Estimativa de precipitação
usando dados de sensor
Microondas
Departamento de Física 2011
Detecção Remota
Pratica II
Joao Gonçalo Ricardo Rodrigues - 45365
Índice
Introdução
Comparação entre Microondas e IR
Taxa de Precipitação - no local
Escolha do comprimento de onda
Espectro infravermelhos
Espectro electromagnético - Passivo
Espectro passivo do Microondas
Espectro electromagnético - Activo
Modelo de nuvens convectivas
Sensor remoto infravermelho
Sensores de baixa frequência
Sensores de alta frequência
Sensores Remotos activos
Sensores passivos e activos
Conclusões
Bibliografia
Introdução
• Bases cientificas utilizadas na previsão da
precipitação, usando sensores remotos de
microondas;
• Comparar técnicas de monitorização;
• Explicar a dificuldade de previsão em terra
e no mar, e suas diferenças;
• Propriedades
das nuvens, relevantes a
previsão de precipitação;
• Taxa de precipitação;
• Microondas passivos e activos
• Exemplos do estudo.
Fig.1 - previsão da taxa de precipitação (meted.ucar.edu)
Comparação entre Microondas e
IR
•Obtenção
de
dados
mais
dificultada em, relação a TPW* e
CLW**, pois as nuvens contem
agua e gelo;
•Imagem tirada a 89Ghz AMSR-E
da costa este da América do norte;
•Pontos
azuis no mar indicam
precipitação derivada de uma
frente convectiva;
•Base
da
precipitação.
Fig.2 - Microondas Sensor AMSR-E de 89Ghz (meted.ucar.edu)
•*TPW - total precipitable water
•** CLW - cloud liquid water
previsão
da
Comparação entre Microondas e
IR
• Obtenção
de
dados
mais
dificultada e, relação a TPW e
CLW, pois as nuvens contem
agua e gelo;
• Imagem
IR GOES da mesma
zona;
• Podemos
observar a frente de
convecção.
Fig.3 - Sensor GOES-10 de Infravermelho (meted.ucar.edu)
Taxa de precipitação - remota
Fig.4 - Taxa de precipitação a nível mundial para o dia 9 de novembro de 2005
(meted.ucar.edu)
• Dados de precipitação e de queda de neve;
• Dados obtidos tanto em mar, quando em terra;
Taxa de precipitação - no local
Fig.5 - Rede internacional de Pluviometros (meted.ucar.edu)
• Mapa global de recolha de dados relativos a precipitação;
• Diferenças de densidade de informação;
• Oceano quase sem informação;
• Unidade de medida da precipitação mm/hora .
Escolha do comprimento de onda
• Diferentes
Fig.6 - Relação entre Comprimento de onda e transmitancia de sinal (meted.ucar.edu)
comprimentos de onda, conseguem resoluções e resultados
diferentes;
• Nenhum é perfeito;
Espectro infravermelhos
• Mais usado pelos meteorologistas;
• Informação obtida pelos satélites
geoestacionarios;
• Boa resolução espacial;
• Com nuvens, os valores
são os do topo da nuvem.
Fig.7 - Comprimento de onda do Infravermelho (meted.ucar.edu)
obtidos,
Espectro electromagnéticopassivo
• Usado em satélites polares;
• Recebe sinal da existência
agua e gelo nas nuvens;
• Dados obtidos mais precisos.
Fig.8 - comprimento de onda para sensores passivos e activos (meted.ucar.edu)
de
Espectro passivo do Microondas
•Frequência
mais
baixo,
corresponde a canais de Emissão.
A energia reflectida nestes casos
corresponde a gotas de agua;
•As
frequências mais altas, ou
canais de Scattering, recebem
informação pelas partículas de
gelo acima do ponto de fusão;
•Num
futuro próximo, espera-se
poder juntar os dois canais, num
novo satélite chamado “ National
Polar-orbiting
Operational
Environemental
Satellite
System”(NPOESS)
Fig.9 - Diferença entre Frequências (meted.ucar.edu)
Espectro electromagnético Activo
• Utiliza radares, e a aviação;
• Exemplos de microondas activos:
• RADARSAT-1
• Scatterometry
• Altimetry
• Uso conjunto, cria mapa 2D de
zonas com agua;
• Melhor
resultado obtido, tanto
para horizontal, quanto vertical.
Fig.10 - exemplo de sensor activo (http://rst.gsfc.nasa.gov/Sect8/Sect8_8.html)
Modelo de nuvens convectivas
• Nuvem
constituída por agua em
diferentes estados;
• Exemplo
do
que
o
satélite
observa;
• Acima
do “ Freezing level ” é
composto por partículas de gelo;
• Nesta
parte
funciona
Frequências altas;
Fig.11 - Zona de funcionamento das frequências altas (meted.ucar.edu)
as
Modelo de nuvens convectivas
• Nuvem
constituída por agua em
diferentes estados;
• Exemplo
do
que
o
satélite
observa;
• Abaixo
do “ Freezing level ” é
composto por goticulas de agua;
• Nesta
parte funciona as baixas
frequências;
• Abaixo disto, forma-se chuva.
