Avaliação do BRAMS na Previsão Numérica de Temperatura e Umidade Relativa do Ar para o Estado da Paraíba (Evaluation of BRAMS in Numerical Prediction of Temperature and Relative Humidity in State of Paraiba)

Resumen

Neste trabalho foram avaliadas as previsões numéricas feitas pelo modelo numérico Brazilian Developments on the Regional Atmospheric Model System – BRAMS conforme execução em produção na UFCG. Foram analisadas as variáveis meteorológicas: temperatura do ar e umidade relativa do ar em superfície. A comparação foi feita com dados coletados em 19 estações meteorológicas automáticas, espalhadas pelos estados da Paraíba, Pernambuco e alagoas, pertencentes ao Instituto Nacional de Meteorologia - INMET. Os resultados mostram que os valores de temperatura do ar observados e estimados pelo modelo BRAMS mostram-se satisfatórios para até 5 dias em quase todas as localidades. As diferenças entre o observado e o estimado pelo modelo BRAMS, para a umidade relativa do ar, foram menos evidentes em comparação com a temperatura do ar.

Palavras-Chaves: BRAMS, Dados Observados, Temperatura, Umidade Relativa.   

Evaluation of BRAMS in Numerical Prediction of Temperature and Relative Humidity in State of Paraiba   

ABSTRACT 

In this work we evaluate the predictions made by numerical model Developments on the Brazilian Regional Atmospheric Model System - BRAMS as implemented in production at the UFCG. We analyzed the meteorological variables: air temperature and relative humidity at the surface. The comparison was made with data collected from 19 automatic weather stations, scattered over the states of Paraiba, Pernambuco and Alagoas, belonging to the National Institute of Meteorology - INMET. The results show that the values of air temperature observed and predicted by the model BRAMS was satisfactory for up to 5 days in almost all locations. The differences between the observed and estimated by the model BRAMS, for relative humidity were less evident in comparison with the air temperature. 

Keywords: BRAMS, Observed Data, Temperature, Relative Humidity.