estudo de fatores determinantes das características dos raios

INPE-16725-TDI/1663

ESTUDO DE FATORES DETERMINANTES DAS

CARACTERISTICAS DOS RAIOS NEGATIVOS

Antonio Carlos Varela Saraiva

Tese de Doutorado do Curso de Pos-Graduacao em Geofısica Espacial, orientada

pelos Drs. Marcelo Magalhaes Fares Saba, e Osmar Pinto Jr., aprovada em 31 de

maio de 2010.

URL do documento original:

<http://urlib.net/8JMKD3MGP7W/37GG4RP>

INPE

Sao Jose dos Campos

2010

http://urlib.net/8JMKD3MGP7W/37GG4RP

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INPE-16725-TDI/1663

ESTUDO DE FATORES DETERMINANTES DAS

CARACTERISTICAS DOS RAIOS NEGATIVOS

Antonio Carlos Varela Saraiva

Tese de Doutorado do Curso de Pos-Graduacao em Geofısica Espacial, orientada

pelos Drs. Marcelo Magalhaes Fares Saba, e Osmar Pinto Jr., aprovada em 31 de

maio de 2010.

URL do documento original:

<http://urlib.net/8JMKD3MGP7W/37GG4RP>

INPE

Sao Jose dos Campos

2010

http://urlib.net/8JMKD3MGP7W/37GG4RP

Dados Internacionais de Catalogacao na Publicacao (CIP)

Saraiva, Antonio Carlos Varela.Sa71e Estudo de fatores determinantes das caracterısticas dos raios

negativos / Antonio Carlos Varela Saraiva. – Sao Jose dos Cam-pos : INPE, 2010.

xxviii + 161 p. ; (INPE-16725-TDI/1663)

Tese (Doutorado em Geofısica Espacial) – Instituto Nacionalde Pesquisas Espaciais, Sao Jose dos Campos, 2010.

Orientadores : Drs. Marcelo Magalhaes Fares Saba, e OsmarPinto Jr..

1. Relampagos. 2. Redes de deteccao de relampagos. 3. Came-ras de alta velocidade. 4. radar meteorologico. I.Tıtulo.

CDU 551.594

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ii

v

“A mente que se abre a uma nova idéia jamais voltará ao seu tamanho

original”.

Albert Einstein (1879 – 1955), físico alemão

vii

A meu avô, Fernando Martins Saraiva (in memoriam): “Ao mestre com carinho”.

ix

AGRADECIMENTOS

À minha mãe, Gilda Maria Varela Saraiva, meus avós, Francisca de Jesus Varela e Fernando Martins Saraiva, e meu tio, Antonio Manoel Varela Saraiva, que me criaram e ensinaram, se preocuparam, se sacrificaram e acima de tudo, me amaram. Vocês são a minha vida, obrigado.

À Gisele dos Santos Zepka, minha namorada, melhor amiga, companheira e amor da minha vida. Suas contribuições para a minha vida e para esta Tese são imensuráveis, muito maiores do que eu conseguiria expressar em palavras. A ciência pode ter me ensinado muito sobre relâmpagos, mas você me ensinou a amar. Aos meus orientadores, Dr. Marcelo Magalhães Fares Saba e Dr. Osmar Pinto Jr., pela sua dedicação à minha Tese e à minha pessoa, por terem me acolhido no momento mais difícil da minha vida e por toda a paciência e carinho que tiveram comigo ao longo destes três anos. Ao Dr. Carlos Augusto Morales Rodrigues pelo tempo dedicado a mim, pelas valiosas discussões e pela obtenção dos dados de radar junto ao Departamento de Águas e Energia Elétrica – DAEE, juntamente com os programas necessários para reduzi-los. Aos Doutores Ken Cummins e Philip Krider, da Universidade do Arizona, por todo o suporte prestado em julho e agosto de 2009, durante minha visita a Tucson. Agradeço também pelo forte laço de amizade que formamos. Agradeço a todos os meus amigos que me ajudaram, apoiaram e me deram forças para continuar, de uma maneira ou de outra. Não seria justo mencionar nomes, mas duas pessoas merecem um agradecimento especial, Vandoir Bourscheidt, que me ajudou muito no desenvolvimento dos programas utilizados neste trabalho e sempre me incentivou, e José Carlos Lima, um grande amigo que esteve presente em todos os momentos desta caminhada. A todos os colegas e amigos do Grupo de Eletricidade Atmosférica, que também sempre me apoiaram e proveram o material necessário para o desenvolvimento deste trabalho.

Ao Departamento de Águas e Energia Elétrica, pelos dados de radar, à CAPES pelo auxílio financeiro durante a pesquisa de Doutorado e ao INPE, pela oportunidade de realização desta Tese. E, finalmente, a Deus, pela saúde, por minha família, minha namorada e amigos e por iluminar meu caminho, estando sempre do meu lado nos bons momentos e me levando em seus braços nos momentos mais difíceis.

xi

RESUMO

Os relâmpagos nuvem-solo são importantes por causa do seu caráter destrutivo. Determinar como as suas características variam de região para região, em diferentes estações e condições meteorológicas, auxilia no melhor entendimento de quais parâmetros sofrem mais ou menos influência de condições externas à física da descarga. Para estudar a variabilidade dos seguintes parâmetros dos relâmpagos nuvem-solo, multiplicidade, duração, intervalo entre descargas de retorno, corrente contínua e corrente de pico, foram utilizadas observações provenientes de câmeras de alta velocidade e das redes de detecção de descargas atmosféricas BrasilDAt e NLDN. Três campanhas de observação de raios foram conduzidas, uma em Tucson, AZ, EUA, e duas em São José dos Campos, SP, Brasil. As eficiências de detecção foram calculadas para as três campanhas, mostrando que a região de Tucson possui uma eficiência de detecção de raios de 92%, enquanto S. J. dos Campos mostrou uma eficiência de detecção de 75% em 2003/2004 e uma melhora para 91% com a troca de dois sensores em 2008. A multiplicidade foi o parâmetro medido mais precisamente pelas duas técnicas utilizadas, variando de 3.7 a 4.8 entre as campanhas. Para entender a variação na multiplicidade, CAPPIs foram utilizadas para extrair parâmetros das nuvens, como a área delimitada pelo contorno da refletividade 35 dBZ na altura da isoterma de -10º C. Essa área foi considerada como uma estimativa da área da região principal de cargas negativas dentro das nuvens de tempestade. Outros parâmetros extraídos do radar foram a altura máxima do eco de 35 dBZ e o echotop. Foi encontrada, pela primeira vez, uma relação entre o aumento da multiplicidade e da duração dos raios negativos com o aumento das áreas dos contornos em 35 dBZ. Um modelo conceitual foi proposto para explicar fisicamente o que ocorre com o canal que se propaga dentro da nuvem quando esta aumenta de tamanho. O aumento no pico de corrente só foi observado quando comparado com o aumento da altura do eco de 35 dBZ e com o echotop. Essa é a primeira evidência dessas correlações e uma teoria que possa explicá-las é discutida. Não foram encontradas evidências de correlação entre o intervalo entre descargas de retorno e a corrente contínua com parâmetros extraídos do radar.

xiii

STUDY OF THE DETERMINANT ASPECTS OF THE NEGATIVE CLOUD-TO-

GROUND LIGHTNING PARAMETERS

ABSTRACT

Cloud-to-ground lightning are important because of their destructive aspect. Determining how their characteristics vary from region to region in different seasons and weather regimes helps to better understand what parameters suffer more or less influences from conditions other than the physics of the discharge. To study the variability of the following cloud to ground lightning parameters: multiplicity, duration, interstroke interval, continuing and peak current, it were used data from high-speed cameras and Lightning Location Systems, such as BrasilDAT and NLDN. Three observation campaigns were conducted, one in Tucson, AZ, USA, and two in Sao Jose dos Campos, SP, Brazil. The detection efficiencies were estimated for the three campaigns, showing that Tucson region has a flash detection efficiency of 92%, while S. J. dos Campos presented a flash DE of 75% in 2003/2004, increasing this value to 91% due to the upgrade in the sensors in 2008. The flash multiplicity was the most precisely measured parameter by the two techniques, varying from 3.7 a 4.8. To understand the variation on the flash multiplicity, CAPPIs were used to extract parameters of the clouds, as the area enclosed by the contours of 35 dBZ level at the isotherm of -10 ° C. This area was con sidered as an estimate of the main negative charge center within the thunderstorm clouds. Other parameters taken from the radar were echo maximum height of 35 dBZ and ECHOTOP. We found, for the first time, correlations between multiplicity and duration with the contours of the areas of 35 dBZ. A conceptual model was proposed to explain this relationship physically. The peak current correlated well with the heights of 35 dBZ max. echo and with ECHOTOP. This is the first evidence of these correlations and a theory that can explain them is discussed. There was no evidence of correlation between the interstroke interval and the continuing current with parameters extracted from the radar.

xv

LISTA DE FIGURAS

Pág.

Figura 1.1 – Propagação das diferentes faixas de radiação emitidas pelo relâmpago até os observadores A, B e C (em função da faixa de freqüência (VLF, LF e VHF))................................................. 5

Figura 2.1 – Exemplo de nuvem cumulonimbus............................................ 10

Figura 2.2 – Ciclo evolutivo de uma nuvem de tempestade........................... 11

Figura 2.3 – Processo colisional indutivo....................................................... 13

Figura 2.4 – Processo Colisional Termoelétrico............................................. 15

Figura 2.5 – Estrutura elétrica de uma nuvem de tempestade. Modelo tripolar........................................................................................ 15

Figura 2.6 – As localizações dentro das nuvens dos pacotes de cargas negativas (pequenos contornos irregulares) observados em tempestades de verão na Flórida e no Novo México e em tempestades de inverno no Japão, usando medidas de campo elétrico........................................................................................ 16

Figura 2.7 – Estrutura elétrica de uma nuvem de tempestade. Modelo multipolar.................................................................................... 18

Figura 2.8 – Tipos de relâmpagos. Descargas para o ar (DA), relâmpagos intra-nuvem (IN), nuvem-solo positivos (NS+), nuvem-solo negativos (NS-) e solo-nuvem (SN)........................................... 19

Figura 2.9 – Exemplos de relâmpagos nuvem-solo negativos....................... 22

Figura 2.10 – Etapas de um relâmpago nuvem-solo negativo, desde a quebra de rigidez dielétrica até a segunda descarga de retorno........................................................................................ 24

Figura 2.11 – Exemplo de campo elétrico medido em São José dos Campos (Brasil) de um raio com três descargas de retorno e corrente contínua. No gráfico, estão indicados a quebra de rigidez preliminar, as descargas de retorno e os picos de corrente, o intervalo entre descargas e a corrente contínua........................ 25

Figura 2.12 – Exemplo de um condutor imerso em um campo elétrico. A terminação positiva é o local onde convergem os elétrons e a parte negativa é a região de divergência de elétrons................ 27

Figura 2.13 – a) Desenvolvimento de um raio negativo de acordo com a teoria do líder bidirecional. b) Desenvolvimento de um raio positivo. Conforme Saba ET AL. (2008), o desenvolvimento do líder positivo também apresenta ramificações (em vermelho)... 27

Figura 2.14 – Relâmpago iniciado por um avião decolando. A carcaça do avião está polarizada pelo campo elétrico da nuvem. Vê-se claramente os líderes positivo e negativo se propagando em 28

xvi

direções diferentes a partir das extremidades do avião.............

Figura 2.15 – Etapas de um líder bidirecional observado em Tucson (AZ) em 25 de julho 2007. Os quadros são provenientes de um vídeo utilizando câmera rápida. a) Descarga de retorno, b), c), d), e), f) e g) Desenvolvimento do líder positivo na nuvem, coletando mais cargas............................................................... 28

Figura 1.1 – Antenas ortogonais. Indicação da direção da descarga............ 33

Figura 3.2 – Algoritmo de localização ótima usado no método MDF............. 33

Figura 3.3 – a) Método de intersecção hiperbólica para sistemas de localização utilizando três sensores; b) Exemplo de localização ambígua resultante da intersecção hiperbólica a partir de três sensores................................................................ 35

Figura 3.4 – Método de intersecção circular utilizando quatro sensores....... 35

Figura 3.5 – Método de localização IMPACT aplicado a uma descarga cujo ponto de impacto localiza-se sobre a linha-base de dois sensores..................................................................................... 37

Figura 3.6 – Diagrama esquemático de uma descarga de retorno observada pelo sistema de detecção e de alguns dos parâmetros medidos................................................................... 41

Figura 3.7 – Algoritmo de agrupamento de descargas, mostrando que as descargas 1, 3, 4 e 5 serão agrupadas ao relâmpago em processamento, ao contrário das descargas 2, 6 e 7, que serão associadas a outros relâmpagos...................................... 43

Figura 3.8 – Distribuição Gaussiana 3D dos erros de localização................. 45

Figura 3.9 – Localização dos 47 sensores da BrasilDAt. Os sensores em forma de cruz são LPATS, aqueles marcados com esfera são IMPACTS e os losângulos ainda não tinham sido instalados na época da confecção desta figura.......................................... 47

Figura 3.10 – Distribuição dos sensores da rede NLDN em vermelho. Os círculos representam sensores do tipo IMPACT e os triângulos representam sensores mais antigos, LPATS............ 48

Figura 3.11 – a) Fotografia com câmera convencional do raio inteiro. b) Um quadro de 135 µs de uma etapa do raio; as setas mostram três líderes de recuo. c) Imagem integrada com todos os quadros da câmera rápida utilizada para filmar este raio. Nota-se uma grande quantidade de líderes de recuo......................... 51

Figura 3.12 – Relação entre duração mínima de raios e número de descargas de retorno subseqüentes. A equação no gráfico é o ajuste linear, e o R é o coeficiente de regressão linear. Os números em cima dos pontos são a quantidade de raios observados com multiplicidade indicada no eixo das abscissas.................................................................................... 51

Figura 3.13 – Corrente de pico (Ip) versus duração da corrente contínua (CC) para 248 descargas de retorno negativas e 9 descargas 52

xvii

de retorno positivas....................................................................

Figura 3.14 – Exemplos das formas de onda da corrente contínua dos tipos: a) Tipo I, b) Tipo II, c) Tipo III, d) Tipo IV, e) Tipo V e f) Tipo VI. As setas indicam as formas das características principais de cada tipo.............................................................................................. 53

Figura 3.15 – Exemplos de processos de attachment entre o líder contínuo e o líder conectante para 8 descargas de retorno. A resolução temporal dos vídeos é de 20 microssegundos........................... 54

Figura 3.16 – a) Redlake MotionScope PCI e b) Photron Fastcam 512 PCI... 55

Figura 3.17 – Imagens distintas de líderes escalonados: a) com o filtro e b) sem o filtro infravermelho........................................................... 55

Figura 3.18 – Exemplos de etapas de uma descarga de retorno observadas pelas duas câmeras de alta velocidade utilizadas neste trabalho, durante a campanha de Tucson, AZ........................... 57

Figura 3.19 – Diagrama de blocos de um radar simples.................................. 61

Figura 3.20 – Diagrama esquemático de um radar Doppler............................ 62

Figura 3.21 – PPIs a partir dos quais se pode estimar a distância e a altura de um eco em relação ao radar................................................. 68

Figura 3.22 – Exemplo de echotop para a região da Cidade Universitária, São Paulo (SP), com escala de altura em km............................ 69

Figura 4.1 – a) Localização da torre de Antenas IAE/AEL. Os pontos Azuis na figura representam alguns raios que ocorreram no dia 26/03/2008. A marcação em verde mostra a área cega da torre e os círculos são raios de 10 km a partir do centro. b) Foto da torre de Antenas IAE/AEL............................................. 73

Figura 4.2 – Distribuição dos pontos de observação durante a campanha em Tucson, AZ, no verão de 2007............................................. 74

Figura 4.3 – Imagem extraída do website do Grupo de Eletricidade Atmosférica (ELAT) do INPE. A imagem é de 26/03/2010, às 17h28min hora local. Os pontos coloridos mostram os raios e a diferença de cores está relacionada ao tempo, a partir da hora da atualização do site, em que o raio aconteceu............... 76

Figura 4.4 – Sensores da BrasilDAt participantes da detecção dos raios utilizados neste trabalho............................................................. 77

Figura 4.5 – Distribuição de correntes de pico somente para raios negativos para a campanha de São José dos Campos durante o verão de 2003/2004................................................... 78

Figura 4.6 – Distribuição de correntes de pico somente para raios negativos para a campanha de São José dos Campos durante o verão de 2008............................................................ 79

Figura 4.7 – Distribuição de correntes de pico somente para raios negativos para a campanha de Tucson durante o verão de 79

xviii

2007...........................................................................................

Figura 4.8 – Eficiência de detecção da rede BrasilDAt em 2003/2004 na região de São José dos Campos, SP, Brasil............................. 83

Figura 4.9 –

Eficiência de detecção da rede BrasilDAt em 2008 na região de São José dos Campos, SP, Brasil, após a substituição de 2 sensores..................................................................................

83

Figura 4.10 – Eficiência de detecção da rede NLDN no verão de 2007 na região de Tucson, AZ, EUA........................................................ 84

Figura 4.11 – Exemplo de imagem de radar gerada pelos programas em IDL®. As cruzes representam a localização das descargas de retorno observadas pela rede de detecção em LF..................... 91

Figura 4.12 – Exemplo do desenvolvimento de uma pequena célula de tempestade em Tucson, AZ. As cruzes representam a localização das descargas de retorno observadas pela rede de detecção em LF..................................................................... 91

Figura 4.13 – Programa utilizado para selecionar os raios de cada célula individualmente, desenvolvido em MapInfo®.............................. 92

Figura 5.1 – Porcentagem de raios versus o número de descargas por raio (ou multiplicidade) observados no Arizona e em São Paulo...... 97

Figura 5.2 – Duração dos raios versus porcentagem de raios no Arizona e em São Paulo............................................................................. 98

Figura 5.3 – Gráfico de dispersão mostrando a relação entre a duração dos raios e suas multiplicidades. Os círculos são dados do Arizona e os triângulos são dados de São Paulo...................... 100

Figura 5.4 – Exemplo de intervalo entre descargas para um raio bifurcado, para o dia 14/08/2007. Esse vídeo foi capturado em 8000 quadros por segundo, ou seja, 125 microssegundos de resolução temporal..................................................................... 101

Figura 5.5 – Distribuições de intervalos entre descargas no Arizona e em São Paulo................................................................................... 101

Figura 5.6 – Distribuição de durações de CC abaixo de 40 ms no Arizona e no Brasil. No gráfico também é mostrada a similaridade entre as distribuições...........................................................................103

Figura 5.7 – Distribuição de CC longas no Arizona e em São Paulo. Não há diferenças significativas entre as duas regiões de observação................................................................................. 103

Figura 5.8 – Distribuição de multiplicidades para a campanha SJC1, utilizando dados da rede BrasilDAt............................................ 106

Figura 5.9 – Distribuição de multiplicidades para a campanha SJC2, utilizando dados da rede BrasilDAt............................................ 107

Figura 5.10 – Distribuição de multiplicidades para a campanha TUS, 107

xix

utilizando dados da rede norte-americana NLDN......................

Figura 5.11 – Distribuição de durações dos raios para a campanha SJC1, utilizando dados da rede BrasilDAt............................................ 113

Figura 5.12 – Distribuição de durações dos raios para a campanha SJC2, utilizando dados da rede BrasilDAt............................................ 113

Figura 5.13 – Distribuição de durações dos raios para a campanha TUS, utilizando dados da rede norte-americana NLDN...................... 114

Figura 5.14 – Gráfico de dispersão mostrando a relação entre a duração dos raios e suas multiplicidades. Desta vez, foram utilizados dados das redes de detecção em LF.........................................

