SIMULAÇÃO DE UM CASO DE EVENTO EXTREMO DE CHUVA NA CIDADE DE MANAUS-AM COM O MODELO WRF: O CASO 08 DE MARÇO DE 2008 (RESULTADOS PRELIMINARES) Adriane Lima Brito¹ 1 José Augusto Paixão Veiga 1 André Ferreira Aranha 1 Universidade do Estado do Amazonas/Escola Superior de Tecnologia (UEA/EST) Avenida Darcy Vargas, 1200 Parque 10, Manaus/AM, Brasil - CEP 69065-020 [email protected] [email protected] [email protected] Abstract: Regional models are one of the most important tools to make predictions of numerical weather and climate through the use of high resolution that is associated with improved spatial and temporal representation of global and regional models. This improvement is very important in numerical predictions made about the Amazon, where the atmospheric convection has a great influence upon the climate and weather in multiple scales of time and space. In this context, a case study was done for the March 08th 2008 when a plentiful quantity of rainfall was observed to occur in Manaus. We used WRF regional model with three convection schemes for cumulus parameterization (Kain-Fritsch, Grell-Devenyi and Betts-Miller) for three different domains (63 km, 21 km and 7 km) to try simulating this extreme rainfall case. The results show that KainFritsch and Grel-Devenyi were the cumulus parameterization who most approximated to the observed rainfall. Resumo: Os modelos regionais são as ferramentas mais importantes para se realizar previsões numéricas de tempo e clima quando se pretende representar os fenômenos de escala convectiva, devido ao uso da alta resolução que está associado ao melhoramento da representação espacial e temporal de modelos globais e regionais. Esse melhoramento é muito importante nas previsões numéricas realizadas sobre a Amazônia, onde, a convecção atmosférica tem grande influência nas condições de clima e tempo em diversas escalas de tempo e espaço. Neste contexto, foi feito um estudo de caso no dia 08 de março de 2008, utilizando o modelo regional WRF, com três esquemas de convecção de parametrização cúmulos (Kain-Fritsch, Grell-Devenyi e Betts-Miller) para três domínios distintos (63 km, 21 km e 7 km). As simulações mostram que as parametrizações de convecção que mais se aproximaram do observado foram Kain-Fritsch e Grel-Devnyi, para os três domínios, apesar de superestimarem o pico de precipitação observado. 1- Introdução Os modelos de circulação geral (MCGs) e os modelos regionais (MRs) da atmosfera são hoje as ferramentas mais importantes para se realizar previsões numéricas de tempo e de clima no globo, incluindo simulações de mudanças futuras no clima da Terra. Os MCGs têm apresentado boas performances na representação de sistemas de grande escala e de padrões climáticos. Entretanto, devido ao fato da atmosfera apresentar uma extensa variedade de fenômenos atmosféricos em diversas escalas de tempo e espaço - que abrangem fenômenos que vão da microescala até a escala planetária - e pelo fato dos MCGs serem limitados pelas baixas resoluções, os MRs aparecem para resolver numericamente os fenômenos considerados como fenômenos de subgrade dos MCGs. Nestas escalas espaciais de subgrade, o uso de modelos regionais tem melhorado a representação espacial e temporal dos modelos globais, tanto na previsão do tempo como no "downscaling" climático (Dickinson et al. 1989; Giorgi et al. 1996). Esta melhoria está diretamente associada ao uso da alta resolução nos MRs. Sabe-se que a convecção atmosférica tem grande influência sobre as condições de tempo e clima da Amazônia em várias escalas, pois ela é dotada de uma ampla variedade de regimes convectivos e interações complexas entre a superfície e a atmosfera, já que a convecção precipitante influencia na dinâmica tropical de grande escala, exercendo um papel fundamental no balanço de energia da circulação geral do planeta (Adams et al., 2009), dessa forma, é muito importante o uso de modelos meteorológicos cada vez mais aprimorados para se ter uma previsão de qualidade e mais representativa do fenômeno. Tendo em vista que a previsão de fenômenos meteorológicos em escalas de subgrade tem sido uma tarefa essencial para a melhoria das previsões numéricas de tempo em escalas espaciais de altíssima resolução, o presente trabalho objetiva fazer um estudo de caso de um evento extremo de chuva na cidade de Manaus avaliando diferentes esquemas de parametrização de convecção cúmulos (SIM-BM, SIM-KF, SIM-GD). O evento de 08 de março de 2008 foi o caso escolhido em função da devastação que ele causou sobre a cidade de Manaus. O evento foi caracterizado por fortes tempestades durante quatro horas contínuas provocando alagamentos, deslisamento de encostas, a morte de uma criança e o desaparecimento de outras duas e com duas mil famílias desabrigadas (jornalnacional.globo.com/Inpe.cptec.dsa). 