Estudos da camada limite atmosférica com o modelo WRF: fenologia de florestas temperadas, turbulência e relevo
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Date
2018-09-27Author
Battisti, Adriano 
Primeiro orientador
Costa, Felipe Denardin
Primeiro membro da banca
Dias Júnior, Cleo Quaresma
Segundo membro da banca
Fitzjarrald, David Roy
Terceiro membro da banca
Mortarini, Luca
Quarto membro da banca
Puhales, Franciano Scremin
Metadata
Show full item recordAbstract
Neste trabalho, estudou-se o comportamento das variáveis de superfície e da Camada Limite
Atmosférica (CLA) durante a emergência das folhas (EF) nas florestas temperadas
do nordeste dos Estados Unidos da América. Utilizou-se o modelo Weather Research
and Forecasting (WRF) e dados observacionais de quatro torres da região. As simulações
possuem um caráter climatológico por abrangerem um período de 13 anos com saídas
horárias. Analisou-se, de forma geral, o comportamento interanual, sazonal e o ciclo diário
dos fluxos de calor sensível (H) e calor latente (LE), a fim de se entender a fenologia
dessas florestas. Esta avaliação foi feita para os dados observados e modelados, de modo
que a precisão do modelo foi avaliada, de acordo com cada sítio estudado. Procurou-se,
também, encontrar um identificador da chegada da primavera a partir das variáveis da CLA
e sua tendência ao longo dos anos. Além disso, comparou-se saídas do modelo para diversos
usos do solo. E, ainda, a dependência dos fluxos com a turbulência e o relevo foi
analisada. De forma geral, o modelo superestimou a magnitude dos fluxos de superfície
tanto de dia como de noite, bem como nas diferentes estações do ano, especialmente H
durante o verão nas florestas decíduas. As variáveis associadas com calor sensível, como
temperatura, especialmente suas taxas de variação diária, foram os melhores parâmetros
para identificação objetiva de EF, levando em conta quantidades médias da CLA. O WRF
apresentou problemas para simular a umidade próximo de EF, o que deve estar associado
ao fato de que o modelo não atualiza a fenologia rápido o suficiente para descrever a forte
transição da chegada da primavera. Isso minou a identificação da data de EF a partir das
simulações, o que mostra uma grande necessidade de melhora na reprodução da fenologia
das plantas. A tendência de EF mais adiantadas se mostraram estar associadas com
maior precipitação, mas não com a temperatura. Já sua intensidade apresentou relação
com esta última. Diversas dependências foram observadas para H e não para LE. A
turbulência e a topografia modularam o erro de simulação de H mas não de LE.
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