Estudo de novas técnicas para previsão a curto prazo do deslocamento do campo horizontal da atividade elétrica em tempestades

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Ernani Luiz Fazolo
• Orientador(a): Alan James Peixoto Calheiros, Daniel Alejandro Vila
• Banca de defesa: Renato Galante Negri, Vinicius Banda Sperling
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Meteorologia
• País: BR
• Resumo em Inglês: Brazil is one of the countries with the highest lightning incidence of the planet, consequently it holds considerable number of victims and costly losses in several areas of its economy every year. It is a preponderant factor to monitor and forecast with reliability the electrical activity of a thunderstorm when the main aim is to decrease these damages. Thus, based on this assumption, it was proposed in this research the objective to forecast the of electrical activity horizontal displacement, through implementation of discharges datas from BrasilDAT lightning detection network in land, and accumulated in density fields, in the Forecasting and Tracking the Evolution of Cloud Clusters - ForTraCC algorithm, converting them to Forecasting and Tracking the Evolution of Lightning Clusters - ForTraLC. This way it was investigated which displacement methodology better represents the velocity vector of a lightning cluster, the minimum area to monitor and the best threshold of electric discharge density, these parameters were adopted to validate the forecast system. It was confirmed through this analysis the best results in the lightning density threshold of 1l/pixel/15min, in a minimum area of 5 pixels (320 km²) when the system electrically activated is displaced from a temporal average of its velocity vector derived from two step time of 15 minutes. It was verified, at the end of this research, that the new technique presented for the first forecast a detection probability of 51,4%, a false alarm index of 48,7%, a bias of 1 and in length terms, a position error of the forecasted cluster of 1.6 pixels, as well as, the systems with the best forecast were those associated to atmospheric conditions favorable to organized convection and well defined convection's life cycle and therefore develop a more consistent electrical activity (larger cluster and life time).
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m21c/2019/07.15.15.50

O Brasil é um dos países com a maior incidência de descargas elétricas da Terra e consequentemente detém um significativo número de vítimas e elevados prejuízos em diversos setores de sua economia todos os anos. Monitorar e prever com confiabilidade a atividade elétrica de uma tempestade é um fator preponderante quando o objetivo é diminuir essas avarezas. Com base nessa premissa, propôs-se a esse trabalho o objetivo de prever a propagação horizontal da atividade elétrica, através da implementação de dados de descargas elétricas oriundos da rede de detecção de raios em solo BrasilDAT, acumulados em campos de densidade, no algoritmo Forecasting and Tracking the Evolution of Cloud Clusters - ForTraCC, convertendo-o em Forecasting and Tracking the Evolution of Lightning Clusters - ForTraLC. Investigaram-se dessa forma, qual a metodologia de deslocamento melhor representa o vetor velocidade de um cluster de raios, a área mínima a ser monitorada e o melhor limiar de densidade de descargas elétricas, conjunto esse de parâmetros adotados para a validação do sistema de previsão. Certificaram-se com essa análise, os melhores resultados para os limiares de densidade de raios e de tamanho (área mínima do cluster de raios) como 1l/pixel/15min e 5 píxeis (320 km2), respectivamente, ao se deslocar o sistema eletricamente ativo a partir de uma média temporal do seu vetor velocidade derivado de dois passos de tempo de 15 minutos. Verificou-se ao final desse trabalho, que a nova técnica apresentou para a primeira previsão uma probabilidade de detecção de 51.4%, um índice de falso alarme de 48.7%, um bias igual a 1, em termos de distância, um erro de posicionamento do cluster previsto de 1.6 píxeis (12,8 km), bem como, os sistemas que apresentaram melhor previsão foram aqueles associados a uma condição atmosférica favorável à convecção organizada e com ciclo de vida bem definido, que por essa razão desenvolveram uma atividade elétrica mais intensa e consistente (cluster com maior tamanho e tempo de vida).