CLIMATOLOGIA DOS SISTEMAS ATUANTES NO ESTADO DE SANTA CATARINA E PERFORMANCE DO MODELO NUMÉRICO WRF PARA PREVISÃO DE EVENTOS EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO

Abstract

A transformação digital é uma realidade em todas as áreas da atividade humana e tem sido acelerada pela recente pandemia de Covid-19. O uso de Inteligência Artificial, Data Analytics, Realidade Aumentada, robôs, entre outras tecnologias, possibilita a automação de processos em praticamente todos os setores da economia: agricultura, produção e serviços. Entender as variáveis climáticas e seus impactos no meio ambiente sempre foi um desafio para a humanidade, que, desde a antiguidade até os dias atuais, se depara com situações inesperadas que afetam o cotidiano e, muitas vezes, colocam vidas em risco. Atualmente, além de compreender, busca-se prever o clima e seus impactos ambientais, de modo a mitigar riscos e garantir o desenvolvimento sustentável, preservando a natureza (fauna, flora, recursos naturais etc.). O uso de ferramentas computacionais para modelagem numérica dessas variáveis é de extrema importância, respondendo à necessidade de variações cada vez mais rápidas e confiáveis. Este projeto analisa a precisão de uma ferramenta disponível no mercado, que utiliza o modelo WRF, na simulação de eventos extremos de oferta em Santa Catarina. Para isso, foram selecionados 26 eventos de atualizações representativos dos percentuais acima de 99,9% de cada estação do ano, nas 11 mesorregiões de Santa Catarina, que foram analisados para identificar a climatologia dos sistemas que mais influenciam o estado e provocam tais ocorrências. Nesses 26 eventos, foram avaliados ao menos dois eventos dos principais sistemas meteorológicos atuantes no estado: sistemas de mesoescala (mais comuns na região oeste), circulação marítima (mais comum na região litorânea) e frentes frias clássicas. Para esses 26 eventos, o modelo WRF foi executado para avaliar a precisão da previsibilidade dessas ocorrências com 24, 48 e 72 horas de antecedência, resultando em taxas de acerto de 100% de acerto quanto a ocorrência de precipitação e de 24,30%, 34,82% e 36,79% na comparação entre os volumes de precipitação acumulados observados e os resultados simulados pelo WRF. A baixa assertividade nos volumes de precipitação deve-se principalmente a incertezas quanto às condições iniciais e às granularidades espaciais e temporais utilizadas.