Sensibilidade de parametrizações de convecção cúmulus e microfísica de nuvens em eventos extremos de precipitação na bacia do Rio Paraíba do Sul
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3513 |
Resumo: | A Bacia do Rio Paraíba do Sul (BRPS) é afetada recorrentemente por eventos extremos de precipitação, especialmente por sistemas meteorológicos típicos de sua estação chuvosa, causando danos materiais e humanos para a região. A Previsão Numérica do Tempo (PNT) é uma ferramenta capaz de auxiliar na previsão e mitigação de desastres naturais, porém suas limitações e recursos necessitam ser compreendidas e endereçados. Nesse sentido, este trabalho propõe a investigação da sensibilidade do modelo de PNT Weather Research and Forecasting (WRF) na previsão de um evento extremo de precipitação que atingiu a BRPS em janeiro de 2016, causando danos materiais e fatalidades. Foram realizadas oito simulações de alta resolução com uma grade aninhada de 3 km sobre uma grade-mãe de 12 km de resolução horizontal, resultantes da combinação de quatro parametrizações de microfísica de nuvens (MF) e duas parametrizações de convecção cúmulus (CC). As simulações foram comparadas à dados observados de precipitação (estações meteorológicas), dados de estimativa de precipitação por satélite e dados de refletividade de radar. Os resultados mostraram que o WRF foi capaz de representar o fenômeno de grande escala (Zona de Convergência do Atlântico Sul), com erros secundários causados pelo posicionamento e intensidade dos campos de convergência de umidade. Estatisticamente, as simulações capturaram as correlações (superiores à 0,9 em algumas estações) entre a precipitação prevista e a observada por estações meteorológicas, porém apresentaram grande dispersão dentre os experimentos, além de forte tendência de subestimativa (acima de 80% em algumas estações) da chuva total no evento. Os campos verticais de refletividade apresentaram resultados satisfatórios, porém o modelo tende a superestimar a profundidade das tempestades em até 2 km em regiões altamente convectivas. Apesar de erros nos campos horizontais de precipitação, o modelo foi capaz de simular ambientes convectivamente ativos. Na distribuição vertical de hidrometeoros, o papel da parametrização de CC foi desprezível comparado à sensibilidade das classes de hidrometeoros à diferentes parametrizações de MF. A sofisticação dos esquemas de MF foi crucial para os campos médios horizontais e verticais. A consideração de granizo na MF de Milbrandt 2-moment e a incorporação da processos mais sofisticados de chuva quente na MF de WDM6 contribuíram para a representação mais coerente de nuvens abaixo da camada de derretimento, e de partículas de gelo em níveis atmosféricos mais altos. Tais representações impactam os hidrometeoros em si, mas também afetam processos de correntes ascendentes/descendentes que interferem na formação de precipitação. Nesse contexto, a grande complexidade orográfica e de uso de solo da Bacia sugere a utilização de simulações de altíssima resolução na tentativa da redução de erros associados à interação da convecção com a topografia. Este trabalho é uma contribuição ao desenvolvimento de previsões numéricas operacionais para a BRPS para mitigação e prevenção de desastres naturais motivados por extremos de precipitação. |
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2022-12-162023-02-232023-02-23T15:38:17Z2023-02-23T15:38:17Zhttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3513A Bacia do Rio Paraíba do Sul (BRPS) é afetada recorrentemente por eventos extremos de precipitação, especialmente por sistemas meteorológicos típicos de sua estação chuvosa, causando danos materiais e humanos para a região. A Previsão Numérica do Tempo (PNT) é uma ferramenta capaz de auxiliar na previsão e mitigação de desastres naturais, porém suas limitações e recursos necessitam ser compreendidas e endereçados. Nesse sentido, este trabalho propõe a investigação da sensibilidade do modelo de PNT Weather Research and Forecasting (WRF) na previsão de um evento extremo de precipitação que atingiu a BRPS em janeiro de 2016, causando danos materiais e fatalidades. Foram realizadas oito simulações de alta resolução com uma grade aninhada de 3 km sobre uma grade-mãe de 12 km de resolução horizontal, resultantes da combinação de quatro parametrizações de microfísica de nuvens (MF) e duas parametrizações de convecção cúmulus (CC). As simulações foram comparadas à dados observados de precipitação (estações meteorológicas), dados de estimativa de precipitação por satélite e dados de refletividade de radar. Os resultados mostraram que o WRF foi capaz de representar o fenômeno de grande escala (Zona de Convergência do Atlântico Sul), com erros secundários causados pelo posicionamento e intensidade dos campos de convergência de umidade. Estatisticamente, as simulações capturaram as correlações (superiores à 0,9 em algumas estações) entre a precipitação prevista e a observada por estações meteorológicas, porém apresentaram grande dispersão dentre os experimentos, além de forte tendência de subestimativa (acima de 80% em algumas estações) da chuva total no evento. Os campos verticais de refletividade apresentaram resultados satisfatórios, porém o modelo tende a superestimar a profundidade das tempestades em até 2 km em regiões altamente convectivas. Apesar de erros nos campos horizontais de precipitação, o modelo foi capaz de simular ambientes convectivamente ativos. Na distribuição vertical de hidrometeoros, o papel da parametrização de CC foi desprezível comparado à sensibilidade das classes de hidrometeoros à diferentes parametrizações de MF. A sofisticação dos esquemas de MF foi crucial para os campos médios horizontais e verticais. 