05/2006_15:30
Viés=-10,64
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
Figura 5.14 – Conclusão.
Ao contrário do que foi percebido em Morro da Igreja, os perfis obtidos para São Roque
não apresentaram comportamento típico e cada caso apresentou uma característica
distinta. Os casos escolhidos representam perfis tipicamente convectivos, e com o
agravante de que podem sofrer influência dos ruídos discutidos na secção anterior. Para
os casos das Figuras 5.14a, 5.14b e 5.14d a diferença entre os demais perfis ficou em
torno de 2 dBZ. Apesar de aceitável, esse resultado não condiz com as grandes
diferenças percebidas na secção anterior. O mesmo não pode ser dito dos casos das
Figuras 5.14c e 5.14e que apresentaram diferenças muito grande.
5.3.3.3 Histogramas de Freqüência
A distribuição dos valores encontrados foi plotada na forma de histogramas de
freqüência mostrados na Figura 5.15.
90
Figura 5.15 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR.
De acordo com a Figura 5.15, o pico máximo encontrado para os radares PR e GR
foram, respectivamente, 21 e 26 dBZ, o que corresponde a aproximadamente 7% e 10%
da amostra total. Ao contrário do que foi observado nos histogramas de freqüência do
GR, para os radares de Canguçu e Morro da Igreja, o histograma do radar de São Roque
não apresentou uma curva bimodal.
Com o objetivo de verificar se o offset é estatisticamente significante ao nível de 5%, o
que significa que os valores médios de cada distribuição são diferentes, aplicou-se um
teste de Amostra Pareada (Tabela 5.3).
Tabela 5.3 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar de
São Roque e do PR.
Média Desvio Padrão t Graus de Liberdade
PR - GR
-6,97099 9,51523 -29,669 1639
O valor de offset encontrado para o radar de São Roque é muito alto e mostra que,
dependendo da aplicação, os dados obtidos por esse radar precisam ser cuidadosamente
utilizados. As causas para tamanha diferença não são fáceis de serem apontadas. O
comportamento atípico dos resultados obtidos pelo radar de São Roque, quando
comparados com os demais analisados nessa pesquisa, mostra que é necessário se fazer
91
um trabalho minucioso de investigação do funcionamento do equipamento. É preciso
acompanhar e testar in situ equipamentos, componentes e partes mecânicas do radar que
podem acarretar os ruídos e discrepâncias identificadas aqui.
5.3.4 Radar de Gama
5.3.4.1 CAPPI e Secções Transversais
Para o radar localizado em Gama foram selecionados apenas dois casos, cuja diferença
entre as horas de aquisição dos dados feita por cada radar não excedeu dez minutos. A
escolha de um número tão pequeno de casos se justifica devido à pouca quantidade de
dados disponíveis para esse radar. A Figura 5.16 mostra os campos horizontais de
refletividade do radar (CAPPI para o nível de 3km), secções transversais cobrindo a
faixa de altura entre 2 e 16 km e o gráfico de dispersão entre os valores obtidos nas
secções transversais.
Observa-se que, nos casos mostrados na Figura 5.16, há uma boa concordância entre o
PR e GR em relação à distribuição horizontal dos valores de refletividade do radar. Isso
se confirma pela correlação obtida no gráfico de dispersão, que, para os dois casos,
apresenta valores significativamente altos.
Analisando as secções transversais dos sistemas selecionados para o radar PR e GR,
observa-se que há semelhanças entre elas, e que no PR, os sistemas atingem níveis mais
altos. Conforme descrito anteriormente, as diferenças observadas na altura e intensidade
dos sistemas podem está relacionadas à intensificação, decaimento ou deslocamento
horizontal do sistema ao longo do tempo.
92
a) Data: 24/11/2005
r = 0,66
0
10
20
30
40
0 1020304050
PR (dBZ)
GR (dBZ)
b) Data: 25/11/2005
r = 0,52
0
10
20
30
40
010203040
PR (dBZ)
GR (dBZ)
Figura 5.16 – Distribuições espaciais, secções transversais (esquerda PR e direita GR) e
gráficos de dispersão para o PR e o GR.
93
Os gráficos de dispersão mostram que, para o caso da Figura 5.16a, a alta variância
encontrada está de acordo com os resultados obtidos nos radares de Canguçu e Morro da
Igreja, em que sistemas convectivos eram analisados. Para o caso da Figura 5.16b,
esperava-se uma variância menor, uma vez que o sistema associado trata-se nitidamente
de um sistema estratiforme, onde percebe-se uma forte banda brilhante na secção
transversal do radar PR. Contudo, esta análise em questão está sendo feito com CAPPI’s
a 3km de altura, e, de acordo com os resultados obtidos nos perfis do radar de Morro da
Igreja, percebe-se que, abaixo da banda brilhante, não é possível assegurar uma boa
qualidade na comparação entre os dois radares.
5.3.4.2 – Perfis Verticais
Os perfis verticais extraídos dos casos analisados estão mostrados na Figura 5.17.
a) Data: 24/11/2005_17:15
Viés=1,33
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
b) Data: 25/11/2005_08:00
Viés=2,70
0
2
4
6
8
10
12
14
16
0 10203040
Refletividade (dBZ)
Altura (km)
PR
GR
Figura 5.17 – Perfis verticais para os dados obtidos pelo PR e o GR, entre os níveis de 2
a 16 km de altura, dos casos selecionados.
As diferenças obtidas em cada perfil são muito pequenas e sugerem que o radar de
Gama parece operar sem problemas como aqueles associados ao radar de São Roque.
Todos os resultados obtidos para esse radar até aqui, apontam para uma boa estabilidade
do equipamento.
5.3.4.3 Histogramas de Freqüência
A partir dos valores de refletividade verificados em cada tipo de radar, foram elaborados
histogramas de freqüência para avaliar o comportamento das distribuições do PR e do
94
GR. Como descrito no capítulo da metodologia, foram selecionados 11 casos para os
quais o radar PR concordou com o radar de Gama, e, somente foram escolhidos, os
valores classificados como chuva estratiforme e dentro de um raio de 100 km do radar.
A distribuição dos valores encontrados foi plotada na forma de histogramas mostrados
na Figura 5.18.
Figura 5.18 – Histograma dos valores de refletividade dos radares PR e GR.
Analisando os histogramas de freqüência, do radar de Gama, observou-se que a
diferença entre as refletividades obtidas pelo PR e o GR eram maiores que aquelas
verificadas na seção anterior. O pico máximo encontrado para os radares PR e GR
foram, respectivamente, 23 e 19 dBZ, o que corresponde a aproximadamente 8,5% da
amostra total em cada tipo de radar. O histograma de Gama apresenta um grande
número de valores de refletividade inferiores a 15 dBZ, e isso, pode estar associado a
ecos de terreno que podem ser captados pelo radar, devido a baixa altura da antena em
relação ao solo. Este local é o único, dos quatro radares analisado, em que o sensor não
está instalado em uma torre com altura superior a 10 metros.
Os resultados do teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade obtidos em
Gama estão mostrados na Tabela 5.4.
95
Tabela 5.4 – Teste de Amostras Pareadas para os valores de refletividade do radar de
Gama e do PR.