2- Dados e metodologias O modelo de previsão numérica de tempo utilizado no presente trabalho foi o WRF, versão 3.1 (www.wrf-model.org), com núcleo dinâmico ARW (Advanced Research WRF). Foram realizadas três simulações numéricas, com domínios espaciais distintos como visto a partir da Figura 1, para o caso de 08 de março de 2008. O intervalo de integração do modelo foi de 48 horas para o período de 07 a 09 de março de 2008. As resoluções espaciais utilizadas para cada domínio foram, respectivamente, de 63 km (D01), 21 km (D02) e 07 km (D03). Foi utilizado como resolução vertical 27 níveis. Cada uma das três simulações numéricas consistiu de um esquema de parametrização de convecção distinto, onde foi utilizada a parametrização de convecção de Betts-Miller (SIM-BM), parametrização de convecção de Grell-Devenyi (SIM-GD) e a parametrização de convecção de -Fritts (SIM-KF). Os domínios D01, D02 e D03 de cada simulação foram comparados com os dados de chuva de uma estação meteorológica, com coordenadas 3° S e 60° W, pertencente ao Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) localizado na cidade de Manaus-AM. Os dados de chuva do INMET possuem freqüência temporal de uma hora e foram comparados com as saídas do modelo que apresentam uma freqüência de 3 horas. Figura 1: Domínios espaciais, onde foram feitas as simulações com o modelo WRF. As demais características da configuração do modelo WRF para as simulações numéricas são: microfísica WSM3, esquema de superfície de Monin-Obukhov, camada limite utilizada foi o esquema de YSU (Yonsei University scheme), ondas curtas (Dudhia) e ondas longas (RRTM). As condições de contorno utilizadas nas simulações com o modelo WFR foram estraídas do GFS (Global File System) pertencente ao NCEP-NOAA (National Centers for Environmental Prediction – National Oceanic and Atmospheric Administration) em intervalos de 6h e resolução espacial de 1°×1°. O modelo foi integrado no modo hidrostático, para os domínios D01, D02 e D03 Figura 1. 3- Resultados a) SIM-KF A partir da Figura 2, pode-se observar que na simulação SIM-KF o pico de precipitação da parametrização de convecção Kain-Fritsch nos domínios 1 e 2 (Figura 2a e 2b, respectivamente) foram os que mais se aproximaram da precipitação observada, apesar deste esquema ter superestimado o pico de precipitação em aproximadamente 5 e 12 mm, respectivamente, no intervalo entre de 00 e 15 h do dia 08 de março. No terceiro domínio o pico de precipitação gerado pela parametrização de Kain-Fritsch diminui para aproximadamente 8 mm. Nos domínios 1, 2 e 3 (Figura 2a, 2b e 2c, respectivamente) o modelo produziu um pico de precipitação no dia 07 de março, dia o qual não foi registrado chuvas na estação meteorológica. Para o terceiro domínio (Figura 2c) a parametrização de Kain-Fritsch gerou um pico de precipitação de aproximadamente 5 mm no dia 8 de março. b) SIM-BM A partir da Figura 2, pode-se observar que na simulação SIM-BM o pico de precipitação simulado a partir da parametrização de convecção Betts-Miller, no dia 08 de março, superestimou o pico de precipitação observado, gerando maior valor de precipitação no domínio 1 (Figura 2a), diminuindo no domínio 2 (Figura 2b) e com pequeno aumento no domínio 3 (Figura 2c). A parametrização Betts-Miller também gerou picos de precipitação para os domínios 1, 2 e 3 às 12 h do dia 8 de março, antecipando em 3 horas o pico de precipitação observado que ocorreu no intervalo de 15 e 21 h do dia 8 de março. A parametrização de convecção também produziu um pico de precipitação relativamente baixo, se comparado a parametrização de Kain-Fritsch, para o dia 7 de março. No dia 9 