115

Figura 5.15 – Distribuição de intervalos entre descargas utilizando dados da rede de detecção de descargas, para a campanha SJC1......... 116

Figura 5.16 – Distribuição de intervalos entre descargas utilizando dados da rede de detecção de descargas, para a campanha SJC2......... 117

Figura 5.17 – Distribuição de intervalos entre descargas utilizando dados da rede de detecção de descargas, para a campanha TUS.......... 117

Figura 5.18 – Relação entre a área em 35 dBZ e a contagem de raios. A linha vermelha é um ajuste linear aplicado aos dados, com coeficiente de correlação R = 0,71............................................. 121

Figura 5.19 – Distribuição do número de raios ocorridos em função das áreas dos contornos de 35 dBZ................................................. 122

Figura 5.20 – Distribuição das multiplicidades dos raios pela área em 35 dBZ. Para esta análise foram utilizados dados das redes de detecção. A linha preta é um ajuste polinomial aos valores mínimos de área para cada multiplicidade................................. 122

Figura 5.21 – Distribuição das multiplicidades dos raios pela área em 35 dBZ. Aqui foram utilizados dados das câmeras de alta velocidade. A linha preta é o mesmo ajuste da figura anterior multiplicado por fc....................................................................... 123

Figura 5.22 – Multiplicidade média em função das faixas de área em 35 dBZ. A média em verde mostra uma clara tendência de aumento da multiplicidade com a área.......................................124

Figura 5.23 – Atividade elétrica em função da multiplicidade, utilizando dados das redes de detecção. Neste gráfico está considerada somente a faixa de 0 – 0,1 raios por km2 e por 5 min. A linha em preto é apenas uma linha de tendência, não um ajuste linear...........................................................................................125

Figura 5.24 – Atividade elétrica em função da multiplicidade, utilizando dados das redes de detecção. Neste gráfico está considerada somente a faixa de 0,1 – 0,5 raios por km2 e por 5 min. A linha em preto é apenas uma linha de tendência, não um ajuste linear...........................................................................................125

Figura 5.25 – Duração do raio em função da área em 35 dBZ, utilizando

xx

dados da rede de detecção........................................................ 126

Figura 5.26 – Duração do raio em função da área em 35 dBZ, utilizando dados das câmeras de alta velocidade...................................... 126

Figura 5.27 – Distribuição dos intervalos entre descargas contra a área dos contornos em 35 dBZ. Os vídeos das câmeras de alta velocidade foram utilizados para obter esses dados. O conjunto total de dados das três campanhas foi combinado..... 127

Figura 5.28 – Distribuição de corrente contínua pela área em 35 dBZ............ 129

Figura 5.29 – Média da corrente de pico para faixas de área em 35 dBZ. De maneira geral, a oscilação dos valores está em torno de 2 kA............................................................................................... 130

Figura 5.30 – Correlação entre multiplicidade dos raios e echotop................. 131

Figura 5.31 – Correlação entre multiplicidade e altura do último eco de 35 dBZ............................................................................................ 131

Figura 5.32 – Correlação entre corrente de pico e echotop............................ 132

Figura 5.33 – Correlação entre corrente de pico e altura do último eco de 35 dBZ............................................................................................ 132

Figura 6.1 – Seqüência de quadros de um vídeo de raio filmado com câmera de alta velocidade no dia 13/02/2008. As imagens representam as descargas números 7, 11, 14 e 16. As linhas vermelhas indicam o desenvolvimento do canal........................ 134

Figura 6.2 – Curva teórica relacionando a área da região de cargas negativas e as durações dos raios............................................. 136

Figura 6.3 – Duração dos raios filmados versus área do contorno de 35 dBZ. As linhas coloridas são as relações teóricas para 100% do raio em roxo, 85% em vermelho e 50% em preto................. 137

Figura 6.4 – Duração dos raios obtidos pela rede de detecção versus área do contorno de 35 dBZ. A linha representa a relação teórica para 100% do raio...................................................................... 137

Figura 6.5 – Duração média dos raios pela área da região de 35 dBZ. O gráfico foi cortado em 300 km2 para salientar a relação entre os dois parâmetros..................................................................... 138

Figura 6.6 – Corrente de pico das primeiras descargas de retorno em função do potencial da nuvem................................................... 143

xxi

LISTA DE TABELAS

Pág.

Tabela 2.1 – Características típicas de relâmpagos negativos.................. 25

Tabela 3.2 – Principais diferenças entre os sensores LPATS e IMPACT.. 38

Tabela 3.2 – Algumas características de raios negativos medidas nos “estudos precisos de contagem de descargas”..................... 50

Tabela 3.3 – Descrição das características principais dos tipos de radares utilizados neste trabalho........................................... 70

Tabela 4.1 – Cálculo das eficiências de detecção para as campanhas de observação de raios utilizadas neste trabalho....................... 81

Tabela 4.2 – Radiossondagens para os dias de tempestade em São José dos Campos estudados neste trabalho. Os valores mais próximos de -10º C foram utilizados como referência... 87

Tabela 4.3 – Radiossondagens para os dias de tempestade em Tucson estudados neste trabalho. Os valores mais próximos de -10º C foram utilizados como referência................................. 88

Tabela 5.1 – Sumário de algumas características dos raios para as três campanhas............................................................................ 96

Tabela 5.2 – Comparação entre multiplicidades medidas pelas câmeras de alta velocidade e pela rede de detecção em LF, antes e depois de aplicadas as devidas correções............................ 110

Tabela 5.3 – Resumo das principais estatísticas das características dos raios negativos estudadas neste trabalho. 118

Tabela 6.1 – Parâmetros dos raios obtidos para as células individuais durante as campanhas SJC1 e SJC2.................................... 141

xxiii

LISTA DE SIGLAS E ABREVIATURAS

ELF Extreme Low Frequency

VLF Very Low Frequency

LF Low Frequency

VHF Very High Frequency

WWLLN World Wide Lightning Location Network

SPG Serviço de Pós-Graduação

STARNET Sferics Timming and Ranging NETwork

GLD360 Global Lightning Dataset

NLDN National Lightning Detection Network

BrasilDAt Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas

ALDIS Austrian Lightning Detection and Information System

JLDN Japan Lightning Detection Network

Cu Nuvem cumulus

Cb Nuvem cumulonimbus

IN Relâmpago Intra-Nuvem

DA Descarga para o Ar

NS Relâmpago Nuvem-Solo

SN Relâmpago Solo-Nuvem

NS- Relâmpago Nuvem-Solo Negativo

NS+ Relâmpago Nuvem-Solo Positivo

A Ampères

kA Quiloampères

MV Megavolts

C Coulombs

s Segundos

ms Milissegundos

µs Microssegundos

K Kelvin

Descarga K Processo rápido de carga do canal previamente ionizado

Processo J Processo lento de rearranjo de cargas dentro da nuvem

Ip Corrente de pico de uma descarga de retorno

xxiv

V/m Volts por metro

CRDF Cathoderay Direction Finder

MDF Magnetic Direction Finder

LLP Lightning Location and Protection Inc.

TOA Time of Arrival

LPATS Lightning Position and Tracking System

GAI Global Atmospherics, Inc

IMPACT IMProved Accuracy from Combined Technology

GPS Global Positioning System

Relação E/B Razão entre os picos do campo elétrico e campo magnético

CEMIG Companhia Energética de Minas Gerais

SIMEPAR Sistema Meteorológico do Paraná

EPRI Electric Power Research Institute

CC Corrente contínua

Radar Radio Detection and Ranging

CW Continuous Waves

PW Pulsed Waves

PRF Pulse Repetition Frequency

STALO Stable Local Oscilator

COHO Coherent Oscilator

IF amp Intermadiate Frequency amplifier

dB Decibéis

dBZ Decibéis do parâmetro z

dBm Potência referenciada a 1 mW

Z/R ou Z-R Relação de Marshall – Palmer

PPI Plan Position Indicator

CAPPI Constant Altitude Plan Position Indicator

RHI Range Height Indicator

echotop Altura do ultimo eco de 18 dBZ

NEXRAD NEXt-generation RADar

DAEE Departamento de Águas e Energia Elétrica

NCDC National Climatic Data Center

IDL Interactive Data Language

xxv

WSR88D Weather Surveillance Radar 88 Doppler

CTA Centro Técnico Aeroespacial

INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

ELAT Grupo de Eletricidade Atmosférica

ED Eficiência de detecção de descargas atmosféricas

SBMT Sounding Brazil “Campo de Marte”

SBGL Sounding Brazil “Galeão”

STUS Sounding over Tucson

SJC1 Campanha de observação de raios realizada em 2003/2004

em São José dos Campos, SP, Brasil.

SJC2 Campanha de observação de raios realizada em 2008 em

São José dos Campos, SP, Brasil.

TUS Campanha de observação de raios realizada em 2007 em

Tucson, AZ, EUA.

SCM Sistema Convectivo de Mesoescala

xxvii

SUMÁRIO Pág.

1 INTRODUÇÃO ........................................................................................... 1

1.1. Objetivos .................................................................................................... 7

2 ELETRICIDADE ATMOSFÉRICA ............................................................. 9

2.1. Formação dos relâmpagos nuvem-solo negativos................................... 18

2.2. Etapas de formação do relâmpago nuvem-solo negativo ........................ 20

2.3. Líder bidirecional ...................................................................................... 26

3 INSTRUMENTAÇÃO ............................................................................... 31

3.1. Detecção de relâmpagos em LF .............................................................. 31

3.2. Observações com Câmeras de Alta Velocidade ...................................... 49

3.3. Radar Meteorológico ................................................................................ 57

4 METODOLOGIA E PREPARAÇÃO DOS DADOS ................................. 71

4.1. Câmeras de Alta Velocidade ................................................................... 72

4.2. Rede de Detecção de Relâmpagos em LF .............................................. 75

4.3. Dados dos Radares Meteorológicos ........................................................ 85

5 RESULTADOS E ANÁLISES .................................................................. 95

5.1. Análise I – Câmeras de Alta Velocidade .................................................. 95

5.2. Análise II – Redes de Detecção em LF .................................................. 104

5.3. Resumo ................................................................................................. 118

5.4. Análise III – Câmeras, Redes de Detecção em LF e Radar .................. 119

6 DISCUSSÕES ....................................................................................... 133

7 CONCLUSÕES ...................................................................................... 145

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS .............................................................. 149

xxviii

1

1 INTRODUÇÃO

Desde a antigüidade, o Homem se identifica de alguma forma com os

relâmpagos. Schonland (1964) mostrou que a simbologia do relâmpago foi

utilizada comumente através dos tempos em estátuas de Buddha, do deus

Seth (Egito antigo), Indra (Índia), etc. O brilho do relâmpago e o som do trovão

provocavam medo e admiração nas pessoas, sendo assim que as lendas de

Zeus (deus grego que demonstrava sua ira através de relâmpagos), Thor (deus

nórdico do trovão) e Júpiter (deus chefe dos romanos), por exemplo, foram

criadas. Até mesmo um dia da semana tem relação com o deus Thor e os

relâmpagos: quinta-feira em inglês é Thursday, que vem do dinamarquês

Torsday (dia de Thor), que em alemão é Donnerstag (dia do trovão) e assim

por diante. Algumas tribos indígenas norte-americanas acreditavam que o som

do trovão era produzido pelo bater de asas de um pássaro mitológico chamado

thunderbird (algo como “pássaro-trovão”).

Schonland (1964) descreveu que, durante a Idade Média, igrejas eram

suscetíveis a relâmpagos, sendo muitas vezes incendiadas ou destruídas

completamente. As torres eram altas e continham sinos e cruzes de metal que

funcionavam com o mesmo princípio do pára-raios. O campanário da basílica

de São Marcos, por exemplo, foi destruído por um relâmpago em 1388,

incendiado em 1417 e 1489, sofrendo danos também em 1548, 1565, 1653 e

1745. Nessa época, a ignorância sobre fenômenos físicos comuns hoje em dia,

como conceitos de eletricidade, cargas elétricas, etc, levou à criação de um

“dispositivo” que era utilizado para dissipar relâmpagos: um sino com as

inscrições Fulgura Frango (Eu quebro relâmpagos). Tocar sinos, para dissipar

relâmpagos ou impedir que eles chegassem, causou a morte de 103 tocadores

de sino durante a sua prática.

Entretanto, foi em meados do século XVIII, que os relâmpagos deixaram de ser

apenas um objeto de temor e admiração e começaram a ser estudados.

2

Benjamin Franklin foi uma das primeiras pessoas que constatou que os

relâmpagos são fenômenos elétricos. Com a sua famosa experiência da pipa,

em 1752, ele verificou que as nuvens são carregadas eletricamente. Meses

antes de Franklin realizar a sua experiência, o francês Thomas-François

D’Alibard realizou a experiência que Franklin propôs em 1750 e chegou aos

mesmos resultados. Essa experiência foi realizada em outras oportunidades,

algumas vezes havendo fatalidades. Foi dela que se originou o pára-raios,

primeira aplicação prática para o estudo de relâmpagos.

Os estudos sobre relâmpagos não evoluíram muito até o final do século XVIII,

quando foram inventadas as máquinas fotográficas. Em Hoffert (1888), o autor

descreveu suas experiências com câmera fotográfica, sendo esse um dos

primeiros trabalhos que utilizaram essa nova técnica. Esses trabalhos pioneiros

estudavam a morfologia dos relâmpagos, multiplicidade, entre outras

características que não podiam ser verificadas a olho nu. Mas foi depois da

invenção das câmeras de lente dupla, em 1900, que as pesquisas nessa área

puderam avançar significativamente (UMAN, 1987). Schonland e Allibone

(1931), por exemplo, foi o primeiro trabalho a observar os raios bifurcados

utilizando medições de câmera e campo elétrico.

Em 1920, C. R. T. Wilson desenvolveu um equipamento para medir o campo

elétrico e realizou algumas das primeiras medições da corrente dos

relâmpagos (WILSON, 1921). Outros métodos para o estudo e a detecção de

relâmpagos foram desenvolvidos a partir daí (KRIDER et al., 1980, COLIN,

1970, LEWIS et al., 1960, RHODES et al., 1994).

A observação da emissão eletromagnética dos raios permitiu o

desenvolvimento de diversas técnicas de observação de relâmpagos com

diferentes objetivos:

a) Redes globais: A propagação em freqüências mais baixas, como o

ELF e VLF (de alguns hertz até 30 kHz), dá-se por meio de múltiplas

3

reflexões da radiação emitida pelo raio através da cavidade

ressonante formada entre a terra e a ionosfera. Algumas redes

mundiais, como a World Wide Lightning Location Network (WWLLN)

(DOWDEN et al., 2002), Sferics Timming and Ranging NETwork

(STARNET) (MORALES et al., 2002a, b, ANAGNOSTOU et al., 2002)

e Global Lightning Dataset (GLD360) (GROGAN; DEMETRIADES,

2009) utilizam sensores VLF espalhados pelo mundo (inclusive pelo

Brasil) e detectam raios de lugares remotos que não possuem

cobertura de nenhuma outra rede. As desvantagens destes sistemas

são uma precisão de localização e eficiência de detecção mais

limitadas do que os sistemas em LF (LAGOUVARDOS et al., 2009,

DEMETRIADES et al., 2010, NACCARATO et al, 2010).

b) Redes locais: As tecnologias empregadas no desenvolvimento de

redes locais se baseiam na captação, por um sensor ou um conjunto

de sensores, das componentes elétrica e/ou magnética da radiação

eletromagnética emitida pelos relâmpagos nuvem-solo, na faixa do LF

(30 – 300 kHz) e o uso das técnicas de tempo de chegada ou direção

magnética. Existem diversas redes de detecção de relâmpagos

operando nessa faixa de freqüência, como a norte-americana National

Lightning Detection Network (NLDN) (CUMMINS e MURPHY, 2009), a

brasileira BrasilDAt (NACCARATO; PINTO Jr., 2009), a austríaca

Austrian Lightning Detection and Information System (ALDIS)

(SCHULZ et al., 2005), a japonesa Japan Lightning Detection Network

(JLDN) (SUGITA et al., 2006), entre outras. Algumas das vantagens

dessas redes são a alta eficiência de detecção de descargas de

retorno e a localização do relâmpago com bastante precisão sendo

possível conhecer a sua intensidade e polaridade. A curta distância

que deve existir entre cada sensor para maior precisão é a principal

desvantagem de se observar na faixa do LF.

4

c) Observações em três dimensões: A emissão VHF, por outro lado,

atenua-se muito rapidamente no solo e não se reflete na ionosfera,

tornando necessária a observação da radiação diretamente pela

antena. Desde as etapas iniciais de seu desenvolvimento, o

relâmpago emite trens de pulsos nessa faixa do espectro

eletromagnético que são captados pelas antenas. Sensores que

operam nessa faixa são utilizados atualmente na observação em três

dimensões do canal do relâmpago, por meio de interferometria e

tempo de chegada. Um esquema da propagação da radiação do

relâmpago nas diferentes faixas de freqüência é mostrado na Figura

1.1. O primeiro sistema em tempo real a aplicar técnicas de

mapeamento de raios em VHF foi desenvolvido pela NASA, no

Kennedy Space Center (KSC). Este sistema, conhecido como LDAR

(Lightning Detection and Ranging), era capaz de prover localizações

em três dimensões de mais de milhares de fontes associadas aos

raios (MAIER et al., 1995; BOCCIPPIO, et al., 2001). Em 1998,

pesquisadores do New Mexico Institute of Mining and Technology

(NMT) desenvolveram outro sistema VHF com triangulação através do

método de tempo de chegada (TOA), chamado de Lightning Mapping

Array (LMA). Este sistema e sua performance são detalhados em

Thomas et al. (2004).

Além da emissão em radiofreqüência, outras faixas do espectro de radiação

emitida pelos relâmpagos são utilizadas para estudá-los, como a emissão em

raios-X (SALEH, 2009) e raios gamma (CARLSON et al., 2009). A própria

emissão na faixa de freqüências do espectro visível é utilizada através de

câmeras de vídeo para estudar as características visíveis dos relâmpagos

(BALLAROTTI, 2006; SABA et al. 2006a e b; BIAGI et al., 2007; 2009) e

realizar estudos de espectrometria (WARNER; ORVILLE, 2009).

5

Figura 1.1 – Propagação das diferentes faixas de radiação emitidas pelo relâmpago até os observadores A, B e C (em função da faixa de freqüência (VLF, LF e VHF)).

Fonte: Adaptado de Cummins e Murphy (2000).

Os raios são fenômenos comumente relacionados à ocorrência de nuvens de

tempestade. Conhecer o meio em que os raios são gerados, a partir do

emprego de ferramentas específicas para tal fim, possibilita compreender

melhor a física dos relâmpagos. Neste contexto, diversos trabalhos na literatura

buscaram correlacionar dados de raios com informações de satélites

(BOCCIPPIO et al., 2001; DOTZEK et al., 2005), radares (TORACINTA et al.,

1996; FENG et al., 2009; MAZUR et al., 1985; LHERMITTE, 1982) e modelos

meteorológicos (ZEPKA, 2005; YAIR et al., 2010). Estudos que integram

informações sobre radares meteorológicos e raios na região do Vale do

Paraíba, Brasil, são poucos (BOMFIN JÚNIOR, 2003), devido principalmente

ao difícil acesso aos seus dados. Além disso, são necessários estudos

comparando parâmetros importantes dos raios com dados de radar, como, por

exemplo, quantidade de descargas de retorno por raio (multiplicidade), corrente

contínua, corrente de pico, entre outros.

6

Os parâmetros dos raios analisados neste trabalho são importantes tanto para

o conhecimento teórico de fenômenos ainda não completamente

compreendidos das descargas elétricas atmosféricas, como também de

aplicação prática no dimensionamento de sistemas de proteção. Darveniza

(2000) descreveu algumas das aplicações práticas de alguns parâmetros de

raios estudados aqui. A corrente elétrica proveniente das descargas de retorno

é, talvez, o parâmetro de maior preocupação no dimensionamento de sistemas

de proteção, como, por exemplo, pára-raios e dispositivos de proteção contra

sobretensão nas redes de energia. Saber a distribuição do pico de corrente das

descargas de retorno determina mais precisamente o valor médio de corrente a

ser utilizado no dimensionamento dos sistemas de proteção; contudo ainda não

há um consenso se os valores médios encontrados nos poucos estudos feitos

precisamente no mundo são representativos de apenas uma região ou podem

ser generalizados para o mundo todo. Atualmente, os sistemas de proteção

utilizam o mesmo conjunto de dados para o mundo todo. A corrente contínua

de uma descarga de retorno pode ser responsável pela transferência de

centenas de Coulombs para o solo (FERRAZ, 2009), podendo ocasionar mais

prejuízos em uma linha de transmissão do que uma descarga de retorno sem

corrente contínua. A multiplicidade e o intervalo entre descargas também são

importantes na área de proteção de linhas de transmissão. Múltiplas descargas

de retorno em curtos intervalos de tempo são como trens de pulsos de tensão

aplicados sobre as linhas de transmissão, cujos sistemas de proteção podem

ser “enganados” pelas descargas subseqüentes e sofrerem avarias sérias.

Não é apenas o setor elétrico que é afetado pelos relâmpagos. Esses

fenômenos atmosféricos oferecem também riscos à própria vida humana.

Estudos recentes mostraram que mortes por raios ainda são

consideravelmente altas, principalmente em países em desenvolvimento, como

o Brasil (COOPER et al., 2009; PINTO et aL., 2009), chegando a mais de 100

mortes por ano.

7

1.1. Objetivos

Após pouco mais de cem anos de estudos sobre relâmpagos, apesar de muito

se saber sobre sua formação, propriedades físicas, etc., ainda existem muitas

questões em aberto. Neste trabalho, algumas das possíveis relações entre as

características dos raios e parâmetros derivados de radares meteorológicos

serão apresentadas com os objetivos de:

a) Identificar diferenças reais entre parâmetros observacionais dos raios,

multiplicidade, intervalo entre descargas, duração do raio, corrente

contínua e corrente de pico, obtidos a partir de três campanhas de

observação realizadas em dois sítios com condições geográficas e

meteorológicas distintas, sendo um deles duas vezes escolhido em

anos diferentes. As características dos raios foram obtidas a partir de

duas técnicas diferentes, câmeras de alta velocidade e redes de

detecção em LF. A mesma instrumentação foi utilizada durante as três

campanhas.

b) Investigar uma possível dependência entre as características

observacionais, previamente descritas, dos relâmpagos nuvem-solo e

determinadas características das tempestades estimadas a partir de

varreduras volumétricas originadas pelos radares meteorológicos

(CAPPI e ECHOTOP).

c) Sugerir argumentos físicos que expliquem o comportamento das

características dos raios em relação aos parâmetros extraídos dos

CAPPIs, através da criação de modelos conceituais que simulem as

condições de propagação dos raios no interior das nuvens.

No Capítulo 2, serão apresentadas noções básicas sobre a física, a formação e

os processos de eletrização de nuvens, conceitos sobre a formação e as

características dos raios negativos. O Capítulo 3 descreverá as redes de

detecção em LF, as câmeras de alta velocidade e os radares meteorológicos.

