A comparison of stability indices and precipitable water derived from radiosonde data collected at two nearby locations and weather radar data in Brazil
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.3.p1280-1293Palavras-chave:
Radiosonde, Atmospheric stability, Stability indices, Weather radar, Precipitation.Resumo
Vertical profiles of environmental and dew point temperature, atmospheric stability indices, and precipitable water (PW) derived from sounding data were analyzed for two radiosonde launch sites located 85 km apart in the State of São Paulo, Brazil. The objective of this study was to determine whether there is a correlation between radiosonde profiles and, particularly, whether the values of commonly used stability indices (K, TT, LI, SWEAT, CIN, and CAPE) and precipitable water (PW) determined for each location were similar. In addition, weather radar data were evaluated to determine the level of correlation between precipitation over the radiosonde launch sites and stability indices. Despite the small distance between the two sites, significant differences were found when these indices and PW were compared. Some of these differences can be explained by the fact that one launch site was located in a large metropolitan area and the other in a smaller city. The comparison of stability indices and PW with precipitation estimates from a weather radar suggested that there is a trend towards a correlation between these parameters. The results suggest that the extrapolation of upper-air sounding data, even at relatively small distance scales, may not always be appropriate.Downloads
Referências
Ajilesh, P., Rakesh, V., Sahoo, S. K., Himesh, S. (2020). Observed and model‐simulated thermodynamic processes associated with urban heavy rainfall events over Bangalore, India. Meteorological Applications 27(1), e1854. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs11242988. Acesso: 30 mar 2020.
Alves, M. A., Martin, I. M., de Castro Folgueras, L. (2015). Comparison of the spatial distribution of precipitation estimated by an S-band Doppler radar and by a rain gauge network in São Paulo, Brazil. In: 2015 SBMO/IEEE Mtt-S International Microwave and Optoelectronics Conference (IMOC). IEEE pp. 1-4). Disponível: https://doi.org/10.1109/IMOC.2015.7369183. Acesso: 30 mar 2020.
Babić, K., Adler, B., Kalthoff, N., Andersen, H., Dione, C., Lohou, F., Lothon, M., Pedruzo-Bagazgoitia, X. (2019). The observed diurnal cycle of low-level stratus clouds over southern West Africa: a case study. Atmospheric Chemistry and Physics 19(2), 1281-1299. Disponível: https://doi.org/10.5194/acp-2018-776. Acesso: 30 mar 2020.
BADC, British Atmospheric Data Centre. Disponível: https://badc.nerc.ac.uk/data/. Acesso: 30 mar 2020.
Cao, C., Lee, X., Liu, S., Schultz, N., Xiao, W., Zhang, M., Zhao, L. (2016). Urban heat islands in China enhanced by haze pollution. Nature Communications 7(1), 1-7. Disponível: https://doi.org/10.1038/ncomms12509. Acesso: 30 mar 2020.
Chakraborty, R., Saha, U., Singh, A. K., Maitra, A. (2017). Association of atmospheric pollution and instability indices: A detailed investigation over an Indian urban metropolis. Atmospheric Research 196, 83-96. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.04.033. Acesso: 30 mar 2020.
CETESB, Companhia de Tecnologia de Saneamento Ambiental. (2018). Qualidade do ar no estado de São Paulo 2017. São Paulo: Cetesb. Disponível: https://cetesb.sp.gov.br/ar/wp-content/uploads/sites/28/2019/05/Relat%C3%B3rio-de-Qualidade-do-Ar-2017.pdf. Acesso: 30 mar 2020.
Czernecki, B., Głogowski, A., Nowosad, J. (2020). Climate: An R package to access free in-situ meteorological and hydrological datasets for environmental assessment. Sustainability 12(1), 394. Disponível: https://doi.org/10.3390/su12010394. Acesso: 30 mar 2020.
da Silva, F. P., Rotunno Filho, O. C., Sampaio, R. J., Dragaud, I. C. D. A. V., de Araújo, A. A. M., da Silva, M. G. A. J., Pires, G. D. (2017). Evaluation of atmospheric thermodynamics and dynamics during heavy-rainfall and no-rainfall events in the metropolitan area of Rio de Janeiro, Brazil. Meteorology and Atmospheric Physics 131, 299-311. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00703-017-0570-5. Acesso: 30 mar 2020.
