Detecção de nevoeiro com imagens de satélite

A formação de nevoeiro e nuvens baixas é de grande importância para diferentes setores, como o aeroportuário, o marítimo e o rodoviário. Existem muitas ferramentas para o diagnóstico e previsão de condições meteorológicas favoráveis desses fenômenos, que podem ser usadas de modo a se complementarem entre si. Veja alguns exemplos.

Observações de superfície podem nos alertar não somente das condições de nevoeiro, mas também as condições propícias para a formação do nevoeiro ou sua dissipação. As principais são ventos fracos em superfície, temperatura de ponto de orvalho pequena e decrescente com o tempo, névoa seca antes do desenvolvimento do nevoeiro e observação de nuvens (altura, cobertura e tipo). Tendência na direção do vento, o que pode ser particularmente importante quando sopram de um corpo de água ou sobem/descem um relevo do terreno. Orvalho ou geada formados no solo faz secar a baixa atmosfera e retarda ou previne o desenvolvimento do nevoeiro.

Perfis verticais, obtidos por observação em radiossondagens, nos dão importantes informações sobre as condições atmosféricas que influenciarão no resfriamento radiativo. Uma sondagem típica da formação de muitos eventos de nevoeiro de radiação contém uma forte inversão próxima da superfície e uma camada superficial saturada. Acima da camada de ar saturado, a temperatura e a temperatura do ponto de orvalho divergem rapidamente para uma diferença que pode ser de até 20°C. Os ventos reportados são fracos, com menos de 5 nós.

Campos gerados por modelos podem completar as lacunas nos dados obtidos por observação. Advecção de ar frio pode reduzir a diferença entre temperatura do ar e do ponto de orvalho, ao contrário de ar quente. Precipitação e advecção de umidade também atuam positivamente para formar nevoeiro, o contrário de transporte de ar seco.

A velocidade azimutal e o perfil de vento são produtos de radar doppler que podem ser usados na detecção de camadas de nuvens e ventos. Dados de velocidade azimutal são úteis na avaliação de convergência e divergência na camada limite – fraca convergência tende a manter a umidade em baixos níveis e, enquanto a mistura é mantida a níveis baixos, essa piscina de umidade poderá formar um nevoeiro. Dados de perfil podem ser usados na previsão do teto e topo de nuvens e pode ajudar em determinar a presença de nuvens baixas, bases de nuvens descendentes, assim como a presença de nuvens em altos e médios níveis, as quais podem inibir o desenvolvimento de nevoeiros por radiação. Produtos totalizadores de tempestades e acumulados diários de chuva são úteis na identificação de áreas molhadas propensas à formação de nevoeiro sob céu aberto. Até mesmo dados de céu claro podem ser usados para detectar gradientes de densidade e mudanças nos padrões de desorganização do terreno (ecos de terreno), os quais podem auxiliar na identificação de alguma inversão existente.

Perfiladores podem ser utilizados em diagnósticos e previsão de nevoeiro e stratus através das características da estrutura vertical da atmosfera. A lacuna entre camadas de nuvens sobrejacentes a uma camada de nuvens baixas pode dar suporte ao desenvolvimento e manutenção de nevoeiro. Inversamente, a aparente altura maior de alguns alvos pode fornecer indícios de nuvens mais elevadas crescentes e possível dissipação de nevoeiro existente.

Satélite

Imagens de satélite fornecem a melhor cobertura espacial e tendência de formação de nevoeiros e podem ser especialmente úteis à noite, quando as observações diretas são limitadas. Geralmente a movimentação e formação/dissipação do nevoeiro ou stratus pode ser acompanhado através de uma sequência de imagens de satélite visíveis, infravermelho e produtos específicos para nevoeiro. O atrito do vento com a superfície faz com que as nuvens mais baixas movam-se mais devagar do que as de maior altitude. Além de menor velocidade, as nuvens mais baixas estão mais sujeitas à influência do relevo.

Tabela 1 – Canais GOES-16 (Sensor ABI).

O canal de 0,47 μm do visível mostra a energia refletida por nuvens e superfície. Nevoeiros e baixas stratus aparecem relativamente brilhantes em imagens do visível por causa de gotas de nuvem com diâmetro pequeno, nem tão brilhantes como as gotas de nuvens de tempestade devido a sua espessura óptica relativamente pequena. Imagens no visível são usadas para monitorar a dissipação do nevoeiro conforme o sol aquece a superfície terrestre, e podem geralmente fornecer áreas com nevoeiro que não são detectadas nos dados de infravermelho. Montanhas cobertas com neve são mais brilhantes do que áreas de nevoeiro.

Os canais do vapor d’água são sensíveis à absorção da umidade em diferentes níveis da troposfera, mas não muito próximo da superfície. As imagens de canais de 6,2 e 6,9 μm (níveis altos e médios) revelam áreas com ar seco que facilitam o resfriamento radiativo da superfície e níveis superiores, o que pode aumentar ou dissipar a formação do nevoeiro. Uma aproximação de uma frente, por exemplo, produz movimento vertical que pode erguer ou destruir camadas baixas de inversão associadas a nevoeiros e stratus. Já no canal de 7,3 μm (vapor d’água em níveis baixo), alta umidade pode indicar formação de nuvens baixas.