Média Desvio Padrão t Graus de Liberdade
PR - GR
3,28810 7,89225 12,767 938
A Tabela 5.4 revela que, para o caso do radar de Gama, há uma tendência deste em
subestimar os valores médio da refletividade em 3,29 dBZ, quando comparado com a
refletividade média do radar PR. O teste de amostra pareada mostra que,
estatisticamente (através do valor t = 12,767), a refletividade média do radar GR é
inferior a do radar PR.
96
97
6 DISCUSSÕES
A qualidade dos produtos CAPPI’s gerados pelo software FROG 2 foi considerada
inferior àquela dos CAPPI’s gerados pelo Método de Amostragem Tridimensional
adotado nessa pesquisa. Porém, isso não significa que o FROG 2 não seja a solução
correta para a geração desse produto. Trata-se somente de uma característica do
software que precisa gerar tal produto de uma forma mais rápida, para assim atender a
todas as demandas de operação do sensor.
O Método de Amostragem Tridimensional foi elaborado exatamente para ser executado
em atividades em que os dados possam ser processados em condições que não exijam a
aquisição de informações em tempo real, ou seja, para pós-processamento de dados.
Os resultados obtidos nessa pesquisa revelaram que, com exceção de Gama, os demais
radares de superfície, pertencentes ao DECEA, apresentam valores de refletividade
acima dos valores obtidos pelo radar a bordo do satélite TRMM. De acordo com estudos
teóricos (Chandrasekar et al., 2006) uma diferença da ordem de 2 dBZ é aceitável
quando se compara um radar de banda S com outro de banda Ku, como foi o caso dessa
pesquisa.
Conforme mostrado anteriormente, os radares de Canguçu, Morro da Igreja, São Roque
e Gama apresentaram uma diferença média em relação ao radar a bordo do satélite
TRMM de 2,27 dBZ, 0,79 dBZ, 6,97 dBZ e -3,29 dBZ, respectivamente. Com isso,
percebe-se que os radares de Morro da Igreja e Canguçu apresentam erros que podem
ser considerados dentro do esperado. O mesmo não ocorre para Gama e São Roque,
sendo que, para esse último, o erro está muito acima do esperado.
Os quatro radares analisados nessa pesquisa, embora pertencentes ao DECEA, são
operados pelo Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle de Tráfego Aéreo
CINDACTA I (Gama e São Roque) e CINDACTA II (Morro da Igreja e Canguçu).
Cada CINDACTA, por sua vez, é responsável pela manutenção e operação de seus
radares. Em visita a cada estação radar, pesquisadores do CPTEC/INPE e USP
perceberam que o CINDACTA II executa um procedimento regular de calibração
98
eletrônica em seus sensores (Dr. Carlos Frederico de Angelis em comunicação pessoal),
o que pode explicar a baixa diferença da comparação com o radar PR. A calibração dos
sensores do CINDATA I é feita somente de acordo com o programa de manutenção
especificado pelo DECEA. Já no CINDACTA II, a calibração é feita com mais
freqüência, devido a intervenção constante de um oficial especialista em eletrônica e
radar.
Outro fator a ser considerado quando se analisa o grande erro percebido nos radares
operados pelo CINDACTA I, é o tempo de uso dos sensores. Gama e São Roque foram
os primeiros radares a serem instalados pelo DECEA, e portanto, são os mais antigos de
toda a rede. É possível que o desgaste natural dos componentes dos radares seja uma
das causas da diferença entre os radares GR e PR.
O radar de São Roque é aquele que merece maior atenção devido a grande diferença que
apresentou. Além disso, os dados desse sensor apresentam ruídos aleatórios que podem
comprometer todo o dado volumétrico obtido a partir de uma determinada varredura.
Exemplos desses ruídos foram mostrados no capítulo anterior. É necessário um
acompanhamento técnico para identificar a causa de tais ruídos, e, uma possibilidade
que não pode ser descartada, é a verificação dos componentes ligados ao acoplamento
mecânico rotativo localizado no módulo responsável pelo movimento de rotação da
antena (junta rotativa).
A comparação dos resultados obtidos nessa pesquisa com outros trabalhos citados na
literatura cientifica não é uma tarefa fácil de realizar, uma vez que cada localidade
apresenta sistemas precipitantes com características distintas, e também, cada operador
de radar possui condições de trabalhos diferentes. Além disso, as metodologias adotadas
podem interferir nos resultados obtidos e, com isso, aumentar ou diminuir suas
incertezas.
Furukawa (1998) comparou os dados obtidos pelo radar PR com dados de radares de
superfície, banda C, sobre o Japão. Em sua metodologia foi usado somente CAPPI’s
obtidos para o nível de 2,5 km de altura. Os valores de refletividade entre PR e GR
foram reamostrados para uma resolução de 10 km x 10 km. Similarmente aos resultados
99
obtidos aqui, Furukawa (1998) encontrou uma boa concordância nos campos de
refletividade de ambos os tipos de radares. O maior questionamento sobre o seu
trabalho foi relacionado à altura do CAPPI utilizado. Conforme mostrado em vários
perfis verticais de refletividade extraídos em todos os radares usados aqui nesta
pesquisa, foi percebido que, em diversas situações, ocorreu uma inversão nos valores de
refletividade após a altura de 4 km. Nessas situações, os valores do PR eram maiores do
que os do GR para alturas abaixo de 4 km, quando então ocorreu a inversão. Uma
explicação para isso seria uma ineficiente correção do algoritmo do radar PR, quando
este faz a correção da atenuação do sinal recebido.
Para evitar problemas desse tipo na obtenção de valores de offset entre PR e GR,
encontrados nessa pesquisa, optou-se por usar somente os valores de refletividade
localizados acima do nível de 5 km de altura. Isso garante que valores de PR localizados
em baixas altitudes, que, eventualmente, possam estar sendo erroneamente recuperados
pelo radar PR, não sejam considerados nos cálculos finais.
Schumacher e Houze Jr (2000) fizeram uma comparação empírica utilizando dados do
PR e do radar de Kwajalein (KR) de Banda S, para dois períodos diferentes. Em seu
trabalho, os autores usaram a razão entre o somatório de todos os valores de
refletividade observado por cada tipo de radar para o levantamento do offset e
observaram que o KR estava subestimando os valores do PR. Em seguida, testaram
cinco valores de offset que variavam de 0 a 4 dBZ, para o período de agosto de 1998 a
maio de 1999, e seis valores de offset variando de +4 a +8 dBZ, para o período de junho
a agosto de 1999. Foi verificado qual valor de offset produzia uma razão entre o PR e o
KR próximo a 1. As comparações estatísticas indicaram um offset de +2 dBZ para o
primeiro período (de agosto de 1998 a maio de 1999), e de +6 dBZ para o segundo
período (de junho a agosto de 1999). Durante o primeiro período, o offset obtido foi
considerado dentro do aceitável, porém, no segundo período, esse valor foi considerado
alto. As causas prováveis para o alto valor desse offset foram os reparos e atualizações
realizadas durante os meses de maio e junho de 1999.