Dhiram, K., Wang, Z. (2016). Evaluation on radar reflectivity-rainfall rate (ZR) relationships for Guyana. Atmospheric and Climate Sciences 6(4), 489-499. Disponível: http://dx.doi.org/10.4236/acs.2016.64039. Acesso: 30 mar 2020.
do Carmo, L. F. R., Vasconcellos, F. C., Menezes, W. F., Vasconcellos, E. C. (2019). Análise de Índices de Instabilidade em Casos de Chuva Intensa, Chuva Moderada e Chuva Fraca/sem Chuva nas Regiões Sul e Sudeste do Brasil. Anuário do Instituto de Geociências 42(1), 769-782. Disponível: http://dx.doi.org/10.11137/2019_1_769_782. Acesso: 30 mar 2020.
Dong, W., Lin, Y., Wright, J. S., Xie, Y., Yin, X., Guo, J. (2019). Precipitable water and CAPE dependence of rainfall intensities in China. Climate Dynamics 52(5-6), 3357-3368. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00382-018-4327-8. Acesso: 30 mar 2020.
Fan, Y., Li, Y., Bejan, A., Wang, Y., Yang, X. (2017). Horizontal extent of the urban heat dome flow. Scientific Reports 7(1), 1-10. Disponível: https://doi.org/10.1038/s41598-017-09917-4. Acesso: 30 mar 2020.
Ferreira, A. P., Nieto, R., Gimeno, L. (2019). Completeness of radiosonde humidity observations based on the Integrated Global Radiosonde Archive. Earth System Science Data 11(2). Disponível: https://doi.org/10.5194/essd-11-603-2019. Acesso: 30 mar 2020.
García-Franco, J. L., Stremme, W., Bezanilla, A., Ruiz-Angulo, A., Grutter, M. (2018). Variability of the mixed-layer height over Mexico City. Boundary-Layer Meteorology 167(3), 493-507. Disponível: https://doi.org/ 10.1007/s10546-018-0334-x. Acesso: 30 mar 2020.
Guerova, G., Dimitrova, T., Georgiev, S. (2019). Thunderstorm classification functions based on instability indices and GNSS IWV for the Sofia Plain. Remote Sensing 11(24), 2988. Disponível: https://doi.org/10.3390/rs11242988. Acesso: 30 mar 2020.
Ko, H. C., Chun, H. Y., Wilson, R., Geller, M. A. (2019). Characteristics of atmospheric turbulence retrieved from high vertical‐resolution radiosonde data in the United States. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 124(14), 7553-7579. Disponível: https://doi.org/10.1029/2019JD030287. Acesso: 30 mar 2020.
Li, Q., Chen, P., Sun, L., Ma, X. (2018). A global weighted mean temperature model based on empirical orthogonal function analysis. Advances in Space Research 61(6), 1398-1411. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.asr.2017.12.031. Acesso: 30 mar 2020.
Makama, E. K., San Lim, H., Abdullah, K. (2018). Parameterization of the middle and upper tropospheric water vapor from ATOVS observations over a tropical climate region. Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics 167, 190-199. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jastp.2017.12.005. Acesso: 30 mar 2020.
Moura, A. D., Fortes, L. T. G. (2016). O Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil (INMET) e suas contribuições para a agrometeorologia. Agrometeoros 24(1), 15-27. Disponível: http://dx.doi.org/10.31062/agrom.v24i1.2488. Acesso: 30 mar 2020.
NOAA, National Oceanic and Atmospheric Administration, National Weather Service. (2016). Identifying erroneous data in upper-air soundings. Disponível: https://www.weather.gov/upperair/Study2. Acesso: 30 mar 2020.
