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文章基本信息

  • 标题:Análise de Índices de Instabilidade em Casos de Chuva Intensa, Chuva Moderada e Chuva Fraca/sem Chuva nas Regiões Sul e Sudeste do Brasil
  • 其他标题:Analysis of Instability Indexes for Intense, Moderate and low/no Rain in Southern and Southeastern Regions of Brazil
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  • 作者:Luiz Felipe Rodrigues do Carmo ; Fernanda Cerqueira Vasconcellos ; Wallace Figueiredo Menezes
  • 期刊名称:Anuario de Instituto de Geociencias
  • 印刷版ISSN:0101-9759
  • 电子版ISSN:1982-3908
  • 出版年度:2019
  • 卷号:42
  • 期号:1
  • 页码:769-782
  • DOI:10.11137/2019_1_769_782
  • 出版社:Universidade Federal de Rio de Janeiro
  • 摘要:Chuvas intensas são eventos de baixa previsibilidade, mas com grande impacto social, causando prejuízos tanto financeirosquanto humanos. Neste ínterim, os índices de instabilidade são uma boa ferramenta para auxiliar os previsores, pois podem indicarse o ambiente atmosférico é ou não propício para a formação de nuvens profundas. Neste trabalho, foi analisado o comportamento dealguns índices de instabilidade para diferentes taxas de precipitação. Foram utilizados os dados SYNOP (1996 a 2014), provenientesde estações meteorológicas das Regiões Sul e Sudeste do Brasil, para as quais também estavam disponíveis os dados das sondagensatmosféricas. Os dados coletados foram categorizados em três intervalos de classe de interesse de acordo com os registros dos acumuladospluviométricos: acima de 60 mm/dia (classe 1 – chuva intensa), entre 60 mm/dia e 5 mm/dia (classe 2 – chuva moderada)e abaixo de 5 mm/dia (classe 3 – chuva fraca/não chuva). Os eventos de chuvas intensas (classe 1) mais frequentes ocorreram associadosà atuação de Sistemas Frontais, desta forma optou-se por selecionar, para as três classes, eventos de chuva que estivessemassociados à esse sistema. Ao final, 12 eventos de chuvas intensas foram identificados. De forma a uniformizar as classes, foramselecionadas também 12 eventos das classes 2 e 3, onde todos os casos com chuva (fraca e moderada) também estavam associadosa Sistemas Frontais. Os casos sem chuva (precipitação igual a zero) da classe 3 não tinham nenhum sistema associado. Foram calculadoscinco índices de instabilidade para as três classes de precipitação (12 eventos em cada). Os índices K, Total Totals (TT) eSevere Weather Threat (SWEAT) se destacaram como bons indicadores nos casos de chuvas moderadas a intensas (classes 1 e 2).Os índices Lifted Index (LI), Índice Showalter (IS) e Convective Potential Available Energy (CAPEv), entretanto, não caracterizambons resultados para os eventos de chuva analisados (associados com sistemas frontais). A análise combinada entre os índices K, TTe SWEAT também se mostrou eficiente como um indicador atmosférico para a ocorrência de chuvas moderadas a intensas.
  • 其他摘要:Intense precipitations events have low predictability; however, they can cause many losses, both, material, and human. In thispaper, analyses of instability indexes for different precipitation rates were made with the goal of helping weather forecasters. Theseindexes can indicate if the atmosphere is conducive to deep cloud formation. Weather station data with radiosondes in South and SoutheasternBrazil (1996 to 2014) are used. The events are split into three classes, according to precipitation volume: daily volumes greaterthan 60mm are class 1 (intense rain), daily volumes between 5 and 60 mm are class 2 (moderate rain), and daily volumes smallerthan 5mm are class 3 (low/no rain). The intense rainfall events most frequent (class 1) were associated with Frontal Systems, so itwas decided to select rainfall events associated with this system for the three classes. A total of twelve events of intense precipitationwere identified. In order to standardize the classes, 12 events of classes 2 and 3 were also selected, where all the cases with rain (weakand moderate) were also associated with Frontal Systems. Cases without rain (precipitation equal to zero) of class 3 did not have ameteorological system associated. It was calculated five instability indexes for three precipitation classes (twelve events each). Theresults show that K-Index (K), Total Totals (TT) and Severe Weather Threat (SWEAT) indexes are good indicators for moderate andintense precipitation (classes 1 and 2). In the other hand, Lifted Index (LI), Showalter Index (SI) and Convective Potential AvailableEnergy (CAPEv) indexes are poor indicators for these precipitation events analyzed (associated with frontal systems). The combinedanalysis among K, TT and SWEAT indexes was also efficient as an indicator for moderate to intense precipitation.
  • 关键词:Índice K; Índice TT; SWEAT; Sistemas Frontais; precipitação
  • 其他关键词:K-Index; TT index; SWEAT; Frontal Systems; precipitation
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