100
Fazendo comparações entre as refletividades, Schumacher e Houze Jr (2000)
observaram, nas secções transversais do KR e do PR, que a banda brilhante é melhor
definida no PR por ter uma melhor resolução vertical. Verificaram também que células
convectivas intensas requerem mais correções, enquanto que áreas estratiformes
necessitam de poucas correções. Similarmente aos resultados obtidos aqui, Schumacher
e Houze Jr (2000) constataram que os dados do PR são mais confiáveis entre os níveis
de 5 e 7 km de altura. Por haver atenuação do PR abaixo do nível de 0ºC, valores de
refletividades abaixo do nível de 5 km de altura foram descartados em suas análises.
Nos casos estudados por eles, haviam poucos dados com valores maiores que 17 dBZ
acima de 7 km, o que fez desse valor, o limite superior para a amostragem de dados.
A metodologia adotada nessa pesquisa foi adaptada de Anagnostou et al. (2001), que
propuseram a elaboração de produtos CAPPI’s a partir do Método de Amostragem
Tridimensional descrito no capítulo da metodologia deste trabalho. Os autores fizeram
uma comparação entre os valores de refletividade da rede de radares NEXRAD dos
Estados Unidos com os valores correspondentes do radar PR. Foram utilizados 14
radares da rede NEXRAD e três radares experimentais das campanhas do Kwajalein e
do LBA (Large Biosphere Atmospheric). Após as comparações entre os radares de
superfície e o PR, observou-se uma boa concordância entre o padrão de refletividade e
foram encontradas correlações entre 0,8 e 0,95 para níveis acima da banda brilhante.
Segundo o Dr. Carlos Augusto Morales (comunicação pessoal), esta metodologia foi
adotada como padrão de comparação de todos os radares da rede NEXRAD.
A metodologia adotada neste trabalho difere daquele de Anagnostou et al. (2001)
apenas na resolução utilizada que, inicialmente, foi de 1 km
3
e, depois, reamostrada para
5 km x 5 km x 1km. No trabalho do Anagnostou et al. (2001) foi utilizada uma
resolução de 5 km x 5 km x 2 km.
101
7 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O objetivo principal dessa pesquisa foi avaliar a qualidade dos dados produzidos pelos
radares pertencentes ao DECEA e que estão sendo usados, sistematicamente, por vários
usuários pela primeira vez. Os resultados obtidos aqui mostram que a principal fonte de
preocupação é o radar de São Roque, devido ao alto valor de offset encontrado. Para
aumentar essa preocupação, adiciona-se o fato de que esse radar está localizado em uma
região densamente populosa, onde se concentram as principais cidades do estado de São
Paulo e, também, os principais pólos industriais do país. Além disso, os dados desse
radar estão sendo usados para diversas finalidades, e, dependendo da aplicação,
precisam ser corrigidos.
Para se chegar aos resultados apresentados e discutidos nos capítulos anteriores, esta
pesquisa adotou algumas aproximações que, por possuírem fontes de incertezas e não
poderem ser eliminadas, merecem ser mencionadas:
• Para a comparação entre os dados TRMM-PR e radar de superfície seria
necessário a posse de dados simultâneos o que, provavelmente, não é
possível, uma vez que o horário de passagem do satélite TRMM nem sempre
coincide exatamente com o horário da amostragem feita pelos radares de
superfície. Logo, foram utilizados aqueles horários mais próximos e que não
excederam dez minutos de diferença.
• Ainda que um horário PR coincida exatamente com um horário GR, deve-se
lembrar que o PR adquire os dados em uma única amostragem devido à sua
geometria de imageamento e velocidade de deslocamento da antena, que é
transportada a bordo do satélite. O mesmo não ocorre para o radar GR uma
vez que ele leva alguns minutos para completar todas as elevações da
varredura. Assim, como no parágrafo anterior, essa diferença de tempo
também não foi considerada nesse trabalho.
• A resolução espacial horizontal do GR é melhor que a do PR, enquanto a
resolução vertical do PR é melhor que a do GR. Desta forma, foi necessário
102
reamostrar os dados do GR para que estes pudessem ser colocados sobre os
dados do PR. O mesmo ocorreu para os dados verticais do PR para que os
mesmos pudessem ser comparados com o GR. Desta forma, a transformação
dos dados obtidos por duas diferentes geometrias de aquisição, faz com que
ambos os tipos sejam padronizados em um mesmo formato, podendo assim
serem comparados de forma mais real.
Os capítulos de resultados e discussões mostram todas as conclusões obtidas nessa
pesquisa. Abaixo encontra-se um resumo das principais conclusões:
1) Para todos os radares estudados há uma boa concordância na localização entre
os sistemas precipitantes identificados pelos dois tipos de sensores,
principalmente analisando os gráficos de dispersão, o que indica,
aparentemente, um adequado apontamento da antena dos radares GR;
2) As altas variâncias encontradas nos gráficos de dispersão entre os dados,
obtidos a partir dos CAPPI’s do DECEA e os obtidos pelo Método de
Amostragem Tridimensional, provavelmente estão relacionadas à forma de
elaboração dos produtos, ou seja, do algoritmo usado por cada método;
3) As principais diferenças observadas entre o PR e o GR são devidas ao tipo de
espalhamento, as diferentes distribuições de gotas e ao tempo na obtenção dos
dados de cada tipo de radar;
4) Quanto mais próximo do radar estiver o sistema precipitante, melhor será a
correlação e menor será a dispersão entre os dados, por não haver grandes
distorções na altura do sistema precipitante observado pelo GR;
5) Os dados do PR são mais confiáveis acima de 5 km de altura, conforme
verificado nos perfis verticais, nos quais observa-se que abaixo desta altura,
na maioria dos casos analisados, há uma atenuação no sinal;
103
6) O radar de São Roque apresentou resultados muito discrepantes daqueles
esperados. Para esse sensor, é necessário um acompanhamento técnico com a
finalidade de se identificar as causas para tamanhas discrepâncias.
104
105
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110
111
APÊNDICE A
ELEMENTOS TEÓRICOS
A.1 Teoria Básica do Radar
A.1.1 Introdução
O termo Radar (Radio Detection and Ranging) tem sido utilizado de forma genérica
para classificar os sistemas de transferência de ondas eletromagnéticas que operam na
faixa de freqüência de microondas.
Na década de 1930, com as ameaças de guerra, houve um acentuado impulso nas
pesquisas em torno do radar. A Inglaterra, em 1936, produziu um radar com alcance de
aproximadamente 65 km e, em 1938, instalou uma cadeia de estações-radar destinadas a
detectar aviões inimigos e orientar as aeronaves de defesa aérea em sua costa leste. Foi
nesse período que se observou o potencial do radar em detectar alvos meteorológicos.
Em 1939, foi desenvolvida por John Randall e Henry Boot, da Universidade de
Birmingham, uma válvula chamada Magnetron, capaz de produzir pulsos de elevada
potência com comprimento de onda de 10 cm. Assim, tornou-se possível o uso de altas
freqüências, na faixa de microondas, e uma diminuição considerável do tamanho da
antena, permitindo que o radar pudesse determinar a posição de um alvo com maior
precisão.
Após a 2ª Guerra Mundial, o radar, até então de uso exclusivamente militar, passou a ser
empregado em outras atividades e a ser fabricado comercialmente. No início de 1960,
teve-se um dos mais importantes avanços na tecnologia do radar que foi o
desenvolvimento das técnicas Doppler. Radares Doppler quantificam a potência
espalhada pelo alvo, e também a sua velocidade radial. Para aplicações meteorológicas,
portanto, é possível avaliar o tamanho e o crescimento dos hidrometeoros a partir de
ecos produzidos por esses elementos.