de março para o domínio 1 (Figura 2a) a parametrização de convecção gerou uma baixa precipitação de aproximadamente 0,4 mm, que chegou a 0 mm no segundo domínio (Figura 2b) e com um aumento de aproximadamente 0,2 mm no terceiro domínio (Figura 2c). c) SIM-GD Com relação à parametrização de Grell-Devenyi, pode-se observar que nos domínios 1, 2 e 3 (Figura 2a, 2b e 2c, respectivamente) da simulação SIM-GD, os valores de precipitação gerados pela parametrização de convecção Grell-Devenyi são aproximados dos valores de precipitação gerados pela parametrização de convecção Kain-Fritsch, na qual o pico de precipitação gerado pela parametrização de convecção Grell-Devenyi é relativamente maior nos domínios 1 e 2 e menor no domínio 3 se comparado a parametrização de Kain-Fritsch. A relação acima também vale para o dia 7 de março, na qual há um fato diferente no domínio 3, onde os picos de precipitação, no intervalo de 15 e 03h entre os dias 7 e 8 de março, são opostos, ou seja, quando os valores de precipitação gerados pela parametrização de Kain-Fritsch são altos os valores de precipitação gerados pela parametrização de Grell-Devenyi são baixos. Também foi observado um pico de precipitação para o dia 9 de março, apenas no domínio 3. Figura 2: Simulações versus observação da precipitação para o caso 08 de março de 2008 para os domínios de simulação D01 (a), D02 (b) e D03 (c). A linha de cor vermelha representa os valores de precipitação (mm) registrados na estação do INMET, magenta para a simulação SIM-KF, azul para a simulação SIM-BM e verde para a simulação SIM-GD. 4- Conclusões: Neste trabalho foram realizadas 3 simulações numéricas com esquemas de parametrização de convecção distintos para o caso de chuvas estremas que ocorreram no dia 08 de março de 2008 na cidade de Manaus-AM. O trabalho teve como objetivo principal realizar simulações numéricas em alta resolução e compará-las com dados de chuva de uma única estação meteorológica. Os resultados preliminares mostram que as parametrizações de convecção, utilizadas no modelo WRF, que melhor representaram as chuvas observadas foram as parametrizações de Kain-Fritsch e Grell-Deveny para o domínio de maior resolução horizontal (D03). Todavia, comparando os resultados das simulações numéricas com o observado na estação meteorológica do INMET, os esquemas de Kain-Fritsch e Grell-Deveny superestimaram os valores das chuvas. Com relação aos picos de precipitação, que as parametrizações estimaram para o dia 07 e 09 de março, entende-se que uma única estação para um único caso não é conclusivo para se definir qual esquema de parametrização é absolutamente melhor. Portanto, trabalhos futuros devem apresentar estatísticas baseadas numa amostra mais significativas de dados. 5- Agradecimentos Os autores gostariam de agradecer ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Cientifico e Tecnológico (CNPq), a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (FAPEAM) e a Universidade do Estado do Amazonas (UEA). 6- Referências Bibliográficas ADAMS, D. K.; DE SOUZA, E. P.; COSTA, A. A. Convecção úmida na Amazônia: implicações para modelagem numérica. Revista Brasileira de Meteorologia, v.24, n.2, 168-178, 2009. BETTS, A. K., 1986: A new convective adjustment scheme. Part I: Observational and theoretical basis. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 112, 677-691; BETTS, A. K. and M. J. MILLER, 1986: A new convective adjustment scheme. Part II: Single column testes using GATE wave, BOMEX, and Artic air-mass data sets. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 112, 693-709; DICKINSON R. E., R. M. ERRICO, F. GIORGI, and G. T. BATES, 1989: A regional climate model for the western U.S., Climate change, 15, 383-442; GIORGI, P., and M. R. MARINUCCI, 1996: A study of the sensitivity of the simulated precipitation to model resolution and its application for climate studies. Mon, Wea. Rev., 124, 148-166; KAIN, J. S. and J. M. FRITSCH, 1990: A one-dimensional entraining/detraining plume model and its application in convective parameterization. J. Atmos. Sci., 47, 2784-2802; KAIN, J. S. and J. M. FRITSCH, 1993: Convective parameterization for mesoscale models: The KainFritsch scheme. J. Atmos. Sci., 47, 2784-2802.