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Este trabalho é uma contribuição ao desenvolvimento de previsões numéricas operacionais para a BRPS para mitigação e prevenção de desastres naturais motivados por extremos de precipitação.The Paraiba do Sul River Basin (PSRB) is frequently affected by extreme rainfall events, especially by weather systems during its rainy season, leading to financial damage and losses of human lives. The Numerical Weather Prediction (NWP) is a tool capable of supporting the forecast of natural disasters. However, its limitations and capabilities require understanding and addressing. In those terms, this work aims to investigate the sensitivity of the Weather Research and Forecasting (WRF) model on forecasting an extreme rainfall event that affected the Basin in January 2016, causing financial and human losses. Eight high resolution (3-km of maximum horizontal grid spacing) numerical simulations were performed by combining four cloud microphysics (CMP) and two cumulus convection schemes (CC). The simulations were compared against observed rainfall data (weather gauges), satellite-based precipitation estimates, and weather radar data. Results showed that WRF was able to represent the large-scale processes (South Atlantic Convergence Zone), with secondary errors caused by the positioning and intensity of the horizontal moisture convergence fields. Statistically, the simulations captured the correlations between forecasted and observed rain at the gauges, with values above 0.9. However, WRF showed strong dispersion between the experiments (above 50%), with strong tendency of underestimation of accumulated precipitation (by up to 80% at some sites). The vertical fields of radar reflectivity showed satisfactory results, but WRF tended to overestimate cloud depths by up to 2 km. Also, the simulations showed the early suppression of convective activity after the first two days of integration, leading to low rainfall amounts. However, WRF was able to simulate convectively active environments. On the vertical distribution of hydrometeors, the role of CC was indifferent in comparison with the sensitivity from the hydrometeor classes to CMP choices. The sophistication of CMP schemes was crucial to the horizontal and vertical fields. The prognostic of hail in CMP Milbrandt 2-moment and the consideration of advanced warm-rain processes in WDM6 contributed to a more adherent representation of cloud processes below the melting layer, as well as ice particles higher up in the atmosphere. Such representations impact hydrometeors distributions as well as further processes regarding up-/down-drafts. Overall, complexities associated with orography and land-use at the Basin watershed suggest the application of higher horizontal resolution runs to overcome errors from interactions between convection and terrain. This work is a contribution to the development of operational weather forecasts to the PSRB to mitigate natural disasters associated with extreme precipitation.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos HídricosUNIFEIBrasilIRN - Instituto de Recursos NaturaisCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITÁRIA::RECURSOS HÍDRICOSWRFPrecipitação severaParametrizaçãoHidrometeorosSensibilidade de parametrizações de convecção cúmulus e microfísica de nuvens em eventos extremos de precipitação na bacia do Rio Paraíba do Sulinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCARVALHO, Vanessa Silveira Barretohttp://lattes.cnpq.br/7313863253044500MATTOS, Enrique Vieirahttp://lattes.cnpq.br/8010078550088178http://lattes.cnpq.br/1825879812869376CAMPOS, Bruno deCAMPOS, Bruno de. Sensibilidade de parametrizações de convecção cúmulus e microfísica de nuvens em eventos extremos de precipitação na bacia do Rio Paraíba do Sul. 2022. 89 f. Dissertação (Mestrado em Meio Ambiente e Recursos Hídricos) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2022.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3513/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertação_2023020.pdfDissertação_2023020.pdfapplication/pdf14165545https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3513/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_2023020.pdf13714e22c4f03ec27a4b6c344fc2fec8MD51123456789/35132023-02-23 12:38:17.4oai:repositorio.unifei.edu.br:123456789/3513Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442023-02-23T15:38:17Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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