Fig.12 - Zona de funcionamento das baixas frequências (meted.ucar.edu)
Sensor remoto infravermelho
• Energia
imitada pelo topo das
nuvens;
• Não recolhe informação acerca da
parte congelada nem da liquida da
nuvem;
• Pouca informação acerca da taxa
de precipitação.
Fig.13 - Funcionamento do sensor de Infravermelho (meted.ucar.edu)
Sensor remoto infravermelho
• Podemos “advinhar” que esta a
chover, pela temperatura baixa do
topo das nuvens;
• Difícil de estimar o taxa de
precipitação.
Fig.14 - Sensor GOES-10 infravermelho (meted.ucar.edu)
Sensores de baixa frequência
• Exemplo
de um sensor de baixa
frequência de 37Ghz;
• Estudo sobre agua;
• A energia aumenta a medida que
sobe na nuvem, recebe mais
energia pela goticulas de agua(
como visto atras);
• Valor final é superior ao inicial.
Video1 - Funcionamento de sensor de baixa frequência (meted.ucar.edu)
Sensores de baixa frequência
• Exemplo
de um sensor de baixa
frequência de 37Ghz;
• Zonas azuis, superfície do mar;
• Zonas laranjas superfícies
terrestre;
• Manchas
azuis
em
mar,
representam presença de nuvens
e de agua.
Fig.15 - Sensor AMSR-E 37ghz e interpretação da zona de nuvens (meted.ucar.edu)
Sensores de baixa frequência
• Exemplo
de um sensor de baixa
frequência de 37Ghz;
• Superfície é terra;
• Difícil de identificar nuvens;
• Temperatura superficial idêntica a
da nuvem;
• Principal
defeito
da
baixa
frequência, sobre terra, não é
eficaz.
Fig.16 - Sensor AMSR-E 37Ghz sobre terra (meted.ucar.edu)
Sensores de Alta frequência
• Exemplo
de um sensor de alta
frequência de 85Ghz;
• Energia
sofre difração ao passar
pelo gelo;
• Energia final é mais baixa que a
inicial.
Video 2 - Funcionamento de sensor de alta frequência (meted.ucar.edu)
Sensores de Alta frequência
• Sensor GOES IR, sobre terra;
• Zona
mais
alaranjada,
corresponde a zona de nuvens,
temperatura mais baixa;
• pouca informação quanto a se vai
chover, ou se esta a chover.
Fig.17 - Sensor GOES IR e interpretação da zona com nuvens (meted.ucar.edu)
Sensores de Alta frequência
• Sensor AMSR-E de 89 Ghz;
• Zonas azuis escuras, representam
nuvens com gelo, que futuramente
iram começar a chover.
Fig.18 - Sensor AMSR-E 89Ghz e interpretação das zonas com gelo (meted.ucar.edu)
Sensores de Alta frequência
• Sensor AMSR-E de 89 Ghz;
• Podemos agora calcular a taxa de
precipitação,
recorrendo
dados da imagem anterior;
Fig.19 - Sensor AMSR-E e estimativas da taxa de precipitação (meted.ucar.edu)
aos
Sensores Remotos activos
• Sensores
activos imitem um
impulso de microonda, que
interage com a atmosfera, ao
perder energia, o satélite ou
aparelho que o esta a medir,
interpreta o que atravessou;
• Funciona
como
os
antigos
aparelhos
de
previsão
meteorológica
que
imitem
impulsos.
Video 3 - Funcionamento de sensores remotos activos (meted.ucar.edu)
Sensores passivos e activos
• Resolução espacial;
• Vista nocturna;
• Ambos veiem a
mesma frente
nuvens;
.
Fig.20 - Radar NEXRAD 2Km comparado com o Sensor AMSR-E (meted.ucar.edu)
de
Conclusões
• Radares em terra, tem uma baixa zona coberta, e baixa presença nos oceanos;
• Sensores infravermelhos presentes nos satélites geoestacionarios, oferecem boa
base de dados espacial e temporal, no entanto apenas observam o topo das
nuvens;
• Sensores de microondas passivas são bons para fazer estimativas da
precipitação;
• Sensores de microondas activos oferecem estimativas muito precisas de
precipitação;
Fig.1 - cor natural RGB do norte de África (meted.ucar.edu)
Bibliografia
• The COMET® Program. "Clouds, Precepitation, & Water Vapor." Microwave
Remote Sensing. University Corporation for Atmospheric Research. Web. 25
Sept. 2011. <http://www2.ucar.edu/>;
• Apontamentos disponiveis torre.fis.ua.pt.
• http://rst.gsfc.nasa.gov/Sect8/Sect8_8.html
• http://en.wikipedia.org/wiki/NPOESS