Wilson de Jesus da Cunha Silveira, Vanessa Silveira Barreto Carvalho
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O estudo utilizou o modelo numerico de mesoescala Weather Research and Forecanting Model (WRF) para simulacao das condicoes e variaveis meteorologicas favoraveis para manutencao desses episodios, verificando a influencia do Anticiclone Subtropical do Atlântico Sul (ASAS), de altos valores de temperatura do ar, baixos valores de velocidade do vento e ausencia de nebulosidade, em concordância com os dados observados. Atraves da analise visual foi possivel verificar que o modelo foi eficaz na representacao do ASAS, precipitacao e nebulosidade. O modelo apresentou correlacao linear de Pearson positiva entre a temperatura simulada e observada acima de 0,71 nos 2 periodos em todas as 8 estacoes meteorologicas e correlacao linear de Pearson positiva entre a umidade relativa do ar simulada e observada acima de 0,72. O calculo do erro medio (ME) indicou que, em geral, o modelo subestimou a temperatura do ar e superestimou a umidade relativa do ar. 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Avaliação das Condições Meteorológicas Simuladas pelo Modelo WRF na Região Metropolitana do Rio de Janeiro em Dias Com Altas Concentrações de Poluentes
Resumo Frequentemente, condicoes meteorologicas desfavoraveis a dispersao de poluentes em conjunto com altas taxas de emissoes de poluentes atmosfericos e uma topografia complexa favorecem a ocorrencia de altas concentracoes de poluentes na Regiao Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). Nesse contexto, esse estudo verificou a influencia de condicoes meteorologicas em dois periodos onde se verificou a ocorrencia de altas concentracoes de O3 e PM10 em dias consecutivos na RMRJ. O estudo utilizou o modelo numerico de mesoescala Weather Research and Forecanting Model (WRF) para simulacao das condicoes e variaveis meteorologicas favoraveis para manutencao desses episodios, verificando a influencia do Anticiclone Subtropical do Atlântico Sul (ASAS), de altos valores de temperatura do ar, baixos valores de velocidade do vento e ausencia de nebulosidade, em concordância com os dados observados. Atraves da analise visual foi possivel verificar que o modelo foi eficaz na representacao do ASAS, precipitacao e nebulosidade. O modelo apresentou correlacao linear de Pearson positiva entre a temperatura simulada e observada acima de 0,71 nos 2 periodos em todas as 8 estacoes meteorologicas e correlacao linear de Pearson positiva entre a umidade relativa do ar simulada e observada acima de 0,72. O calculo do erro medio (ME) indicou que, em geral, o modelo subestimou a temperatura do ar e superestimou a umidade relativa do ar. A aplicacao dos metodos estatisticos aos dados observados e simulados pelo modelo revelou que o modelo possui habilidade (skill) em representar as variaveis meteorologicas para a maioria das estacoes.