8

No Capítulo 4, a metodologia aplicada aos dados será detalhada, desde as

estimativas da eficiência de detecção das redes em LF até os processos finais

de análise discutidos no Capítulo 5. Esse capítulo mostrará os principais

resultados da tese, com a apresentação de três análises distintas envolvendo

somente dados de câmeras de alta velocidade, somente redes de detecção em

LF e, finalmente, a comparação dos dados de ambas as técnicas com os

parâmetros obtidos dos CAPPIs. As análises físicas dos resultados serão

discutidas no Capítulo 6, com a apresentação de um modelo conceitual simples

que descreve parte dos resultados encontrados. Por fim, as conclusões e

perspectivas futuras serão apresentadas no Capítulo 7.

9

2 ELETRICIDADE ATMOSFÉRICA

Os relâmpagos podem ser gerados por alguns fenômenos naturais

(tempestades de areia, tempestades de neve, erupções vulcânicas, etc.),

porém, eles ocorrem, em sua maioria, em nuvens de tempestade (UMAN,

1987). Nuvens que se formam quando o ar se torna altamente instável e

acelerado verticalmente para cima em uma região localizada da atmosfera são

chamadas de nuvens convectivas ou cumuliformes (HOUZE JR., 1993).

Incluídas neste grupo estão as nuvens cumulus (Cu) e cumulonimbus (Cb),

cujas principais características são movimentos verticais fortes e precipitações

mais intensas.

Para o estudo das condições de equilíbrio da atmosfera é adotado o método da

parcela, que analisa o comportamento de uma parcela de ar em relação à

atmosfera que a circunda (BJERKNES, 1938). Considere-se que uma parcela

de ar em dada camada da atmosfera sofra um impulso infinitesimal qualquer

que a obrigue a um pequeno deslocamento vertical. Uma vez cessada a causa

que obrigou a parcela a se deslocar, sua densidade poderá ser maior, igual ou

menor que a da atmosfera adjacente (no novo nível de pressão atingido) daí

resultando sua tendência a descer, a estacionar ou a subir, respectivamente.

Dependendo de sua densidade final em relação à do ar adjacente a parcela

poderá:

a) reverter o sentido do movimento e retornar ao nível de pressão

original;

b) continuar o movimento vertical, afastando-se da superfície isobárica

de onde se originou;

c) permanecer na nova superfície isobárica atingida.

Sendo a parcela representativa da camada atmosférica de onde se originou,

essa camada é dita em equilíbrio estável, instável ou indiferente, conforme

aconteça a situação a, b ou c, respectivamente.

10

Portanto, o processo de formação das nuvens de tempestade depende

basicamente de três fatores: a umidade do ar, o grau de instabilidade vertical

da atmosfera, que está relacionado à variação de temperatura com a altura, e a

existência de mecanismos dinâmicos, que atuam de modo a empurrar o ar para

cima, fornecendo energia para que ele possa superar a região estável (JOHNS;

DOSWELL, 1992; EMANUEL, 1994; JOHNSON; MAPES, 2001;

NASCIMENTO, 2005).

Uma nuvem cumulonimbus pode atingir em média 15 km de altitude (altura da

tropopausa), iniciando em torno de 1 – 3 km da superfície e apresentando

tipicamente um diâmetro de 10 a 20 km (Figura 2.1). Distingue -se dos outros

tipos de nuvens por seu tamanho e grande extensão vertical, pela presença de

gotículas de água superresfriadas, pela formação de gelo em elevadas

altitudes (acima de 5-6 km) e por apresentarem fortes correntes verticais de ar

(MACGORMAN; RUST, 1998; RAKOV; UMAN, 2003). Suas extensões vertical

e horizontal variam em função da região do planeta e das estações do ano,

sendo reguladas, em dimensão, características físicas, elétricas e morfológicas

pela latitude, topografia da superfície, perfil de temperatura atmosférica e

circulação dos ventos (PINTO Jr.; PINTO, 2000; RAKOV; UMAN, 1987;

SAUNDERS, 1995).

Figura 2.1 – Exemplo de nuvem cumulonimbus.

Fonte: Carn (2009).

11

Uma nuvem de tempestade, também chamada de célula de tempestade, dura

em média de uma a duas horas, possui diâmetro de 10 a 20 km, alcança

altitudes de 6 a 20 km e move-se com velocidade média de 50 km/h. Durante

sua vida (Figura 2.2), ela passa por três diferentes estágios – desenvolvimento,

maduro e dissipativo – cada um durando cerca de vinte a quarenta minutos.

Figura 2.2 – Ciclo evolutivo de uma nuvem de tempestade.

Fonte: Adaptada de Houze Jr. (1993).

12

Durante a etapa de desenvolvimento, o movimento do ar dentro da nuvem é

predominantemente ascendente, arrastando gotículas de água e partículas de

gelo para cima. No estágio maduro, a nuvem de tempestade apresenta em sua

parte inferior tanto movimentos ascendentes quanto descendentes. Os

movimentos descendentes ocorrem devido a não sustentação das gotas de

água e partículas de gelo que aumentaram seu tamanho. A forma do topo

costuma apresentar um alargamento em relação ao diâmetro da nuvem, por

causa do espalhamento horizontal das partículas de gelo devido aos ventos,

produzindo uma forma parecida à de uma bigorna. É nesse estágio que

costumam ocorrer chuvas intensas e relâmpagos. Os relâmpagos da nuvem

para o solo são, em geral, precedidos por relâmpagos dentro da nuvem e

podem ocorrer tanto antes como depois do início da chuva (PINTO Jr.; PINTO,

2008). No estágio dissipativo, o movimento de ar é quase exclusivamente

descendente, provocando um esfriamento da nuvem em relação a sua

vizinhança. A altura do topo tende a diminuir e a chuva passa de moderada a

fraca até que toda a nuvem seja completamente dissipada.

Uma tempestade isolada pode ser formada por uma única célula, sendo

chamada de tempestade unicelular. Quando várias células em estágios de

formação diferentes se fundem, esta será chamada de tempestade multicelular.

Há casos em que uma única célula atinge dimensões comparáveis às de uma

tempestade multicelular, ou seja, centenas de quilômetros de diâmetro e

alturas de até 20 km. Nesses casos a tempestade é chamada de supercelular

(IRIBARNE E CHO, 1980).

Não estão totalmente esclarecidos os processos físicos responsáveis pela

geração e separação de cargas elétricas no interior da nuvem. Em parte, isto

se deve ao fato de a estrutura elétrica de uma nuvem de tempestade ser

bastante complexa, resultado de processos microfísicos e macrofísicos que

ocorrem simultaneamente em seu interior. Os processos microfísicos

compreendem os processos de geração de cargas dentro da nuvem, a partir da

13

colisão de partículas de gelo de diferentes tamanhos (SAUNDERS, 1995). Os

detalhes da transferência de cargas durantes as colisões, contudo, não são

bem conhecidos. Se durante a colisão o campo elétrico atmosférico (ou campo

elétrico de tempo bom) tem um papel preponderante na separação de cargas,

por meio da polarização de partículas grandes de gelo (granizo), o processo é

chamado indutivo. Se a temperatura no local da colisão é fundamental na

separação de cargas, o processo é chamado termoelétrico.

O processo colisional indutivo assume que o campo elétrico atmosférico

externo polariza os granizos presentes. Conforme mostra a Figura 2.3, o

granizo pode colidir com cristais de gelo durante seu movimento de descida,

transferindo cargas positivas para o cristal de gelo, tornando-se polarizado

negativamente. Segundo Ogawa (1995), a presença de gelo é um importante

requisito para qualquer processo de eletrificação das nuvens de tempestade.

Figura 2.3 – Processo colisional indutivo.

Fonte: Adaptada de Saunders (1995).

No processo colisional termoelétrico, a polaridade da carga transferida durante

uma colisão entre diferentes partículas de gelo depende da temperatura no

local da colisão, denominada temperatura de inversão de carga e estimada ser

em torno de -15º C a aproximadamente 6 km de altitude. Alguns estudos

experimentais mostraram que essa temperatura de inversão pode estar entre -

10º C (TAKAHASHI, 1973) e -20º C (JAYARANTE et al., 1985). Essa

14

temperatura de inversão depende do tamanho e da velocidade de impacto

entre as partículas envolvidas na colisão e coincide com a temperatura do

centro de cargas negativas (RAKOV; UMAN, 2003). Abaixo desta isoterma, o

granizo colide com cristais de gelo durante seu movimento de descida,

transferindo cargas negativas para o cristal, tornando-se carregado

positivamente. Acima dessa região, há uma inversão de polaridade nas

partículas de gelo, ou seja, a colisão entre elas torna o cristal de gelo

polarizado positivamente e o granizo, negativamente (Figura 2.4).

Em termos macrofísicos, o principal processo é o gravitacional, responsável

pela separação das partículas polarizadas dentro da nuvem (VONNEGUT et

al., 1962; VONNEGUT, 1991). Atuando sobre diferentes partículas de gelo com

tamanhos que variam de uma fração de milímetro a até alguns poucos

centímetros, a ação da gravidade tende a fazer com que partículas maiores

permaneçam na parte inferior, enquanto as partículas menores permaneçam

na parte superior da nuvem de tempestade. Existem outros processos

sugeridos para a eletrização das nuvens (VONNEGUT et al., 1962,

SAUNDERS, 1995; BAKER; DASH, 1989; CARANTI et al., 1991; CARANTI;

ILLINGWORTH, 1983), mas nenhum deles explica a eletrização por si só.

Conclui-se então que, em altas altitudes e baixas temperaturas, o granizo

carrega-se negativamente enquanto que os cristais de gelo adquirem carga

positiva, sendo transportados para as regiões mais altas das nuvens. Nos

níveis mais baixos e mais quentes, o granizo carrega-se positivamente e cai

por ação gravitacional até a base da nuvem para formar um centro de carga

positiva nessa região. Já os cristais de gelo carregados negativamente tendem

a ser arrastados para cima e, juntamente com o granizo carregado

negativamente proveniente das regiões mais elevadas, formam um centro de

carga negativa entre os dois centros positivos.

15

Figura 2.4 – Processo Colisional Termoelétrico.

Fonte: Adaptada de Williams (1988).

A distribuição de cargas dentro de uma nuvem de tempestade depende dos

processos descritos acima. De forma simplificada, a Figura 2.5 apresenta a

estrutura elétrica tripolar das nuvens cumulonimbus.

Figura 2.5 – Estrutura elétrica de uma nuvem de tempestade. Modelo tripolar.

Fonte: Adaptada de Iribarne e Cho (1980).

16

Basicamente são considerados três centros de carga, um positivo

relativamente espalhado na parte superior da nuvem e estendendo-se até o

topo, um negativo concentrado na forma de uma camada horizontal na região

cuja temperatura está em torno de -10º C e um terceiro centro menor positivo

próximo à base da nuvem (WILLIAMS, 1989). Além desses centros, há finas

camadas de cargas, formadas a partir da captura pela nuvem de íons da

atmosfera, nas bordas superior e inferior da nuvem, denominadas camadas de

blindagem.

Combinações de medidas remotas e in situ têm indicado que em diferentes

ambientes as cargas negativas são tipicamente encontradas no mesmo

intervalo relativo de temperaturas de -10 a -25º C dentro da nuvem (Figura 2.6),

quando lá coexistem água superresfriada e gelo (RAKOV; UMAN, 2003).

Figura 2.6 – As localizações dentro das nuvens dos pacotes de cargas negativas (pequenos contornos irregulares) observados em tempestades de verão na Flórida e no Novo México e em tempestades de inverno no Japão, usando medidas de campo elétrico.

Fonte: Adaptada de Rakov; Uman (2003).

17

Stolzenburg et al. (1998a, b, c), a partir de sondagens feitas in situ, mostraram

que a temperatura média do centro de cargas negativas pode depender do tipo

de tempestade: -16º C na região convectiva ascendente de sistemas

convectivos de mesoescala, -22º C em correntes ascendentes de tempestades

supercelulares e -7º C em correntes ascendentes de tempestades orográficas

no Novo México. Essas três temperaturas médias pertencem aproximadamente

ao intervalo especificado e as diferenças aparentemente estão relacionadas à

velocidade das correntes de ar ascendente (quanto maior a velocidade da

corrente ascendente, maior a altitude e menor a temperatura do principal centro

de cargas negativas).

Stolzenburg et al. (1998a; b; c), através de medidas de sondagens com balão,

mostraram que, na realidade, a estrutura de cargas dentro das nuvens

cumulonimbus é bem mais complexa, em geral, apresentando múltiplas

camadas de cargas negativas ou positivas dispostas horizontalmente e

alternadas em função da altitude. Nessa estrutura multipolar (Figura 2.7), há

uma região de correntes ascendentes apresentando quatro centros de cargas,

em alturas que aumentam à medida que a velocidade das correntes se

intensifica, e uma região de correntes descendentes apresentando um total de

seis centros de cargas.

Neste trabalho, o início das células de tempestade foi considerado após o

aparecimento do primeiro eco de 35 dBZ em 6 ou 7 km (dependendo da região)

e o fim da vida da célula, quando do desaparecimento do último eco de 35 dBZ.

Mais de 60% (de 1 a 2 horas de duração) das tempestades analisadas nas

campanhas no Brasil eram multicelulares, 20% (mais de 2 horas)

supercelulares e 20% (menos que 1 hora) unicelulares. A campanha dos EUA,

por outro lado teve uma porcentagem similar de tempestades, 15%

supercelulares, 65% multicelulares e 20% unicelulares.

18

Figura 2.7 – Estrutura elétrica de uma nuvem de tempestade. Modelo multipolar.

Fonte: Adaptada de Stolzenburg et al. (1998b).

2.1. Formação dos relâmpagos nuvem-solo negativos

Conforme Pinto Jr. (2005), um relâmpago ou descarga atmosférica é uma

descarga elétrica de grande extensão (alguns quilômetros) e de grande

intensidade (picos de intensidade de corrente acima de um quiloampère), que

ocorre devido ao acúmulo de cargas elétricas em regiões localizadas na

atmosfera, em geral dentro das nuvens de tempestade. Existem vários tipos de

relâmpagos classificados de acordo com o local onde se originam e terminam.

Os relâmpagos mais freqüentes começam e terminam dentro da nuvem e são

chamados intra-nuvem (IN), representando, em média, 70% do número total de

relâmpagos. Outros relâmpagos mais raros que terminam na atmosfera são as

descargas no ar (DA). Os outros tipos de relâmpagos conectam-se ao solo e

são os nuvem-solo (NS) e solo-nuvem (SN). Dependendo da carga efetiva que

é transferida para o solo, eles ainda podem ser separados em positivos,

negativos ou bipolares. O mais comum deles é o nuvem-solo negativo (NS-),

que é observado em cerca de 90% dos casos. Os nuvem-solo positivos (NS+)

acontecem em cerca de 10% dos casos restantes. Já os relâmpagos solo-

nuvem são os mais raros de todos, porém, eles tendem a ocorrer mais

19

freqüentemente a partir de lugares muito altos, como topos de montanhas e

grandes edificações (PINTO Jr.; PINTO, 2000). A Figura 2.8 mostra de

maneira resumida os vários tipos de relâmpagos.

Figura 2.8 – Tipos de relâmpagos. Descargas para o ar (DA), relâmpagos intra-nuvem (IN), nuvem-solo positivos (NS+), nuvem-solo negativos (NS-) e solo-nuvem (SN).

Fonte: Pinto Jr. (2005).

Embora menos freqüentes, os relâmpagos nuvem-solo são os mais

amplamente estudados, principalmente por causa do seu caráter destrutivo

(RAKOV; UMAN, 2003; PINTO JR, 2005; NACCARATO, 2006). Os prejuízos

que esse tipo de relâmpago pode causar são desligamentos de linhas de

transmissão e distribuição de energia elétrica, danos consideráveis em

estruturas, avarias em torres de telecomunicações, queima de equipamentos

eletrônicos e, principalmente, mortes. Outro motivo para esse tipo de

relâmpago ser o mais estudado é a sua relativa facilidade de observação em

relação aos relâmpagos intra-nuvem. Sistemas ópticos, como câmeras

fotográficas ou de vídeo, e sistemas de detecção, em LF e VLF, são alguns dos

métodos que observam com mais facilidade esse tipo de relâmpago.

20

O conhecimento adquirido até hoje permite descrever as etapas da formação

do relâmpago nuvem-solo, bem como entender as suas características

principais, conforme mostrado a seguir.

2.2. Etapas de formação do relâmpago nuvem-solo negativo

Os relâmpagos nuvem-solo são também denominados de raios (PINTO JR.,

2005). Um raio pode durar entre poucos milissegundos até dois segundos, de

acordo com medidas feitas in situ (PINTO JR., 2005; RAKOV; UMAN, 2003;

SABA et al., 2006a, entre outros). Durante o seu desenvolvimento, o raio

percorre até dezenas de quilômetros na atmosfera (Figura 2.9), emitindo pulsos

de radiação eletromagnética, principalmente desde a faixa de ELF (Extremely

Low Frequencies – 300 Hz até 3 kHz) até VHF (Very High Frequencies – 30

MHz até 300 MHz), com máximo de emissão na faixa de 5 – 10 kHz. A corrente

elétrica gerada no processo pode variar entre centenas de ampères a centenas

de quiloampères. Ao conectar no solo, a carga transferida varia de algumas

dezenas de Coulombs (NS-) até centenas de Coulombs (NS+) (UMAN, 1987;

RAKOV; UMAN, 2003).

A Figura 2.10 mostra as etapas de formação de um raio negativo. A formação

do raio negativo é precedida pela distribuição de cargas dentro da nuvem

considerando a estrutura simplificada tripolar. Entre o centro de cargas

negativo e o centro menor de cargas positivo acontece a chamada quebra de

rigidez preliminar (UMAN, 1987). Essa etapa é caracterizada por uma série de

pulsos eletromagnéticos unipolares e bipolares, com duração de 50 µs e

intervalos de 100 µs. Ao final deste processo, um canal de plasma carregado

negativamente propaga-se em direção ao solo com velocidade de 2 x 105 m/s,

denominado líder escalonado. Ele é assim chamado porque o seu trajeto é em

passos de dezenas de metros (durando cerca de 1 µs), com intervalos de

aproximadamente 50 µs entre cada um. O pico de corrente associado a cada

pulso é estimado em cerca de 1 kA ou mais. Vários Coulombs de carga

21

negativa são distribuídos no canal durante seu caminho em direção ao solo,

assim pode-se dizer que o líder é um processo de remoção de cargas

negativas da nuvem. Devido a influências de cargas na atmosfera ao redor do

canal e às próprias cargas contidas no canal, algumas cargas seguem

caminhos diferentes, formando as ramificações. Apesar do raio se ramificar

bastante durante seu trajeto em direção ao solo, geralmente, apenas uma

ramificação conecta-se à descarga conectante.

Quando o raio se aproxima do solo, a diferença de potencial entre sua ponta e

o solo é de dezenas de Megavolts. Marshall e Stolzenburg (2001) estimaram

diferenças de potencial entre o líder e o solo de 20 a 130 MV, a partir de

medidas de balão. Essa diferença de potencial é suficiente para que descargas

ascendentes surjam do solo, em geral de objetos altos como árvores, postes,

pára-raios, em direção ao líder, dando início ao processo de conexão. Quando

uma das descargas ascendentes encontra o líder escalonado, a extremidade

do líder se conecta com o potencial da Terra, formando a primeira descarga de

retorno. Nesse estágio, é possível ver uma luminosidade muito intensa que se

refere a uma frente de onda se propagando para cima através do canal,

depositando todas as cargas presentes no canal ao solo. A velocidade da

descarga de retorno é de 1 a 1,5 x 108 m/s (aproximadamente metade da

velocidade da luz), diminuindo com a altura. A corrente elétrica flui pelo canal

em pouco mais de 100 µs e é da ordem de 40 kA. Essa alta corrente, fluindo

em tão pouco tempo, aquece o canal mais de 30.000 K, criando uma pressão

no ar ao redor do canal de mais de 10 atm, resultando na expansão do canal e

na propagação de uma onda de choque supersônica. Essa onda se converte

numa onda sonora, que é chamada de trovão.

22

Figura 2.9 – Exemplos de relâmpagos nuvem-solo negativos.

Quando a descarga de retorno cessa, é possível que o raio acabe o seu

desenvolvimento, sendo então chamado de raio simples. Contudo, o mais

freqüente é que um novo líder, chamado líder contínuo, percorra de forma

contínua o canal da descarga anterior que apresenta ionização residual. Como

o caminho por onde ele passa já está previamente ionizado, ele não possui

ramificações e a sua velocidade de descida é muito maior que a velocidade do

líder escalonado, em torno de 107 m/s. A carga que o líder contínuo carrega é

da ordem de 1 C e o pico de corrente é de aproximadamente 1 kA. Ao atingir o

solo, esse líder dá origem a uma segunda descarga de retorno, chamada de

descarga de retorno subseqüente. O intervalo entre descargas de retorno pode

variar de alguns milissegundos até algumas centenas de milissegundos (SABA

et al., 2006a).

O número total de descargas que um raio gera é chamado de multiplicidade.

Mais de 80% dos raios negativos possuem mais de duas descargas, sendo que

a multiplicidade média está em torno de 3 a 4 (SABA et al., 2006a). Contudo,

há registros de até 26 descargas em um único raio (KITAGAWA, 1962). Outras

descargas de retorno subseqüentes ocorrerão sempre que houver condições

dentro da nuvem para que mais cargas sejam recolhidas. Processos

denominados J e K são responsáveis pela coleta de mais cargas negativas

23

para o canal. O processo J pode ser entendido como a redistribuição de cargas

dentro da nuvem, sendo um processo lento da ordem de dezenas de

milissegundos. O processo K é relativamente mais rápido que o processo J e

serve para levar cargas negativas adicionais para o canal do raio.

