PARAMETRIZAÇÃO DE COBERTURA DE CÚMULOS RASOS NO RAMS: SENSIBILIDADE AO ENTRANHAMENTO Tatiane F. Barbosa1 Enio P. Souza2 Abstract: Shallow cumulus plays an important role in maintaining the profiles of temperature and moisture in low levels. Therefore, Regional Atmospheric Modeling System – RAMS was enabled to calculate shallow cumulus cover and its sensitivity to the entrainment rate was tested. The results show that an increasing of the entrainment rate increases the lower level coverage although diminishes the cumulus depth. Key words: cumulus cover, entrainment, RAMS Resumo: Os cúmulos rasos têm uma importante função na manutenção dos perfis de temperatura e umidade na baixa troposfera. Dessa forma, o Regional Atmospheric Modeling System – RAMS foi dotado da capacidade de calcular a cobertura de cúmulos rasos e testado a sensibilidade com relação à taxa de entranhamento. Os resultados mostram que o aumento da taxa de entranhamento nos cúmulos rasos aumenta a fração de área coberta em baixos níveis, contudo diminui a profundidade das mesmas. Palavras-chave: cobertura de nuvem, entranhamento, RAMS 1. INTRODUÇÃO A atmosfera tropical é caracterizada pela presença de cúmulos rasos, cuja importância reside na sua influência no balanço de energia e de umidade da camada limite convectiva e da superfície (Souza, 1999). A presença de cúmulos rasos modifica o perfil termodinâmico na baixa troposfera, criando um ambiente mais favorável ao desenvolvimento da convecção profunda (Yanai et al. 1973). 1 2 DCA/UFCG, CEP:58109-970, Campina Grande, PB. Fone: (83) 341-2410. E-mail: [email protected] DCA/UFCG, CEP:58109-970, Campina Grande, PB. Fone: (83) 310-1202. E-mail: [email protected] 2 Souza (1999) propôs uma parametrização simples de cúmulos rasos capaz de representar o ciclo diurno da convecção não precipitante sobre o continente e sua interação com a superfície, assim como uma melhor configuração do perfil termodinâmico da atmosfera. Esse esquema possui entre os seus parâmetros ajustáveis, uma taxa de entranhamento, cujo efeito torna-se maior nos níveis mais elevados das nuvens. Um modelo de mesoescala que vise boas simulações deve ser capaz de representar os processos físicos da forma mais realista possível. Dessa forma, um esquema de parametrização da cobertura cúmulos rasos, proposto por Albrecht (1981) e aperfeiçoado por Haiden (1996) foi implementado no modelo Regional Atmospheric Modeling System - RAMS, cuja estrutura básica é descrita por Pielke et al. (1992). Neste trabalho, será testada a sensibilidade da cobertura de cúmulos rasos à taxa de entranhamento. 2. MATERIAL E MÉTODOS 2.1. Esquema de Convecção Rasa O esquema proposto por Souza (1999) é do tipo fluxo de massa e combina dois tipos de modelo: o modelo de nuvens é do tipo Arakawa & Schubert (1974) e o fluxo de massa segue a teoria da máquina térmica de Rennó & Ingersoll (1996). O fluxo de massa baseia-se no princípio de que uma vez que a atmosfera é forçada pelo fluxo de energia à superfície, um fluxo de massa é necessário para que a atmosfera tente restabelecer seu perfil de equilíbrio radiativo-convectivo local. Isso estabelece uma relação direta entre o fluxo de massa convectivo e o forçante de superfície, reproduzindo uma característica observacional (Minnis & Harrison, 1984; Wilde et al., 1985). As equações prognósticas para entalpia (s) e umidade específica total (qt) são: s M ( w' s l ' ) c ( s c Lq l s ) t z z , (1) q t M ( w' q t ' ) c (q l c q vc q t ) t z z (2) 3 nas quais, s= cpT+gz é a energia estática seca, cp o calor específico do ar seco sob pressão constante, T a temperatura absoluta, g a aceleração da gravidade, z a altura hidrostática, qt=qv+ql a umidade específica total, ql é a umidade específica da água líquida, sl=s-Lql a energia estática da água líquida