Nychka, D., Gilleland, E., Zhang, L., Hoar, T., 2014. RadioSonde: Tools for plotting skew-T diagrams and wind profiles. R package version 1.4. Disponível: http://CRAN.R-project.org/package=RadioSonde. Acesso: 30 mar 2020.
Palarz, A., Celiński-Mysław, D. (2017). Factors inhibiting convection under conditions of extreme atmospheric instability. Geographia Polonica 90(1), 39-51. Disponível: https://doi.org/10.7163/GPol.0077. Acesso: 30 mar 2020.
R Core Team., 2019. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. Disponível: http://www.R-project.org/. Acesso: 30 mar 2020.
Ramseyer, C. A., Miller, P. W., Mote, T. L. (2019). Future precipitation variability during the early rainfall season in the El Yunque National Forest. Science of the Total Environment 661, 326-336. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.01.167. Acesso: 30 mar 2020.
Shastri, N., Pathak, K. K. (2019). New Cloud Detection Index (CDI) for forecasting the extreme rain events. Advances in Remote Sensing 8(1), 30-39. Disponível: https://doi.org/10.4236/ars.2019.81002. Acesso: 30 mar 2020.
Silva, F. B., Longo, K. M., De Andrade, F. M. (2017). Spatial and temporal variability patterns of the urban heat island in São Paulo. Environments 4(2), 27. Disponível: https://doi.org/10.3390/environments4020027. Acesso: 30 mar 2020.
Sun, B., Reale, T., Schroeder, S., Pettey, M., Smith, R. (2019). On the accuracy of Vaisala RS41 versus RS92 upper-air temperature observations. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology 36(4), 635-653. Disponível: https://doi.org/10.1175/JTECH-D-18-0081.1. Acesso: 30 mar 2020.
Uma, K. N., Das, S. K. (2019). Do the stability indices indicate the formation of deep convection? Meteorology and Atmospheric Physics 131(1), 1-10. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00703-017-0550-9. Acesso: 30 mar 2020.
UW, University of Wyoming, Department of Atmospheric Sciences, Atmospheric Soundings. Disponível: http://weather.uwyo.edu/upperair/sounding.html. Acesso: 30 mar 2020.
Wang, J. A., Hutyra, L. R., Li, D., Friedl, M. A. (2017). Gradients of atmospheric temperature and humidity controlled by local urban land-use intensity in Boston. Journal of Applied Meteorology and Climatology 56(4), 817-831. Disponível: https://doi.org/10.1175/JAMC-D-16-0325.1. Acesso: 30 mar 2020.
Yang, L., Qian, F., Song, D. X., Zheng, K. J. (2016). Research on urban heat-island effect. Procedia Engineering 169, 11-18. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.proeng.2016.10.002. Acesso: 30 mar 2020.
Zhang, Y., Xu, J., Yang, N., Lan, P. (2018). Variability and trends in global precipitable water vapor retrieved from COSMIC radio occultation and radiosonde observations. Atmosphere 9(5), 174. Disponível: https://doi:10.3390/atmos9050174. Acesso: 30 mar 2020.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2020 Mauro Angelo Alves, Inácio Malmonge Martin, Fernanda Lyra Alves, Ivan dos Santos Muniz, Cássia Solange Lyra
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam na Revista Brasileira de Geografia Física concordam com os seguintes termos:
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (exemplo: depositar em repositório institucional ou publicar como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão para disponibilizar seu trabalho online antes ou durante o processo editorial, em redes sociais acadêmicas, repositórios digitais ou servidores de preprints. Após a publicação na Revista Brasileira de Geografia Física, os autores se comprometem a atualizar as versões preprint ou pós-print do autor, nas plataformas onde foram originalmente disponibilizadas, informando o link para a versão final publicada e outras informações relevantes, com o reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Qualquer usuário tem direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
Adaptar — remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.