Em aproximadamente 35 a 50% dos casos (SABA et al., 2006a), o líder

contínuo pode desviar do canal previamente ionizado e seguir por um novo

caminho na atmosfera de maneira escalonada até conectar ao solo (VALINE;

KRIDER, 2002), denominando-se de líder contínuo-escalonado. Neste caso, a

nova descarga de retorno irá atingir um ponto diferente do solo, dando origem

ao chamado raio bifurcado.

Na maioria dos raios negativos múltiplos, uma ou mais descargas de retorno

subseqüentes são seguidas por uma corrente de 100 a 1000 A, durante alguns

milissegundos até centenas de milissegundos, chamada de corrente contínua

(CC). A corrente contínua transporta dezenas ou até centenas de Coulombs de

carga para o solo. Ela pode ser notada visualmente como um brilho persistente

do canal do relâmpago e também é classificada de acordo com a sua duração

como “longa” (KITAGAWA et al., 1962; BROOK et al., 1962), “curta” (SHINDO;

UMAN, 1989) e “muito curta” (BALLAROTTI, 2005). Às vezes, podem ocorrer

aumentos súbitos de brilho no canal associados às componentes M (CAMPOS

et al., 2007). Esse efeito ocorre por causa do aumento da corrente que está

percorrendo o canal. Uma componente M típica tem corrente entre 100 e 200 A

e transfere de 0,1 a 0,2 C de carga para o solo, e é até 90% mais lenta que

uma descarga de retorno. A duração do raio pode variar de acordo com sua

multiplicidade e/ou corrente contínua associada a cada descarga de retorno,

podendo então variar de centenas de µs até aproximadamente 1 segundo

(SARAIVA et al., 2010).

24

Figura 2.10 – Etapas de um relâmpago nuvem-solo negativo, desde a quebra de rigidez dielétrica até a segunda descarga de retorno.

Fonte: Adaptado de Uman (1987).

Como exemplo, é possível identificar as principais etapas de formação de um

raio negativo observado em São José dos Campos (SP) a partir de medidas de

uma antena de campo elétrico tipo prato, que opera na faixa de 10 Hz a 1,5

MHz (SCHULZ et al., 2005b), de acordo com a Figura 2.11.

Diversos parâmetros das descargas de retorno já foram estimados, tais como

corrente e cargas transferidas para o solo, variação de luminosidade e

velocidade dos elétrons no canal do raio e campos elétrico e magnético. As

características observacionais das descargas de retorno são apresentadas na

Tabela 2.1.

25

Figura 2.11 – Exemplo de campo elétrico medido em São José dos Campos (Brasil) de um raio com três descargas de retorno e corrente contínua. No gráfico, estão indicados a quebra de rigidez preliminar, as descargas de retorno e os picos de corrente, o intervalo entre descargas e a corrente contínua.

Tabela 2.1 – Características típicas de relâmpagos negativos.

Fenômeno físico Grandeza Valor médio / típico Rigidez dielétrica do ar - 1 MV/m

Rigidez dielétrica do ar dentro da nuvem

- 0,4 MV/m

Velocidade 2 x 105 m/s

Diâmetro do canal 1 - 2 cm Duração dos passos 1 µs Líder escalonado Intervalo de tempo entre os passos 20-50 µs Comprimento dos passos 50 m Corrente média 100 - 200 A Duração 20 - 40 ms Velocidade 1,5 x 108 m/s

Duração 70 µs Corrente de pico 20 - 40 kA Primeira descarga de Tempo para atingir o pico de corrente alguns µs retorno Tempo para decair à metade do valor de

pico 50 µs

Comprimento do canal 5 km Carga total transferida ao solo dezenas de C

(continua)

23 ms 19 ms 64 ms

quebra de

rigidez

primeira descarga

de retorno Ip = -32,5 kA

terceira descarga

de retorno Ip = -15,3 kA

Segunda descarga

de retorno Ip = ??

26

Tabela 2.1 – Conclusão.

Corrente média 1 kA Líder contínuo Velocidade de propagação 1 – 2 x 107 m/s Carga total transferida ao solo 1 C Duração 1 – 2 ms Descargas de retorno Corrente de pico 10 – 15 kA Subseqüentes Velocidade de propagação 1 – 2 x 108 m/s Tempo para atingir o pico de corrente 1 µs Duração dezenas de ms Corrente contínua Corrente média 100 – 800 A Diâmetro do canal 1 – 2 cm Comprimento do canal 5 – 10 km Características gerais Número de descargas de retorno 3 – 5 Intervalo de tempo entre as descargas 60 ms Duração total 200 – 300 ms Carga total destruída 20 C

Fonte: Solórzano (2003); Rakov; Uman (2003); Saba et al. (2006a, 2006b), Saraiva et al. (2010), Ferraz (2009).

2.3. Líder bidirecional

O conceito do líder bidirecional com carga total nula foi introduzido por Heinz

Kasemir na década de 50 e só se tornou reconhecido pela comunidade

científica cinqüenta anos depois com os trabalhos de Vladslav Mazur (MAZUR,

2002). A base dessa teoria é que a iniciação do relâmpago ocorre a partir de

um líder bidirecional, bipolar e com carga total nula, dando um enfoque

diferente a algumas etapas do desenvolvimento dos relâmpagos nuvem-solo e

intra-nuvem.

Um condutor imerso em um campo elétrico fica polarizado de acordo com a

direção do campo elétrico (mostrado na Figura 2.12). O campo necessário para

iniciar uma descarga elétrica entre a ponta positiva desse condutor e o ar é de

aproximadamente 5 x 106 V/m, enquanto que para iniciar uma descarga da

ponta oposta, é necessário um campo duas vezes maior, de acordo com

Williams (2006). Essa é a base da iniciação do líder, que sempre inicia a partir

da polaridade positiva, e a polaridade negativa inicia-se após um tempo,

quando o campo elétrico local se torna grande suficiente para que ocorra a

quebra de rigidez. No caso de um raio negativo, a polaridade positiva do líder

27

se desenvolve dentro da nuvem, enquanto que a polaridade negativa se

propaga em direção ao solo (Figura 2.13a). No caso do raio positivo, a

polaridade positiva propaga-se para baixo e a polaridade negativa se propaga

para o interior da nuvem. (Figura 2.13b). Um detalhe importante dessa teoria é

que a propagação contínua do ramo do líder no interior da nuvem se dá de

modo ininterrupto, mesmo durante o período de interrupção entre uma

descarga de retorno e sua descarga subseqüente.

Figura 2.12 – Exemplo de um condutor imerso em um campo elétrico. A terminação positiva é o local onde convergem os elétrons e a parte negativa é a região de divergência de elétrons.

Fonte: Williams (2006).

Figura 2.13 – a) Desenvolvimento de um raio negativo de acordo com a teoria do líder bidirecional. b) Desenvolvimento de um raio positivo. Conforme Saba ET AL. (2008), o desenvolvimento do líder positivo também apresenta ramificações (em vermelho).

Fonte: Adaptado de Mazur (2002).

a) b)

28

Figura 2.14 – Relâmpago iniciado por um avião decolando. A carcaça do avião está polarizada pelo campo elétrico da nuvem. Vê-se claramente os líderes positivo e negativo se propagando em direções diferentes a partir das extremidades do avião.

Fonte: Williams (2006).

Figura 2.15 – Etapas de um líder bidirecional observado em Tucson (AZ) em 25 de julho 2007. Os quadros são provenientes de um vídeo utilizando câmera rápida. a) Descarga de retorno, b), c), d), e), f) e g) Desenvolvimento do líder positivo na nuvem, coletando mais cargas.

a) b) c) d)

e) f) g)

29

Ainda há algumas discussões sobre a aceitação dessa teoria pela comunidade

científica. Contudo, já foram observados líderes bidirecionais iniciados por

aviões (WALDTEUFEL ET AL., 1980), conforme mostrado na Figura 2.14, e

evidências deles em raios naturais através de observações por câmera rápida

(FERRO, 2009). Na Figura 2.15, vê -se uma seqüência de imagens que

mostram um líder negativo que se conectou ao solo e a parte positiva se

propagando para o lado esquerdo, coletando cargas negativas que “alimentam”

a corrente contínua desse raio.

31

3 INSTRUMENTAÇÃO

3.1. Detecção de relâmpagos em LF

O interesse em observar a ocorrência de relâmpagos começou durante a

Segunda Guerra Mundial, uma vez que o conhecimento sobre as condições

meteorológicas dava ao exército vantagem tática sobre o inimigo (CUMMINS

ET AL., 1998a). Nessa época, era utilizado um sistema rudimentar de

localização de relâmpagos baseado no detector de direção magnética (CRDF –

Cathoderay Direction Finder). As primeiras estatísticas da distribuição global de

relâmpagos (densidade de relâmpagos por quilômetro quadrado) foram obtidas

a partir do índice ceráunico1 entre as décadas de 1940 e 1950. Por volta da

década de 1970, agências americanas da área de queimadas necessitavam de

informações sobre relâmpagos a fim de tomar medidas preventivas para

amenizar o problema. Esta foi a motivação para a criação, em 1975, nos

Estados Unidos, do primeiro sistema comercial de localização de relâmpagos

que utilizava a tecnologia MDF (Magnetic Direction Finder), sob o nome de

Lightning Location and Protection Inc. (LLP). Em 1987, foi criada outra empresa

nos Estados Unidos, agora utilizando a tecnologia TOA (Time of Arrival) para

detectar relâmpagos, cujos sensores são chamados LPATS (Lightning Position

and Tracking System). As duas empresas operaram separadamente até

meados da década de 1990, quando uma empresa japonesa comprou a LLP e

a tecnologia TOA, criando a Global Atmospherics, Inc (GAI). A GAI

desenvolveu uma técnica mais eficiente que as anteriores juntando as duas

tecnologias, MDF e TOA, em uma, chamada IMPACT (IMProved Accuracy from

Combined Technology). À primeira versão dos sensores que utilizam essa

tecnologia foi dado o mesmo nome da técnica.

1 Índice ceráunico é a contagem de dias de tempestade que ocorrem por ano em um determinado local. O som de qualquer trovão é considerado um dia de tempestade.

32

As tecnologias empregadas nos sistemas mencionados acima se baseiam na

captação, por um sensor ou um conjunto de sensores, dos pulsos

eletromagnéticos emitidos pelos relâmpagos nuvem-solo (raios). Tanto os

sensores que utilizam a tecnologia TOA como a MDF observam a faixa do LF

(30 – 300 kHz). Isso traz vantagens e desvantagens para o sistema. Algumas

das vantagens são localizar o relâmpago com precisão de alguns quilômetros e

conhecer a intensidade/polaridade da descarga de retorno. A curta distância

que deve haver entre cada sensor é a principal desvantagem de se observar na

faixa do LF.

3.1.1. Direção Magnética (MDF – Magnetic Direction Finder)

O primeiro método de detecção de raios é baseado na detecção por direção

magnética. Neste método, dois enrolamentos de fio na forma de bobina são

dispostos de maneira ortogonal entre si e captam a componente magnética da

radiação gerada pelo raio. Essas antenas são diretivas, isto é, a intensidade da

radiação recebida pela antena vai depender da direção entre cada bobina e a

onda. As bobinas ficam apontadas para as direções norte-sul e leste-oeste, e a

razão entre a intensidade recebida em cada bobina determina a direção

aproximada da ocorrência do raio, representada pelo seu azimute (conforme a

Figura 3.1).

A princípio, dois sensores seriam suficientes para detectar um raio através da

intersecção das retas que determinam as suas possíveis posições, entretanto,

existem situações onde o raio pode cair na mesma linha de base das duas

antenas, sendo impossível gerar uma solução para a sua localização. Quando

três ou mais sensores detectam uma descarga, pode ser empregado um

procedimento de otimização, que minimiza erros no cálculo dos ângulos,

denominado triangulação. Esse procedimento está ilustrado na Figura 3.2,

mostrando a região formada pela intersecção de três direções medidas pelos

sensores e a localização ótima obtida após a triangulação. Os três pontos (L12,

33

L13 e L23) mostram as possíveis localizações que seriam calculadas caso

apenas dois sensores informassem a ocorrência da descarga.

Figura 2.1 – Antenas ortogonais. Indicação da direção da descarga.

Figura 3.2 – Algoritmo de localização ótima usado no método MDF.

Fonte: Adaptada de GAI (1999, p. B-3).

3.1.2. Tempo de Chegada (TOA – Time of Arrival)

Existem duas técnicas para determinar a posição de um raio através do tempo

de chegada, a localização por intersecções hiperbólicas e a localização por

intersecções circulares. Um sistema baseado no tempo de chegada necessita

de quatro sensores para localizar um raio sem ambigüidade. Os sensores

chamados LPATS (Lightning Position And Tracking System) utilizam o método

34

TOA e não são mais comercializados. A BrasilDAt, por exemplo, é composta

tanto por sensores LPATS como IMPACT.

a) Localização por intersecções hiperbólicas: calcula a diferença

temporal relativa entre os horários de chegada registrados pelos

vários sensores. Cada par de sensores define uma curva hiperbólica

que descreve o conjunto de possíveis localizações que satisfazem a

diferença temporal medida. Quando três ou mais sensores participam

da solução do relâmpago, é possível determinar a localização através

do ponto de intersecção das curvas. A Figura 3.3a mostra a

localização de um raio a partir de três sensores; a Figura 3.3b mostra

que é possível três sensores gerarem uma ambigüidade na

determinação da posição sob certas condições geométricas. Esse

problema pode ser evitado se pelo menos quatro sensores

detectarem a descarga.

b) Localização por intersecções circulares: o horário de ocorrência do

raio e sua localização podem ser determinados por este método. Um

equipamento de GPS (Global Positioning System) é utilizado para

medir o instante de chegada da componente elétrica da radiação

emitida pelo raio em cada sensor. A localização através das

intersecções circulares leva em conta a diferença de tempo absoluta

de chegada do sinal em cada sensor. Esse tempo absoluto pode ser

obtido medindo-se precisamente o tempo de chegada do sinal em

cada sensor e, através de um método interativo, “voltar no tempo”,

criando-se círculos de modo que , onde r é um incremento

no raio do círculo dado em função de uma variação dt em relação ao

tempo de chegada do sinal ao sensor ( ) e é a velocidade de

propagação do sinal (considerada aqui como equivalente a velocidade

da luz). As soluções através desse método interativo podem se tornar

demoradas, em dadas situações. Para evitar essas situações, usa-se

35

a posição e o tempo obtidos pelas intersecções hiperbólicas.

Conforme ilustrado na Figura 3.4, o ponto de intersecção de vários

círculos dá a posição do raio. Da mesma maneira que para o método

anterior, quatro sensores são necessários para eliminar a

ambigüidade.

Figura 3.3 – a) Método de intersecção hiperbólica para sistemas de localização utilizando três sensores; b) Exemplo de localização ambígua resultante da intersecção hiperbólica a partir de três sensores.

Fonte: Adaptada de Gai (1999).

Figura 3.4 – Método de intersecção circular utilizando quatro sensores.


36

O método de intersecção circular leva vantagem sobre o método das

hipérboles, pois quanto mais sensores participarem da localização do raio,

maior será o nível de otimização (obtida a partir de algoritmos interativos). Além

disso, é possível generalizar o método para incluir medidas de ângulo de

azimute. Por esse motivo, esse método é utilizado atualmente nos sistemas de

detecção.

3.1.3. Método da Melhoria da Precisão através da Tecnologia Combinada

(IMPACT – IMProved Accuracy from Combined Technology)

Como visto anteriormente, a empresa Global Atmospherics Inc. comprou as

duas tecnologias TOA e MDF e criou uma nova técnica, chamada IMPACT. O

sensor de mesmo nome é composto por uma antena de campo elétrico e duas

bobinas de campo magnético. Sua grande vantagem é a precisão, maior do

que TOA e MDF separados (CUMMINS et al. 1993), e a possibilidade de usar

apenas dois sensores para localizar um raio sem ambigüidade. O MDF fornece

a informação do ângulo de azimute, enquanto que o TOA, a informação da

distância em relação ao sensor (raio do círculo). Esses dados são empregados

simultaneamente em uma generalização do método de intersecções circulares

para se obter uma estimativa ótima da localização da descarga, utilizando-se

assim todos os dados disponíveis.

A Figura 3.5 mostra um exemplo de uma descarga que ocorreu entre dois

sensores na mesma linha de base. Nesse caso, ela foi localizada com precisão

através da intersecção entre a linha definida pelo azimute e os círculos

definidos pelas distâncias aos sensores. A informação do azimute para o

sensor S1 corresponde ao ângulo θ1 e o valor da distância (baseada no horário

de chegada absoluto) é representado por um círculo de raio r1. É importante

notar que, nesse exemplo, existem quatro parâmetros efetivamente medidos,

dois ângulos e dois tempos de chegada, os quais produzem três parâmetros

estimados: latitude, longitude e o horário da descarga. Assim, o método

37

IMPACT possui informação redundante, a qual permite uma estimativa

otimizada da localização, mesmo em uma condição de detecção mínima, isto é,

quando uma descarga é registrada por apenas dois sensores. Avaliações

desse método revelaram que o desempenho da combinação dos métodos MDF

e TOA supera o desempenho de cada método isoladamente, tanto na precisão

de localização quanto na probabilidade de detecção, minimizando, assim, a

probabilidade de se obter uma localização completamente errada (CUMMINS

et al. 1993). A Tabela 3.1 mostra uma comparação simplificada entre os

sensores LPATS (que utilizam apenas a tecnologia TOA) e IMPACT. É possível

verificar que existe uma clara vantagem dos sensores IMPACT por causa de

sua precisão e quantidade de parâmetros fornecidos.

Figura 3.5 – Método de localização IMPACT aplicado a uma descarga cujo ponto de impacto localiza-se sobre a linha-base de dois sensores.


38

Tabela 3.1 – Principais diferenças entre os sensores LPATS e IMPACT.

LPATS IMPACT Método de Detecção TOA TOA-MDF

Faixa de Operação 1,5 – 430 kHz 1 – 400 kHz

Eficiência de Detecção 85% de 75% a 90%

(dependendo do modelo)

Tipo de Sinal Detectado

Apenas a componente vertical do campo elétrico

Componente vertical do campo elétrico e as duas componentes

ortogonais do campo magnético

Informação Temporal Sim Sim

Informação de Direção (azimute) Não Sim

Parâmetros da Descarga

(determinados no sensor)

Horário (ns) Intensidade do Sinal

Tempo de Subida Largura de Pulso

Horário (ns) Intensidade do Sinal

Tempo de Subida Largura de Pulso

Relação E/B (razão entre os picos do campo elétrico e campo

magnético)

Discriminação de Descargas IN

Apenas classifica as descargas como IN e NS

Classifica as descargas e rejeita ou não as IN

conforme configuração Discriminação

de Ruído Não Sim (através da relação E/B)

Taxa de Contaminação

Individual 34% de <1% a 5%

(dependendo do modelo)

Fonte: Adaptada de Naccarato (2006).

39

3.1.4. Redes de detecção de relâmpagos em LF

Uma rede de detecção de relâmpagos é caracterizada por um conjunto de

sensores dispostos adequadamente em uma determinada região, cujo objetivo

é a localização precisa de raios para um determinado fim (PINTO JR., 2005).

Uma rede necessita de uma central para gerenciar e reduzir os dados das

antenas. Todos os dados medidos pelos sensores (horário do evento,

intensidade do sinal, tempo de subida e largura do pulso da forma de onda) são

validados no próprio sensor. Caso o dado seja válido, ele irá para uma central

de processamento. Lá serão calculadas as soluções de localização das

descargas, a partir dos dados brutos recebidos dos sensores. Como resultado,

a central fornece os seguintes parâmetros das descargas: data, horário,

latitude, longitude, intensidade do sinal e polaridade (valor estimado da

corrente de pico em kA), multiplicidade do raio, número de sensores

participantes de uma solução, número de graus de liberdade disponíveis para a

otimização de uma solução, semi-eixos maior e menor da elipse de segurança

de 50% de probabilidade (dados em km), ângulo de azimute da elipse de

segurança, medida do erro de localização (χ2), tempo de subida e largura de

pulso da forma de onda (dados em µs), máxima taxa de subida do sinal ou

derivada (dada em kA/µs), classificação entre relâmpago NS ou IN e indicação

de qual informação foi utilizada na localização da descarga: ângulo, sinal ou

tempo (VAISALA, 2003).

A central de processamento também permite a configuração de diversos

parâmetros utilizados no reprocessamento dos dados de raios, entre eles: os

critérios de discriminação de relâmpagos IN, critérios de qualidade e seleção

dos dados e os critérios para o cálculo da multiplicidade (tempo total, raio de

abrangência, número máximo de descargas de retorno, raio de agrupamento,

etc).

40

3.1.4.1. Parâmetros obtidos pelo sistema de detecção

A Figura 3.6 mostra um exemplo de campo elétrico de uma descarga de

retorno observada por um sensor de campo elétrico/magnético desenvolvido

pela empresa Vaisala. Os valores de corrente de pico, polaridade, tempo de

subida e largura de pulso são processados diretamente no sensor e enviados à

central de processamento. Todos esses parâmetros influenciam na eficiência

de detecção de cada raio.

3.1.4.1.1. Corrente de pico e polaridade

A onda eletromagnética proveniente de uma descarga de retorno percorre um

caminho pelo solo até o sensor. Nesse trajeto, a onda é atenuada e sua forma

de onda, alterada. Diversos modelos matemáticos foram propostos para inferir

qual a forma de onda real de uma descarga de retorno a diferentes distâncias

do sensor (RAKOV, 1998; THOMSON, 1999; LUPO et al., 2000; POPOV et al.,

2000; RAKOV; UMAN. 2003). Uma importante aplicação desses modelos

consiste em inferir a propagação da frente de onda da corrente pelo canal da

descarga com base nas medidas dos campos eletromagnéticos nos sensores.