e L o calor o calor latente específico de vaporização. As quantidades marcadas com uma linha referem-se a perturbações causadas pela presença de convecção. O fluxo de massa convectivo é obtido por argumentos termodinâmicos: M c wc Fabs TCAPE . (3) em que é a densidade do ar, a área fracional coberta por correntes ativas dentro da nuvem e wc a velocidade vertical, é a eficiência termodinâmica, Fabs é o fluxo de energia absorvida pelo sistema, e TCAPE a energia potencial convectiva disponível total. A eficiência termodinâmica é dada por: η= TQ - TF TQ , (4) em que, TQ é a temperatura do reservatório quente (considerada como a temperatura do primeiro nível do modelo) e TF é a temperatura do reservatório frio (calculada como uma média na camada convectiva). TCAPE pode ser obtido a partir da aproximação TCAPE=2xCAPE (Rennó e Ingersoll, 1996) com CAPE escrita na forma: CAPE g Tvc T v Tv NCE NPE dz , (5) em que, NCE é o nível de convecção espontânea NPE é o nível de perda de empuxo para convecção rasa e Tvc é a temperatura virtual da nuvem para um processo no qual há entranhamento. Na formulação de TCAPE, está implicita a contribuição do trabalho convectivo realizado por correntes descendentes e por convecção não saturada. As propriedades da nuvem, caracterizadas pelo símbolo c, são obtidas a partir das equações de Arakawa & Schubert: (1974). O perfil vertical de energia estática úmida da nuvem, hc, é obtido a partir de: 4 hc z (hc h ) , z (6) em que h=cpT+gz+Lqv é a energia estática úmida. E z é a taxa de entranhamento, definido como uma função da altura de forma que se leva em consideração o fato da maior parte do entranhamento ocorrer nas partes superiores das nuvens (Paluch, 1979). Portanto z é escrito como: λz = λ0 × 10 Z Z* (7) em que 0 é um valor inicial e Z* é uma altura de referência na qual sempre que a profundidade da convecção aumenta de Z*, a taxa de entranhamento aumenta por um fator de 10. Os perfis de energia estática úmida e umidade específica são determinados a partir das equações: (sc s ) 1 (hc hs ) , 1 v qvc = qs + γv (h (1 + γ v )L c (8) hs ) , (9) qlc q vc (q vc q v ) qlc . z z (10) L q vs . O perfil de qlc é obtido de: nas quais, v c T p P A cobertura de nuvem é determinada segundo Haiden (1996): 1 q 1 (1 )l 0 1 1 1 m (11) 5 em que q é o déficit de saturação do ambiente. 2.2. Característica do Modelo para Simulação O RAMS, na versão 4.3, foi inicializado tendo como entrada as reanálises do modelo de grande escala, e integrado com resolução horizontal de 32 Km, cobrindo toda região Nordeste. Foram distribuídos 80 pontos de grade na direção x, como também na direção y, centrada no ponto 7º S e 37º W. Utilizam-se 32 níveis na vertical, iniciado com 120 metros e aumentado por um fator de 1,2 a cada nível até atingir uma resolução de 1000 metros, tornando-se constante em seguida. Os níveis de solo adotados foram sete, nas profundidades de 2; 1,5; 1; 0,75;0,5; 0,25 e 0,05 m com saturação de umidade de 60% nas duas primeiras profundidades e de 50% nas demais. O tempo de integração foi de 60 segundos. Um nudging de 1800 segundos foi aplicado nos limites laterais e nenhum nudging foi aplicado no interior do domínio de forma que a própria dinâmica do modelo determina a qualidade da simulação. As parametrizações ativadas foram: a radiações de onda longa e de onda curta seguindo o esquema de Chen Cotton (1983), a convecção profunda segundo Kuo (1974), de acordo com Molinari Corsetti (1985). A difusão turbulenta segue o esquema de Mellor Yamada (1982), a convecção rasa é de acordo com Souza (1999) e a microfísica é ativada no nível três, considerando-se a produção de precipitação a partir da evolução de um espectro de gotas em nuvens com características estratiformes. 