Redução de escala de dados de vento de modelos regionais para Modelos de Dispersão Atmosférica

Abstract

RESUMONeste artigo apresenta-se o desenvolvimento de uma ferramenta para interpolar os dados meteorológicos oriundos de Modelos Regionais de Previsão de Tempo, ex. BRAMS, permitindo o acoplamento entre estes modelos e os modelos de dispersão atmosférica. Para a avaliação desta ferramenta, os campos de vento da saída do BRAMS são utilizados como dados de entrada no Modelo de Dispersão Atmosférica (Zimora), desenvolvido pelo Laboratório de Micrometeorologia da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Palavras chave: Modelo Dispersão Atmosférica, Modelo Regional, Assimilação de Dados.ABSTRACT: DOWNSCALING OF WIND DATA FROM REGIONAL MODEL FOR ATMOSPHERIC DISPERSION MODELS; This paper discusses the development of a data interpolation scheme applicable to the regional numerical weather prediction models (i.e. BRAMS) output, allowing the coupling of these models with atmospheric dispersion models. To evaluate this tool, the BRAMS wind field is used as input to the Atmospheric Dispersion Model (Zimora) developed by the Laboratório de Micrometeorologia of the Universidade Federal de Santa Maria (UFSM). Keywords: Atmospheric Dispersion Model, Regional Model, Data Assimilation INTRODUÇÃOA importância do monitoramento e controle da qualidade do ar, com o aumento da população e o rápido desenvolvimento industrial desde as últimas décadas, tem sido cada dia mais relevante, pois, os efeitos das emissões têm se mostrado mais alarmantes uma vez que, seus danos à sociedade e ao meio ambiente, não estão limitados apenas às áreas onde os poluentes estão sendo emitidos.A estimativa da concentração de um poluente, emitido continuamente por uma fonte pontual e elevada, pode ser feita, hoje em dia, por uma variedade muito grande de modelos matemáticos. Muitos destes modelos numéricos de dispersão de poluentes ou também chamados de modelos de qualidade do Ar, ou ainda Modelos de Dispersão Atmosférica (MDA), têm sido desenvolvidos objetivando a investigação científica para dar suporte ao controle de emissões e à tomada de decisões no desenvolvimento de políticas ambientais (Seaman, 2000).A qualidade dos resultados obtidos com modelos depende, tanto da complexidade deste MDA, quanto da certeza dos dados de entrada, onde esta última pode ser aprimorada através da assimilação de dados de medidas disponíveis. Contudo, justamente as principais deficiências atuais que ainda têm sido observadas, na maioria dos MDA, são as imprecisas estimativas da taxa de emissão de material pela fonte e a entrada de dados meteorológicos para a inicialização destes modelos. Outras deficiências não menos importantes, relacionadas à complexidade do MDA, consistem nas metodologias e limitações computacionais aplicadas às técnicas de resolução destes modelos (Kovalets et al., 2009).Com relação a estas deficiências, a metodologia aqui desenvolvida procura até certo ponto minimizá-las, pelo menos no problema de entrada de dados; através da assimilação de dados meteorológicos.