A corrente de pico em cada sensor é normalizada a 100 km e a média das

correntes individuais que participaram da solução do relâmpago é calculada.

Para se obter uma relação entre o pico da radiação e o pico da corrente,

assume-se um modelo de linha de transmissão (Transmission Line Model,

TLM), descrito em detalhes em Uman et al. (1975). Isso significa que o valor de

pico do campo elétrico da descarga é diretamente proporcional ao valor de pico

da corrente até 40 kA. Essa aproximação tem um erro intrínseco de 20 – 30%

na determinação da corrente de pico (CUMMINS et al. 1998b).

41

Figura 3.6 – Diagrama esquemático de uma descarga de retorno observada pelo sistema de detecção e de alguns dos parâmetros medidos.

Fonte: Cummins (2008 - Comunicação pessoal).

3.1.4.1.2. Tempo de subida e largura de pulso

Conforme visto na Figura 3.6, o tempo de subida é definido como o tempo que

o sinal leva para atingir o valor de pico, partindo do limiar de detecção dos

sensores (DIENDORFER et al. 1998). A largura de pulso é o tempo decorrido

entre o pico da radiação e o instante em que seu valor atinge o nível 0. A

largura de pulso tem sido utilizada para discriminar os relâmpagos intra-nuvem

dos raios nos sistemas de detecção atuais.

O tempo de subida e a largura de pulso da radiação eletromagnética emitida

por uma descarga de retorno são medidos diretamente pelos sensores e, para

um dado evento, correspondem aos valores registrados pelo sensor mais

próximo da primeira descarga de retorno. O objetivo desse critério é minimizar

os efeitos de propagação sobre a forma de onda da radiação, a qual sofre uma

maior atenuação com a distância, alterando assim seu tempo de subida,

largura de pulso e valor de pico (COORAY, 1987).

42

3.1.4.1.3. Multiplicidade

Além dos parâmetros comentados, também é possível medir a quantidade de

descargas de retorno por raio (multiplicidade) de um raio através de um método

de agrupamento de descargas de retorno. Um critério de agrupamento de

descargas de retorno foi desenvolvido para os sistemas de detecção

(CUMMINS et al., 1998a) e estabelece que as descargas de retorno

pertencerão a um mesmo raio se acontecerem em até um segundo depois da

primeira descarga, tendo como intervalo máximo entre elas 500 ms. As

descargas que atingirem pontos diferentes do solo devem também estar

espaçadas de no máximo 10 km para pertencerem a um mesmo raio.

Na Figura 3.7, vê-se um exemplo de sete descargas de retorno observadas

pelo sistema de detecção. Cada raio tem uma elipse de incerteza associada a

sua posição. A primeira descarga de retorno do raio é identificada pelo número

1, os dois círculos identificam áreas de 10 e 50 km. Não há como saber o

tempo que essas descargas ocorreram, mas considera-se que os tempos estão

dentro dos critérios de agrupamento descritos acima. Assim, as descargas 1, 3

e 4 estão dentro da área de 10 km e pertencem ao mesmo raio. A descarga 5

está dentro da área de agrupamento máxima de 50 km e sua elipse de

incerteza está dentro da área de 10 km, portanto será considerada como parte

do mesmo raio. As descargas 2, 6 e 7 não atendem aos critérios necessários e

serão associadas a outros raios.

O algoritmo ainda tem um limite de agrupamento de 15 descargas de retorno

para um raio, ou seja, esta será a multiplicidade máxima obtida pelo sistema de

detecção (CUMMINS et al., 1998b).

43

Figura 3.7 – Algoritmo de agrupamento de descargas, mostrando que as descargas 1, 3, 4 e 5 serão agrupadas ao relâmpago em processamento, ao contrário das descargas 2, 6 e 7, que serão associadas a outros relâmpagos.

Fonte: Adaptada de Cummins et al. (1998b).

Em geral, os valores de multiplicidade determinados pelos sistemas de

detecção tendem a subestimar os valores reais. Isso por que as descargas de

retorno subseqüentes costumam serem menos intensas do que a primeira

descarga de retorno (RAKOV; UMAN, 2003) e, portanto, tendem a ser perdidas

mais freqüentemente pelo sistema para uma mesma distância.

3.1.4.1.4. Precisão do sistema

Existem três parâmetros que determinam a precisão de um sistema de

detecção, são eles: eficiência de detecção (ED), precisão de localização e

limitações do sistema.

a) Eficiência de detecção (ED): é caracterizada pela capacidade da rede

em detectar raios (pelo menos uma descarga de retorno caracteriza

um raio) e descargas de retorno individuais. Nem todas as descargas

de retorno são identificadas, o que mostra que a eficiência do sistema

não é de 100%. Dentro de cada sensor há uma pré-análise da forma

44

de onda recebida, se ela não se encaixar no padrão estabelecido é

descartada. Se as descargas observadas por vários sensores não

puderem ser correlacionadas pelo sistema, produzirão soluções

erradas (NACCARATO, 2001).

Os principais fatores que afetam a ED são (CUMMINS et al., 1995, 1998a,

1998b): a eficiência de detecção individual de cada sensor (probabilidade de

uma descarga ser detectada ou não); o número médio de sensores

participantes da solução (que está relacionada a atrasos e problemas nos

sensores); as linhas de base da rede (relacionada à distância entre dois

sensores); e a distribuição das correntes de pico das descargas, em que a

eficiência individual de cada sensor está relacionada com as características

morfológicas da tempestade e sua posição geográfica em relação à rede.

As eficiências de detecção, em determinados pontos das redes, são calculadas

de maneira precisa utilizando dados de câmeras e campo elétrico, que estimam

a quase totalidade do total de descargas de retorno de cada raio (BALLAROTTI

et al., 2006, BIAGI et al., 2007). Neste trabalho, as eficiências de detecção para

a rede americana NLDN, na região de Tucson, AZ, EUA, e para a rede

BrasilDAt, na região de São José dos Campos, SP, Brasil, foram calculadas e

serão mostradas no Capítulo 4. Esses valores variam de região para região,

dependendo do tipo de sensor utilizado, da geografia do lugar e da disposição

dos sensores entre si.

b) Precisão de localização: é afetada basicamente por três fatores:

desvio padrão das medidas angulares e temporais na detecção

individual dos sensores; número de sensores que contribuem para as

soluções; e localização do sensor em relação à localização da

descarga e à distribuição espacial dos sensores.

A precisão de localização é definida a partir de uma região de segurança que

possui a probabilidade específica de conter todas as descargas, podendo ser

45

representada por uma distribuição Gaussiana de probabilidades. A região

definida é uma elipse dentro da qual existe a probabilidade p de se encontrar a

verdadeira solução da localização da descarga. O valor de p adotado

comumente é de 50%, de forma que a elipse define uma precisão média de

localização. Esta distribuição de probabilidades pode ser vista na Figura 3.8.

Figura 3.8 – Distribuição Gaussiana 3D dos erros de localização.

Fonte: Naccarato (2006).

c) Limitações do sistema: Qualquer incerteza que exista em um

parâmetro medido pelo sensor constitui uma limitação do sistema.

Foram mencionados acima erros atribuídos ao limiar de detecção

quando o sensor mede o tempo de subida, isso nada mais é do que

um nível de ruído que tende a ser menor para os sensores IMPACT

do que para os sensores LPATS. Descargas intra-nuvem também

emitem radiação em LF e possuem um campo elétrico similar ao

campo de uma descarga de retorno quando bem atenuado. O nível de

eficiência da distinção entre um relâmpago nuvem-solo e um intra-

46

nuvem é outra limitação do sistema e, novamente, os sensores

IMPACT levam vantagem sobre os LPATS (NACCARATO et al.,

2004).

Certas limitações importantes alteram significativamente as características dos

raios e devem ser observadas com cuidado ao se analisar os dados de uma

rede. Dois exemplos são: a multiplicidade do raio, que nunca será acima de 15

(seção 2.4.1.3) quando observada pelo sistema, e descargas com corrente

menor que 10 kA, as quais são descartadas devido à contaminação por

descargas intra-nuvem.

3.1.4.1.5. Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas

A Rede Brasileira de Detecção de Descargas Atmosféricas (BrasilDAt) conta

hoje com 47 sensores espalhados pelas regiões Sul, Sudeste, Centro-Oeste e

partes das regiões Norte e Nordeste. Essa rede começou em 1988 com a

compra de alguns sensores LPATS pela CEMIG (Companhia Energética de

Minas Gerais). Em 2003, convênios entre o INPE, a CEMIG, Furnas e o

Instituto tecnológico SIMEPAR criaram a primeira rede integrada de detecção

de descargas atmosféricas, a RINDAT. Essa rede contava com 25 sensores,

sendo 8 IMPACT e 17 LPATS (NACCARATO, 2006). Com a criação da

BrasilDAt, alguns anos mais tarde, o número de sensores aumentou para 47 e

outros membros tornaram-se participantes da rede. O projeto futuro é de 106

sensores cobrindo todo o território nacional, igualando a BrasilDAt às maiores

redes de detecção do mundo, como a NLDN. A disposição atual dos sensores

da BrasilDAt é mostrada na Figura 3.9, porém, alguns sensores estão em

manutenção periodicamente e a rede não costuma operar com a capacidade

máxima.

47

Figura 3.9 – Localização dos 47 sensores da BrasilDAt. Os sensores em forma de cruz são LPATS, aqueles marcados com esfera são IMPACTS e os losângulos ainda não tinham sido instalados na época da confecção desta figura.

Fonte: Naccarato; Pinto Jr. (2009).

3.1.4.1.6. Rede Norte-Americana NLDN ( National Lightning Detection

Network)

Segundo Cummins e Murphy (2009), a rede americana de detecção de

descargas atmosféricas começou na década de 70, com a instalação de

sensores que utilizavam a tecnologia MDF em toda a costa leste dos Estados

Unidos. Em 1983, a empresa EPRI (Electric Power Research Institute) proveu

suporte à antiga rede, aumentando, em 1989, a sua cobertura para os 48

estados americanos. O objetivo desse incremento era obter uma base de

dados de raios de 11 anos coincidente com um ciclo solar. Assim, estava

estabelecida a rede NLDN, contando com mais de 100 sensores que cobriam

48

todo o território americano. Devido aos altos custos operacionais, a rede

tornou-se comercial em 1993 e seus dados utilizados para gerar alertas de

raios, tanto para fins governamentais como comerciais.

Em 1995, sofreu sua primeira atualização, quando uma parte dos sensores

antigos foi substituída por sensores IMPACT e sua eficiência de detecção de

raios aumentou para 80 – 90%. Entre 2002 e 2003, todos os sensores da rede

foram substituídos por IMPACTs. A Figura 3.10 apresenta a distribuição dos

sensores da NLDN anterior à atualização de 2002-2003.

Figura 3.10 – Distribuição dos sensores da rede NLDN em vermelho. Os círculos representam sensores do tipo IMPACT e os triângulos representam sensores mais antigos, LPATS.

Fonte: Adaptado de Orville et al. (2002).

49

3.2. Observações com Câmeras de Alta Velocidade

Observações de raios por câmeras fotográficas começaram ainda no final do

século XIX, mas esse método só se tornou melhor explorado depois da criação

da técnica de filme corrido (ou câmera de Boys). É possível estudar mais

precisamente algumas características do relâmpago através de fotografia ou

vídeo do que com outros métodos, como, por exemplo, sistemas de detecção.

Entretanto, esse meio de observação se restringe ao ângulo de visada da

câmera e a relâmpagos que ocorram até 100 km de distância da câmera.

O uso de câmeras de alta velocidade começou recentemente, sendo alguns

dos primeiros estudos com este tipo de equipamento realizados por Mazur et

al. (1998), Saba et al. (2006a), Ballarotti (2005), Campos et al. (2007), entre

outros. Através da análise dos vídeos das câmeras rápidas, é possível

determinar as seguintes características dos raios: multiplicidade, duração do

raio, duração da corrente contínua, intervalo entre descargas de retorno, raios

com mais de um ponto de contato, morfologia da corrente contínua, estimativa

da velocidade do líder, diferenciação entre os diversos tipos de relâmpagos,

entre outras.

Os chamados “estudos precisos de contagem de descargas” (RAKOV; UMAN,

2003) é um compilado de estudos realizados com o auxílio de vários

equipamentos (entre eles, câmeras normal e rápida, campo elétrico, etc) com a

finalidade de analisar precisamente as características dos raios. Esses estudos

foram realizados nos EUA (KITAGAWA et al., 1962, RAKOV et al., 1994),

Suécia (COORAY; PEREZ, 1994), Sri Lanka (COORAY, 1994) e Brasil (SABA

et al., 2006a) e os parâmetros encontrados estão mostrados na Tabela 3.2.

Apesar dos resultados apresentarem diferenças entre si, deve-se ter precaução

ao analisá-los, pois, segundo Rakov e Uman (2003), o conhecimento sobre os

parâmetros dos relâmpagos é sempre limitado pela técnica que é utilizada e o

50

próprio uso de câmeras de vídeo limita a observação pela sua resolução

temporal e espacial e pela condição climática, inserindo erros nas observações.

Tabela 3.2 – Algumas características de raios negativos medidas nos “estudos precisos de contagem de descargas”.

Estudo Número total de raios

Multiplicidade máxima

% de raios simples (%)

Multiplicidade média

Kitagawa et al. (1962) 193 26 14 6,4 Rakov et al. (1994) 76 18 17 4,6

Cooray (1994) 137 10 18 3,4 Cooray e Perez (1994) 81 12 21 4,5

Saba et al. (2006a) 233 16 20 3,8

Fonte: Adaptada de Saba et al. (2006a).

A maior vantagem de se utilizar câmeras de alta velocidade é a resolução

temporal. Biagi et al. (2007) discutiram que câmeras convencionais podem

perder cerca de 21% das descargas de retorno se a observação não for

auxiliada por equipamentos extras (medidores de campo elétrico, por exemplo).

Isso por que em uma câmera convencional o intervalo de tempo entre um

quadro e outro é de 33 ms. Uma câmera rápida possui resolução temporal de

microssegundos. A observação, por exemplo, de eventos como descargas K

(também chamados de líderes de recuo) só pôde ser feita recentemente com

câmeras de resolução de 4000 a 8000 quadros por segundo (SABA et al.,

2008). A Figura 3.11 mostra as etapas de um raio positivo e os líderes de recuo

(Figura 3.11b e c) que foram filmados com uma câmera de alta velocidade a

8000 quadros por segundo.

Alguns exemplos de estudos realizados a partir de câmeras rápidas serão

apresentados a seguir. Saba et al. (2006a) utilizaram os parâmetros

multiplicidade e duração dos raios para determinar uma correlação linear entre

a duração mínima dos raios para cada valor de multiplicidade (Figura 3.12).

Essa correlação sugere que processos no canal do raio e dentro da nuvem não

permitem que raios múltiplos ocorram abaixo de um determinado intervalo de

tempo. Em Ballarotti (2005), foi a determinação precisa da duração da corrente

51

contínua que proporcionou a determinação de uma nova classe de corrente

contínua, denominada de “muito curta” que exibe duração de 4 a 10 ms.

Figura 3.11 – a) Fotografia com câmera convencional do raio inteiro. b) Um quadro de 135 µs de uma etapa do raio; as setas mostram três líderes de recuo. c) Imagem integrada com todos os quadros da câmera rápida utilizada para filmar este raio. Nota-se uma grande quantidade de líderes de recuo.

Fonte: Saba et al. (2008).

Figura 3.12 – Relação entre duração mínima de raios e número de descargas de retorno subseqüentes. A equação no gráfico é o ajuste linear, e o R é o coeficiente de regressão linear. Os números em cima dos pontos são a quantidade de raios observados com multiplicidade indicada no eixo das abscissas.

Fonte: Saba et al. (2006a).

a)

b)

c)

52

Em Saba et al. (2006b), foram utilizadas as durações da corrente contínua das

descargas de retorno em conjunto com dados de pico de corrente dado pelo

sistema de detecção para fazer o gráfico da Figura 3.13. Esse gráfico mostra

que raios com corrente contínua “curta” podem apresentar picos de corrente de

qualquer amplitude, enquanto que raios com corrente contínua “longa”

apresentam picos de corrente de, no máximo, 20 kA.

Figura 3.13 – Corrente de pico (Ip) versus duração da corrente contínua (CC) para 248 descargas de retorno negativas e 9 descargas de retorno positivas.

Fonte: Saba et al. (2006b).

Campos et al. (2007) estudaram a variação temporal da luminosidade de 63

raios negativos, que apresentaram corrente contínua, e determinaram a sua

“forma de onda” (waveshape). Fisher et al. (1993) foram os primeiros que

observaram a evolução temporal da luminosidade do canal do relâmpago em

decorrência da corrente contínua que apresentava formas variadas e

separaram-nas em quatro categorias, sendo que Campos et al. (2007)

adicionaram mais duas categorias. A Figura 3.14 mostra os tipos de formas de

onda observadas até o momento.

Conforme a tecnologia empregada nas câmeras de alta velocidade avança,

cada vez mais fenômenos de curtíssima duração relacionados aos raios

53

começam a ser observados. Em Saba et al. (2008), líderes de recuo foram

observados através de uma câmera de alta resolução temporal e espacial,

durante o desenvolvimento do líder de raios positivos (Figura 3.11). Biagi et al.

(2009) observaram o processo de attachment das ramificações dos líderes em

raios negativos com uma câmera de resolução espacial de 20 microssegundos

(Figura 3.15). Trabalhos recentes (WARNER; ORVILLE, 2009) aplicaram

técnicas de espectroscopia aos vídeos de câmeras de alta velocidade para

estudar o desenvolvimento dos líderes escalonados e descargas de retorno.

Figura 3.14 – Exemplos das formas de onda da corrente contínua dos tipos: a) Tipo I, b) Tipo II, c) Tipo III, d) Tipo IV, e) Tipo V e f) Tipo VI. As setas indicam as formas das características principais de cada tipo.

Fonte: Adaptada de Campos et al. (2007).

54

Figura 3.15 – Exemplos de processos de attachment entre o líder contínuo e o líder conectante para 8 descargas de retorno. A resolução temporal dos vídeos é de 20 microssegundos.

Fonte: Adaptada de Biagi et al. (2009).

Para a realização desta tese, foram utilizadas duas câmeras de alta velocidade.

A primeira foi uma MotionScope PCI, da marca Redlake (Figura 3.16a). O

Sistema de Imageamento Digital de Alta Velocidade (High Speed Digital

Imaging System), de acordo com o fabricante, é composto por uma CCD

(Charge Couple Device) que faz vídeos a uma taxa de 60 a 8000 quadros por

segundo, com sincronização de tempo via GPS (Global Positioning System). A

resolução espacial total do sensor é de 656 x 496 pixels, contudo, essa

resolução diminui proporcionalmente com o aumento da resolução temporal da

câmera. A maioria dos estudos feitos com essa câmera utiliza a resolução

temporal de 1000 quadros por segundo e, com isso, a resolução espacial fica

em 240 x 210 pixels. O tempo de exposição de cada quadro é de um

milissegundo. Outro ponto importante a se destacar é o uso do GPS. Esta é

uma das poucas técnicas de filmagem que proporciona a utilização de um GPS

para marcar o tempo preciso de início do vídeo. O tempo total de gravação de

um vídeo freqüentemente é de dois segundos. A gravação de vídeo pela

câmera é feita de maneira contínua e há um gatilho manual que, quando

pressionado, salva um segundo anterior ao disparo e um segundo posterior.

55

A segunda câmera é uma Fastcam 512 PCI, da marca Photron (Figura 3.16b).

A principal diferença entre esta e a primeira é a resolução espacial e temporal.

Acima de 4000 quadros por segundo, a resolução espacial fica em 512 x 256

pixels (e 512 x 128 pixels para 8000 quadros por segundo). A qualidade da

imagem também é superior, possibilitando uma nitidez maior de processos

menos luminosos, como a extremidade do líder escalonado que se propaga

pela atmosfera.

Figura 3.16 – a) Redlake MotionScope PCI e b) Photron Fastcam 512 PCI.

Figura 3.17 – Imagens distintas de líderes escalonados: a) com o filtro e b) sem o filtro infravermelho.

a) b)

56

Na faixa do visível, o relâmpago emite uma quantidade considerável de

radiação no infravermelho. Para as aplicações usuais, uma câmera de alta

velocidade é otimizada para observar uma faixa específica de comprimentos de

onda que vão desde 400 até 600 µm. Foram realizados, no Laboratório

Associado de Sensores do Centro de Tecnologias Espaciais do INPE, testes de

recepção de radiação de uma das câmeras rápidas (BALLAROTTI, 2005).

Após os testes, foi trocado o filtro de infravermelho, que a câmera da Redlake

possuía, por um vidro. O resultado pode ser visto na Figura 3.17, sendo a

primeira imagem com o filtro de infravermelho e a segunda sem o filtro. A

Figura 3.17 mostra um maior contraste, possibilitando um estudo mais

detalhado de algumas características do relâmpago.

Um teste comparativo entre as duas câmeras está mostrado na Figura 3.18.

