Evaluation of the Error of Sea Surface Temperature Estimate Algorithms, Using MODIS Data During Upwelling Events in Cabo Frio Coast, RJ

This work studies the uncertainties associated to sea surface temperature (SST) retrievals based on MODIS data, during the upwelling that normally occur alongside of coast of Cabo Frio, Brazil. The SST results versus the physical variables collected (or calculated from them) by Cabo Frio buoy (installed at 23º 37,82’ S; 42º 12,15’ W),from 1 January 2014 to 31 January 2015, were analysed. Results have indicated that upwelling occurrence – in the study area – is highly correlated with wind direction and also that the error in the estimation of sea surface temperature using satellite data is dependent on the difference between the air temperature and the in situ sea surface temperature (collected by buoy at 30 cm). An attempt to correct the mentioned error estimations suggested and discusse

Estimativa de Fluxo de Massa de Ar Via Diferenças de Temperatura das Superfícies do Mar e do Continente Comparadas com Dados Observacionais

This work conducted analysis of the behavior of the sea breeze at the surface and at altitude, in the city of Rio de Janeiro, using surface weather stations, computational model, atmospheric sounding and wind profiler. This analysis has established the non-linear correlation between the flow of breeze and the variation of the temperatures of the ocean and the continent and it was estimated the flow of wet mass carried by the sea breeze from the ocean to the interior of the continent, taking examples of observations in winter and summer days. The results showed that the mass flow of moist air is transported from the sea to the mainland is about three times higher in summer compared to winter. Featuring non-linear correlation of the variation of surface temperature with the intensity of the sea breeze.Neste trabalho foi realizada uma análise da brisa marítima na cidade do Rio de Janeiro, utilizando-se estações meteorológicas de superfície, sondagem atmosférica, perfilador de vento acústico e modelo computacional de balanço de energia à superfície. A partir desta análise foi estabelecida a correlação entre o fluxo de brisa marítima e a variação das temperaturas do oceano e do continente, bem como estimou-se o fluxo de vapor d'água transportado pela brisa marítima do oceano para o interior do continente, tomando exemplos de observações em dias de inverno e verão. Os resultados mostraram que o fluxo de vapor d'água transportado do mar ao continente é aproximadamente três vezes maior no verão quando comparado ao inverno, apresentando correlação não linear da variação da temperatura da superfície com a intensidade da brisa marítima

Uma Avaliação da Variação da Temperatura da Superfície do Mar durante a Passagem do Furacão Catarina

This study intends to observe the sea surface temperature (SST) variation during the tropical cyclone event, which strikes the eastern coast of Brazil during March of 2004, named Catarina hurricane, using SST data estimated from two orbital sensor sources located in different part of electromagnetic spectrum that is microwave and thermal infrared. The results have shown that maximum SST cooling were approximately 2.0o C in comparison with the local SST data from two subsequent years. And the results indicated that during the hurricane way, the SST cooling really occurred, reaching the maximum values of -1.00o C and -0.99o C, when compared with daily TMI sensor data and a daily composition using TMI and AVHRR sensors data (interpolated by Barnes's method), respectively. Only microwave SST data could qualitatively represent the SST behavior; however, the thermal SST representativeness can be irrelevant during such event as Catarina. The results are quite similar to those found in the literature.Neste trabalho tenta-se observar a variação da temperatura da superfície do mar (TSM) durante a passagem do ciclone tropical que atingiu a costa leste do Brasil em 2004, conhecido como furação Catarina, utilizando dados de temperatura da superfície do mar estimado via sensoriamento remoto orbital provenientes de dois sensores nos espectros de micro-ondas e infravermelho termal. Os resultados apontam que houve resfriamento máximo de aproximadamente 2,00o C quando comparados com dados de anos subsequentes ao evento. Além disso, os resultados indicaram, conforme esperado, que durante a passagem do Catarina o resfriamento da TSM realmente ocorreu, atingindo os valores máximos de -1,00o C e -0,99o C quando comparados com a TSM diária do sensor TMI e a composição diária de TSM usando dados dos sensores TMI e AVHRR (via método de interpolação de Barnes), respectivamente. Estimativa de TSM via dados infravermelho pouco contribuiu na análise, enquanto os dados de TSM micro-ondas apresentaram uma razoável capacidade de representar o comportamento qualitativo da TSM durante o evento Catarina. Os resultados estão em conformidade com os encontrados na literatura

Previsão de Nevoeiro Utilizando Multicritérios Baseados em Simulações do Modelo WRF para o Aeroporto Internacional Afonso Pena

Desenvolve-se um método para previsão de nevoeiro no Aeroporto Internacional Afonso Pena, Paraná - Brasil. Utiliza-se uma abordagem de multicritérios ajustados com registros de dados meteorológicos observados e previstos, a cada 15 minutos, pela estação meteorológica de superfície e dados simulados pelo modelo numérico Weather Research and Forecasting, respectivamente, considerando 30 dias de ocorrência de eventos de nevoeiro no período entre maio e julho de 2019. As correlações entre os dados, previstos e observados, de temperatura, umidade relativa e velocidade do vento são iguais a 0,93, 0,89 e 0,74, respectivamente. Quatro critérios foram estabelecidos via combinação das variáveis meteorológicas mencionadas, isto é: (i) umidade relativa e temperatura; (ii) umidade relativa e temperatura do ar; (iii) umidade relativa, temperatura do ar e velocidade do vento; e (iv) umidade relativa, temperatura do ar, velocidade e direção do vento. Estes foram testados e as probabilidades de acerto para os critérios I, II, III e IV, da previsão do evento, para início (término) são, respectivamente, de 93,2% (91,5%), 93,2% (93,7%), 88,1% (88,7%) e 90% (87,5%). As previsões possuem uma leve tendência a atrasar o início e adiantar o término do nevoeiro