O canal de 10,3 μm do infravermelho é utilizado na detecção de nuvens a noite. Ele mostra a temperatura de brilho do topo de nuvens para estimativa de altura e pode ser usada para detectar padrões na temperatura da superfície que mostrem áreas de muita umidade em superfície. As áreas com cinza mais escuro indicam nuvens baixas ou nevoeiros na imagem.

O canal de 3,9 μm do canal infravermelho próximo é uma janela mais transparente à umidade que a banda de 10,3 μm. Mesmo quando utilizado sozinho, a imagem obtida nesse canal pode mostrar variações da temperatura da superfície e as bordas de nuvens baixas e nevoeiros muito melhor que no canal de 10,7 μm ou 12 μm. As bordas do nevoeiro são mais distintas e de aparência cinzenta mais clara na imagem do canal de 3,9 μm contra a escura e de aparência mais difusa da imagem no canal de 10,3 μm.

Existem outros produtos derivados de dados de satélite que podem ser úteis: umidade do solo, índice de levantamento (Lifted Index), estimativa de precipitação, e temperatura da superfície do mar (TSM). Sobre a TSM, ela é útil para determinar onde o resfriamento da camada limite até a saturação pode ocorrer, assim como a orientação e intensidade do gradiente da TSM juntamente com o fluxo de vento em baixos níveis. O fluxo de ar mais quente sobre o oceano com águas frias tende a formação de nevoeiro ou stratus se as outras condições forem favoráveis. Fluxo de ar frio sobre águas quentes tendem a inibir nevoeiros ou desenvolvimento de stratus.

– Diferença de Temperatura de Brilho

A diferença de temperatura de brilho (BTD, de Brightness Temperature Difference) é usada à noite para identificar nuvens compostas por gotículas de água líquida. Essas nuvens não emitem radiação de 3,9 µm como um corpo negro faria, mas emitem radiação de 10,3 µm quase como um corpo negro. Nuvens baixas e nevoeiros são levemente mais frias (2 a 6 K) no canal de 3,9 μm do que no canal de 10,3 μm, considerando que áreas livres de nuvens são similares em temperatura e mais quentes que as nuvens cirrus.

A BTD é calculada através do valor da temperatura de brilho obtida em 10,3 μm menos a de 3,9 μm (canal 13 – canal 7). Assim, os nevoeiros e as nuvens stratus noturnas têm um BTD positivo; a noite, se for negativo, isso indica nuvens feitas de cristais de gelo (cirrus e topos de grandes nuvens). GOES-16 tem resolução espacial suficiente para detectar a névoa até em pequenos vales. Já durante o dia, uma BTD negativa está relacionada ao tamanho da partícula: permite identificar correntes de ar de convecção fortes durante o dia associadas a pequenos cristais de gelo, que são mais altamente refletivos do que cristais de gelo maiores.

Essa diferença aparece na imagem de BTD como regiões mais brilhantes até do que neve ou nuvens cirrus, evitando a confusão que aconteceria em uma imagem do visível. Uma limitação desse produto é que, como são imagens de satélite, só são vistos o topo das nuvens. Assim, nuvens baixas não podem ser identificadas se nuvens altas estiverem presentes sobre elas. Esse produto pode ser gerado executando um algoritmo disponível no post Script em python para Diferença de Temperatura de Brilho.

– Profundidade óptica da nuvem

O produto de profundidade óptica de nuvem do GOES-16 fornece informações sobre as propriedades radiativas das nuvens. Fundamental para determinar o conteúdo de água líquida e sólida das nuvens, impacta a previsão numérica do tempo e do clima ao caracterizar o efeito das nuvens no balanço de radiação terrestre – dadas as propriedades de espalhamento e absorção com base na espessura da nuvem e no tamanho das partículas. Além disso, sua análise é importante para estimativas de precipitação, formação de gelo e neblina.

Seu cálculo usa os canais de 0.64 μm (2, visível) e 2.2 μm (6, infravermelho próximo). Valores crescentes com o tempo podem denotar o crescimento da nuvem vertical. Profundidade óptica mede a extinção de um raio de luz ao passar pela nuvem, ou seja, conforme seu valor aumenta, a taxa de extinção pela nuvem também cresce. A profundidade óptica (espessura da nuvem) e o tamanho das partículas da nuvem podem ser combinados para estimar o conteúdo de água da nuvem na forma de “conteúdo de água líquida”, conforme a fase da nuvem.

– Espessura da nuvem

A espessura de nuvem líquida do GOES-16 é criado a partir de uma “look-up table” desenvolvida usando observações SODAR de nuvens baixas na costa oeste dos EUA e observações GOES-West (Legacy GOES) de emissividade de 3,9 µm. Ele pode ser usado para estimar quando a névoa de radiação pode se dissipar. O valor calculado pouco antes do nascer do sol está correlacionado com o tempo de dissipação. O uso rotineiro permitirá que você relacione os valores aos tempos de queima em seu local específico.

Fontes

• The COMET® Program – Applying Diagnostic and Forecast Tools: Forecasting Fog and Low Stratus
• Colorado State University – Fog Detection and Analysis with Satellite Data
• Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (CMISS) – Quick Guide Night Fog Difference
• Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (CMISS) – Quick Guide Cloud Optical Depth
• Cooperative Institute for Meteorological Satellite Studies (CMISS) – Quick Guide Cloud Thickness
• GOES-R Fog Product Examples – Dense Fog over the Texas High Plains

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