Parametrizações de Rajadas de Ventos Baseadas Em Equações do Espectro de Energia Cinética Turbulenta no Sul do Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p570-585

Palavras-chave:

Turbulência atmosférica, Função Senoidal, Estabilidade Atmosférica, Modelagem Numérica, Validação observacional

Resumo

Estimativas precisas de rajadas de vento são fundamentais para reduzir riscos em setores como transporte, agricultura, energia e defesa civil. No entanto, os modelos numéricos de previsão do tempo não fornecem essa variável de forma direta, sendo necessário o uso de parametrizações específicas. Este estudo teve como objetivo estimar rajadas de vento com base no campo de Energia Cinética Turbulenta (ECT) na Camada Limite Atmosférica (CLA). Foram aplicadas três parametrizações descritas na literatura, baseadas em espectros dimensionais de turbulência, além da proposição de um novo método, que representa o termo turbulento como o desvio padrão de uma função senoidal. As estimativas foram comparadas com dados horários de vento provenientes de Estações Meteorológicas de Superfície (EMS) do INMET, localizadas em seis municípios do Rio Grande do Sul: Bagé, Bento Gonçalves, Canela, Mostardas, Porto Alegre e Santa Maria. Os resultados indicaram que todas as metodologias foram capazes de reproduzir os padrões gerais de intensificação e enfraquecimento das rajadas. O novo método apresentou desempenho estável e menor tendência à superestimação. A cidade de Mostardas destacou-se negativamente devido à presença de convecção profunda, não captada pelas parametrizações baseadas exclusivamente na ECT. Os índices estatísticos (RMSE, BIAS e MAPE) confirmaram maior acurácia nas estimativas de rajadas de intensidade moderada, especialmente em regiões serranas. Os resultados reforçaram a viabilidade do uso da ECT como base física para estimativas de rajadas e indicaram o potencial do novo método proposto em ambientes atmosféricos complexos.

 

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Me. Lucas Berna, Universidade Federal de Pelotas

Possui mestrado em meteorologia (2025) e graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas(2021), graduação em Comunicação Social - Publicidade e Propaganda pela Universidade do Vale do Rio dos Sinos(2011) e ensino-medio-segundo-graupela Marquês de herval(2008). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia.

Dr. Jonas da Costa Carvalho, Universidade Federal de Pelotas

Possui graduação em meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (UFPel), mestrado em meteorologia pela Universidade de São Paulo e doutorado em meteorologia pela Universidade de São Paulo e Istituto di Cosmo Geofisica, Turin, Itália. Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Meteorologia e Diretor da Faculdade de Meteorologia da UFPel. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem da dispersão de poluentes, modelagem de mesoescala, modelos de simulação dos grandes turbilhões e solução de equações diferenciais estocásticas

Dra. Rose Ane Pereira de Freitas, Universidade Federal de Pelotas

Bacharel em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (2006), mestrado em Meteorologia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2011), doutorado em Meteorologia pela Universidade Federal de Santa Maria (2017) e formação pedagógica em Geografia pelo Grupo Uniasselvi (2021). Atualmente, professora visitante no Departamento de Meteorologia da Universidade Federal de Pelotas. Experiência em Geociências na área de Meteorologia com ênfase em Biometeorologia Humana e Interação Oceano-Atmosfera.

Dr. Marcelo Felix Alonso, Universidade Federal de Pelotas

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (2003) , mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Pelotas (2006) e doutorado em meteorologia pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia, atuando principalmente na área de modelagem atmosférica - com foco na dispersão e química de poluentes. É integrante do grupo EMISA - Emissions Inventories in South America. Atualmente é professor da Faculdade de Meteorologia da Universidade Federal de Pelotas, atuando também como Diretor da Faculdade de Meteorologia e líder do Grupo de Estudos em Poluição Atmosférica e biometeorologia humana (GEPABIOH - http://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/777183). Atualmente é membro fixo do Comitê Científico de Adaptação e Resiliência do Governo do Estado do Rio Grande do Sul (Plano Rio Grande).