IMPACTO DA MUDANÇA DE COBERTURA VEGETAL NA SIMULAÇÃO DE EVENTO METEOROLÓGICO EXTREMO SOBRE LINHAS DE TRANSMISSÃO NO MATO GROSSO DO SUL

Neste trabalho são investigadas as condições atmosféricas no entorno delinhas de transmissão através de simulações de um evento meteorológicoextremo, considerando diferentes cenários de cobertura vegetal. Foiutilizado o modelo atmosférico de mesoescala MM5. A simulação controleconseguiu capturar o sistema convectivo com uma boa precisão espaçotemporal,mas subestimou a magnitude do vento. A simulação quesubstituiu o cerrado por agricultura não-irrigada e pastagem não capturouo sistema convectivo devido às retroalimentações do albedo e dadisponibilidade hídrica na circulação atmosférica. Já na simulação quesubstituiu o mosaico de agricultura e arbustos por agricultura não-irrigada epastagem, a circulação atmosférica simulada foi alterada devido àsretroalimentações da rugosidade do solo, aumentando a velocidade dodeslocamento do sistema convectivo sobre a região. O sucesso da previsãode eventos extremos depende da contínua melhoria na previsão emmesoescala e da rede meteorológica observacional, além da utilização deuma cobertura vegetal realística

Estimativa da produtividade da cultura do trigo via sensoriamento remoto no município de Piraí do Sul, no Estado do Paraná

Main methodologies for crop estimation use daily average air temperature, solar radiation and soil water content, requiring local Data Collection Platforms (DCP), plus information on the stage development of culture, usually represented by leaf area index (LAI). However, estimation of LAI in the field is not a task easily performed due to the need for samples at different points of the cultivated area, which becomes difficult in large fields. As an alternative, remote sensing has been widely used and it is recognized for being able to provide information about the stage of development of different annual crops through various vegetation indices. Thus, many methods for estimating productivity have incorporated these indices, applying remote sensing in their modeling processes. The advantages offered by these remote sensing methods include broad spatial coverage, low cost and greater operability. Within this context, this paper aims to estimate the productivity of wheat with the help of remote sensing techniques for crop estimation in Piraí do Sul, Paraná State. The methodology was effective to estimate the productivity of wheat in the climatic conditions of Piraí do Sul with a good estimation error of 556.45 kg ha-1 (13.25 %), and might be very promising for crop estimation and production management.Pages: 158-16

Assimilação de dados para previsão na área terminal do Rio de Janeiro

The process of data assimilation, in which meteorological observations and weather forecasts are merged to provide an analysis field, has been largely studied by the scientific community and operational centers. The 3D-Variational (3D-Var) approach available in the Weather Research and Forecast (WRF) computer model is evaluated for data assimilation for the Terminal Control Area of Rio de Janeiro (TCA-RJ). The basic goal of any variational data assimilation system is to produce an optimal estimate of the atmospheric state at analysis time. The analysis field is estimated from a first guess (previous forecast) and an observation field, weighted by the error matrices. The WRF is designed for nowcasting (forecasts up to 6h) for the TCA-RJ through assimilation cycles using surface, sounding, and wind profile data. The preliminary results show the model sensibility for each observation type and encourage the use of this technique operationally for the support of the air traffic management controlled by the Brazilian Air Force.O processo de assimilação de dados, onde observações meteorológicas e previsões do tempo são combinadas para fornecer um campo de análise, tem sido muito estudado pela comunidade científica e por centros operacionais. A utilização do método variacional 3D (3D-Var) implementada no modelo Weather Research and Forecast (WRF) é avaliada para assimilação de dados na Área Terminal do Rio de Janeiro (TCA-RJ). O objetivo principal de qualquer método variacional de assimilação de dados é produzir uma estimativa ótima do estado atmosférico no momento da análise. O campo de análise é estimado por um campo de estimativa inicial (campo de previsão anterior) e um campo de observações, ponderados pelas matrizes de erro. O WRF é configurado para nowcasting (previsão de até 6h) para a TCA-RJ através de ciclos de assimilação utilizando dados de superfície, sondagem e perfilhadores de vento. Os resultados preliminares mostram a sensibilidade de cada tipo de observação e encorajam a utilização desta técnica operacionalmente para fornecer suporte ao controle de tráfego aéreo controlado pela Força Aérea Brasileira. Assimilação de dados; WRF; 3D-Var; Dados de superfície; Dados de perfi

Visibility and Ceiling Nowcasting Using Artificial Intelligence Techniques for Aviation Applications

This work presents a novel approach for simulating visibility (Vis) and ceiling base height (Hc) in up to 1 h using several machine learning (ML) algorithms. Ten years of meteorological data at 15 min intervals for Santos Dumont airport (SDA), Rio de Janeiro, Brazil were used in the ML method training and testing process. In the investigation, several categorical and regressive algorithms were trained and tested, and the results were verified with observations. The forecast results reveal that the categorical methods produced satisfactory results only up to 15 min for visibility prediction with the probability of detection greater than 85%. On the other hand, the regressive methods were found to be more capable of generating an accurate prediction of Vis and Hc compared to categorical method up to 60 min. The forecast evaluation metrics for Vis and Hc had correlation coefficients of 0.99 ± 0.00 and 0.96 ± 0.00, with mean absolute errors of 324 ± 77 m, and 167 ± 21 m, respectively. Results suggested that ML methods can improve the prediction of Vis and Hc up to 1 h when accurate observations are used for the analysis