112
Os radares meteorológicos, hoje, são de suma importância para o monitoramento da
atmosfera, pois não somente detectam a presença de hidrometeoros, como também
movimentos das massas de ar. Desta forma, o uso de radares meteorológicos são de
suma importância no apoio a áreas como gerenciamento e planejamento de recursos
hídricos, agricultura, proteção ao vôo, previsão imediata de tempo, etc. As informações
coletadas pelos radares auxiliam os meteorologistas no rastreio e detecção de
tempestades severas, vendavais e chuvas de granizo, entre outros fenômenos.
A.1.2 Princípio de Funcionamento do Radar Doppler
O radar Doppler consiste, em princípio, de cinco subsistemas importantes, como
mostrado na Figura A.1, sendo eles: o transmissor, que produz ondas eletromagnéticas
de alta potência e alta freqüência; a antena que envia e recebe os sinais; o receptor, que
detecta os sinais retro-espalhados pelos hidrometeoros e amplifica-os; o processador de
sinal, que digitaliza e processa o sinal que sai do receptor; e o gerador de produtos do
radar, que gera as séries de dados tridimensionais.
Controlado pelo processador do radar, o transmissor produz pulsos de ondas
eletromagnéticas que são direcionados para o duplexador, um circuito de microondas
não-linear, que envia o sinal transmitido para a antena. Os pulsos de energia possuem
uma determinada largura e são transmitidos em uma dada Freqüência de Repetição de
Pulso – PRF (Pulse Repetition Frequency). As ondas eletromagnéticas deixam a antena
e interagem com os hidrometeoros das nuvens, de modo que cada gota espalhe a energia
incidente em todas as direções. Parte desta energia espalhada pelo volume total de gotas
iluminado pelo feixe de onda do radar, retorna à antena, e desta vez, o duplexador envia
os sinais retro-espalhados para o receptor. Sabendo-se o momento em que o feixe de
onda foi emitido, e quanto tempo depois o sinal retornou, determina-se a distância do
alvo ao radar. A intensidade do sinal de retorno está ligada à distribuição do tamanho
dos hidrometeoros; e a diferença de fase entre o sinal transmitido e o sinal recebido, está
associada à velocidade de deslocamento radial dos hidrometeoros contidos dentro do
volume iluminado pelo pulso.
113
Conhecendo-se a elevação e o azimute da antena, pode-se determinar a região do espaço
onde está chovendo. Para uma mesma elevação e azimute a quantidade de pulsos
transmitidos varia em função da PRF e da velocidade de rotação da antena. Assim, a
amostragem final dos alvos localizados dentro de um feixe de microondas será em
função dessas duas variáveis. A duração do pulso transmitido determina a resolução do
radar.
Figura A.1 – Componentes básicas de um sistema de radar Doppler.
Fonte: Adaptado de Meischner (2003).
114
A.1.3 Resolução e Alcance do Radar
A Figura A.2 mostra um esquema ilustrando os conceitos básicos de transmissão e
recepção de sinais de radar.
Figura A.2 – Conceitos básicos envolvidos na transmissão e recepção de sinais de radar.
Fonte: Adaptado de Meischner (2003).
A parte superior da Figura A.2 mostra a transmissão de um pulso de radar e a presença
de alvos de diferentes naturezas ao longo do caminho de propagação do pulso. A parte
inferior mostra a interpretação do receptor para o sinal retroespalhado após a interação
com os alvos.
A distância d entre a antena do radar e um alvo é determinada pelo tempo t que o sinal
gasta para deixar a antena interagir com o alvo e retornar a ela novamente.
Considerando que a REM (Radiação Eletromagnética) se propaga na velocidade da luz
( smxc /103
8
= ), então d pode ser calculado como:
2
ct
d
∗
= (A.1)
Assim, pode-se inferir que a máxima resolução espacial (range resolution) de um radar,
cuja largura do pulso é dada por τ, é:
115
2
c
resolução
∗
=
τ
(A.2)
Caso um alvo, interceptado por um pulso de microonda, seja menor que 2/c
∗
τ
, ele será
indicado com tamanho igual à resolução do radar. Este resultado pode ser visualizado
na Figura A.2, que mostra que o primeiro alvo a interceptar o pulso transmitido é uma
torre, cuja largura é menor que a largura produzida pelo pulso. Como resultado, o
receptor do radar interpreta que a torre possui uma largura dada pela equação (A.2)
Ainda na mesma figura, nota-se que no final da faixa de alcance do radar existem duas
torres posicionadas a uma distância inferior à máxima resolução do radar. Devido à
limitação imposta pelo valor τ,
os dois alvos serão mostrados como um só.
A.1.3.1 O Feixe Eletromagnético
O pulso de microondas deixa a antena em um feixe colimado de energia de diâmetro D
a
igual ao diâmetro da antena. Devido aos efeitos da difração, o feixe começa a se abrir
em forma cônica a uma distância aproximada
λ
/
2
a
Dr = (Doviak and Zrnic, 1993).
Estes mesmos autores mostram que, o ângulo de abertura do feixe é dado em função do
comprimento de onda transmitido pelo diâmetro da antena, através da expressão:
a
D/104´
λ
θ
= (ângulo dado em °) (A.3)
A região interna do cone onde a metade da potência total transmitida está concentrada,
ou seja, a potência é maior ou igual a 3 dBZ (Figura A.3), possui uma abertura dada
por:
a
D/76.72
λ
θ
= (ângulo dado em °) (A.4)
116
Figura A.3 – Esquema conceitual do feixe de microondas e região de meia potência.
A.1.3.2 Ganho da Antena
Se a potência P
t
transmitida pelo transmissor fosse irradiada isotropicamente
3
, a
densidade de potência em uma posição r seria:
2
4 r
P
S
t
i
π
= (A.5)
Contudo, a antena concentra a potência gerada pelo transmissor no feixe de microonda,
fazendo com que haja um ganho G na densidade de potência, que será expressa por:
G
r
P
S
t
i
2
4
π
= (A.6)
Da teoria de antenas tem-se que o ganho de uma antena é dado em função de sua área
efetiva A
e
e o comprimento de onda λ transmitido. Portanto:
2
4
λ
π
e
A
G =
ou (A.7a)
π
λ
4
2
G
A
e
= (A.7b)
O ganho da antena tem a finalidade de colimar o feixe de microondas, de modo que a
máxima potência fique concentrada no lóbulo principal de energia. Porém, de acordo
com o padrão de irradiação de uma antena de radar, lóbulos secundários também são
3
Isotropicamente – irradiada igualmente em todas as direções.
117
irradiados pela antena e podem causar interferências na leitura dos dados. O padrão de
irradiação de uma antena de radar é explicado em Doviak e Zrnic (1993) e está
mostrado de forma conceitual na Figura A.4.
Esta figura ilustra a ocorrência de lóbulos secundários durante o processo de aquisição
de dados do radar. Devido ao ganho da antena, a maior parte da energia está
concentrada no lóbulo principal, porém, os lóbulos secundários, que também
transmitem uma potência de menor intensidade, podem interferir no processo de
aquisição de dados de um radar.
