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		<citationkey>Araújo:2020:AvOrOb</citationkey>
		<title>Avaliação orientada a objeto do impacto dos aerossóis de queimadas na previsão de ondas de calor na América do Sul</title>
		<alternatetitle>Object-based evaluation of  the impact of burning aerosols on heat waves forecast in South America</alternatetitle>
		<course>MET-MET-SESPG-INPE-MCTIC-GOV-BR</course>
		<year>2020</year>
		<date>2020-05-29</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Meteorologia)</thesistype>
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		<author>Araújo, Glícia Ruth Garcia de,</author>
		<committee>Freitas, Saulo Ribeiro de (presidente),</committee>
		<committee>Sapucci, Luiz Fernando (orientador),</committee>
		<committee>Mattos, Ariane Frassoni dos Santos de,</committee>
		<committee>Bittencourt, Daniel Pires,</committee>
		<e-mailaddress>gliciane_ruthenia@hotmail.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>ondas de calor, previsibilidade atmosférica, modelagem ambiental, avaliação, orientado a objeto, heat waves, atmospheric predictability, environmental modeling, evaluation, object-based.</keywords>
		<abstract>Eventos de ondas de calor aumentam o risco de problemas cardiovasculares, e consequentemente aumenta o número de óbitos, além de prejudicar a agricultura e pecuária. No setor elétrico, a Temperatura Máxima do Ar (Tmax) é um dos parâmetros atmosféricos mais importantes que afeta a quantidade de consumo de energia pela população. Considerando a importância da previsão da Tmax para diferentes setores da sociedade, é importante entender o quão confiável e precisa é a previsão de curto prazo da Tmax. Diversos estudos têm demonstrado que os aerossóis atmosféricos têm influência na previsibilidade de algumas variáveis atmosféricas na escala de tempo, principalmente na temperatura do ar próximo à superfície devido aos efeitos diretos e indiretos associados com os aerossóis. Na América do Sul (AS), as principais fontes de emissão são as queimadas que injetam mais de 630 Tg/ano de aerossóis e gases traços na atmosfera. Um sistema de previsão de tempo totalmente integrado com superfície, atmosfera e química pode diminuir os erros sistemáticos das previsões de temperatura. Portanto, o objetivo principal desta pesquisa é diagnosticar os erros dos valores de Tmax em episódios de ondas de calor provenientes da previsão numérica de tempo em uma avaliação espacial orientada a objetos utilizando o Method For Object-Based Diagnostic Evaluation (MODE) implementado no software SCANTEC (Sistema Comunitário de Avaliação de modelos Numéricos de Previsão de Tempo e Clima). A eficácia dessa técnica deverá ser demonstrada, e para isso as previsões com a inclusão da química atmosférica serão comparadas com um experimento realizado sem a inclusão dessa, e assim avaliar a influência da química na previsão das ondas de calor na escala de tempo na AS. Sendo assim, foi utilizado o modelo regional BRAMS, para o período de julho a outubro de 2016 a 2018. Para a determinação dos objetos no MODE foi utilizado um limiar de temperatura que caracteriza os eventos extremos de calor, baseado nos valores de análises do GFS e reanálises do ERA5 como referências. Os resultados mostram que com a química inclusa na previsão a curto prazo, a Tmax em superfície diminui consideravelmente em regiões com AOT acentuada, consequentemente reduzindo a extensão da onda de calor, e aumentando o número de objetos no campo de avaliação do MODE. Dos dois episódios de ondas de calor avaliados, a previsão integrada com química representou melhor as características geométricas dos eventos. Ambas previsões não conseguiram prever com antecedência o início e final da onda de calor, sendo mais evidente esta falha na previsão integrada. Além disso, as previsões superestimam os objetos das referências no episódio de agosto de 2017, errando mais por falsos alarmes do que por falhas. Contudo, no episódio com maior persistência em agosto de 2016, a previsão integrada apresentou uma maior acurácia na quantidade de objetos em relação a previsão sem química. ABSTRACT: Heat wave events increase the risk of cardiovascular problems, and consequently increase the number of deaths, in addition to damage agriculture and livestock. In the electric sector, Maximum Air Temperature Tmax is one of the most important atmospheric parameters that impact the amount of power consumption by population. Considering the importance of Tmax forecasts for different sectors of the society, it is important understand how reliable and accurate are short-range Tmax forecasts. Several studies have shown that aerosols influence atmospheric forecasts in the short-range timescale, specially air temperature due the direct effect associated with aerosols. In South America (SA), the main source of aerosol emissions is biomass burning that more inject 630 Tg/year of aerosols and trace gases in the atmosphere. Fully integrated models that combine surface, atmosphere and chemistry should decrease systematic errors in temperature forecasts. Therefore, the main goal of this research is to diagnose the errors of the values of Tmax in heat wave episodes from numerical weather forecasting in an object-based spatial evaluation using Method For Object-Based Diagnostic Evaluation (MODE) implemented in the SCANTEC (in Portuguese Sistema Comunitário de Avaliação de modelos Numéricos de Previsão de Tempo e Clima). The effectiveness of this technique should be demonstrated, and for this, the predictions of atmospheric chemistry will be compared with an experiment realized without its inclusion, and thus evaluate the influence of chemistry on the prediction of heat waves in the time scale in SA. Thus, the BRAMS regional model was used for the period from July to October 2016 to 2018. For objects identification in MODE, we were used a temperature threshold that characterizes extreme heat events, based on GFS analysis values and ERA5 reanalysis as references. The results show that with the atmospheric chemistry included in the short-term forecast, surface Tmax decreases considerably in regions with marked AOT, consequently reducing the extent of the heat wave, and increasing the number of objects in the MODE evaluation field. Of the two episodes of heat waves evaluated, the prediction integrated with chemistry better represented the geometric characteristics of the events. Both forecasts could not predict in advance the beginning and final of the heat wave, however this failure in integrated forecasts is more evident. In addition, the forecasts overestimating the objects of the references in the August 2017 episode, erring more by false alarms than by failures. However, in the episode with greater persistence in August 2016, the integrated forecast showed a greater accuracy in the number of objects in relation to the prediction without chemistry.</abstract>
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		<language>pt</language>
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