Referências

Belušić, D., & Mahrt, L. (2012). Is geometry more universal than physics in atmospheric boundary layer flow? Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 117(D9), D09115. https://doi.org/10.1029/2011JD016987American Meteorological Society Journals DOI: https://doi.org/10.1029/2011JD016987

Born, K., Ludwig, P., & Pinto, J. G. (2012). Wind gust estimation for Mid-European winter storms: Towards a probabilistic view. Tellus A: Dynamic Meteorology and Oceanography, 64, 17471. https://doi.org/10.3402/tellusa.v64i0.17471 DOI: https://doi.org/10.3402/tellusa.v64i0.17471

Cao, Y., & Fovell, R. G. (2016). Downslope windstorms of San Diego County. Part I: A case study. Monthly Weather Review, 144(2), 529–552. https://doi.org/10.1175/MWR-D-15-0147.1 DOI: https://doi.org/10.1175/MWR-D-15-0147.1

Castorrini, A., Gentile, S., Geraldi, E., & Bonfiglioli, A. (2023). Investigations on offshore wind turbine inflow modelling using numerical weather prediction coupled with local-scale computational fluid dynamics. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 171, 113008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.113008

Champagne, F. H., Friehe, C. A., LaRue, J. C., & Wyngaard, J. C. (1977). Flux measurements, flux estimation techniques, and fine-scale turbulence measurements in the unstable surface layer over land. Journal of the Atmospheric Sciences, 34(3), 515–530. https://doi.org/10.1175/1520-0469(1977)034<0515:FMFETA>2.0.CO;2SpringerLink+2ResearchGate+2Colab+2 DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0469(1977)034<0515:FMFETA>2.0.CO;2

Chen, F., & Dudhia, J. (2001). Coupling an advanced land surface–hydrology model with the Penn State–NCAR MM5 modeling system. Part I: Model implementation and sensitivity. Monthly Weather Review, 129(4), 569–585. https://doi.org/10.1175/1520-0493(2001)129<0569:CAALSH>2.0.CO;2 DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0493(2001)129<0569:CAALSH>2.0.CO;2

de Burgh-Day, C. O., & Leeuwenburg, T. (2023). Machine learning for numerical weather and climate modelling: A review. Geoscientific Model Development, 16(21), 6433–6472.

https://doi.org/10.5194/gmd-16-6433-2023 DOI: https://doi.org/10.5194/gmd-16-6433-2023

Degrazia, G. A., & Moraes, O. L. L. (1992). A model for eddy diffusivity in a stable boundary layer. Boundary-Layer Meteorology, 58(2), 205–214. https://doi.org/10.1007/BF02033824 DOI: https://doi.org/10.1007/BF02033824

Degrazia, G. A., Anfossi, D., Carvalho, J. C., Mangia, C., Tirabassi, T., & Velho, H. F. C. (2000). Turbulence parameterization for PBL dispersion models in all stability conditions. Atmospheric Environment, 34(22), 3575–3583. https://doi.org/10.1016/S1352-2310(00)00116-3 DOI: https://doi.org/10.1016/S1352-2310(00)00116-3

Degrazia, G. A., Anfossi, D., Velho, H. F. C., & Ferrero, E. (1998). A Lagrangian decorrelation time scale in the convective boundary layer. Boundary-Layer Meteorology, 86(3), 525–534. https://doi.org/10.1023/A:1000734626931SpringerLink+1Grafiati+1 DOI: https://doi.org/10.1023/A:1000734626931

Durran J. A. , D. R., & Caruana, R. (2020). Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional neural networks on cubed spheres. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(48), 30059–30068. https://doi.org/10.1029/2020MS002109 DOI: https://doi.org/10.1029/2020MS002109

Gatzen, C. P. A historical overview on the science of derechos. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 104, n. 10, p. 2013–2027, 2023. DOI: 10.1175/BAMS-D-22-0217.1. DOI: https://doi.org/10.1175/BAMS-D-22-0217.1

Gneiting, T., & Katzfuss, M. (2014). Probabilistic forecasting. Annual Review of Statistics and Its Application, 1(1), 125-151. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-statistics-062713-085831

