Sistema de alerta para áreas de risco, utilizando o modelo de mesoescala WRF para o município de Maceió-Alagoas em julho de 2013 (Warning system for hazardous areas, using the WRF mesoscale model for the city of Maceió-Alagoas in July 2013)

Resumo

As previsões numéricas de precipitação fornecem informação importantes para diversos setores da sociedade, principalmente para aquelas sensíveis a essa variável atmosférica, como agricultura, recursos hídricos, etc (Silveira, 2009). No Brasil, as catástrofes ocasionadas por fenômenos naturais estão mais ligadas a eventos de precipitação intensas. Diante desta necessidade este trabalho propõe a utilização do modelo mesoescala WRF que foi parametrizado para um melhor refinamento no ponto de grade, alimentado com os dados provenientes do GFS (Global Forecast System) gerados pelo modelo atmosféricos globais fornecidos pelo NCEP (National Centers for Environmental Prediction), entre os dias 1 e 10 de julho de 2013 para identificar os riscos associado a áreas, previamente definidas pelo Plano Municipal de Redução de área de Risco – PMRR, associadas a eventos de precipitação intensa, prevendo com horas de antecedências, até 72h, prováveis desastres naturais. As grandes partes das encostas mostram boa estabilidade natural, de modo que os desastres vão sendo provocados pela forma de ocupação e comportamento de risco dos moradores, em função da acelerada dinâmica de ocupação informal do Município de Maceió. Porém estes sistemas de alerta advertem sobre os processos, a tempo possível de se realizar medidas preventivas, reduzindo o perigo de imediato ou em longo prazo. Os resultados mostraram-se eficiente com coeficiente de Determinação fortíssima para 72h, foi possível concluir que o modelo está ajustado para prever chuva para o município de Maceió/AL, logo é possível indicar o modelo como uma ferramenta a ser utilizada para realizar previsão de chuvas intensa para todo o município de Maceió.

A B S T R A C T

The numerical precipitation forecasts provide important information for various sectors of society, especially for those sensitive to this atmospheric variable, such as agriculture, water resources, etc. (Silveira, 2011). In Brazil, the disasters caused by natural phenomena are more linked to intense precipitation events. Given this need this paper proposes the use of mesoscale WRF model was parameterized for a better refinement of the grid point, fed with data from the GFS (Global Forecast System) generated by the global atmospheric model provided by the NCEP (National Centers for Environmental Prediction ), between 1 and 10 July 2013 to identify the risks associated with areas previously defined by the Municipal Plan risk area reduction - PMRR associated with intense precipitation events, predicting with hours of advance until 72h, likely natural disasters. Large parts of the slopes show good natural stability, so that disasters are being caused by the occupation and risk behavior of residents, due to the accelerated dynamics of informal occupation of the city of Maceio. But these warning systems warn about the processes, the possible time to carry out preventive measures, reducing the risk of immediate or long term. The results proved to be efficient with very strong determination coefficient for 72 hours, it was concluded that the model is set to predict rain for the city of Maceió / AL, so it is possible to indicate the model as a tool to be used to perform forecasting rains intense for the entire city of Maceió.

Keywords: intense rainfall, natural disaster, WRF.