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SIMULAÇÃO DAS CONDIÇÕES ATMOSFÉRICAS VIA MODELAGEM PARA A REGIÃO DO SUL DE MINAS GERAIS
EDUARDO XIMENES DE ABREU, MATEUS VITORIANO DA SILVA Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), Instituto de Recursos Naturais (IRN), Itajubá, MG, Brasil.
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[email protected] RESUMO Este trabalho teve como objetivo simular as condições atmosféricas para a região do Sul de Minas durante o período de 19 à 28 de julho de 2015. Região cafeeira que corresponde por 50% de toda produção nacional, possui em algumas fazendas o processo de colheita artesanal. Este modo de colheita demonstra ser um risco a saúde do trabalhador, pela exposição por muito tempo a radiação solar. Esta simulação teve o objetivo de comparar os resultados gerados pelo modelo com duas estações meteorológicas instaladas na mesma região de estudo, e assim ter uma ideia quanto à esse possível risco. O modelo utilizado foi o Weather Research and Forecasting (WRF), este modelo é um sistema de previsão numérica de tempo de mesoescala de última geração. Os resultados obtidos pelo modelo indicaram uma condição de estabilidade com altos índices de radiação. A comparação entre o modelo e os dados observacionais indicaram uma baixa correlação, causando assim uma desconfiança quanto a qualidade dos dados das estações meteorológicas. Desta forma chegou-se à conclusão de que em relação aos resultados do modelo, há um risco a saúde do trabalhador à exposição direta da radiação. O mesmo não se pode afirmar quando levado em consideração o resultado da comparação, implicando em uma necessidade de um possível estudo posterior, com dados observacionais mais confiáveis, sobre as reais condições atmosféricas para esta região. Palavras-Chave: modelagem, WRF, radiação, saúde, trabalhadores. ABSTRACT: SIMULATION OF ATMOSPHERIC CONDITIONS VIA MODELING FOR THE REGION OF THE GERAIS MINING SOUTH This study aimed to simulate the weather to the South region of Mines during the period 19 to 28 july 2015. Coffee region which corresponds to 50% of all domestic production, has in some farms the handmade harvesting process. This harvest mode proves to be a risk to workers' health by exposure long solar radiation. This simulation aimed to compare the results generated by the model with two weather stations installed in the same study area, and so have an idea as to this possible risk. The model used was the Weather Research and Forecasting (WRF), this model is a numerical weather prediction system of next-generation mesoscale time. The results obtained by the model indicated a stable condition with high radiation levels. Comparison between the model and the observational data indicated a low correlation, thus causing distrust the quality of data from weather stations. Thus we come to the conclusion that in relation to the model results, there is a risk to workers' health to direct exposure of radiation. The same cannot be said when taken into account the result of the comparison, implying a need for a possible subsequent study of more reliable observational data on the actual weather for this region. Keywords: modeling, WRF, radiation, health, workers.
1. INTRODUÇÃO Devido ao progresso da computação e suas múltiplas aplicações e utilidades, a modelagem matemática tornou-se um dos instrumentos científicos mais poderosos que existem, e seu uso possibilitou à meteorologia e a climatologia evoluírem muito com a introdução dessa técnica. As exigências do mundo moderno e a demanda por um melhor planejamento da economia, levaram ao aperfeiçoamento do sistema de previsão de tempo e clima, tanto dos modelos regionais de curto prazo, como dos modelos climáticos sazonais, além do melhoramento da resolução do modelo global. Segunda uma pesquisa para a estação de verão realizada pelo Professor Dr. Marcelo de Paula Corrêa do Instituto de Recursos Naturais da Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI), “o Sol passa a pino nessa época do ano e em razão disso, a quantidade de radiação que estamos expostos está entre as mais altas do planeta”. Este importante estudo nos fez refletir sobre o quanto a exposição à radiação solar na região sudeste pode ser nociva à saúde humana. O Sol irradia energia de diferentes comprimentos de onda. Os comprimentos de onda da radiação ultravioleta (UV) são mais curtos que os da luz visível e podem danificar o tecido vivo. Felizmente, o ozônio das camadas mais altas da atmosfera terrestre filtra os comprimentos de onda mais prejudiciais dos raios UV, mas parte dessa luz UV, principalmente a que se inclui nas faixas de comprimento de onda A (UVA) e B (UVB), chegam à Terra e podem danificar a pele. Este trabalho tem como objetivo utilizar o método da modelagem atmosférica em conjunto com dados de estações meteorológicas localizadas nas cidades de Lavras e Machado (ambas cidades do estado de Minas Gerais), e comparar os resultados do