Figure A.4 – Esquema conceitual do padrão de irradiação de uma antena de radar.
Fonte: Adaptado do sítio eletrônico da Universidade Politécnica da
Catalunya (http://www.grahi.upc.es/menu/curs/html_pages/trasp1.html).
A.1.3.3 Secção Transversal de Espalhamento
A secção transversal σ de um elemento espalhador (por exemplo, um hidrometeoro) é
uma área aparente que, ao interceptar uma densidade de potência S
i
transmitida por uma
antena, espalha isotropicamente essa energia incidente, produzindo na antena
transmissora, uma densidade de potência refletida S
r
dada por:
2
4 r
S
S
i
r
π
σ
= (A.8)
118
A quantidade de energia espalhada pelos hidrometeoros, depende do número de
partículas dentro de um volume do pulso no feixe de microondas e do tamanho,
composição, forma e orientação das partículas em relação à antena. O total de energia
retroespalhada é a soma da energia retroespalhada por cada hidrometeoro.
Para comprimento de ondas de radares meteorológicos de longo alcance, como aqueles
operando nas bandas C (comprimento de onda da ordem de 5 cm) e S (comprimento de
onda da ordem de 10 cm), o diâmetro da gota normalmente é muito menor comparado
com o comprimento de onda (D
i
<< λ). Desta forma, σ está associado ao espalhamento
Rayleigh e é expresso por:
62
4
5
||
i
DK
λ
π
σ
= (A.9)
em que K está relacionado ao índice de refração n e ao coeficiente de absorção k dos
hidrometeoros e é dado por:
2
1
2
2
2
+
−
=
m
m
K
e iknm −= (A.10)
Segundo Battan (1973), os valores de
2
|| K para a água sob diversas temperaturas são
dados pelos valores indicados na Tabela A.1.
Tabela A.1 – Valores de
2
|| K para água a diversas temperaturas.
Temperatura (ºC) λ = 10 cm λ = 3,21 cm λ = 1,24 cm λ = 0,62 cm
20
0,9280 0,9275 0,9193 0,8926
10
0,9313 0,9282 0,9152 0,8726
0
0,9340 0,9300 0,9055 0,8312
-8
---- ---- 0,8902 0,7929
Para partículas de gelo 176.0||
2
=K . Quando tamanhos de flocos de neve são
expressos como diâmetros de gotas obtidas após o derretimento do floco, 208.0||
2
=K .
119
A.1.3.4 Preenchimento do Feixe de Microondas (Beam Filling)
Para analisar o retorno de um pulso de radar, o ideal seria produzir um feixe com a
menor abertura possível, para assim amostrar a atmosfera, de forma que, todo o feixe
fosse preenchido pelos hidrometeoros presentes dentro do volume iluminado. Desta
forma, seria possível inferir conclusões sobre a quantidade e tipo dos hidrometeoros
iluminados pelo feixe. Porém, a produção de feixe com abertura muito estreita é uma
tarefa difícil de ser realizada devido a algumas limitações mecânicas impostas para se
construir uma antena com diâmetro muito grande. Normalmente os radares operacionais
apresentam antenas cujo diâmetro chega a 8 metros (por exemplo, os radares da rede
americana NEXRAD (Next-Generation Radar) que operam na Banda S e C). Nessas
características, a região de meia potência apresenta uma abertura da ordem de 1º.
Assim, após sua transmissão pela antena, o pulso de radar se abre à medida que se
propaga pela atmosfera. Isso faz com que locais distantes do radar possuam uma
abertura tão grande, de tal modo que, uma nuvem inteira pode estar contida dentro do
feixe. Também é muito comum ocorrer que somente parte da nuvem seja iluminada pelo
feixe de microonda, deixando assim uma grande parte sem preenchimento.
A Figura A.5 ilustra dois casos distintos onde em A, o feixe é totalmente preenchido
pela nuvem, e consequentemente, a real intensidade da chuva é medida pelo radar. Já
em B, o feixe é parcialmente preenchido, e a potência refletida que retorna à antena
representa somente uma pequena porção da área iluminada, comprometendo assim, a
qualidade da medição da chuva.
Figura A.5 – Efeitos no preenchimento do feixe de microondas.
120
A.1.3.5 Ecos de terreno
A interação da energia eletromagnética presente tanto no lóbulo principal, quanto nos
lóbulos secundários, devido ao relevo, ao solo ou edifícios ao longo de sua trajetória,
produz medidas de refletividade que não estão relacionadas com a precipitação. Essas
medidas são decorrentes dos chamados ecos de terreno (Clutter) e ocorrem,
normalmente, quando a antena apresenta baixas elevações. A Figura A.6 ilustra algumas
situações em que é comum a ocorrência de ecos de terreno ocasionados pela incidência
da radiação presente no lóbulo principal. Nestes casos, as imagens de radar irão sempre
mostrar ecos fixos de alta intensidade.
Figura A.6 – Ilustração da interceptação do pulso do radar por alvos do relevo que
acarretam uma zona de forte refletividade fixa e, posterior obstrução do
feixe. Na esquerda, tem-se uma visão em perspectiva e, na direita, a planta
do local onde os ecos de terreno ocorrem.
Fonte: Adaptado do sítio eletrônico da Universidade Politécnica da
Catalunya (http://www.grahi.upc.es/menu/curs/html_pages/trasp1.html)
A interceptação da energia concentrada nos lóbulos secundários também produz, em
muitos casos, o registro de ecos de terrenos, que são medidos como resultados da
interceptação do lóbulo principal. Como a energia nos lóbulos secundários é pequena,
os ecos de terreno decorrentes desse fenômeno aparecem somente nas imediações do
radar.
De acordo com a Figura A.7, a energia associada ao pulso transmitido no lóbulo
principal não será interceptada por nenhum alvo, porém, a energia presente nos lóbulos
121
secundários será refletida de volta ao radar devido à presença dos alvos de terreno.
Desta forma, o radar irá processar esses ecos e interpretá-los como decorrentes do
lóbulo principal.
Figura A.7 – Ilustração dos ecos de terreno devido à interceptação dos lóbulos
secundários pelos alvos de terreno.
Fonte: Adaptado do sítio eletrônico da Universidade Politécnica da
Catalunya (http://www.grahi.upc.es/menu/curs/html_pages/trasp1.html).
A.1.4 Equação Radar
A densidade de potência S
r
(em watt) (equação A.8), refletida por um alvo
meteorológico e interceptada por uma antena de área efetiva A
e
(equação A.7b), resulta
em uma potência dada por
err
ASP = . Desta forma, a potência recebida pela antena
pode ser expressa por:
22
2
)4( r
GS
P
i
r
π
σλ
= (A.11)
Substituindo (A.6) em (A.11) obtem-se:
43
22
)4( r
GP
P
t
r
π
σλ
= (A.12)
De acordo com Doviak e Zrnic (1993) as perdas causadas pela atenuação da energia
incidente nos hidrometeoros (k), e as perdas causadas pela atenuação da energia
incidente nos gases constituintes da atmosfera (k
g
) ao longo do caminho r, percorrido
122
pelo pulso do radar, são dadas por
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎝
⎛
+=
∫
r
g
drkkl
0
)(exp . Introduzindo as perdas na
equação (A.12) chega-se a:
243
22
)4( lr
GP
P
t
r
π
σλ
= (A.13)
O valor l
2
em (A.13) considera o caminho de ida e volta do pulso de microonda.
