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dc.creatorSilva, Natali Stephanie Bentancor
dc.date.accessioned2024-01-15T13:16:44Z
dc.date.available2024-01-15T13:16:44Z
dc.date.issued2025-11-07
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/31141
dc.description.abstractEste artigo apresenta a investigação de alguns eventos meteorológicos extremos gerados por Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) na Área Metropolitana de Montevidéu, Uruguai, com foco no Aeroporto Internacional Gral. Cesáreo L. Berisso, código SUMU da Organização da Aviação Civil Internacional (OACI), doravante denominado Aeroporto MVD, durante o período de 2015-2020, incluindo um evento extremo no ano de 2022. Em uma primeira parte, foi realizada uma exploração das observações meteorológicas convencionais da Estação Meteorológica do Aeroporto MVD, pertencente ao Instituto Uruguaio de Meteorologia (INUMET), como fonte inicial de informações sobre tempestades, a fim de identificar a sazonalidade, a anualidade e o ciclo horário das tempestades durante o período selecionado. Posteriormente, foram selecionados dois dos eventos meteorológicos mais extremos durante os anos de 2015 a 2020 que afetaram as operações do Aeroporto MVD, incluindo um do ano de 2022. Com informações de imagens processadas do banco de arquivos do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC/INPE), e usando a metodologia adotada por Anabor (2008) para a caracterização de SCM usando imagens de satélite, os três eventos meteorológicos foram identificados como atendendo aos critérios para SCM. Posteriormente, com os dados do NCEP Climate Forecast System CFSv2 (Saha, 2014), os campos sinóticos do SCM foram avaliados, incluindo uma breve análise dos Rios Atmosféricos. Com os mesmos dados, foi realizada uma avaliação dos resultados de desempenho do SA-MCS Index, desenvolvido por Rasera (2017), para ser utilizado como ferramenta operacional para previsões ligadas à navegação aérea no Aeroporto de MVD; entre as principais estão a Previsão de Terminal Aéreo (TAF), Informações Meteorológicas Significativas (SIGMET) e Avisos de Aeródromo (AD WRNG). Os resultados mostraram um ótimo desempenho do SA-MCS Index para os três casos selecionados que afetaram o sul do Uruguai, incluindo a Área Metropolitana de Montevidéu e o Aeroporto MVD. Em todos os eventos, o valor do SA-MCS Index encontrado foi superior a -1,40, sendo esse limite o ótimo encontrado por Rasera (2017) para a identificação de convecção organizada. Outro resultado a ser considerado é que nos três casos de SCM os valores do SA-MCS Index foram superiores a 1,58 e, nos três eventos considerados em esta análise, houve relatos de precipitação extrema, granizo, rajadas de vento e, particularmente em um dos eventos, inundações repentinas. Portanto, é possível identificar ambientes favoráveis ao SCM usando o SA-MCS Index e tendo em mente que nos casos analisados com valores superiores a 1,58 o SCM foi evidenciado.por
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectSCMspa
dc.subjectSA-MCS Indexspa
dc.subjectAeropuerto MVDspa
dc.subjectSUMUpor
dc.subjectMeteorología aeronáuticaspa
dc.titleAplicaciones para la prevision de tiempo severo en el área metropolitana de Montevideo-Uruguaypor
dc.title.alternativeAplicações para a previsão de tempo severo na area metropolitana de Montevideu Uruguaipor
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoEste trabajo presenta la investigación de algunos eventos meteorológicos extremos generados por Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) en el Área Metropolitana de Montevideo, Uruguay, con foco en el Aeropuerto Internacional Gral. Cesáreo L. Berisso, código de la Organización de Aviación Civil Internacional (OACI) SUMU, en adelante Aeropuerto MVD, durante el período 2015-2020, incluyéndose un evento extremo del año 2022. Como primera parte, se realizó una exploración de las observaciones meteorológicas convencionales de la Estación Meteorológica del Aeropuerto MVD, perteneciente al Instituto Uruguayo de Meteorología (INUMET) como fuente inicial de información sobre tormentas con el fin de identificar durante el periodo seleccionado la estacionalidad, anualidad y ciclo horario de las mismas. Posteriormente se seleccionaron dos de los eventos meteorológicos más extremos durante los años 2015-2020 que tuvieron afectación en la operativa del Aeropuerto MVD, incluyendo un evento del año 2022. Con información de las imágenes procesadas del banco de archivo del Centro de Previsión del Tiempo y estudios Climáticos del Instituto Nacional de Pesquisa Espacial (CPTEC/INPE), y con la metodología adoptada por Anabor (2008) para la caracterización de SCM mediante imágenes de satélite, se identificó que los tres eventos meteorológicos cumplieron los criterios de SCM; posteriormente con los datos de NCEP Climate Forecast System CFSv2 (Saha, 2014) se evaluaron los campos sinópticos de los SCM, incluyendo un breve análisis de los Ríos Atmosféricos. Con los mismos datos se realizó una evaluación de los resultados del comportamiento del SA-MCS Index, desarrollado por Rasera (2017), con el fin de ser utilizado como herramienta operacional para los pronósticos vinculados a la navegación aérea del Aeropuerto MVD; dentro de los principales se encuentran el Pronóstico de Terminal Aérea (TAF), Información Meteorológica Significativa (SIGMET) y Avisos para los Aeródromos (AD WRNG). Los resultados mostraron un óptimo desempeño del SA-MCS Index para los tres casos seleccionados que tuvieron afectación en el sur de Uruguay, incluyendo el Área Metropolitana de Montevideo y el Aeropuerto MVD. En todos los eventos el valor encontrado del SA-MCS Index fue superior a -1.40, siendo este limite el óptimo encontrado por Rasera (2017) para la identificación de la convección organizada. Otro resultado a considerar es que en los tres casos de SCM los valores del SA-MCS Index fueron superiores a 1.58, y en los tres eventos considerados en este análisis se obtuvieron reportes de precipitaciones extremas, granizo, rachas de vientos, y particularmente en uno de ellos provoco inundación repentina. Por lo cual se puede realizar una identificación de ambientes favorables para SCM utilizando el SA-MCS Index atribuyendo grados de probabilidad basados en el umbral mínimo detectado por Rasera (2017). Teniendo presente que, en los casos analizados, con valores superiores a 1.58 fueron evidenciados SCM.por
dc.contributor.advisor1Anabor, Vagner
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5770274675104746por
dc.contributor.referee1Dal Piva, Everson
dc.contributor.referee2Pinto, Lucia Iracema Chipponelli
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9300390715033890por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentMeteorologiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Meteorologiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Naturais e Exataspor


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