modelo com os dados observados das estações. O período simulado será entre os dias 19 a 28 de julho de 2015. Este período corresponde à estação de inverno, uma época em que muitos trabalhadores ficam expostos por muito tempo à radiação solar. A federação dos trabalhadores de agricultura de Minas Gerais estima em 50 mil o número de pessoas que colhem café no sul do estado. Como este trabalho é realizado de maneira artesanal, estes trabalhadores correm o risco de desenvolverem algumas doenças causadas pela exposição por muito tempo à radiação solar. Vale lembrar que a região estudada é responsável pela maior produção de café arábica do país, os números impressionam, cerca de 10,4 milhões de sacas. Além de poder validar as condições geradas pelo modelo, será possível também passar conhecimento à esta população que trabalha nas
colheitas de café sobre a intensidade das variáveis meteorológicas na estação de inverno, onde os índices registrados de radiação indicam níveis elevados devido a diversos fatores. Diante disso, este estudo tem enquanto relevância acadêmica e social, o intuito de esclarecer a partir desta simulação o comportamento das condições atmosféricas para o período analisado na região do Sul de Minas Gerais. 2. MATERIAIS E MÉTODOS Os dados da temperatura do ar e radiação solar incidente foram obtidos nas Plataformas de Coletas de Dados (PCDs) localizadas nos munícipios de Lavras, MG (21°13’45’’ S, 44°58’33’’ W e 960 m de altitude) e Machado, MG (21°42’01’’ S, 45°53’27’’ W e 899 m de altitude). As séries avaliadas correspondem a observações realizadas nas Estações Meteorológicas Automáticas, durante o período de 19 à 28 de julho de 2015 e foram obtidos através do portal do Sistema Integrado de Dados Ambientais (SINDA). As PCDs se encontram instaladas na mesma região de estudo (Sul de Minas Gerais). Os dados diários corresponderam ao período entre às 0 TMG (Tempo Médio de Greenwich; 21 h local do dia n-1) e às 24 TMG (21 h do dia n), conforme metodologia adotada pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e as recomendações da WMO (1983). O modelo utilizado para a simulação é o Weather Research and Forecasting (WRF). WRF é um sistema de previsão numérica de tempo de mesoescala de última geração projetado tanto para previsão operacional quanto para às necessidades de investigações atmosféricas. O modelo possui uma grande variedade de aplicações meteorológicas ao longo de escalas de dezenas de metros a milhares de quilômetros. Para esta simulação foi utilizado duas grades no modelo cujas dimensões são respectivamente, 360 x 360 Km e 90 x 90 Km. O software utilizado para a representação gráfica dos resultados gerados pelo modelo foi o Grid Analysis and Display System (GrADS). Este software é uma ferramenta de manipulação e visualização de dados relacionados às ciências da terra. Para comparação dos dados observados das PCDs e os resultados obtidos pelo modelo, foram realizadas análises de tendência central, de dispersão, método do coeficiente de correlação de Pearson e índice de concordância. Em estatística descritiva, o coeficiente de correlação de Pearson mede o grau da correlação entre duas variáveis de escala métrica. Seu resultado varia de -1 a 1 sendo -1, 0 e 1 correspondente a correlação perfeita negativa, não há correlação e correlação perfeita positiva. Foram utilizadas equações de regressão linear simples entre os dois métodos de
coleta de dados e os resultados obtidos da análise de regressão foram avaliados por meio dos coeficientes linear (a), angular (b) e de determinação (r²), que traduzem exatidão máxima quando a = 0 e b = 1 e precisão máxima quando r² = 1. O índice de concordância é uma importante ferramenta para determinar o quão bem funciona uma aplicação de alguma medição. Resultado próximo de 1 significa total concordância entre simulações e observações. 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1 RESULTADOS DO MODELO Para melhor visualização dos resultados do modelo e maior facilidade no entendimento das condições do tempo neste período, usou-se apenas um dia como referência para todo período. De acordo com a análise, observação de imagens de satélites e conhecimento sobre as condições do clima nesta estação de inverno, foi possível que a análise de somente um dia não comprometesse o período todo. Este dia corresponde a data de 20 de julho de 2015 (segundafeira), e através da figura 3.1 podemos observar que este dia não sofreu influência da cobertura de nuvens, pois verifica-se pouca ou quase nenhuma presença na área estudada. A partir da data de referência, através do modelo foi possível gerar resultados das variáveis meteorológicas (radiação, temperatura do ar, umidade relativa do ar e velocidade do vento), e então utilizando o software GrADS obteve-se as imagens do comportamento destas variáveis na região de estudo.
Figura 3.1: Imagem de satélite referente a cobertura de nuvem para todo território brasileiro (13 horas, horário de Brasília).