A secção transversal de espalhamento é produzida pelo efeito integrado de todos os
hidrometeoros dentro do volume iluminado pelo pulso de microondas. Então, pode-se
deduzir σ a partir da contribuição individual de cada hidrometeoro. Assim:
∑∑
==
==
n
i
i
n
i
i
D
K
0
6
4
25
0
||
λ
π
σσ
(A.14)
em que D
i
, é o diâmetro da gota e i é a i-ésima gota presente no volume iluminado.
Ao considerar o volume iluminado pelo pulso tem-se que:
V
D
K
V
n
i
i
n
oi
i
∑∑
==
==
0
6
4
25
||
λ
π
σ
σ
(A.15)
em que,
∑
=
n
i
i
D
0
6
, dentro do volume iluminado, é a principal quantidade a ser medida pelo
radar. Esse valor é conhecido como
Refletividade radar (Z) e é expresso em mm
6
m
-3
.
A equação (A.15) pode ser expressa da seguinte forma:
2
2
r
ZKC
P
r
= (A.16)
em que
C, é chamado constante radar. A equação (A.16) explica a potência recebida
pela antena do radar e para tal, são feitas as seguintes considerações:
123
a) O espalhamento das partículas de precipitação no volume amostrado são
esferas dielétricas homogêneas com diâmetros menores, quando comparado
com o comprimento de onda. Contudo, diâmetros superiores a 6 mm não
introduzem erros;
b) O volume do pulso está completamente preenchido com partículas de
precipitação espalhadas aleatoriamente;
c) O fator de refletividade Z é uniforme em todo o volume do pulso amostrado e
constante durante o intervalo de amostragem;
d) As partículas são todas gotas de água ou todas de gelo, desta forma,
2
k é o
mesmo para todas as partículas;
e) Espalhamento múltiplo é desprezível;
f) As ondas incidentes e retroespalhadas são polarizadas linearmente;
g) O lóbulo principal da radiação padrão da antena é da forma Gaussiana ou
aproximadamente, como mostrado na Figura A.4;
h) A contribuição dos lóbulos laterais do feixe (Figura A.4) para a potência
recebida é desprezível;
i) A antena é um tipo de refletor parabólico de secção transversal circular e o
seu ganho é conhecido;
j) A absorção do sinal transmitido pela interferência da superfície da antena no
feixe é desprezível;
k) Todas as perdas da potência do sistema são conhecidas;
l) A potência medida
Pr é calculada sobre um número suficiente de pulsos ou
amostras independentes que sejam representativos do alvo.
124
O radar por sua vez, não mede diretamente a chuva, ele recebe uma determinada
densidade de potência refletida pelos alvos de chuva denominado refletividade. Esta
refletividade possui uma relação física com o espectro de gotas observado. A partir
deste espectro, pode-se determinar uma relação entre a refletividade do radar e a taxa de
precipitação correspondente.
A refletividade efetiva Z de alvos meteorológicos pode ser encontrada a partir de:
()
∫
∞
=
0
6
iii
dDDDNZ
(A.17)
em que,
D
i
é o diâmetro da gota e N é o número de gotas com um determinado
diâmetro. Segundo Atlas et al. (1973), a taxa de precipitação é dada por:
()()
iiti
i
dDDwDN
D
R
∫
∞
=
0
3
6
π
(A.18)
em que,
w
t
é a velocidade terminal da gota de diâmetro D
i
, dada por:
() ( )
iit
DDw 6.0exp3.1065.9 −−= (A.19)
Se existe uma distribuição do tamanho de gotas e conhece-se a velocidade com que uma
gota de um dado diâmetro cai, pode-se usar o fator de refletividade do radar para
calcular a taxa de precipitação, usando a relação:
b
aRZ = (A.20)
que é conhecida como Relação
Z-R. Nessa relação, R é medido em mm h
-1
, a e b são
coeficientes que dependem, fundamentalmente, do tamanho e distribuição do espectro
de gotas na atmosfera e
são determinados por meio de métodos estatísticos que
consistem basicamente em:
a) Medir Z e R independentemente, usando um radar e um pluviômetro, por
exemplo, ou;
125
b) Usar apenas um espectrogranulômetro ou disdrômetro (Joss e Waldvogel,
1967 e, recentemente, Tenório et al, 2003 e Moraes, 2003) para calcular os
coeficientes
a e b em função de Z e R, fornecidos pelo instrumento.
Há várias relações Z-R determinadas experimentalmente e a Tabela A.2 mostra algumas
obtidas para diferentes condições de precipitação.
Tabela A.2 – Relações típicas empíricas entre o fator de refletividade Z (mm
6
m
-3
) e a
intensidade da precipitação, R (mm h
-1
).
Relação Empírica entre
Z e R
Tipo de Precipitação Referência
5.1
140 RZ =
Chuvisco, garoa Joss et al. (1970)
6.1
200 RZ =
Chuva Estratiforme Marshall and Palmer (1948)
71.1
31RZ =
Chuva Orográfica Blanchard (1953)
5.1
500 RZ =
Temporal Joss et al. (1970)
4.1
300RZ =
Chuva Convectiva Woodley et al.(1975)
21.2
1780 RZ =
Flocos de Neve Sekhon and Srivastava (1970)
29.1
5.176 RZ =
Região de Maceió Moraes (2003)
Uma das maneiras mais eficientes de se levantar a distribuição dos tamanhos de gotas é
a partir de medidas feitas por disdrômetros. Esses instrumentos possuem um sensor de
impacto para estimar o diâmetro das gotas através de uma tensão induzida pelo
deslocamento de uma membrana vibratória. A tensão induzida depende do tamanho das
gotas e da velocidade terminal das mesmas. A calibração dos disdrômetros determina os
limites exatos de cada canal de amostragem (Sheppard, 1990; McFarquhar e List,
1993); ou seja, as categorias de diâmetros que será fornecida pelo disdrômetro. Desta
forma, pode-se optar em determinar as contagens das gotas em 127 canais ou empregar
uma saída padrão de 20 canais. Em geral, somente 20 canais são empregados para
contagem, determinando-se assim um tamanho médio de gotas para cada intervalo.
126
Desta forma, o disdrômetro fornece o número de gotas de uma classe de diâmetro por
intervalo de tempo
(
)
t
∆
em uma área de amostragem A. Então, o número de gotas N(D
i
)
por metro cúbico de cada intervalo do i-ésimo canal de diâmetro médio
D
i
é:
()
()
tA
Dw
C
DN
it
i
i
∆
=
(A.21)
em que,
C
i
é o número de gotas do i-ésimo canal do disdrômetro e
()
it
Dw é a velocidade
terminal da gota de diâmetro
D
i
dada em ms
-1
.