Nesta figura são mostradas duas etapas distintas de um mesmo raio filmado

pelas duas câmeras simultaneamente em Tucson, AZ, em 16/08/07. As

imagens a) e b) são de um momento de grande intensidade de brilho, que

satura as duas câmeras na mesma proporção. As imagens c) e d) são do

momento de brilho mais fraco do canal do raio, novamente, as câmeras foram

capazes de observar este brilho fraco igualmente. Este exemplo é importante

para mostrar a grande similaridade entre as câmeras, o que garante que

variações nas características dos raios observadas independem de qual tipo de

câmera está sendo utilizada.

57

Figura 3.18 – Exemplos de etapas de uma descarga de retorno observadas

pelas duas câmeras de alta velocidade utilizadas neste trabalho,

durante a campanha de Tucson, AZ. As imagens a) e b) são a

mesma etapa do desenvolvimento do canal do raio observado

por cada câmera. c) e d) idem. As imagens diferem entre uma

câmera e outra por causa do ângulo em que estava cada uma

na hora da filmagem.

3.3. Radar Meteorológico

Radar, sigla em inglês para Radio Detection and Ranging (Detecção de Alvos e

Medida de Distância por Rádio), é um sistema que utiliza a radiação

eletromagnética para emitir um sinal e receber de volta parte da energia

espalhada pelos alvos. No caso do radar meteorológico, estes são constituídos

pelas gotas de chuva, cristais de gelo, granizo, etc. O tempo de retorno destes

a) 3:13:33.444000 b) 3:13:33.444000

c) 3:13:33.447000 d) 3:13:33.447000

58

ecos permite o conhecimento de propriedades do objeto estudado, como sua

distância, forma e natureza.

Segundo Rinehart (1997), os primeiros radares surgiram no final da década de

1930, com os experimentos de Sir Robert Watson-Watt. O objetivo inicial dessa

invenção era o de estudar o desenvolvimento das tempestades, porém ele

acabou tendo uma finalidade maior durante a segunda Guerra Mundial com o

propósito de detectar aeronaves. Esse radar era do tipo bi-estático, com um

transmissor e um receptor separados por algumas centenas de metros, em que

o receptor detectava o sinal refletido por uma aeronave quando esta passava

pela área entre o receptor e o transmissor. Logo após a guerra, o objetivo

inicial do radar foi retomado, sendo utilizado para fins meteorológicos e, em

1948, a primeira relação quantitativa entre radar e a intensidade de

precipitação na superfície foi estabelecida.

Com o passar dos anos, várias aplicações foram dadas para esse tipo de

dispositivo, entre elas: detecção de aeronaves e controle do tráfego aéreo;

detecção de ameaças e alvos inimigos; detectores de velocidade, utilizados no

apoio ao policiamento rodoviário; radares de bordo, para uso na detecção de

tempestades, furacões; e radares de solo, para uso na detecção de fenômenos

atmosféricos, hidrológicos e para fins de pesquisa.

O radar meteorológico proporcionou um grande avanço para a Meteorologia,

tendo se tornado importante não só para a previsão do tempo de curto prazo,

como também para o estudo da estrutura interna e da dinâmica das

tempestades. Os produtos gerados a partir dos dados de radares Doppler

encontram aplicações em diversas áreas que dependem de informações

meteorológicas, entre elas, a agricultura, a hidrologia, a meteorologia

aeronáutica e a previsão numérica de tempo.

59

Um radar Doppler é aquele que, além de medir a potência média que retorna

dos alvos para a estimativa da refletividade equivalente, permite também que

sejam obtidas medidas da velocidade radial média dos alvos. Basicamente um

radar Doppler infere a localização (distância entre o radar e os alvos e posição

angular de elevação e azimute dos alvos em relação ao radar), mede a

refletividade equivalente, a velocidade (Doppler) radial (média) e a largura

espectral (da velocidade) (LIBRELATO, 1997; RINEHART, 1999).

3.3.1. Hardware

O funcionamento de um Radar consiste basicamente na emissão de radiação

eletromagnética por uma fonte e na detecção da mesma radiação retro-

espalhada pelos alvos atingidos. A potência da radiação retro-espalhada

medida define a grandeza refletividade (Z) que depende diretamente das

características físicas dos alvos (Equação 2.8). A energia transmitida pelo radar

viaja na velocidade da luz, portanto, o tempo entre a transmissão e a recepção

é muito pequeno (~2 ms para 300 km) e este ciclo de transmissão/recepção é

repetido entre centenas a milhares de vezes por segundo. A antena do radar

meteorológico gira em azimute e elevação para determinar a estrutura

tridimensional dos alvos, sendo que o sinal de retorno detectado e amplificado

é exibido na forma de mapas e código de cores para facilitar a sua

interpretação.

Existem vários tipos de radar, eles podem ser: mono-estático, quando

composto de uma antena; bi-estático, quando possui duas ou mais antenas; de

ondas contínuas (CW), quando transmite e recebe os sinais de energia

eletromagnética em pulsos contínuos; de ondas pulsadas (PW), quando

transmite e recebe os sinais de energia eletromagnética em pulsos curtos;

Doppler, quando detecta a velocidade radial dos alvos; perfilador de vento, que

possui baixa freqüência e detecta ventos que vão da superfície até a baixa

estratosfera.

60

Um radar possui basicamente quatro componentes: o transmissor, o receptor, a

antena e um sistema de visualização para mostrar os alvos detectados (Figura

3.19). O radar emite um pulso de energia e recebe o sinal de retorno em um

determinado intervalo de tempo e, logo após, emite novamente um novo pulso

de energia. O tempo de transmissão e recepção é pequeno, da ordem de

microssegundos (µs), determinando a sua distância máxima de alcance (Pulse

Repetition Frequency – PRF). Os módulos básicos do sistema do radar serão

apresentados a seguir:

a) Transmissor: é o subsistema responsável pela geração e envio do

sinal eletromagnético pulsado de alta freqüência para a antena. Ele

requer uma potência elevada que é obtida através da utilização de

uma válvula do tipo Magnetrom, Klystron ou de estado sólido usado

em aeronaves.

b) Modulador: tem a função de azimute a energia gerada pelo

transmissor e controlar a duração e freqüência do pulso.

c) Controlador: faz a interface entre o radar e o usuário, processando,

armazenando e gerando produtos para visualização dos dados

recebidos.

d) Guia de onda: é um condutor de ondas eletromagnéticas de baixa

perda que conecta o transmissor e o receptor à antena. A antena é

diretiva, ou seja, o sinal irradiado é apontado a um alvo ou região

específica na atmosfera. Assim, a energia é concentrada em uma

determinada direção.

e) Duplex ou comutador: protege o receptor de uma sobrecarga de

energia do transmissor, controlando assim o fluxo de emissão e

recepção dos sinais. Devido a uma grande diferença em potência

entre os sinais emitidos e recebidos, o receptor pode ser facilmente

61

danificado pela potência de saída do transmissor. Para prevenir esta

possibilidade, os radares são providos de um chaveamento

automático chamado de duplex que está disposto entre o transmissor

e o receptor.

Figura 3.19 – Diagrama de blocos de um radar simples.

Fonte: Bomfin Júnior (2003).

O radar do tipo Doppler (Figura 3.20) possui basicamente as mesmas

características de um radar convencional, sendo que neste são utilizados dois

receptores. Um deles para adquirir os dados de refletividade, que é mais

sensível a um espectro de potência mais intenso, e outro para detectar a

velocidade radial Doppler, que é mais sensível a sinais mais fracos.

Devido à capacidade de detectar pequenos deslocamentos de fase de um

pulso para outro, o radar Doppler possui um oscilador local estável (STALO)

que é capaz de manter a freqüência de transmissão e a relação de fase

constantes de um pulso para o próximo. O sinal do STALO é misturado com a

freqüência do transmissor através do locking mixer (misturador travado) e

enviado ao oscilador coerente (COHO), que amplifica o sinal enquanto mantém

a relação de fase com o sinal inicialmente transmitido.

62

Figura 3.20 – Diagrama esquemático de um radar Doppler.

Fonte: Bomfin Júnior (2003).

O amplificador de freqüência intermediária (IF amp) tem a função de amplificar

o sinal do STALO e o detector de fase compara a fase do sinal recebido com a

fase da amostra do transmissor para determinar o deslocamento entre os

sinais.

63

3.3.2. Refletividade do Radar

O principal objetivo do radar meteorológico é a observação de hidrometeoros

que compõem as nuvens (água, gelo, granizo, etc). Para tanto, uma unidade é

derivada da equação do radar, diretamente proporcional ao diâmetro das

partículas observadas, chamada de fator de refletividade z do radar. Segundo

Rinehart (1997), esse parâmetro pode ser escrito das seguintes formas:

onde, D é o diâmetro da partícula alvo, Ni e Di são a densidade e o diâmetro de

cada partícula, respectivamente.

O parâmetro, a que foi dado originalmente o nome de refletividade, é o η, que é

proporcional à somatória das seções transversais espalhadas por todos os

alvos atingidos:

e se relaciona com z da seguinte forma:

sendo σ a seção transversal das partículas espalhadoras, λ o comprimento de

onda do radar, D o diâmetro das partículas espalhadoras e z, o fator de

refletividade. O parâmetro K está relacionado a um índice de refração de uma

esfera, dependente do material e da temperatura e que indica o quão bom um

material é para espalhar a radiação. Para a água, |K|2 ~ 0,93 e para o gelo, |K|2

~ 0,197.

64

A derivação da equação do radar assume geralmente que as partículas que

espalham a radiação de volta para o radar são espalhadores Rayleigh, em que

D<<λ. Se D> λ, D< λ, ou D ~ λ, o espalhamento é considerado Mie e a equação

do radar não é mais válida e a refletividade obtida não será correta. Alguns

radares, com comprimentos de onda diferentes são mais suscetíveis a

espalhadores Mie do que outros. Para a água, a relação D/ λ deve ser menor

que 1/20 e para o gelo, 1/10.

A utilização da refletividade η tem a grande desvantagem de depender do

comprimento de onda do radar; já o fator de refletividade z não possui tal

restrição. Das Equações 2.1 e 2.3, fica claro que o fator z só depende do

número e tamanho dos hidrometeoros dentro das nuvens. Foi por esse motivo,

que o fator de refletividade z se tornou amplamente utilizado e ficou sendo

conhecido simplesmente por “refletividade”. A partir daqui, o fator de

refletividade z será tratado apenas por refletividade z.

A equação do radar pode ser escrita em função da refletividade z como:

onde, c1 é uma constante que leva em conta os parâmetros físicos para um

determinado radar (potência transmitida, ganho, largura do feixe da antena,

comprimento do pulso e comprimento de onda); c2 leva em consideração

apenas a observação de água, sendo necessário mudar esse parâmetro

quando se conhece qual o tipo de partícula que se está observando. A

Equação (2.5) diz que a potência recebida por um dado radar é proporcional ao

fator de refletividade do radar da tempestade e inversamente proporcional ao

quadrado da distância.

65

Rearranjando a Equação 2.5 em termos de z, tem-se que:

onde c3 é a chamada “constante do radar” e tem a dimensão de mm6/m3*mW-

1km-2. A unidade da refletividade (z), que caracteriza a grandeza do alvo, é

dada pela quantidade e tamanho das partículas por metro cúbico (mm6/m3). Em

uma tempestade, normalmente com presença de precipitação em forma de

granizo, as refletividades variam de 102 a 106 mm6/m3 (limiar de tempestade

severa). Geralmente, utiliza-se uma simplificação de z, convertendo-a para

decibéis (Z):

Portanto, uma tempestade que tenha z = 105 mm6/m3, substituindo na Equação

(2.7), obtém-se uma refletividade de Z = 50 dBZ. Em termos observacionais, a

fórmula de Z também pode ser expressa por parâmetros medidos diretamente

pelos radares:

onde Z é medido em dBZ, a potência recebida Pr é medida em dBm, r está em

quilômetros e a constante C3 = 10*log10(c3). A constante C3 varia conforme as

características físicas do radar; para os radares WSR-88D, da rede americana

NEXRAD, essa constante é 58.4. Maiores detalhes sobre o equacionamento

apresentado aqui, bem como uma revisão sobre propagação de ondas

eletromagnéticas podem ser encontrados em Rinehart (1997).

Como uma das finalidades primárias do radar é detectar com precisão a

ocorrência e severidade de tempestades, valores de refletividade menores do

que +20 dBZ (100 mm6/m3) são, geralmente, desconsiderados. Como o limiar

66

de detecção dos radares é perto de -17 dBZ, a detecção das chuvas se dá com

grande precisão a longas distâncias. Os valores para chuva podem variar entre

20 e 50 dBZ, e níveis a partir de 55 dBZ possuem grande probabilidade de

estarem associados à presença de granizo.

O radar meteorológico pode inferir a taxa de precipitação indiretamente. A

quantidade de energia retornada pela chuva, representada pelo fator de

refletividade de radar z, depende da distribuição das gotas dentro do volume

observado pelo radar. Essa mesma distribuição de gotas também determina a

intensidade (ou taxa) de precipitação R (mm/h). Os fatores z e R podem então

ser relacionados entre si segundo a relação z/R (ou relação de Marshall-

Palmer) (MARSHALL; PALMER, 1948):

onde A e b são constantes e dependentes da distribuição do tamanho das

gotas da chuva. Segundo Marshall e Palmer (1948), as constantes A e b

assumem os valores 200 e 1,6, respectivamente. Outros trabalhos da literatura

calculam valores diferentes para essas constantes (JONES, 1956;

CALHEIROS; ZAWADZKI, 1987).

3.3.3. Produtos

Os produtos obtidos a partir dos dados dos radares Doppler têm por finalidade

auxiliar as previsões de curto prazo com informações que vão desde a

estimativa de precipitação, alertas de severidade de tempestades, até o início

da atividade elétrica (VAN HORNE et al., 2006).

Os produtos são gerados a partir das varreduras do radar, as quais podem ser

de três tipos:

67

a) Azimutal: O feixe do radar é apontado para um ângulo de elevação

constante. Em seguida, o radar é colocado em modo de rotação

azimutal, em geral com velocidade constante e no sentido horário. O

espaço varrido pelo feixe é formado por uma "casca" cônica centrada

no radar, com espessura determinada pela abertura do feixe principal.

A essa varredura é dada o nome de PPI (Plane Position Indicator).

b) Em elevação: O feixe do radar é apontado para um ângulo de azimute

fixo e a varredura se dá na vertical, com velocidade constante, entre

dois ângulos definidos dentro dos limites especificados para o radar.

O espaço varrido pelo feixe é formado por um plano vertical sobre a

linha do azimute escolhido, centrado no radar e passando pelo eixo z,

com espessura determinada pela abertura do feixe principal. Esse tipo

de varredura é chamado de RHI (Range Height Indicator).

c) Volumétrica: A varredura volumétrica é o conjunto de PPIs para

diversos ângulos de elevação, que variam de radar para radar e

conforme os objetivos das varreduras. Após n PPIs, o espaço varrido

pelo feixe do radar é formado por um conjunto de n "cascas" cônicas

sobrepostas, cada uma com espessura determinada pela abertura do

feixe principal.

Diversos produtos podem ser extraídos das varreduras dos radares, como

descrito em detalhes em SAISP (2010), Costa (2007), Bombin Júnior (2003).

Neste trabalho, foram utilizados dois produtos principais: CAPPI (Constant

Altitude Plan Position Indicator) e echotop.

a) CAPPI: Constant Altitude Plan Position Indicator, que representa, no

plano horizontal de refletividade (dBZ) observada, a altura constante

para uma determinada altitude. Observando o diagrama da Figura 3.21,

cada PPI tem uma fração dos dados a uma altura X, a certa distância do

radar. O conjunto dos PPIs, em diferentes ângulos, a uma determinada

68

altura fixa, forma anéis de dados, que interpolados formam os CAPPIs.

A resolução espacial dos CAPPIs vai depender, basicamente, da

distância entre um anel e outro, que, por sua vez, depende do número

de varreduras utilizadas. Para distâncias curtas (até aproximadamente

60 km do centro do radar), os anéis estão mais próximos e a resolução

espacial pode chegar a 1 km. Distâncias maiores, até ~150 km

necessitam uma interpolação em 2 x 2 km, e assim por diante.

Figura 3.21 – PPIs a partir dos quais se pode estimar a distância e a altura de um eco em relação ao radar.

b) Echotop: O echotop é um índice que indica qual a altura estimada da

nuvem, através da busca pela altura do último eco em 18 dBZ (no

caso do radar meteorológico de São Paulo e do presente estudo)

(SAISP, 2010). Cada ponto de resolução dos PPIs possui um perfil

vertical dado por todos os PPIs que compõem a varredura

volumétrica. Assim, é extraído o perfil vertical de cada ponto e a altura

69

do último eco de 18 dBZ é procurada. Um exemplo de echotop é

mostrado na Figura 3.22.

Figura 3.22 – Exemplo de echotop para a região da Cidade Universitária, São Paulo (SP), com escala de altura em km.

Fonte: Saisp (2010).

3.3.4. Radares Utilizados

Este estudo foi composto por dois sítios de observação, um em São José dos

Campos, SP, Brasil e outro em Tucson, AZ, EUA. Ambos os sítios possuem

cobertura de radar. No Brasil, os dados utilizados são do Radar Meteorológico

de São Paulo, pertencente ao Departamento de Águas e Energia Elétrica -

DAEE, autarquia da Secretaria de Recursos Hídricos, Saneamento e Obras do

Estado de São Paulo. Sua localização é na Barragem de Ponte Nova, a pouco

menos de 100 km do sítio de observação. Os dados do radar norte-americano

(WSR-88D) fazem parte da rede de radares NEXRAD (NEXt-generation

RADar), que conta com mais de 100 antenas cobrindo todo o território

americano, gerenciadas pelo National Climatic Data Center (NCDC). Os dados

desses radares são públicos e podem ser transferidos da internet em dois

formatos, Level II e Level III. Os arquivos Level III são dados já na forma de

produtos. O Level II é o dado mais próximo do dado bruto, em que nenhum

70

produto é previamente calculado e é necessário processá-lo em outros

programas.

Os dados de ambos os radares foram adquiridos em forma de varreduras

volumétricas e os produtos utilizados neste trabalho foram extraídos através de

programas desenvolvidos em IDL®. As principais características desses

radares estão descritas na Tabela 3.3.

Tabela 3.3 – Descrição das características principais dos tipos de radares utilizados neste trabalho.

Radar meteorológico

de São Paulo WSR88D

Antena Diâmetro 3,66 m 8,53 m Ganho 38 dB 45 dB

Largura do feixe 1 º 2,1 º Polarização Vertical Horizontal

Taxa de rotação máxima 18 º /s 36 º/s Transmissor

Banda S S Freqüência 2,7 – 2,9 GHz 2,8 – 3,0 GHz

Comprimento de onda 8 – 10 cm 10,71 cm Potência máxima 650 kW 1000 kW

PRF 250 Hz 318 – 1403, 318 – 452 Hz Receptor

Freqüência 30 MHz 0,63 MHz Filtro de banda 60 kHz - Amplificador IF Logarítmico -

Variação dinâmica 60 dB/min -

Fonte: Rinehart (1997); Saisp (2010).

71

4 METODOLOGIA E PREPARAÇÃO DOS DADOS

Os dados utilizados neste trabalho foram adquiridos de três fontes diferentes:

câmeras de alta velocidade, redes de detecção de relâmpagos em LF e

radares meteorológicos. Três análises distintas foram realizadas, tomando

como base os resultados de três campanhas de observação de raios em

regiões e/ou épocas diferentes. As duas primeiras campanhas foram realizadas

em São José dos Campos, SP, Brasil, durante os verões de 2003/2004 e

2007/2008, e a terceira campanha foi realizada em Tucson, AZ, EUA, durante o

verão de 2007. As duas cidades possuem latitudes, condições geográficas e

meteorológicas bastante diferentes. Tucson está localizada ao sul do Arizona,

na porção norte da chamada “monção norte-americana” (PYTLAK et al., 2008).

O fenômeno de monção começa na metade de julho e se estende até

setembro, alimentando a convecção local a partir do aquecimento e da

interação orográfica com o terreno montanhoso local. Já no Sudeste do Brasil,

a maioria das tempestades acontece entre os meses de novembro e março,

sendo produzidas por convecção local comumente associada à passagem de

frentes frias pela região.

O objetivo principal das três campanhas foi avaliar se e como os parâmetros

dos raios variam com as condições meteorológicas, utilizando a mesma

câmera, ou conjunto de câmeras, de alta velocidade, sistemas de detecção e

radares similares a fim de minimizar a influência da técnica nos resultados

obtidos. Assim, quaisquer variações observadas nas características dos raios

remetem a condições físicas associadas às descargas e não, a diferenças

instrumentais.

Entretanto, toda a técnica possui limitações (Capítulo 3), sendo que a maior

limitação do uso de câmeras é a baixa quantidade de dados amostrada. Em

uma análise minuciosa dos raios que ocorreram nas células que tiveram ao

menos um raio filmado, estimou-se que menos de 4% do total de raios foram

72

observados pelas câmeras em cada campanha. Por esse motivo, dados das

redes de detecção de raios em LF foram utilizados para estimar com maior

precisão as variações das características dos raios. Incertezas associadas à

eficiência de detecção das redes nos diferentes lugares e épocas foram

levadas em consideração apenas para a validação dos dados, como será

descrito no capítulo seguinte.

Dados de radar foram utilizados para estimar a extensão horizontal da região

de cargas negativas, para limitar a área de seleção dos dados das redes por

célula e para estimar a altura das mesmas. Para as duas campanhas

realizadas no Brasil, o radar utilizado foi o Radar Meteorológico de São Paulo,

localizado na cidade de Biritiba Mirim, a menos de 70 km do local de

observação. Na campanha realizada nos EUA, foi utilizado o radar KEMX,

integrante da rede de radares NEXRAD, que cobre mais de 90% do território

americano. Ambos os radares são do tipo Doppler W88D, porém, o radar de

São Paulo opera com um maior número de elevações e sua resolução espacial

é maior, 500 m a curtas distâncias.