Para melhor compreensão de como estas variáveis se comportam ao longo do dia, entende-se que uma análise de quatros horários distintos seria o ideal para identificar estas variações diurnas, são eles: 7, 10, 13 e 16 horas. As figuras (3.2-3.4) a seguir ilustram como as variáveis se mantiveram ao longo do dia tomado como referência para todo período.
A escolha destas 4 variáveis meteorológicas para análise provém da relação que ambas têm, pois a radiação solar influência as demais. Se a radiação aumenta, consequentemente a temperatura pode aumentar, com isso a umidade deverá diminuir. Já a escolha da análise do vento remete a questão da instabilidade atmosférica, pois velocidades menores geralmente indicam estabilidade e velocidades maiores instabilidade, esta última condição pode favorecer a ocorrência de formação de nuvens.
Figura 3.2: Valores de Temperatura do ar (°C) gerados pelo modelo WRF e ilustrado pelo GrADS.
De acordo com os resultados gerados no modelo e aplicados no GrADS, o comportamento da temperatura demonstra uma variação positiva conforme o passar do dia. Este comportamento é normal e intuitivo, e seu pico máximo atingido foi as 16 horas
com um valor aproximado de 26°C em uma área isolada, porém a temperatura predominante na região foi de 20 a 24°C.
implica em temperaturas menores, o que favorece a formação de gotículas pelo processo de nucleação heterogênea, ocasionando fenômenos como neblinas, nevoeiros e geadas, resultando em valores próximos à 100% de umidade relativa pela manhã. Conforme a radiação aumentou, estas gotículas que estavam próximas a superfície evaporaram, ocasionando a diminuição gradativa da umidade no decorrer do dia. Os menores valores observados foram entorno de 40% (umidade relativa baixa).
Figura 3.3: Valores de radiação solar incidente (W/m²) gerados pelo modelo WRF e ilustrado pelo GRADS.
A radiação também demonstrou um resultado bastante intuitivo, pois é de se esperar que ela aumente até o meio dia verdadeiro (período do dia em que a radiação solar incidente é perpendicular à superfície), após isto a radiação tende a diminuir até o pôr do Sol. Podemos observar que a radiação aumenta muito até o horário das 10 horas, atingindo em grande parte da grade valores de até 600 W/m². Como foi dito, a radiação aumenta até o meio dia verdadeiro, porém com variação menor comparado à variação vista no horário das 7 às 10 horas, atingindo o valor máximo de 780 W/m² e média entorno de 740 a 770 W/m².
Figura 3.4: Valores de velocidade do vento em superfície (m/s) gerados pelo modelo WRF e ilustrado pelo GRADS. A velocidade do vento foi a variável que mais se manteve constante ao longo do dia. Suas variações são mínimas, de no máximo 1 m/s de um horário para o outro. Os maiores valores são observados na figura 3.4 no horário das 13 horas.
Após análise dos resultados gerados pelo modelo WRF, as condições de estabilidades demonstraram uma alta incidência de radiação solar e isso influenciou notóriamente no comportamento das demais variáveis. A conclusão obtida para este dia (tomado como referência) indica um dia típico da estação de inverno, onde se observa temperaturas altas à tarde, umidade relativa alta durante à manhã e velocidade do vento constante durante a maior parte do dia. 3.2 COMPARANDO OS RESULTADOS
Figura 3.4: Valores de umidade relativa (%) gerados pelo modelo WRF e ilustrado pelo GRADS.
A umidade relativa do ar variou negativamente no decorrer do dia, como estamos tratando da estação de inverno, vale lembrar que grande parte da energia recebida pela radiação é perdida durante à noite. Isto
Para uma melhor confiabilidade dos dados obtidos pelas PCDs e os resultados gerados pelo modelo, utilizou-se vários métodos estatísticos afim de validar estes dados. Utilizou as variáveis temperatura do ar e radiação solar incidente para esta comparação. As tabelas 3.1 e 3.2 apresentam valores da comparação dos resultados do modelo com os dados observados das PCDs. Os resultados da correlação de
Pearson indicam uma baixa correlação para a radiação solar e uma correlação significativa para a temperatura do ar. Tabela 3.1: Resultado da correlação de Pearson entre o modelo WRF e as PCDs para temperatura do ar e radiação solar incidente. CORRELAÇÃO DE PEARSON TEMPERATURA (°C) RADIAÇÃO (W/m²) MODELO/MACHADO 0,611 0,226 MODELO/LAVRAS 0,804 0,449 MACHADO/LAVRAS 0,779 0,173
A temperatura do ar apresentou uma média de 17,7°C e desviou padrão de 3,3°C, já a radiação resultou numa média de 514,3 W/m² e desvio padrão de 217,4 W/m², ambos resultados gerados pelo modelo. Tabela 3.2: Valores de média, desvio padrão, erro médio e índice de concordância para os dados observados de temperatura do ar e radiação solar incidente. TEMPERATURA DO AR (°C) RADIAÇÃO (W/m²) PCD MACHADO PCD LAVRAS PCD MACHADO PCD LAVRAS MÉDIA 17,522 17,391 345,323 261,852 DESVIO PADRÃO 0,179 0,310 169,018 252,488 ERRO MÉDIO 6,503 4,245 286,040 192,504 ÍNDICE DE CONCORDÂNCIA 0,979 0,995 0,629 0,710
Através do índice de concordância, os dados observados se mostraram excelentes para a temperatura do ar, pelo alto índice obtido (0,979 e 0,995). Quanto à radiação este índice não foi tão expressivo (0,629 e 0,710), porém satisfatórios. Para analisar se os dados possuíam alguma tendência, fez-se uso de planilhas eletrônicas para a geração de gráficos de dispersão. As regressões lineares simples e os respectivos coeficientes de determinação (r²) entre os dados obtidos pelas PCDs e o modelo WRF para as variáveis temperatura do ar e radiação solar incidente pode ser observado na figura abaixo (figura 3.5).