2.3. Dados Os dados utilizados foram das reanálises do modelo global do National Center for Atmospheric Research/National Center for Environmental Prediction – NCAR/NCEP (Kalnay et al., 1996) correspondente ao período do experimento EMAS I. Foi realizada uma simulação iniciada no dia 22 de março de 1995 para um período de 48 horas com dados assimilados a cada 6 horas. 2.4. Descrição dos Experimentos Foram realizados três experimentos com a finalidade de avaliar o impacto do entranhamento na cobertura de nuvem da parametrização de cúmulus rasos do RAMS. No experimento ZCNR70, o 6 modelo é integrado com a cobertura de nuvem formulada pela Equação (7) e altura de referência Z* de 700 m. Os experimentos ZCNR50 e ZCNR35 são realizados para as mesmas condições, contudo a altura de referência é modificada para 500 m e 350 m, respectivamente, de forma que a taxa de entranhamento aumente no interior da nuvem. 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES A média da cobertura de nuvem rasa entre 9 e 21 UTC na altura de 1035 m para o primeiro dia de integração do experimento ZCNR70 é vista na Figura 1. Verifica-se uma boa distribuição da convecção rasa, principalmente sobre a região continental. A área escolhida para a análise da cobertura cúmulos rasos é compreendida entre 6°S e 12°S e 42°W e 48°W, conforme o quadrado traçado na Figura 1. As figuras referentes às variáveis que serão analisadas foram feitas a partir da média nessa área e na altura de 1035 m. As Figuras 2, 3 e 4 apresentam a variação temporal da cobertura média de nuvens rasas com a longitude numa altitude de 1035 m para os experimentos ZCNR70, ZCNR50 e ZCNR35 respectivamente. Foi realizada uma média da cobertura de nuvem rasa com a latitude no intuito de melhor visualizar o ciclo diurno da convecção rasa sobre o continente e oceano. No experimento ZCNR70 (Figura 2), a média da cobertura sobre o continente apresenta um ciclo diurno evidente, com fração de cobertura média de nuvem rasa em torno de 5% no início do aquecimento radiativo, para os dois dias considerados. A fração de cobertura média atinge um máximo de 20% no dia 22 e 25% no dia 23 em, aproximadamente, 12 horas local, e em seguida diminui até não existir nuvem rasa sobre o continente, pois sem o forçante térmico não é possível a formação de convecção rasa. Há uma inclinação com a longitude da cobertura média, sendo evidente a presença de nuvens rasas primeiramente na porção leste do continente (longitude de aproximadamente 37º W) e posteriormente nas demais regiões a oeste. Já na porção mais a oeste, a convecção rasa inicia-se mais tarde, aproximadamente 7 h, em virtude da rotação da Terra, e finaliza mais tarde, depois das 18 h. Sobre o oceano, correspondendo as longitudes a leste de 36º W, a convecção rasa está presente durante o dia e a noite, pois a superfície do oceano apresenta temperaturas quase constantes, não resfriando muito a noite, logo há sempre energia suficiente para garantir a formação de convecção rasa. A cobertura média de nuvem rasa para o experimento ZCNR50 (Figura 3) apresenta uma configuração semelhante à do experimento ZCNR70, porém a fração de cobertura média máxima observada no dia 23 é de 48% às 36 UTC entre as longitudes de 38° e 40° W. No experimento ZCNR35 (Figura 4) a média da cobertura nos dias em questão cobre uma área maior que aquela 7 observada nos dois experimentos anteriores, contudo o valor máximo notado é de 40% para o dia 22 e de 48% para o dia 23. Na altura analisada, o ZCNR35 apresentou a maior cobertura, principalmente no primeiro dia. Figura 1 –Média temporal da cobertura de nuvem rasa para o experimento ZCNR70. Figura 2 – Evolução temporal da cobertura média de nuvem rasa (em %) na altitude de 1035 m. Experimento ZCNR70. 