Gonçalves, Layrson de Jesus Menezes et al. Evaluation of a High Resolution WRF Model for Southeast Brazilian Coast: The Importance of Physical Parameterization to Wind Representation. Atmosphere, v. 15, n. 5, p. 533, 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/atmos15050533

Guerrero-Navarro, G. H., Martinez-Amaya, J., & Nieves, V. (2025). AI-driven ensemble forecasting of extreme wind gusts: Random Forest modeling and case studies from the western Mediterranean. Big Earth Data, 1-20. DOI: https://doi.org/10.1080/20964471.2025.2593745

Hanna, S. R. (1982). Applications in air pollution modeling. In F. T. M. Nieuwstadt & H. van Dop (Eds.), Atmospheric turbulence and air pollution modelling (pp. 275–310). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-010-9112-1_7 DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-010-9112-1_7

Jahan, I., Schreck, J. S., Gagne, D. J., Becker, C., & Astitha, M. (2025). Uncertainty quantification of wind gust predictions in the northeast United States: An evidential neural network and explainable artificial intelligence approach. Environmental Modelling & Software, 193, 106595. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106595 DOI: https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2025.106595

Jones, A. R., Cetiner, O., & Smith, M. J. (2022). Physics and modeling of large flow disturbances: discrete gust encounters for modern air vehicles. Annual Review of Fluid Mechanics, 54(1), 469-493. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-fluid-031621-085520

Kurbatova, M., Rubinstein, K., Gubenko, I., & Kurbatov, G. (2018). Comparison of seven wind gust parameterizations over the European part of Russia. Advances in Science and Research, 15, 251–255. https://doi.org/10.5194/asr-15-251-2018 DOI: https://doi.org/10.5194/asr-15-251-2018

Lu, Z., Han, Y., Liu, Y., Liu, S., Tang, Y., Liu, Z., & Wei, J. (2022). An improvement of wind gust estimate (WGE) method for squall lines. Geomatics, Natural Hazards and Risk, 13(1), 993–1013. https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2064773 DOI: https://doi.org/10.1080/19475705.2022.2064773

Mangia, C., Degrazia, G. A., & Rizza, U. (2000). An integral formulation for the dispersion parameters in a shear–buoyancy-driven planetary boundary layer for use in a Gaussian model for tall stacks. Journal of Applied Meteorology, 39(11), 1913–1922. https://doi.org/10.1175/1520-0450(2000)039<1913:AIFDTD>2.0.CO;2 DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0450(2000)039<1913:AIFFTD>2.0.CO;2

Mathias, L.; Ludwig, P.; Pinto, J. G. Synoptic-scale conditions and convection-resolving hindcast experiments of a cold-season derecho on 3 January 2014 in western Europe. Natural Hazards and Earth System Sciences, v. 19, p. 1023–1040, 2019. DOI: 10.5194/nhess-19-1023-2019. DOI: https://doi.org/10.5194/nhess-19-1023-2019

Mohammadi, Mohammad Hesam et al. Wind gust forecasting by post-processing the WRF model outputs using ANN. Dynamics of Atmospheres and Oceans, v. 105, p. 101425, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.dynatmoce.2023.101425

Piotrowski, P., Rutyna, I., Baczyński, D., & Kopyt, M. (2022). Evaluation metrics for wind power forecasts: A comprehensive review and statistical analysis of errors. Energies, 15(24), 9657. DOI: https://doi.org/10.3390/en15249657

Rafei, M., Sherwood, S., Evans, J., & Dowdy, A. (2023). Analysis and characterisation of extreme wind gust hazards in New South Wales, Australia. Natural Hazards, 117(1), 875-895. DOI: https://doi.org/10.1007/s11069-023-05887-1

Rasp, S., Dueben, P. D., Scher, S., Weyn, J. A., Mouatadid, S., & Thuerey, N. (2020). WeatherBench: A benchmark dataset for data-driven weather forecasting. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(42), 25919–25925. https://doi.org/10.1029/2020MS002203 DOI: https://doi.org/10.1029/2020MS002203