Figura 3.5: Relação da temperatura do ar (a; b; c) e radiação solar incidente (d; e; f) entre os dados observados nas PCDs de Machado e Lavras com os resultados gerados pelo modelo WRF para o período de 19 a 28 de julho de 2015.
Em relação a temperatura do ar, o modelo obteve o índice de determinação, coeficientes lineares e angulares razoáveis apenas comparados com a PCD de Machado (figura 3.5a). Isto implica que o modelo atendeu minimamente as expectativas desta variável para esta localidade. Por outro lado a comparação do modelo com a PCD de Lavras (figura 3.5b) obteve resultados menos expressivos que geraram uma certa desconfiança em relação a qualidade dos dados observados por esta PCD para esta variável. Quando comparado as duas PCDs (figura 3.5c), o resultado é significativamente razoável. Obteve-se um índice de determinação de 0,607 e coeficientes lineares e angulares de 8,48 e 0,5086. Este resultado implica novamente na desconfiança pela qualidade dos dados observados das PCDs, por se tratarem de estações meteorológicas automáticas muitas vezes apresentam erros que não são perceptíveis ao sistema de coleta de dados. Em relação a comparação da radiação solar incidente, os resultados obtidos não mostraram um bom índice de determinação. A melhor simulação obtida pelo modelo foi para a PCD de Lavras (figura 3.5d), com um índice de determinação igual a 0,4172. Na figura 3.5e o resultado foi menos expressivo em relação ao comparado com os resultados da figura 3.5c, porém o melhor índice de determinação obtido, foi quando comparando ambas PCDs. Ao fim desta comparação podemos concluir que o modelo WRF gerou resultados de temperatura do ar e radiação solar incidente convincentes, entretanto para se fazer uma análise rigorosamente boa torna-se necessário uma fonte de dados meteorológicos confiáveis, pois quando comparados os dados do modelo com as da PCDs, obtivemos índice de determinação inferiores a 0,65 e coeficientes lineares e angulares que não foram o esperado. Em razão disto as comparações nos fazem ter uma certa desconfiança em relação aos dados observados por estas PCDs. 4. CONCLUSÃO A análise estatística dos dados observados e os gerados pelo modelo não indicaram resultados satisfatórios para esta simulação, pois alguns métodos utilizados apresentaram bons resultados e outros foram menos expressivos. Esta incompatibilidade de resultado pelos métodos adotados causaram uma certa desconfiança quanto a veracidade dos dados das PCDs ou à eficiência do modelo WRF para esta região.
Desta forma, seguindo apenas os resultados do modelo sem levar em consideração a comparação entre as PCDs, os resultados obtidos revelaram altos índices de radiação, baixa umidade relativa do ar e temperaturas do ar relativamente altas. Ou seja, a exposição do trabalhador por um dia inteiro à radiação solar, pode implicar em sérios danos à saúde e a queda do rendimento do trabalhador devido ao desconforto causado pelas altas temperaturas. Levando em consideração os resultados da comparação dos dados de temperatura do ar e radiação solar incidente entre o modelo e as PCDs de Lavras e Machado, torna-se necessário que seja feita uma validação quanto as condições dos dados meteorológicos observados, pois os métodos estatísticos envolvidos não mostraram forte correlação entre si. A partir desta comparação não é possível dizer que na região do Sul de Minas, a exposição do trabalhador durante o período de inverno estará sujeita a qualquer risco em sua saúde. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS INPE. Divisão de Satélites e Sistemas Ambientais (DSA). Disponível em
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