8 Figura 3 – Evolução temporal da cobertura média de nuvem rasa (em %) na altitude de 1035 m. Experimento ZCNR50. Figura 4 – Evolução temporal da cobertura média de nuvem rasa (em %) na altitude de 1035 m. Experimento ZCNR35. As Figuras 5, 6 e 7 apresentam a cobertura média de nuvem rasa para os experimentos ZCNR70, ZCNR50 e ZCNR35, respectivamente. Elas representam uma evolução temporal da cobertura média de nuvem com a altura, dessa forma, é possível verificar a profundidade da convecção rasa em cada experimento. 9 No experimento ZCNR70 (Fig. 5) o topo da nuvem rasa atinge uma altitude aproximada de 4300 m, e apresenta uma profundidade máxima de 3800 m. O máximo de área coberta de 42% se encontra entre as alturas de 2000 e 2500m às 15 UTC no dia 22 e de 30% em 2000 m no dia 23. No experimento ZCNR50 (Fig. 6), a nuvem atinge uma profundidade de 3000 m, com espessura de 2500 m. O máximo de área coberta no dia 22 é 42% em 1700m e 30% em 1500 m às 15 UTC No experimento ZCNR35 (Fig. 7), a altura do topo é 2000 m e a profundidade da nuvem é aproximadamente de 1500 m. O máximo encontrado nesse experimento é de 24% e 12 % em 1000m para os dias 22 e 23 respectivamente. Dessa forma, com o aumento do entranhamento, as nuvens rasas se tornam menos profundas, quando comparadas àquelas que apresentam o menor entranhamento. Isso se deve ao fato do entranhamento destruir o empuxo das parcelas, diminuindo assim, a velocidade vertical das mesmas, ocasionando nuvens mais rasa. Figura 5 – Evolução temporal da cobertura média de nuvem rasa (em %) com a altura. Experimento ZCNR70. 10 Figura 6 – Evolução temporal da cobertura média de nuvem rasa (em %) com a altura. Experimento ZCNR50. Figura 7 – Evolução temporal da cobertura média de nuvem rasa (em %) com a altura. Experimento ZCNR35. A Figura 8 representa a média da cobertura de nuvem rasa numa altitude de 1035 m para os experimentos ZCNR70, ZCNR50 e ZCNR35. Observa-se que a cobertura de nuvem dada pelo experimento ZCNR35 é maior que aquela representada pelos experimentos ZCNR70 e ZCNR35 no primeiro dia e integração. Logo é evidente que aumentando o entranhamento na nuvem a cobertura de 11 nuvem também aumenta. Isso ocorre porque nuvens com maior entranhamento possuem menor empuxo. Portanto, para que o fluxo convectivo ocorra é necessário que a cobertura de nuvens seja maior, conforme mostrado por Souza (1999). Contudo, deve-se notar que nuvens mais profundas apresentam máxima cobertura mais acima, conforme mostrado nas Figuras 5, 6 e 7. Figura 8 – Cobertura média de nuvem na altura de 1035 para os experimentos ZCNR70 (círculo aberto), ZCNR50 (x) e ZCNR35.(triângulo) A Figura 9 apresenta a evolução temporal média da TCAPE (energia potencial convectiva disponível total). Observa-se que o experimento com menor taxa de entranhamento (ZCNR70) apresenta os maiores valores de TCAPE, enquanto que para o experimento com maior taxa de entranhamento (ZCNR35) o valor da TCAPE é 240 Jkg-1 menor para o primeiro dia de integração. No segundo dia, o experimento ZCNR70 é 130 Jkg-1 maior que o experimento ZCNR35. A Figura 10 representa a eficiência termodinâmica média. Verifica-se que o experimento ZCNR35 apresenta os menores valores de eficiência. Isso ocorre pelo fato e quanto mais rasa for a nuvem, mais baixo será seu topo e haverá uma diminuição na temperatura do reservatório frio o que diminui o valor da eficiência termodinâmica. Para o experimento ZCNR70 ocorre o oposto, pois nuvens mais profundas apresentam maiores valores da eficiência termodinâmica. 