Chuvas Extremas no Município do Rio de Janeiro: Histórico a partir do Século XIX

Neste trabalho é feito um levantamento de eventos de chuvas extremas e seus efeitos sobre a população da cidade do Rio de Janeiro num período de 63 anos, compreendido entre 1881 e 1996. O objetivo do trabalho é, através do acompanhamento das notícias publicadas em jornais da época, resgatar os principais eventos de chuva extrema a partir do século XIX e avaliar a utilidade da informação meteorológica no sentido de alertar a população a respeito dos possíveis desastres deflagrados pelas chuvas intensas. Inicialmente foram pré-selecionados os casos com total pluviométrico diário igual ou superior a 100 mm. Do total de 100 eventos pré-selecionados, 82 casos foram considerados eventos extremos devido aos grandes danos provocados à população, incluindo mortos, feridos, danos materiais, desabamentos, inundações, alagamentos, deslizamentos entre outros. Isso significa a ocorrência de 1,3 evento extremo por ano em média (82 casos em 63 anos). Como esperado, a maioria dos casos ocorreu no verão e outono, 40% em cada estação, e os 20% restantes ficaram igualmente distribuídos durante a primavera (10%) e o inverno (10%). Em todo o período analisado verificouse que as previsões do tempo divulgadas nos jornais não eram suficientes para alertar a população nos casos de chuvas intensas. Além disso, explicações razoáveis sobre as causas meteorológicas dos fenômenos só passaram a ser divulgadas para a população a partir da década de 1990

Avaliação do Desempenho das Simulações por Conjunto do Modelo Eta-5km para o Caso de Chuva Intensa na Bacia do Rio Paraíba do Sul em Janeiro de 2000

Resumo O objetivo deste estudo é avaliar o desempenho das simulações por conjunto do modelo Eta-5km do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais para um caso de chuva intensa ocorrido na Bacia do Rio Paraíba do Sul em janeiro de 2000, durante um evento de Zona de Convergência do Atlântico Sul. O conjunto de simulações é formado por 5 membros, denominados de acordo com suas parametrizações convectiva (Betts-Miller-Janjic - BMJ ou Kain-Fritsch - KF) e de microfísica (Ferrier ou Zhao): CNTRL (BMJ/Ferrier); KF (KF/Ferrier); KFMX (KF com fluxo de momentum/Ferrier); KFMXP (KF com fluxo de momentum e força do gradiente da perturbação da pressão/Ferrier) e ZHAO (BMJ/Zhao). As simulações são realizadas com horizontes de 24 até 120 h e condições de contorno inicial e lateral provenientes do “Climate Forecast System Reanalysis”. Os resultados indicam que todos os membros são capazes de posicionar a banda de chuva aproximadamente na mesma localização observada. O modelo, apesar de subestimar os valores das maiores pluviometrias diárias, simula uma frequência maior de eventos de chuva forte. Em geral, a média do conjunto apresenta melhor performance do que cada um dos membros isoladamente e as simulações com 48 h de antecedência são superiores às demais

Evaluation of Eta Model 5-km Ensemble Simulations of an Extreme Rainfall Event over the Paraíba do Sul River Basin During January 2000

<p></p><p>Abstract The aim of this study is to evaluate the performance of simulations generated by the ensemble of the Eta-5km model from the National Institute for Space Research. The evaluation was performed over the Paraíba do Sul River Basin during an extreme rainfall event, occurred early in January 2000, in a South Atlantic Convergence Zone event. The 5-member ensemble is formed with different convective (Betts-Miller-Jancic - BMJ or Kain-Fritsch - KF) and microphysics (Ferrier or Zhao) parameterizations and are nominated respectively as: CNTRL (Betts-Miller-Janjic/Ferrier); KF (Kain-Fritsch/Ferrier); KFMX (Kain-Fritsch with inclusion of momentum flux/Ferrier); KFMXP (Kain-Fritsch with inclusion of momentum flux and force of the perturbation of pressure gradient/Ferrier) and ZHAO (Betts-Miller-Janjic/Zhao). The simulations are integrated up to 120 h and the initial and boundary conditions were taken from the Climate Forecast System Reanalysis. The results indicate that all members were able to position the rain band in about the same observed location. Although the model underestimates the highest daily precipitation amount, it simulates higher frequency of heavy rainfall events than it really occurs. In general, the ensemble mean simulation presents higher performance than each individual members and the 48-h simulations are better than the other forecast lead times.</p><p></p