A.2 Calibração Radar x Pluviômetro
A conversão de refletividade em taxa de precipitação é o principal objetivo quando se
deseja estimar a precipitação. Essa conversão pode ser obtida usando diferentes
métodos, porém, o mais tradicional é o uso da função exponencial de dois coeficientes
a
e
b (relação Z-R). Relações desse tipo são consideradas empíricas embora uma forte
justificativa teórica provê o embasamento para seu uso. Ambos, refletividade do radar e
taxa de precipitação, podem ser expressos como momentos da distribuição do tamanho
de gotas dentro do volume amostrado. Enquanto a taxa de precipitação é obtida pelo
terceiro momento da distribuição dos tamanhos de gotas, a refletividade é obtida pelo
sexto momento. A Figura A.8 mostra a relação entre valores de taxa de precipitação,
obtidas diretamente pela distribuição dos tamanhos de gotas (utilizando disdrômetros)
para 5000 minutos observados, e os respectivos valores de refletividade (Short et al.,
1990).
127
Figura A.8 – Refletividade e taxa de chuva calculada a partir da distribuição de tamanho
de gotas coletadas em Darwin, Austrália.
Fonte: Adaptado de Short et al. (1990).
A Figura A.8 mostra a alta correlação existente entre a taxa de precipitação medida por
disdrômetros e a refletividade avaliada por radares. Como a taxa de precipitação é
obtida diretamente da distribuição do tamanho das gotas, os valores mostrados na figura
apresentam baixas incertezas associadas a variações temporais da precipitação.
O levantamento de relações Z-R pode também ser feito através de medidas da
precipitação feitas por pluviômetros. Porém, isso deve ser feito com muito critério uma
vez que pluviômetros normalmente quantificam o valor acumulado de chuva em um
determinado tempo, e não a taxa de precipitação instantânea, enquanto que o radar, por
sua vez, avalia a refletividade em um volume a uma certa altura e somente após o
término da varredura volumétrica é que o mesmo volume será amostrado novamente.
Além disso, o volume amostrado pelo radar é muito maior quando comparado com o
valor pontual do pluviômetro. As características de varredura do radar, junto com a
medida de precipitação acumulada nos pluviômetros, quando combinados com as
grandes variações temporais e espaciais da precipitação, indicam que não se pode
esperar altas correlações entre valores de refletividade e taxas de chuvas para escalas de
tempo de curta duração. Devido a essas razões é que se consideram relações Z-R
obtidas por pluviômetros como relações estatísticas. A Figura A.9 mostra dados de
refletividade e de precipitação acumulada observada a cada 5 minutos na mesma
localidade da Figura A.8.
128
Figura A.9 – Refletividade do radar e precipitação acumulada em 5 minutos para locais
situados em Darwin, Austrália.
Fonte: Adaptado de Short et al. (1990).
Analisando a Figura 2.9, nota-se que a variação dos valores de taxa de chuva obtidos
por pluviômetros em relação aos valores de refletividade do radar é muito maior do que
àquela obtida por disdrômetros.
A.3 Produtos de radar de superfície
Uma característica importante dos radares meteorológicos modernos é o software para
tratamento do grande volume de dados amostrados. Esse software permite obter em
tempo quase real, vários produtos extraídos da varredura volumétrica feita pelo radar. O
mapa de chuva a um nível de altura constante, denominado CAPPI (Constant Altitude
Plan Position Indicator) é um desses produtos. São obtidos a partir da extração de
valores de refletividade do radar coletados em cada azimute e em cada elevação. No
final do processo de varredura eletrônica, ilustrado na Figura A.10, um volume
tridimensional de dados é obtido pelo radar e, com isso, é possível levantar todo o perfil
vertical de refletividade do radar dentro da área de cobertura do sensor (Figura A.11).
129
Figura A.10 – Processo de varredura de aquisição de dados do radar para uma dada
elevação
θ. O sistema de radar amostra os valores de refletividade em
360
° para cada elevação formando um volume tridimensional de dados.
Fonte: Adaptado do sítio eletrônico da Universidade Politécnica da
Catalunya (http://www.grahi.upc.es/menu/curs/html_pages/trasp1.html).
A Figura A.11 ilustra o esquema de varredura para a obtenção do volume tridimensional
de dados que é usado para a elaboração de vários produtos de radar, incluindo o CAPPI.
Figura A.11 – Passos da varredura para a obtenção do volume tridimensional de dados.
Fonte: Adaptado do sítio eletrônico da Universidade Politécnica da
Catalunya (http://www.grahi.upc.es/menu/curs/html_pages/trasp1.html).
Os dados de chuva sobre a área de cobertura do radar são extraídos de um nível de
altura constante, cuja resolução temporal é definida pelo usuário. A Figura A.12 ilustra
um CAPPI a 3 km de altura obtido pelo radar de Canguçu, RS.
130
Figura A.12 – CAPPI a 3 km de altura obtido pelo radar de Canguçu em 11/06/2007.
Fonte: Sítio eletrônico do DECEA (2007).
A qualidade dos dados do radar meteorológico deve ser investigada constantemente,
pois os componentes eletrônicos do sistema podem ser descalibrados por diversos
fatores. Nesse sentido, é importante manter um programa regular de calibração
eletrônica do radar e, se possível, manter uma rede de pluviômetros e disdrômetros para
eventuais correções dos valores de refletividades que podem ser alterados por outras
fontes de variações, como por exemplo, o ganho da antena e variações causadas por
acúmulo de poeira e resíduos nos “radomes”.
A Tabela A.3 sumariza os principais parâmetros dos radares de superfície pertencentes
ao DECEA.
131
Tabela A.3 – Parâmetros dos radares do DECEA.
Freqüência de operação 2,7 a 2,9 GHz
Potência de pico 850 KW
Largura de pulso Pulso curto (SP): 1µs; Pulso longo (LP): 2µs
PRF 400 a 1200 Hz (SP) e 250 a 400 Hz (LP)
Largura de Feixe 1,98º
Polarização linear simples (não tem dupla polarização)
Diâmetro da antena 3,75 m
Ganho da antena mínimo de 37,5 dB
Banda de operação S (10 cm)
Sensibilidade – MDS -114 dBM
Capacidade de detecção melhor que 12 dBZ a 200 Km
Processamentos refletividade (Z), velocidade (V), largura espectral (W)
A.4 Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM)
O satélite TRMM desenvolvido pela NASA (National Aeronautics and Space
Administration) e pela JAXA (Japan Aerospace Exploration Agency), lançado em 27 de
Novembro de 1997, foi designado com um tempo de vida de três anos e equipado com
diversos sensores capazes de adquirir informações relacionadas às características da
precipitação tropical. Esse satélite foi o primeiro a fazer uso simultâneo de instrumentos
de microondas ativo e passivo.
A principal função do TRMM é observar a estrutura, a taxa e a distribuição da
precipitação nas áreas tropical e subtropical com o objetivo de entender o mecanismo do
clima global e também do ciclo hidrológico (Simpson et al., 1996; Simpson et al.,
1988).
O satélite foi originalmente lançado em uma órbita de aproximadamente 350 km de
altura, uma inclinação de 35º (cobrindo as áreas tropical e subtropical entre as latitudes
de 35º N e 35º S do Equador), e gasta cerca de 91 minutos para completar uma volta em
132
torno do planeta. Essas características revelam que para passar no mesmo ponto sobre a
superfície da terra em uma mesma hora local, o satélite leva no mínimo 23 dias,
dependendo da latitude.