Reboita, M. S., Mattos, E. V., Capucin, B. C., Souza, D. O. D., & Ferreira, G. W. D. S. (2024). A multi-scale analysis of the extreme precipitation in southern Brazil in April/May 2024. Atmosphere, 15(9), 1123. DOI: https://doi.org/10.3390/atmos15091123

Reichstein, M., Camps-Valls, G., Stevens, B., Jung, M., Denzler, J., Carvalhais, N., & Prabhat. (2019). Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science. Nature, 566(7743), 195–204. https://doi.org/10.1038/s41586-019-0912-1 DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-019-0912-1

Schreur, B. W., & Geertsema, G. (2008). Theory for a TKE based parameterization of wind gusts. HIRLAM Newsletter, 54, 177–188. https://www.researchgate.net/publication/242591870_Theory_for_a_TKE_based_parametrization_of_wind_gustsOUCI+5ResearchGate+5ResearchGate+5

Sheridan, P. (2011). Review of techniques and research for gust forecasting and parameterization. Forecasting Research Technical Report, 570. https://www.researchgate.net/publication/268744498_Review_of_techniques_and_research_for_gust_forecasting_and_parameterisationResearchGate

Sorbjan, Z. (1989). Structure of the atmospheric boundary layer. Prentice Hall.

Suomi, I., & Vihma, T. (2018). Wind gust measurement techniques—From traditional anemometry to new possibilities. Sensors, 18(4), 1300. DOI: https://doi.org/10.3390/s18041300

Trassante, F. C, de Freitas, R. A. P., Nedel, A. S., Machado, R. M., de Medeiros, M. A. F., da Silva Lindemann, D., & Alonso, M. F. (2024). Analysis of thermal discomfort associated with synoptic conditions in the city of Pelotas, southernmost region of Brazil. International Journal of Biometeorology, 68(3), 463–477. DOI: https://doi.org/10.1007/s00484-023-02604-2

Weyn, J. A., Durran, D. R., & Caruana, R. (2020). Improving data-driven global weather prediction using deep convolutional neural networks on cubed spheres. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 117(48), 30059–30068. DOI: https://doi.org/10.1002/essoar.10502543.2

https://doi.org/10.1073/pnas.2005535117

Wilson, J. D., & Sawford, B. L. (1996). Review of Lagrangian stochastic models for trajectories in the turbulent atmosphere. Boundary-layer meteorology, 78(1), 191-210. DOI: https://doi.org/10.1007/BF00122492

WMO (2023). Guide to Instruments and Methods of Observation (WMO-No. 8, Volume II).

Yan, Bowen et al. Characterization of wind gusts: a study based on meteorological tower observations. Applied Sciences, v. 12, n. 4, p. 2105, 2022. DOI: https://doi.org/10.3390/app12042105

Zhou, L., Zhang, D., Zhang, L., & Zhu, J. (2024). Dynamic Gust Detection and Conditional Sequence Modeling for Ultra-Short-Term Wind Speed Prediction. Electronics, 13(22), 4513. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13224513

Zulfikar, M. R., Abdillah, M. R., & Sarli, P. W. (2023). Wind gust parameterization assessment under convective and non-convective events: A case study at the Kertajati International Airport. Jurnal Ilmu Fisika, 15(2), 175–187. DOI: https://doi.org/10.25077/jif.15.2.175-187.2023

Downloads

Publicado

2026-05-23

Como Citar

da Costa Berna, L., da Costa Carvalho, J., Freitas, R. A. P. de, & Felix Alonso, M. (2026). Parametrizações de Rajadas de Ventos Baseadas Em Equações do Espectro de Energia Cinética Turbulenta no Sul do Brasil. Revista Brasileira De Geografia Física, 19(02), 570–585. https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.02.p570-585

Edição

Seção

Climatologia e Meteorologia

Artigos Semelhantes

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > >> 

Você também pode iniciar uma pesquisa avançada por similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos pelo mesmo(s) autor(es)