A seguir serão apresentadas as etapas de redução de dados utilizadas em

cada uma das técnicas.

4.1. Câmeras de Alta Velocidade

Nas três campanhas de observação, as mesmas câmeras de alta velocidade

foram utilizadas, com exceção da campanha em São José dos Campos de

2003, onde a HS-2 ainda não tinha sido adquirida. Diversos trabalhos foram

publicados com base nos resultados obtidos nessas campanhas (SABA et al.,

2006a., 2006b; BALLAROTTI, 2005, BALLAROTTI et al. 2006, FERRAZ, 2009,

SARAIVA et al., 2010, entre outros).

73

O sítio de observação no Brasil, durante as duas campanhas, foi a torre de

Antenas IAE/AEL pertencente ao Centro Técnico Aeroespacial (CTA), local

escolhido através de uma parceria entre o Grupo de Eletricidade Atmosférica

do INPE (ELAT) e o Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE). Sua localização é

mostrada na Figura 4.1a e b. Nos EUA, o sítio principal de observação foi a

cobertura do prédio do departamento de estudos atmosféricos (Institute of

Atmospheric Physics, University of Arizona), na Universidade do Arizona.

Outros locais, identificados com círculos pretos na Figura 4.2, também foram

utilizados esporadicamente para a gravação de raios com a câmera HS-1,

porém, a quantidade desses filmes representou menos de 5% do total dos raios

filmados nos EUA.

Figura 4.1 – a) Localização da torre de Antenas IAE/AEL. Os pontos Azuis na figura representam alguns raios que ocorreram no dia 26/03/2008. A marcação em verde mostra a área cega da torre e os círculos são raios de 10 km a partir do centro. b) Foto da torre de Antenas IAE/AEL.

A observação de cada raio é feita manualmente; o observador deve acionar o

mecanismo de trigger da câmera imediatamente após ver o raio. Nesse

momento, a câmera salva na memória interna um segundo antes do trigger e

um segundo após, totalizando um período de observação de dois segundos por

a) b)

74

raio. Os vídeos filmados são armazenados no disco local de um PC e

posteriormente reduzidos através de análise visual. Dessa forma, geralmente

as seguintes informações pertinentes ao estudo são extraídas: quantidade de

quadros do líder (quando visível); quantidade de descargas de retorno; duração

da corrente contínua e número de pontos de contato. Como as câmeras

possuem sincronização de tempo por GPS, é possível determinar o instante

exato da ocorrência de cada descarga de retorno, sendo assim possível

calcular o intervalo entre descargas, a duração do raio e a correspondência de

cada descarga com descargas observadas pelo sistema de detecção em LF.

Essa última parte é especialmente importante para a determinação da

polaridade e para a estimativa da corrente de pico de cada descarga. É

possível também inferir a eficiência de detecção do sistema através da razão

entre descargas não detectadas e as descargas observadas pela câmera.

Todos os dados reduzidos são transcritos para planilhas do Excel® para,

posteriormente, serem analisados.

Figura 4.2 – Distribuição dos pontos de observação durante a campanha em Tucson, AZ, no verão de 2007. Os círculos vermelhos mostram áreas de 50 km em torno do local de observação e os círculos pretos são os locais de observação com a segunda câmera rápida.

Fonte: Cummins et al. (2008).

75

As limitações dessa técnica incluem: a dificuldade de identificação de

descargas de retorno quando há intensa precipitação entre a câmera e o raio

resultando em uma classificação errônea entre descargas de retorno e

componentes M; a falta de conhecimento da polaridade do raio quando

nenhuma descarga foi observada pelo sistema de detecção em LF. Um filtro

comumente aplicado aos dados das câmeras é a exclusão de raios que foram

observados a mais de 50 km do ponto de observação, pois os erros envolvidos

nessas medidas são maiores.

4.2. Rede de Detecção de Relâmpagos em LF

Conforme descrito na Seção 3.1.4.1.4, os dados de raio das redes de detecção

de descargas atmosféricas possuem eficiência e precisão de localização que

dependem muito do tipo de sensores utilizados, da distribuição desses

sensores sobre a área de estudo e da quantidade de sensores funcionando

durante as observações, além das características intrínsecas dos sensores.

Tornou-se necessário, então, conhecer as circunstâncias em que se

encontravam os sensores das redes de detecção nos sítios de observação.

Infelizmente, em nenhuma das três campanhas, os conjuntos de sensores

foram os mesmos, ora devido à localização geográfica dos sítios de pesquisa,

ora devido a atualizações na rede de detecção.

As duas campanhas realizadas em São José dos Campos utilizaram dados da

BrasilDAt, formada a partir de um consórcio entre empresas do setor elétrico e

institutos de pesquisa do Brasil. Cobrindo o centro-sul do país e uma pequena

parte do Norte/Nordeste, essa rede conta hoje com 45 sensores, sendo esses

a maioria do tipo LPATS, alguns IMPACT e dois LS7000, instalados em 2008,

em São José dos Campos e Cachoeira Paulista. Portanto, a BrasilDAt é

considerada uma rede híbrida. As informações sobre os relâmpagos em tempo

real são divulgadas gratuitamente no site do grupo ELAT do INPE, conforme

um exemplo apresentado na Figura 4.3. A distribuição dos sensores

76

participantes das soluções dos raios utilizados neste trabalho é mostrada na

Figura 4.4. Apesar da localização dos sensores não mudar durante as duas

campanhas de 2003/2004 e 2007/2008, houve uma atualização dos sensores

de São José dos Campos e Cachoeira Paulista de IMPACT para LS7000 no

começo de 2008. Como o limiar de detecção para descargas de retorno com

correntes de pico baixas aumentou sensivelmente, houve também uma

melhora significativa na eficiência de detecção na região.

Figura 4.3 – Imagem extraída do website do Grupo de Eletricidade Atmosférica (ELAT) do INPE. A imagem é de 26/03/2010, às 17h28min hora local. Os pontos coloridos mostram os raios e a diferença de cores está relacionada ao tempo, a partir da hora da atualização do site, em que o raio aconteceu.

77

Figura 4.4 – Sensores da BrasilDAt participantes da detecção dos raios utilizados neste trabalho.

As Figuras 4.5 e 4.6 mostram, respectivamente, a distribuição da corrente de

pico das descargas de retorno nuvem-solo negativas utilizadas neste trabalho

em 2003/2004 e 2008. Nota-se claramente um aumento significativo na

detecção de descargas abaixo de -15 kA em 2008 quando comparado com

2003/2004. É importante salientar que a menor eficiência de detecção da rede

em medir descargas de retorno na faixa de -15 a 15 kA leva a uma

amostragem não aleatória da população de raios, podendo comprometer as

estatísticas geradas para esses dados, caso este fator não seja levado em

consideração.

Dados da NLDN foram utilizados durante a campanha em Tucson, EUA.

Apesar dos sensores de ambas as redes, BrasilDAt e NLDN, serem fabricados

pela mesma empresa (Vaisalla®), sua distribuição espacial é distinta, gerando

diferenças entre os dados medidos nesse sítio e no sítio de São José dos

Campos. A Figura 4.7 mostra a distribuição de correntes de pico para os raios

negativos observados durante a campanha no Arizona. É possível notar

também uma baixa eficiência de detecção de descargas de retorno abaixo de -

78

15 kA, devido ao tipo de sensores utilizado, porém, a distribuição desses

sensores faz com que a eficiência de detecção seja significativamente maior do

que a eficiência de detecção em São José dos Campos em 2003/2004.

O teste estatístico ANOVA foi aplicado às três distribuições de pico de corrente

para verificar a similaridade das distribuições. Esse teste avalia variâncias das

médias para determinar se as distribuições são provenientes da mesma

população. Ao nível de 0,05, foi determinado que as médias das amostras são

significativamente diferentes entre si. Esse resultado já era esperado, uma vez

que a avaliação precisa de qualquer parâmetro das redes de detecção

dependeria fundamentalmente da utilização dos mesmos sensores durante as

três campanhas, com a mesma configuração (distância entre sensores) e, de

preferência, mesma orografia.

Figura 4.5 – Distribuição de correntes de pico somente para raios negativos para a campanha de São José dos Campos durante o verão de 2003/2004.

79

Figura 4.6 – Distribuição de correntes de pico somente para raios negativos para a campanha de São José dos Campos durante o verão de 2008.

Figura 4.7 – Distribuição de correntes de pico somente para raios negativos para a campanha de Tucson durante o verão de 2007.

Em seguida, foi avaliada a eficiência de detecção nos sítios durante as

campanhas realizadas, o que permitiu conhecer o nível de confiabilidade dos

dados de cada campanha e aplicar as devidas correções aos dados. O cálculo

80

da eficiência de detecção (ED) considera a razão entre os raios observados

pela câmera e pelo sistema em relação ao total de raios observados pela

câmera. Esse cálculo assume que os raios filmados pelas câmeras

representam uma amostra aleatória do total de raios de cada região. Para

calcular a ED para os dias de tempestade utilizados neste estudo, foram

escolhidos apenas dias de filmagem nos quais a rede de detecção se manteve

estável e com a maioria dos sensores funcionando, a fim de não comprometer

a amostra. Para a região de São José dos Campos, foram escolhidos apenas

dias onde nenhum sensor IMPACT próximo ou mais de dois LPATS estivessem

fora do ar.

Um programa em IDL® foi desenvolvido para calcular a ED. Primeiramente, os

dados das câmeras, descriminados em planilhas do Excel®, são convertidos

para estruturas em IDL®, assim como os dados da rede de detecção. Em

seguida, o programa deve procurar no banco de raios da câmera a existência

de uma descarga de retorno coincidente dentro de um intervalo de ± 6

milissegundos detectada pela rede. Após a seleção, o número de descargas de

retorno coincidentes entre rede e câmera é dividido pelo número total de

descargas de retorno observadas pela câmera apenas, dando origem ao valor

de ED para descargas de retorno. A ED para raios é calculada da seguinte

maneira: se um raio filmado teve ao menos uma descarga de retorno

observada coincidentemente pelos dois sistemas, o raio é classificado como

observado; se nenhuma descarga de retorno é observada pela rede, então o

raio é desconsiderado. Dessa maneira, a ED para raios é sempre maior que a

ED para descargas.

As EDs calculadas para raios e descargas individuais estão presentes na

Tabela 4.1. Os valores para São José dos Campos em 2003/2004 são

coincidentes com valores encontrados por Ballarotti et al. (2006) e os valores

de Tucson são coincidentes com o trabalho de Biagi et al. (2007), que utiliza

outra técnica para chegar aos valores de ED. A grande diferença entre as EDs

81

em São José dos Campos é devido à substituição de dois sensores IMPACT

entre São José dos Campos e Cachoeira Paulista, no estado de SP, no início

de 2008. Vale salientar que esses valores de ED são válidos apenas para a

área de observação dos raios, não podendo ser extrapolados para o restante

da rede.

Outra característica importante é a similaridade entre as EDs calculadas para

as campanhas do Brasil de 2008 e Tucson. Apesar dessa semelhança, a perda

de descargas de retorno ocorre de maneira diferenciada para cada rede,

devido ao limiar de detecção para descargas entre -15 e 15 kA mencionado

anteriormente. Um teste simples, aplicado aos dados das duas campanhas,

eliminou todas as descargas positivas e negativas abaixo de 5 kA, reduzindo a

ED do Brasil em aproximadamente 2% e não alterando significativamente a ED

de Tucson. Um critério mais rigoroso implicaria eliminar aleatoriamente uma

quantidade de descargas entre 5 e 10 kA e 10 e 15 kA, porém, a quantidade de

variáveis envolvidas na uniformização das redes seria impossível de se obter

apropriadamente e a análise realizada já provou que há uma diferença de, no

mínimo, 2% entre as EDs nesses dois sítios. Este resultado será relevante no

decorrer do texto.

Tabela 4.1 – Cálculo das eficiências de detecção para as campanhas de observação de raios utilizadas neste trabalho.

São José dos Campos, SP, Brasil Tucson, AZ , EUA

2003/2004

(148 videos) 2008

(195 videos) 2007

(251 videos) ED para raios 75% (111) 91,79% (179) 92,43% (232)

ED para descargas individuais 54,4% 70,16% 69,2%

Uma análise estatística inédita foi realizada para os raios coincidentes entre

rede e câmera. Três casos foram estudados: quando a multiplicidade de raios

foi coincidente nos dois sistemas de observação; quando a rede observou

menos descargas de retorno do que a câmera; e casos em que o critério de

82

agrupamento da rede agrupou as descargas de um mesmo raio em dois ou

mais raios distintos. As Figuras 4.8 – 4.10 mostram os histogramas das

variações desses parâmetros para as três campanhas. Nos três gráficos, em

vermelho está o número de raios observados pelas câmeras, em verde, o

número de raios coincidentes entre rede e câmeras, e nas demais barras são

apresentadas as estatísticas para os raios coincidentes. Conforme esperado,

em mais de 50% dos dados coincidentes, as multiplicidades estimadas pelo

sistema de detecção foram subestimadas; em média, 30% dos dados

mostraram coincidência entre as multiplicidades; e, em torno de 10% dos

dados descargas de retorno pertencentes a um mesmo raio, como observado

pela câmera, foram agrupadas de maneira incorreta, divididas em dois ou mais

raios. Algumas descargas de retorno pertencentes a um raio podem não ser

agrupadas corretamente se estas excederem limites determinados pelos

critérios de agrupamento (Seção 3.1.4.1.3). Por exemplo, se a descarga de

retorno é a 16ª do raio, a central de processamento fará com que esta seja a

primeira descarga de retorno do próximo raio. O mesmo acontecerá se o

intervalo entre duas descargas de retorno exceder 500 ms, e assim por diante.

A configuração atual dos critérios de agrupamento é responsável pelas

quantidades de casos duplicados mostrados nas figuras 4.8 – 4.10.

As estatísticas, em que a multiplicidade da rede se mostrou maior que a

multiplicidade da câmera, foram também avaliadas, mas esse tipo de erro não

passou de 2% do total de casos. Em Rakov e Huffines (2003), os autores

negligenciaram o erro devido à má classificação das descargas de retorno em

raios e afirmaram que esse efeito não é significativo. Entretanto, este trabalho

mostra que há erros nos critérios de agrupamento que aumentam na mesma

proporção que a eficiência de detecção, trazendo problemas nas

determinações da densidade total de raios, nas estatísticas sobre multiplicidade

e corrente de pico, entre outros.

83

Figura 4.8 – Eficiência de detecção da rede BrasilDAt em 2003/2004 na região de São José dos Campos, SP, Brasil. A barra vermelha mostra o total de raios observados pela câmera. Em verde, os raios detectados pelo sistema de detecção em LF. O número de raios detectados foram divididos ainda em iguais (azul escuro), quando a multiplicidade dos dois sistemas foi a mesma, subestimados (azul claro), quando a multiplicidade do sistema em LF detectou menos descargas que a câmera e duplicados (roxo), quando o sistema agrupou descargas de um mesmo raio em dois ou mais raios distintos.

Figura 4.9 – Eficiência de detecção da rede BrasilDAt em 2008 na região de São José dos Campos, SP, Brasil, após a substituição de 2 sensores. Do mesmo modo que para a Figura 4.8, as barras estão divididas de modo a mostrar os raios observados pelas câmeras (vermelho), detectados pelo sistema

84

(verde), multiplicidade igual (azul escuro), multiplicidade diferente (azul claro) e raios duplicados (roxo).

Figura 4.10 – Eficiência de detecção da rede NLDN no verão de 2007 na região de Tucson, AZ, EUA. Do mesmo modo que para a Figura 4.8, as barras estão divididas de modo a mostrar os raios observados pelas câmeras (vermelho), detectados pelo sistema (verde), multiplicidade igual (azul escuro), multiplicidade diferente (azul claro) e raios duplicados (roxo).

Uma das possíveis soluções para esse problema seria alterar os parâmetros de

agrupamento na central de processamento. Em estudos de parâmetros, como

agrupamento máximo de descargas e intervalo máximo entre descargas

utilizando redes, a duração máxima do raio e a distância máxima de

agrupamento poderiam ser revistos e seus valores alterados a fim de minimizar

o problema.

Da análise dos dados da rede, também foram excluídos todos os raios

positivos, aqueles marcados como intra-nuvem pela central de processamento

e descargas de retorno cujo semi-eixo maior da elipse de incerteza foi maior

que 2 km, sendo essa última desconsideração importante para reduzir erros de

associação com os dados de radar. Após a redução, restaram

aproximadamente 83% dos dados do Brasil e 90% dos dados dos EUA.

85

4.3. Dados dos Radares Meteorológicos

Os dados de radares meteorológicos foram utilizados em conjunto com os

dados de raio para avaliar a dependência das características dos raios com a

região de 35 dBZ, assumindo que esta representa a região de cargas negativas

no interior das nuvens de tempestade. Os dados brutos do Radar

Meteorológico de São Paulo foram fornecidos pela Universidade de São Paulo

(MORALES, 2009, comunicação pessoal), assim como os programas

necessários para gerar imagens dos PPIs e dos CAPPIs a partir dos dados

brutos. Já os dados do radar KEMX da rede NEXRAD são públicos e estão

disponíveis em: http://www.ncdc.noaa.gov/nexradinv/. Em ambos os casos,

imagens com intervalos relativamente regulares de aproximadamente 5

minutos foram adquiridas em formato bruto (RAW). Os dados do Radar

Meteorológico de São Paulo foram reduzidos com programas feitos em IDL®

cedidos pela Universidade de São Paulo (MORALES, 2009, comunicação

pessoal), enquanto que toda a interação entre os dados de radar e raios,

gráficos e programas complementares em MapInfo® para o cálculo das áreas

foram desenvolvidos exclusivamente para este trabalho. Os CAPPIs do radar

KEMX foram feitos a partir de programas disponibilizados por (WOLFF e

KELLEY, 2009), cuja função é ler os dados brutos do radar e salvá-los em

variáveis do IDL®, juntamente com programas adaptados da USP.

Como um dos objetivos deste trabalho é estimar a área da região de cargas

negativas a partir de dados volumétricos de radar, CAPPIs foram extraídos e

utilizados para comparação com dados de raio. Assumindo que a porção do

canal dos raios que se propaga no interior das nuvens, dentro da região de

cargas negativas, dá-se em sua maior parte horizontalmente (LUND et al.,

2009, MACGORMAN; RUST, 1998; PROCTOR, 1991; NAKAMURA et al.,

2009; YOSHIDA et al., 2010), foi considerado comparar as características dos

raios com a extensão horizonal da região do centro principal de cargas

negativas. Como não existem instrumentos capazes de aferir a distribuição de

86

cargas em todo o volume das nuvens em tempo real, essa região foi estimada

a partir dos dados de radar, das radiossondagens e das teorias de eletrização

das nuvens de tempestade.

De acordo com o Capítulo 2, a teoria tripolar admite que o centro principal de

cargas negativas se encontra em torno da isoterma de -10º C. Já as teorias de

eletrização afirmam que em torno de -15º C estão localizados granizos e

cristais de gelo com cargas negativas.

As radiossondas são equipamentos a bordo de balões, lançados uma ou duas

vezes ao dia, sempre as 00 UT e/ou 12UT, que coletam informações de

temperatura, umidade, pressão e vento com a altitude, sendo deste último a

velocidade e direção, a partir do posicionamento dado por GPS em tempo real

(MARTINEZ et al., 1997). Para cada um dos dias de tempestade estudados, o

perfil de temperatura da atmosfera foi analisado e uma tabela com os valores

de altura correspondentes a -10º C foi gerada. A Tabela 4.2 mostra as alturas

para a temperatura mais próxima de -10º C para os dados do Brasil e a Tabela

4.3, para os EUA. Os dois pontos de lançamento de radiossondagem mais

próximos (Campo de Marte (SP) (SBMT) e Aeroporto do Galeão (RJ) (SBGL))

distam aproximadamente 100 km de São José dos Campos, de modo que, a

princípio, a atmosfera por eles representada não seria completamente

fidedigna. Contudo, quando analisados, não foram notadas diferenças

significativas entre os dados provenientes de ambas as sondagens, tomando-

se, portanto, como boa aproximação da realidade os resultados obtidos. Já em

Tucson, a radiossondagem é lançada a poucos metros do local de observação.

As médias de altura da região da isoterma de -10 ºC para ambos os sítios,

Brasil e EUA, foram utilizadas para a geração dos CAPPIs. Como, atualmente,

só foram possíveis gerar CAPPIs de 1 em 1 km, as médias das alturas

encontradas para cada região foram aproximadas para o valor inteiro mais

próximo e assim definiu-se as faixas de altura utilizadas neste trabalho.

87

Tabela 4.2 – Radiossondagens para os dias de tempestade em São José dos Campos estudados neste trabalho. Os valores mais próximos de -10º C foram utilizados como referência.

