Estimativa do vento para os baixos níveis utilizando imagens dos canais visível e infravermelho próximo 3.9 µm

Abstract

RESUMOEste trabalho apresenta o desenvolvimento de um modelo para estimar a direção e velocidade do vento na baixa troposfera, com base no deslocamento de nuvens. O vento em baixos níveis é estimado a partir de um método automático, que utiliza como dados, as imagens dos canais visível e infravermelho próximo (3,9 μm), ambos do satélite geoestacionário GOES-12. Para a estimativa do vento em baixos níveis, durante o período diurno, utilizou-se o canal visível e para o período noturno o canal infravermelho próximo. O alto contraste entre os albedos da superfície e o das áreas cobertas por nuvens, facilita a detecção das nuvens e o seu rastreamento durante o dia. Na detecção das nuvens baixas no período noturno, as imagens do canal infravermelho próximo mostraram-se mais eficazes do que as dos canais infravermelho janela e vapor d'água. Embora, sobre a região continental a aplicação do método tenha sido insatisfatória, devido à falta de homogeneidade das superfícies continentais, sobre os Oceanos foi possível estimar o vento com êxito. Este trabalho descreve em detalhes os métodos utilizados para determinar a altura dos vetores, o controle de qualidade e a validação feita com os dados do NCEP. Palavras-Chave: vento, circulação atmosférica, satélites meteorológicos, nuvens. ABSTRACT: LOW-LEVEL WIND EXTRACTION FROM VISIBLE AND SHORTWAVE (3,9μM)INFRARED CHANNELS IMAGE DATA This study presents the development and results of an automated tool for the estimation of lowertropospheric wind speed and direction based on cloud motion. This tool uses visible and near infrared (3.9μm) images from the geostationary GEOS-12 satellite. The visible band's high spatial resolution and contrast between low clouds and land surface were highly beneficial from tracking cloud motions. For nocturnal detection of low clouds, the near infrared channel performed better than both the infrared window and water vapor channels. The estimation of wind-related variables was obtained successfully over oceanic surface. However, over land, given surface heterogeneity, wind retrieval was not successful and only a few wind vectors were retrieved. The study presents the methodology used to assess cloud-base height, quality-control techniques, and validation whit NCEP data.

A Successful Practical Experience with Dedicated Geostationary Operational Environmental Satellites GOES-10 and -12 Supporting Brazil

“…Atmospheric motion vectors are based on the advanced algorithm version developed by the European Space Operations Centre (Schmetz et al 1993;Laurent 1993). The algorithm was improved at CPTEC-INPE (Machado and Ceballos 2000;Laurent et al 2002;Negri and Machado 2008) using cloud or water vapor structures tracked from successive image sequences as tracers to estimate the wind speed and direction. Wind information is very important to monitor in real time the growth of short waves, normally associated with intense convection.…”