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@PhDThesis{Garcia:2014:RaEsCl,
               author = "Garcia, Jo{\~a}o Victor Cal",
                title = "Rainfall estimation from cloud-to-ground lightning data",
               school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                 year = "2014",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                month = "2014-03-31",
             keywords = "lightning, weather Radar, rainfall estimation, Python, descargas 
                         el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas, radar meteorol{\'o}gico, 
                         estima{\c{c}}{\~a}o de precipita{\c{c}}{\~a}o, python.",
             abstract = "ABSTRACT: The correlation between convective activity and the 
                         occurrence of lightning has been exploited in several works. The 
                         monitoring and tracking of convective activity is conventionally 
                         achieved by the use of weather radars, but many countries, like 
                         Brazil, lack an extensive coverage of such radars. On the other 
                         hand, Brazil has a network of lightning detectors that covers most 
                         of its territory and such detectors are quite less expensive than 
                         weather radars. Assuming that convective activity and lightning 
                         are correlated to some degree, lightning data is currently 
                         employed to monitor and track convective activity by means of the 
                         EDDA software in the Center for Natural Disasters Monitoring and 
                         Alert in Brazil. Besides this correlation, some works also address 
                         a quantitative relationship between the number of lightning and 
                         the precipitated mass. While some approaches were proposed to 
                         estimate rainfall using lightning data, they seem to have poor 
                         accuracy and to be limited to the same region and conditions where 
                         their specific parameters were obtained, limiting the application 
                         of lightning-estimated rainfall. This thesis proposes a new and 
                         more reliable approach to estimate the accumulated rainfall mass 
                         and distribution from lightning occurred in a preceding interval 
                         of time for a defined grid. The estimation of the rainfall mass is 
                         accomplished by a function inferred using grid points covered by 
                         weather radar data. This function is then mapped to the remaining 
                         grid points based on Brazilian rainfall statistics of recent 
                         years, making it applicable outside the range of weather radars. 
                         Rainfall spatial distribution is also estimated based on the 
                         density of occurrence of lightning. Rainfall estimation in this 
                         thesis is implemented by the Edda-chuva software that is being 
                         evaluated in the same center. Besides convective rainfall amount 
                         and distribution, the software presented in this thesis als o 
                         allows to estimate the amount and distribution of the total 
                         rainfall, including thus the stratiform rainfall. Test results 
                         show an improvement of the accumulated rainfall monitoring over 
                         most of the Brazilian territory covered by the network of 
                         electrical discharge detectors. RESUMO: A correla{\c{c}}{\~a}o 
                         entre a atividade convectiva e a ocorr{\^e}ncia de descargas 
                         el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas foi explorada em v{\'a}rios 
                         trabalhos. O monitoramento e rastreamento de atividade convectiva 
                         {\'e} convencionalmente feita por meio de radares 
                         meteorol{\'o}gicos, mas muitos pa{\'{\i}}ses, como o Brasil, 
                         n{\~a}o t{\^e}m uma extensa cobertura de tais radares. Por outro 
                         lado, o Brasil tem uma rede de detectores de descargas 
                         el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas que cobre a maior parte de seu 
                         territ{\'o}rio e esses detectores s{\~a}o muito menos caros do 
                         que radares meteorol{\'o}gicos. Supondo-se que a atividade 
                         convectiva e descargas el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas estejam 
                         correlacionadas em algum grau, dados de descarga el{\'e}trica 
                         s{\~a}o atualmente empregados para monitorar e rastrear a 
                         atividade convectiva por meio do software EDDA no Centro Nacional 
                         de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden), no 
                         Brasil. Al{\'e}m dessa correla{\c{c}}{\~a}o, alguns trabalhos 
                         tamb{\'e}m abordam uma rela{\c{c}}{\~a}o quantitativa entre o 
                         n{\'u}mero de descargas el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas e a 
                         massa precipitada. Alguns trabalhos propuseram estimar 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o a partir de dados de descargas, mas seus 
                         resultados foram imprecisos e limitados a mesma regi{\~a}o e 
                         condi{\c{c}}{\~o}es na qual foram obtidos, limitando o uso de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o estimada por descargas. Esta tese 
                         prop{\~o}e uma nova metodologia para estimar a 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o acumulada a partir do n{\'u}mero de 
                         descargas ocorridas em um intervalo de tempo anterior para uma 
                         grade definida. Esta estima{\c{c}}{\~a} {\'e} realizada por uma 
                         fun{\c{c}}{\~a}o inferida usando pontos de grade cobertos pelos 
                         dados de radar meteorol{\'o}gico e foi mapeada para os pontos de 
                         grade restantes com base em estat{\'{\i}}sticas de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o no Brasil para anos recentes, sendo 
                         utilizavel fora do alcance de radares meterorol{\'o}gicos. A 
                         distribui{\c{c}}{\~a}o espacial da precipita{\c{c}}{\~a}o 
                         tamb{\'e}m {\'e} estimada com base na densidade de 
                         ocorr{\^e}ncia das descargas. A estima{\c{c}}{\~a}o de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o {\'e} implementada neste tese pelo 
                         software EDDA-chuva que est{\'a} sendo avaliado no mesmo centro. 
                         Al{\'e}m da quantidade e distribui{\c{c}}{\~a}o da 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o convectiva, o software permite estimar a 
                         quantidade e distribui{\c{c}}{\~a}o da precipita{\c{c}}{\~a}o 
                         total, incluindo portanto a precipita{\c{c}}{\~a}o estratiforme. 
                         Os resultados do teste mostram uma melhoria do monitoramento 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o acumulada sobre a maior parte do 
                         territ{\'o}rio brasileiro coberto pela rede de detectores de 
                         descargas el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas.",
            committee = "Sandri, Sandra Aparecida (presidente) and Stephany, Stephan 
                         (orientador) and Santos, Walter Abrah{\~a}o dos and Ferreira, 
                         Nelson Jesuz and Calheiros, Roberto Vicente and Forster, Carlos 
                         Henrique Quartucci",
         englishtitle = "Estima{\c{c}}{\~a}o de precipita{\c{c}}{\~a}o atrav{\'e}s de 
                         dados de descargas el{\'e}tricas atmosf{\'e}ricas nuvem-solo",
             language = "en",
                pages = "173",
                  ibi = "8JMKD3MGP5W34M/3FTKT5L",
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        urlaccessdate = "27 abr. 2024"
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