@InProceedings{NegriMach:2014:ApPrCu,
author = "Negri, Renato Galante and Machado, Luiz Augusto Toledo",
affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
title = "Aprimoramento da previs{\~a}o de curt{\'{\i}}ssimo prazo do
ciclo de vida de sistema convectivos de mesoescala pelo
algor{\'{\i}}timo ForTraCC",
booktitle = "Anais...",
year = "2014",
organization = "Congresso Brasileiro de Meteorologia, 18. (CBMET).",
keywords = "vento, sat{\'e}lites, Fortracc, sistema convectivo de
mesoescala.",
abstract = "O vento estimado a partir de uma sequ{\^e}ncia de imagens
sucessivas de sat{\'e}lites geoestacion{\'a}rios tem sido
utilizado amplamente na previs{\~a}o num{\'e}rica de tempo (PNT)
nas {\'u}ltimas d{\'e}cadas. Este dado {\'e} conhecido por
muitos nomes, sendo um dos mais comuns Atmospheric Motion Vectors
(AMV). Geralmente, os AMV s{\~a}o utilizados para descrever o
escoamento na escala sin{\'o}tica nos esquemas de
assimila{\c{c}}{\~a}o de dados. Nos {\'u}ltimos anos, os
modelos regionais de PNT t{\^e}m sido configurados em altas
resolu{\c{c}}{\~o}es (10 a 1 km), o que torna necess{\'a}rio
obter AMV com maior resolu{\c{c}}{\~a}o espacial. Recentemente,
uma nova t{\'e}cnica para estimativa do vento foi desenvolvida no
CPTEC/INPE, visando extrair campos de vento em alta
resolu{\c{c}}{\~a}o em regi{\~o}es de convec{\c{c}}{\~a}o
profunda. Esta t{\'e}cnica {\'e} baseada no uso de
combina{\c{c}}{\~o}es de canais do infravermelho t{\'e}rmico
para identifica{\c{c}}{\~a}o de diferentes estruturas de nuvens
(Cirrus de diferentes espessuras, zona de overshooting, etc). Uma
vez identificadas, tais regi{\~o}es s{\~a}o rastreadas.
Atrav{\'e}s desse m{\'e}todo, {\'e} poss{\'{\i}}vel separar
as componentes do vento devido {\`a} diverg{\^e}ncia dos fluxos
ascendentes no topo dos sistemas de convec{\c{c}}{\~a}o profunda
do escoamento sin{\'o}tico em que tal sistema est{\'a} inserido.
Utilizando estes AMVs de alta resolu{\c{c}}{\~a}o espacial
(Negri et al., 2014) {\'e} poss{\'{\i}}vel identificar
{\'a}reas de um complexo convectivo que ir{\~a}o se intensificar
ou dissipar. Isso pode ser realizado utilizando a diverg{\^e}ncia
do vento calculada a partir destes AMVs de alta
resolu{\c{c}}{\~a}o. Um algor{\'{\i}}timo para o rastreamento
e previs{\~a}o da evolu{\c{c}}{\~a}o das
caracter{\'{\i}}sticas radiativas e morfol{\'o}gicas dos
sistemas convectivos de mesoescala, chamado ForTraCC (Villa et
al., 2008), foi desenvolvido no CPTEC/INPE e {\'e} mantido
operacional desde 2004. Este algor{\'{\i}}timo pode ser
utilizado para extrair informa{\c{c}}{\~o}es a respeito do ciclo
de vida, utilizando radi{\^a}ncias de canais em 11 µm de
sat{\'e}lites geoestacion{\'a}rios al{\'e}m da sua
fun{\c{c}}{\~a}o original que {\'e} previs{\~a}o de
curt{\'{\i}}ssimo prazo. Este trabalho avalia a
utiliza{\c{c}}{\~a}o dos BTD-AMV desenvolvidos no CPTEC/INPE
para melhorar a previs{\~a}o da evolu{\c{c}}{\~a}o dos sistemas
convectivos de mesoescala realizadas pelo ForTraCC para fins de
previs{\~a}o de curt{\'{\i}}ssimo prazo./ Winds estimated from
an successive satellite image sequence has been widely used in
numerical weather prediction models in the last decades. This wind
data is known by many names, being Atmospheric Motion Vectors
(AMV) a common one. The AMV are used, generally, to describe the
large scale flows in data assimilation schemes for numerical
prediction models (NWP). In the last years, with the regional NWP
being configured at higher scales (10 to 1 km), AMV at higher
spatial resolution will be probably necessary. Recently, an new
wind estimative technique has been developed at CPTEC/INPE, aiming
to extract high resolution wind fields at deep convective cloud
tops. This technique is based in the use of infrared channel
combinations to identify different cloud structures (like thin
cirrus, overshooting zones, etc) to be isolated and tracked. By
this approach, the wind at the convective cells scale can be
extracted from the large scale flow where the mesoscale convective
cluster is inserted. Using these high resolution AMV estimated
from brightness temperature differences (Negri et al., 2014) is
possible identify areas of a deep convective cluster which will
intensify or dissipate. This can be done using the wind divergence
calculated from these high resolution AMVs. An algorithm for
tracking and forecasting radiative and morphological
characteristics of mesoscale convective systems through their
entire life cycles using geostationary satellite thermal channel
information (11 µm), called ForTraCC, was developed at CPTEC/INPE
and is keep operationally since early 2000's. The ForTraCC can be
used as a scientific tool, to extract many informations about the
life cycle of the convective systems as well as a nowcasting tool.
This work evaluates the use of the BTD-AMV developed at CPTEC/INPE
to improve the forecast of the mesoscale convective systems life
cycle done by ForTraCC for nowcasting purposes.",
conference-location = "Recife, PE",
conference-year = "3-6 nov., 2014",
language = "pt",
targetfile = "Negri_Aprimoramento.pdf",
urlaccessdate = "16 abr. 2024"
}