12 Figura 9 – Evolução temporal média do TCAPE (JKg-1) para os experimentos ZCNR70(círculo), ZCNR50(x) e ZCNR35 (triângulo) Figura 10 – Evolução temporal média da Eficiência Termodinâmica (%) para os experimentos ZCNR70(círculo), ZCNR50(x) e ZCNR35 (triângulo) 4. CONCLUSÕES Estudou-se a sensibilidade do modelo RAMS quanto a três diferentes taxas de entranhamento. As principais conclusões foram: 13 O aumento do entranhamento, através da diminuição de Z*, nas nuvens rasas aumenta a fração de área coberta em baixos níveis, contudo diminui a profundidade das mesmas, deixando-as mais rasas. Isso porque o entranhamento destrói o empuxo das parcelas, causando nuvens mais rasas e com maior cobertura, para compensar o menor empuxo. Em relação à eficiência termodinâmica e TCAPE, observou-se que, quanto mais rasa for a nuvem, menor será a eficiência termodinâmica. E quanto mais profunda for a nuvem, maior será TCAPE. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALBRECHT, B. A., Parameterization of trade-cumulus cloud amounts. J. Atmos. Sci., v.38, 97-105, 1981. ARAKAWA, A.; W. H. SCHUBERT, Interaction of a cumulus cloud ensemble with the large-scale environment. Part I. J. Atmos. Sci., v.31, 674-701, 1974. BETTS, A. K., Non-precipitating cumulus convection e its parameterization. Quart. J. R. Met. Soc., v.99, 178-196, 1973. BEZERRA, P. C., Efeito da resolução horizontal na simulação de um evento chuvoso extremo. 67p. Dissertação de Mestrado. Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande. 2002. CAVALCANTI, E. P., Teor e transporte de vapor d’água na atmosfera do Nordeste do Brasil. 2001. 115 p. Tese (Doutorado em Recursos Hídricos) – Universidade Federal da Paraíba, Campina Grande. 2001. CLARKE, R. H., A. J. DYER, R. R. BROOK, D. G. REID AND A. J. TROUP, The Sangara Experiment: Boundary Layer Data. Tech. Pap. No. 19, Div. Meteor. Phys. CSIRO, Austrália, 316 [NTIS N71-378338.] 1971. CHEN, C., E W. R. COTTON, A one-dimensional simulation of the stratocumulus capped mixed layer. Bound.-L. Meteor., v.25, 289-321, 1983. 14 HAIDEN, T., Generalization of Albrecht’s cumulus cloud amount parameterization. J. Atmos. Sci., v.53, 3164-3167, 1996. KALNAY, E., M. KANAMITSU, R. KISTLER, W. COLLINS, D. DEAVEN, L. CANDIN, M. IREDELL, S. SAHA, G. WHITE, J. WOOLLEN, Y. ZHU, C. ROPELEWSKI, J. WANG, A. LEETMAA, R. REYNOLDS, ROY JENNE, D. JOSEPH The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bull. Amer. Meteor. Soc., v.77, 437-471, 1996. KUO, H. L. Further studies of the parametrizations of the influence of cumulus convective on largescale flow. J. Atmos. Sci., v.31, 1232-1240, 1974. MINNIS, P., E E. F. HARRISON, Diurnal variability of regional cloud and clear-sky radiative parameters derived from GOES data. Part II: November 1978 cloud distributions. J. Climate Appl. Meteor., v.23, 1012-1031, 1984. MELLOR, G. L.; YAMADA, T., Development of a turbulence closure model geophysical fluid problems. Rev. Geop. Spa. Phy., v.20, 851-857, 1982. MOLINARI, J.; CORSETTI, T., Incorporation of cloud-scale ande mesoscale downdrafts into a cumulus parametrization: Results of one – and three-dimensional integrations. Mon. Wea. Rev. v.113, 485-501, 1985. PALUCH, I. The entrainment mechanism in Colorado cumuli. J. Atmos. Sci., v.36, 2467-2478, 1979. PIELKE, R. A., W. R. COTTON, R. L. WALKO, C. J. TREMBACK, W. A. LYONS, L. D. DASSO, M. E. NICHOLS, M. D. MORAN, D. A. WESLEY, T. J. LEE, E J. H. COPERLAND, A comprehensive meteorological modeling system – RAMS. Meteor. Atmos. Phys., v.49, 69-91, 1992. SOUZA, E. P., Estudo teórico e numérico da relação entre convecção e superfícies heterogêneas na região amazônica. 121 p. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo. 1999. STULL, R. B., A fair-weather cumulus cloud classification scheme for mixed-layer studies. J. Climate Appl. Meteor., v.24, 49-56, 1985. 15 WILDE, N. P., R. B. STULL, E. W. ELORANTA, The LCL zone and cumulus onset. J. Climate Appl. Meteor., v.24, 640-65, 1985. YANAI, M.; S. ESBENSEN; J. –H. CHU, Determination of bulk properties of tropical cloud clusters from large-scale heat and moisture budgets. J. Atmos. Sci., v.30, 611-627, 1973.