A bordo do TRMM encontram-se os seguintes instrumentos: um Radar de Precipitação
(TRMM-PR), o primeiro radar meteorológico no espaço; um radiômetro de multi-
freqüência em microonda passiva (TRMM Microwave Imager – TMI), que
complementa o PR pelo fato de fornecer o conteúdo total dos hidrometeoros (água e
gelo) dos sistemas precipitantes e, um radiômetro visível/infravermelho (VIRS). Estes
três instrumentos formam o pacote de monitoramento da chuva do TRMM e são usados
separadamente ou em conjunto para compreender os processos de precipitação, sua
estrutura vertical e horizontal e sua climatologia. Em adição, existem dois instrumentos
relacionados ao Sistema de Observação da Terra: CERES (Cloud and Earth Radiant
Energy System), que parou de funcionar 8 meses depois do lançamento do satélite, e o
LIS (Lightning Imaging Sensor), usado para a detecção de descargas elétricas.
A.4.1 Radar de Precipitação (PR)
O radar de precipitação do TRMM (PR) é o primeiro radar de chuva a bordo no espaço,
capaz de observar diretamente a distribuição vertical da chuva e, tem por objetivo,
fornecer a estrutura tridimensional da chuva obtendo medidas quantitativas dela sobre a
terra ou sobre o oceano. O PR foi desenvolvido pelo NICT (National Institute of
Information and Communication Technology) e pela JAXA. A Tabela A.3 sumariza os
principais parâmetros do PR.
133
Tabela A.3 – Principais parâmetros do TRMM-PR.
As características de imageamento e dos sensores a bordo do TRMM estão ilustradas na
Figura A.13.
De acordo com a Figura A.13 e a Tabela A.3, percebe-se que a resolução vertical do
radar é de 250 metros, o que produz 80 diferentes níveis de altura capaz de amostrar a
atmosfera desde a superfície até uma altitude de 20 km. Como a largura do feixe é de
0.71º, e a altura da antena é de 350 km, tem-se como resultado o imageamento de uma
faixa de aproximadamente 215 km. Essa faixa é dividida em 49 células de 4.3 km cada
correspondentes a cada IFOV (Instantaneous Field of View) do satélite.
A partir de agosto de 2001, a órbita do TRMM foi elevada para aproximadamente 402.5
km de altura, o que resultou em uma diminuição de sua resolução espacial para 5 km.
Consequentemente, houve um aumento da faixa imageada de 215 km para
aproximadamente 245 km.
Parâmetros Especificação
Freqüência 13,796 – 13,802 GHz
Sensibilidade ~ 0,7 mm/h (S/N pulso ~ 0dBZ)
Resolução Horizontal 4,3 km (Nadir)
Resolução Vertical 250 m (Nadir)
PRF 2776 Hz
Tipo 128 elementos
Largura do Feixe 0,71º x 0,71º
Abertura 2,0 m x 2,0m
Ângulo de Varredura + 17º
Pico da Potência ~500 W (Saída da Antena)
Largura do Pulso 1,6 µs
Escala Dinâmica ~70 dBZ
Swath width
~215 km
Níveis na Vertical 80
Níveis na Horizontal 49
134
Figura A.13 – Geometria da varredura para instrumentos relacionados à precipitação.
Fonte: Adaptado de NASDA (2001) e Kummerow et al. (1998).
A.4.2 Padrão de Amostragem do TRMM-PR
O período de cada órbita (aproximadamente 91 minutos) e a inclinação do satélite (35º)
fazem com que a amostragem da atmosfera sobre um mesmo local apresente um padrão
irregular, e dependendo da latitude, o satélite pode demorar até 48 dias para passar
sobre um mesmo local na mesma hora. Negri et al. (2002) levantou o padrão de
amostragem do TRMM para a região tropical da América do Sul e revelou os locais que
receberam mais visitas durante um período de três anos (1998 – 2000). Angelis (2003)
também obteve o padrão de amostragem do TRMM para toda a América do Sul e
revelou que áreas localizadas em médias e altas latitudes, próximas a latitude 35º S, são
as mais visitadas. Durante o período de estudo, o número mínimo de amostragem obtida
pelo satélite foi 313 na Amazônia Central. Por outro lado, o máximo foi de 2124 sobre a
parte sul da área de estudo. A Figura A.14 mostra o padrão de amostragem levantado
por Angelis para um período de três anos de dados (1998-2000).
PR: Radar de Precipitação
TMI: Imageador de Microondas
VIRS: Scaner do Visível/IR
V
elocidade de Vôo: 7,3 km/s
135
Figura A.14 – Padrão de amostragem do TRMM-PR sobre a América do Sul.
Fonte: Angelis (2003).
A.4.3 Aquisição dos dados
Os valores de refletividade são armazenados em um arquivo no qual o usuário poderá
recuperar todo o perfil tridimensional amostrado pelo satélite. De acordo com o padrão
de imageamento do PR, um único perfil vertical apresenta 49 valores que representam a
distribuição horizontal da refletividade (5 km de resolução) e 80 valores que
representam a distribuição vertical (250 m de resolução). Cada órbita do satélite (scan)
levanta aproximadamente 9249 perfis de dados produzindo, portanto, uma matriz em
três dimensões definida pelos valores citados acima.
A partir dos dados tridimensionais é possível obter CAPPI’s até altitudes de 20 km. Um
exemplo de um CAPPI a 3 km de altura mostrando os valores de refletividade obtidos
durante uma passagem do PR sobre o Brasil é mostrado na Figura A.15.
136
Figura A.15 – CAPPI a 3 km de altura obtido durante a órbita 46108 do dia 18/12/2005
sobre o Brasil.
PUBLICAÇÕES TÉCNICO-CIENTÍFICAS EDITADAS PELO INPE
Teses e Dissertações (TDI)
Manuais Técnicos (MAN)
Teses e Dissertações apresentadas
nos Cursos de Pós-Graduação do
INPE.
São publicações de caráter técnico
que incluem normas, procedimentos,
instruções e orientações.
Notas Técnico-Científicas (NTC)
Relatórios de Pesquisa (RPQ)
Incluem resultados preliminares de
pesquisa, descrição de equipamentos,
descrição e ou documentação de
programa de computador, descrição de
sistemas e experimentos, apresenta-
ção de testes, dados, atlas, e docu-
mentação de projetos de engenharia.
Reportam resultados ou progressos de
pesquisas tanto de natureza técnica
quanto científica, cujo nível seja
compatível com o de uma publicação
em periódico nacional ou internacional.
Propostas e Relatórios de Projetos
(PRP)
Publicações Didáticas (PUD)
São propostas de projetos técnico-
científicos e relatórios de acompanha-
mento de projetos, atividades e convê-
nios.
Incluem apostilas, notas de aula e
manuais didáticos.
Publicações Seriadas
Programas de Computador (PDC)
São os seriados técnico-científicos:
boletins, periódicos, anuários e anais
de eventos (simpósios e congressos).
Constam destas publicações o
Internacional Standard Serial Number
(ISSN), que é um código único e
definitivo para identificação de títulos
de seriados.
São a seqüência de instruções ou
códigos, expressos em uma linguagem
de programação compilada ou inter-
pretada, a ser executada por um
computador para alcançar um determi-
nado objetivo. São aceitos tanto
programas fonte quanto executáveis.
Pré-publicações (PRE)
Todos os artigos publicados em
periódicos, anais e como capítulos de
livros.
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
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