Data Estação Hora UT Pressão ( hPA) Altura (m) Temperatura (º C)

11/01/2003 SBMT 00 Z 462 6489 -8.7

05/03/2003 SBMT 12 Z 457 6585 -11.5

07/11/2003 SBMT 12 Z 547 5051 -9.2

14/12/2003 SBMT 12 Z 500 5880 -7.7

21/12/2003 SBMT 00 Z 500 5890 -7.5

15/01/2004 SBMT 00 Z 438 6849 -11.7

16/01/2004 SBMT 00 Z 464 6377 -11.7

28/03/2004 SBMT 00 Z 500 5790 -11.5

29/03/2004 SBMT 12 Z 500 5820 -9.5

31/03/2004 SBMT 12 Z 510 5667 -11.9

16/04/2004 SBMT 12 Z 473 6286 -9.7

10/02/2008 SBMT 12 Z 475 6259 -9.5

12/02/2008 SBMT 00 Z 460 6528 -10.2

18/02/2008 SBGL 12 Z 473 6310 -10.3

19/02/2008 SBMT 00 Z 481 6161 -9.3

22/02/2008 SBMT 00 Z 460 6499 -10.5

08/03/2008 SBMT 00 Z 462 6494 -9.9

25/03/2008 SBMT 00 Z 457 6568 -9.7

27/03/2008 SBMT 00 Z 497 5886 -7.7

28/03/2008 SBMT 00 Z 500 5810 -8.1

Médias: 6159.95 -9.79

88

Tabela 4.3 – Radiossondagens para os dias de tempestade em Tucson estudados neste trabalho. Os valores mais próximos de -10º C foram utilizados como referência.

Data Estação Hora UT Pressão ( hPA) Altura (m) Temperatura (º C)

19/07/2007 STUS 00 Z 458 6600 -11

23/07/2007 STUS 00 Z 455 6655 -10

23/07/2007 STUS 12 Z 440 6902 -11

28/07/2007 STUS 00 Z 450 6716 -10

28/07/2007 STUS 12 Z 450 6706 -11

30/07/2007 STUS 00 Z 432 7010 -13

31/07/2007 STUS 00 Z 439 6875 -11

31/07/2007 STUS 12 Z 449 6706 -10

11/08/2007 STUS 00 Z 447 6793 -10

11/08/2007 STUS 12 Z 449 6768 -10

12/08/2007 STUS 00 Z 436 7010 -13

14/08/2007 STUS 00 Z 449 6778 -10

15/08/2007 STUS 00 Z 450 6718 -11

16/08/2007 STUS 00 Z 461 6531 -10

17/08/2007 STUS 00 Z 463 6499 -9

Médias: 6751.133 -10.6067

Definidos os CAPPIs em 6 km para os dados de São José dos Campos e em 7

km para Tucson, deu-se início ao processo de redução dos dados de radar, o

qual foi composto das seguintes etapas:

a) Geração dos CAPPIs: É nesta etapa que são lidos os arquivos brutos

e gerados os dados dos CAPPIs de cada imagem para 14 elevações.

A média de tempo de processamento envolvida nesta etapa é de 10

segundos por elevação, um total de aproximadamente 4 horas para

um dia inteiro de dados. Após o cálculo dos CAPPIs para cada

elevação, fatores de correção são aplicados para calibrar as imagens.

Nenhum procedimento de calibração é sugerido pelas empresas que

geram os CAPPIs, porém, uma prática comum de calibração envolve

assumir um valor de referência; no caso, uma opção de referência

89

para os radares brasileiros é o radar a bordo do satélite Tropical

Rainfall Measuring Mission (TRMM-PR) (ANAGNOSTOU; MORALES,

2002). Basicamente são comparadas as regiões em que um radar

sobrepõe o outro e corrigidas eventuais subestimações ou

superestimações nos valores de refletividade. O fator de correção

adotado para o Radar Meteorológico de São Paulo é 4,13 dBZ para

menos, pois esse radar superestima os valores de refletividade reais.

Os dados de calibração dos radares NEXRAD W88D vêm com as

informações de calibração presentes no header de cada dado. No

caso dos dias utilizados neste trabalho, não houve a necessidade de

fazer nenhuma correção nos dados.

b) Assimilação dos dados das redes de detecção de relâmpagos e

correlação com o radar: Uma das considerações adotada neste

trabalho é a de que o canal dos raios, desde sua iniciação até o

contato no solo, propaga-se de maneira quase retilínea, não alterando

muito a distância horizontal entre o ponto de iniciação e o ponto de

contato no solo. As medições dos raios em VHF é a única forma de

saber com precisão o local de inicialização do raio e como ainda não

existem tais instrumentos no Brasil, não é possível comprovar

diretamente essa hipótese. Contudo, segundo Lund et al. (2009), os

autores mostraram que a inicialização dos raios ocorre, em sua

maioria, dentro dos contornos de 35 dBZ. Aqui foi encontrado que

mais de 95% dos pontos de contato dos raios está associado aos

mesmos contornos, o que indica, indiretamente, que a movimentação

na horizontal do canal dos raios não é significativa. Sendo assim,

foram calculadas as refletividades associadas ao ponto de contato de

cada raio para todas as alturas. Além disso, separados os raios que

ocorreram no intervalo entre cada imagem, arquivos textos foram

gerados. O tempo envolvido nesta etapa é variável e depende do

número de raios a serem analisados, podendo demorar desde alguns

segundos a dezenas de segundos.

90

c) Transformação das estruturas em IDL® para Shapefile: O formato

escolhido para exportar os dados do radar, de maneira que fosse

possível calcular a área do contorno de um determinado nível de

refletividade, foi o formato Shapefile. Um programa de ENVI/IDL® foi

desenvolvido para esse fim. A. Essa etapa não consome mais do que

alguns segundos e não incrementa significantemente o tempo total de

processamento dos dados.

d) Gráficos de referência: Todas as imagens dos CAPPIs utilizadas

neste trabalho, bem como todos os raios ocorridos no intervalo entre

cada imagem, são salvos em formato jpeg, com o objetivo de

identificar, visualmente, as células de interesse que serão avaliadas

nas etapas posteriores. Um exemplo das imagens do Radar

Meteorológico de São Paulo é mostrado na Figura 4.11. Um exemplo

do desenvolvimento de uma célula de tempestade em Tucson é

apresentado na Figura 4.12.

e) Processamento manual de cada CAPPI: O MapInfo® é um programa

versátil e de fácil manipulação de dados georeferenciados2. Como o

ganho de tempo ao utilizar essa ferramenta seria grande, então foi

desenvolvido um programa nessa plataforma para abrir os contornos

das células de tempestade em um nível específico de refletividade,

calcular sua área e selecionar os dados de raios pertencentes apenas

àquela célula. Como esta análise é totalmente manual, este é o

processo que mais demora a ser executado, levando algumas horas

para analisar cada conjunto de imagens referentes a um dia de

observação.

2 Dados georeferenciados podem ser imagens em formatos específicos, como GeoTiff ou Shapefiles, em que informações de latitude, longitude e tipo de projeção estão presentes no cabeçalho das imagens.

91

Figura 4.11 – Exemplo de CAPPI gerado pelos programas em IDL®. As cruzes representam a localização das descargas de retorno observadas pela rede de detecção em LF.

01:48 01:52 01:56

02:00 02:05 02:09

02:13 02:17 02:21

Figura 4.12 – Exemplo do desenvolvimento de uma pequena célula de tempestade em Tucson, AZ. As cruzes representam a localização das descargas de retorno

92

observadas pela rede de detecção em LF. As cruzes cinzas são raios observados pelas câmeras e rede simultaneamente.

f) Redução dos resultados obtidos: A saída do programa do Mapinfo® é

um conjunto de tabelas, em formato texto, com as informações de

multiplicidade, corrente de pico, data, hora, latitude, longitude, entre

outra informações para cada descarga de retorno que ocorreu dentro

da região delimitada pelo contorno de 35 dBZ. Ainda presentes nas

tabelas estão as áreas de cada célula em cada instante de tempo e o

nível de refletividade de cada descarga de retorno.. A Figura 4.13

mostra um caso de seleção de raios a partir de um contorno de 35

dBZ. As cores amarelas indicam regiões de 35 dBZ e as cores em

vermelho indicam contornos de 45 dBZ. Os pontos pretos são os raios

de 5 minutos selecionados.

Figura 4.13 – Programa utilizado para selecionar os raios de cada célula individualmente, desenvolvido em MapInfo®.

93

g) Análise dos resultados: Para realizar a análise desses dados, outro

programa em IDL® foi desenvolvido, agora para reunir os dados de

raio por tempestade e calcular a atividade elétrica com base no total

de raios por célula e por 5 minutos, montando a estrutura de dados

final para a análise. Os dados de área foram inseridos de forma

manual nas tabelas de raios filmados. A partir dessa estrutura de

dados, todas as análises mostradas no próximo capítulo foram

realizadas.

95

5 RESULTADOS E ANÁLISES

A análise dos resultados, obtidos neste trabalho e referentes às três

campanhas de observação, está dividida em três partes: a) resultados

utilizando dados de câmeras de alta velocidade; b) resultados utilizando redes

de detecção de descargas atmosféricas em LF; c) análises conjuntas entre

redes, câmeras e dados de radar. Na primeira análise, foi avaliada a

variabilidade dos seguintes parâmetros dos raios negativos: multiplicidade,

intervalo entre descargas, duração do raio e duração da corrente contínua. Na

segunda análise, os mesmos parâmetros foram avaliados, com exceção da

corrente contínua, devido à incapacidade dos sensores em medir tal parâmetro.

Finalmente, na terceira análise, as características físicas dos raios negativos

foram comparadas com parâmetros derivados das CAPPIs, como, por

exemplo: a área horizontal dos contornos de 35 dBZ na região de fase mista,

assumida representar a área horizontal de cargas negativas; altura máxima da

região de 35 dBZ e echotop.

Em todos os conjuntos de dados analisados foi aplicado o teste estatístico

ANOVA (Analises Of VAriance), que avalia as médias das distribuições através

da variância. O ANOVA basicamente divide a variância em variabilidade Entre

Grupos e variabilidade Dentro de Grupos, e compara as duas. Quanto maior for

a primeira comparada à segunda, maior é a evidência de que existe

variabilidade entre grupos, ou seja, médias diferentes. A similaridade entre as

médias, por sua vez, indica se os grupos são oriundos da mesma população.

5.1. Análise I – Câmeras de Alta Velocidade

Nesta primeira análise, foram avaliadas as características dos raios negativos

filmados pelas câmeras de alta velocidade durante as três campanhas

mencionadas anteriormente. As Figuras 5.1 e 5.2 mostram dois exemplos de

raios filmados com as duas câmeras simultaneamente. Na primeira Figura é

96

mostrado que a descarga de retorno é igualmente visível em ambas as

câmeras, e na segunda Figura é mostrado o último quadro visível da corrente

contínua de um raio filmado com as duas câmeras. Esses exemplos mostram

que, mesmo sendo modelos diferentes de câmeras, elas se comportam de

maneira bastante similar. A determinação da polaridade dos raios foi feita

através dos dados das redes de detecção de relâmpagos em LF. Para facilitar

a descrição das campanhas, a partir de agora a campanha em São José dos

Campos durante o verão de 2003/2004 será chamada de SJC1, a campanha

do verão de 2008 será chamada de SJC2 e a campanha em Tucson será

chamada apenas de TUS.

5.1.1. Multiplicidade

Os números totais de raios negativos observados por campanha, multiplicidade

média e porcentagem de raios simples estão descritos na Tabela 5.1. A

multiplicidade média pode ser calculada tanto como a média aritmética da

multiplicidade dos raios, como também dividindo o valor do número total de

descargas de retorno observadas pelo número total de raios. Nota-se uma

semelhança grande entre as multiplicidades médias entre SJC1 e TUS, além

da porcentagem de raios simples; contudo, em SJC2, a multiplicidade média foi

consideravelmente maior, assim como a porcentagem de raios simples.

Tabela 5.1 – Sumário de algumas características dos raios para as três campanhas.

Total de raios observados

Porcentagem de raios simples

Multiplicidade Desvio padrão

das médias SJC1 222 22,5% 3,7 0,20 SJC2 195 14,4% 4,8 0,24 TUS 250 22,0% 3,9 0,19

Na Figura 5.1, em que é mostrada a comparação entre multiplicidade e

porcentagem de raios para as campanhas SJC1, SJC2 e TUS, pode-se notar a

similaridade entre todas as distribuições. Um aumento na quantidade de raios

de ordem maior em SJC2 levou ao aumento da multiplicidade média para essa

97

campanha. A figura ainda apresenta o valor 2 como a multiplicidade mais

provável para ambas as campanhas no Brasil.

Figura 5.1 – Porcentagem de raios versus o número de descargas por raio (ou multiplicidade) observados no Arizona e em São Paulo.

O teste ANOVA, a um nível de significância de 95%, mostrou que as

distribuições SJC1 e TUS são estatisticamente iguais, em contrapartida, a

distribuição de multiplicidades SJC2 se mostrou estatisticamente diferente das

outras ao nível de 95%.

5.1.2. Duração

A duração do raio foi definida como o tempo entre a ocorrência da primeira

descarga de retorno e o final da luminosidade da última descarga de retorno

subseqüente ou o final da luminosidade da corrente contínua (caso presente).

A média geométrica das durações dos raios foram 174 ms, 325 ms e 221 ms

para SJC1, SJC2 e TUS, respectivamente. A maior duração na campanha

SJC2 está coerente com a maior multiplicidade presente. A Figura 5.2 mostra

as durações das observações no Brasil e nos EUA separadamente, ficando

98

novamente evidente como as distribuições se assemelham para ambos os

sítios em SJC1 e TUS, mas diferentemente para SJC2. A máxima duração

registrada foi no Brasil, 1,4 s, porém, a maioria das durações analisadas

(97,5%) foi menor do que 1 segundo.

Figura 5.2 – Duração dos raios versus porcentagem de raios no Arizona e em São Paulo.

O gráfico de dispersão da Figura 5.3 mostra a duração dos raios em relação à

multiplicidade. Neste diagrama, pode-se observar duas tendências, sendo uma

delas a mínima duração dos raios para uma dada multiplicidade, já abordada

em Saba et al. (2006a). Duas possíveis explicações para esse fenômeno foram

sugeridas nesse artigo: 1) há um tempo mínimo requerido para o canal da

descarga anterior decair ao ponto apropriado para suportar a propagação do

próximo líder contínuo, e 2) há uma taxa máxima de suprimento de cargas para

a ocorrência da próxima descarga de retorno. Um ajuste linear foi aplicado aos

valores mínimos de duração para cada multiplicidade e o coeficiente de

correlação (R) encontrado foi de 0,77. Da mesma forma, é possível notar no

diagrama que os valores de duração máxima também seguem uma tendência

e, para a sua avaliação, foi ajustada uma função exponencial às máximas

99

durações para cada multiplicidade. Assim, percebe-se que há uma intersecção

entre os dois ajustes, mostrando que existe um limite para a quantidade de

descargas que um raio pode apresentar. Como ainda existem poucos dados de

raios com multiplicidade maior que 10 neste estudo com câmeras, é difícil

afirmar com certeza qual seria a multiplicidade máxima, muito embora o valor

encontrado (em torno de 21) não esteja muito distante do valor real. De fato,

apenas 1% dos raios negativos apresentou duração maior do que um segundo

e nenhum dos 432 raios observados apresentou multiplicidade acima de 18. O

único estudo da literatura, em que foram observados raios com multiplicidade

acima de 20, foi o de Kitagawa et al. (1962), em que apenas 3% dos raios

documentados no artigo (de um total de 99) apresentaram tais multiplicidades.

O mecanismo responsável pela máxima duração ainda precisa ser estudado,

embora uma explicação possível seja a de que os líderes dentro da nuvem se

expandem continuamente durante a “vida útil” do raio, coletando cargas para

as descargas de retorno subseqüentes. Conforme o canal se alonga, ele se

torna mais instável (HECKMAN, 1992) e a ocorrência de novas descargas vai

se tornando cada vez mais improvável.

Tanto a evidência de uma máxima duração como a de uma máxima

multiplicidade são importantes resultados que podem promover mudanças na

configuração das atuais redes de detecção.

Novamente foi aplicado o teste ANOVA aos dados mostrando que as duas

distribuições SJC1 e TUS são iguais e a distribuição SJC2 diferente das

demais, ao nível de confiança de 95%. Como ambas, multiplicidade e duração

do raio, são parâmetros dependentes, era esperado este resultado.

100

Figura 5.3 – Gráfico de dispersão mostrando a relação entre a duração dos raios e suas multiplicidades. Os círculos são dados do Arizona e os triângulos são dados de São Paulo.

5.1.3. Intervalo entre descargas

Foram medidos ao todo 2052 intervalos entre descargas com valores entre

algumas dezenas de microssegundos até centenas de milissegundos. Os

intervalos da ordem de microssegundos estão relacionados com raios

bifurcados (BALLAROTTI et al. 2005), ou seja, uma situação em que um único

líder escalonado se conecta a dois pontos no solo quase simultaneamente. Um

exemplo é apresentado na Figura 5.4, nela pode-se ver o intervalo entre dois

pontos de contato de um raio bifurcado, menor que 125 µs. Por outro lado,

intervalos extremamente longos estão associados à presença de corrente

contínua longa (SABA et al., 2006a), o que explica o porquê de uma descarga

de retorno subseqüente ocorrer em um canal previamente ionizado mesmo

depois de aproximadamente 700 ms. A média geométrica para a distribuição

dos intervalos foi de 62,4 ms e esse valor oscilou entre 58,8 e 65,7 ms entre as

campanhas. Esse valor médio é da mesma ordem que o encontrado por Schulz

et al. (2005) na Áustria, utilizando somente a rede de detecção ALDIS. A Figura

101

5.5 mostra uma comparação dos histogramas de intervalos entre descargas no

Arizona e em São Paulo. Ambas as distribuições seguem uma log-normal.

Figura 5.4 – Exemplo de intervalo entre descargas para um raio bifurcado, para o dia 14/08/2007. Esse vídeo foi capturado em 8000 quadros por segundo, ou seja, 125 microssegundos de resolução temporal. A imagem mostra que o intervalo entre o primeiro e o segundo pontos de contato no solo foi menor do que 125 microssegundos.

Figura 5.5 – Distribuições de intervalos entre descargas no Arizona e em São Paulo.

Aproximadamente 393 dos 2052 intervalos entre descargas estavam abaixo

dos 33 ms, que é a resolução de uma câmera de vídeo convencional. Isso

a) 00:44:58.160500 b) 00:44:58.160625

102

significa que até 19% do número total de descargas poderiam ser perdidas

caso fossem observadas através de uma câmera convencional. (SABA ET AL.,

2006a, BIAGI et al., 2007, THOMSON et al., 1984).

A única diferença nos testes estatísticos realizados para os outros parâmetros

dos raios, observados através de câmeras de alta velocidade, foi verificada na

análise do intervalo entre descargas. Ao nível de 95% de significância, todas as

distribuições foram consideradas iguais, segundo o teste ANOVA.

5.1.4. Corrente Contínua

A duração da corrente contínua (CC) pode ser inferida através da duração da

luminosidade remanescente do canal do relâmpago que segue a descarga de

retorno. Pode durar de alguns milissegundos até centenas de milissegundos.

De acordo com a sua duração, a CC é classificada em longa (maior que 40 ms)

(KITAGAWA et al., 1962; BROOK et al., 1962), curta (entre 10 e 40 ms)

(SHIDO e UMAN, 1989) e muito curta (entre 4 e 10 ms) (BALLAROTTI, 2005).

Neste estudo, a duração da CC pode ser subestimada por causa de incertezas

na determinação do momento em que ela acaba. Nesta análise, para minimizar

esse problema, apenas raios que ocorreram em distâncias inferiores a 50 km

do local de observação foram analisados.

A Figura 5.6 mostra as distribuições de CC de duração curta e muito curta no

Arizona e em São Paulo. Devido à pequena amostragem de dados de CC, é

difícil determinar qualquer tendência de variação desse parâmetro. Por outro

lado, dados das três campanhas mostram as mesmas tendências de

diminuição dos dados de CC entre 4 e 16 ms, quantidade muito semelhante de

dados entre 16 e 40 ms e novamente uma queda na quantidade de dados para

CC longas. A Figura 5.7 mostra a distribuição de CCs longas que formam

aproximadamente 10% do conjunto total de dados.

103

Figura 5.6 – Distribuição de durações de CC abaixo de 40 ms no Arizona e no Brasil. No gráfico também é mostrada a similaridade entre as distribuições.

Figura 5.7 – Distribuição de CC longas no Arizona e em São Paulo. Não há diferenças significativas entre as duas regiões de observação.

Para testar a similaridade entre as distribuições de corrente contínua foi

utilizado o ANOVA para a distribuição total de valores de CC, para apenas CC

curta e apenas CC longa. Os testes para os três tipos de distribuição

104

mostraram que SJC1 e TUS são iguais e SJC2 é diferente das demais, ao nível

de significância de 95%.

5.2. Análise II – Redes de Detecção em LF

A próxima análise consiste em verificar as variações dos mesmos parâmetros

dos raios, vistos na seção anterior, observados agora pelas redes de detecção

de raios (RDR) em LF, com exceção da corrente contínua. Um cuidado

especial com os resultados obtidos deve ser tomado, uma vez que a diferença

entre as eficiências de detecção das redes BrasilDAt e NLDN pode alterar

drasticamente os dados. Esse estudo se torna crítico quando vários dias são

analisados e, em alguns deles, um ou mais sensores estão sem comunicação

com a central de processamento. Para a análise apresentada a seguir, foram

selecionados dias que apresentaram dados de câmera e uma configuração

ótima da rede de detecção em LF. Através de CAPPIs, foi possível identificar

as células que tiveram raios filmados e selecionar todos os raios detectados

pela rede em LF para cada célula. A seleção por células é importante no que

diz respeito à comparação precisa entre os parâmetros dos raios vistos pela

câmera e pela rede. Características globais dos raios, como as médias de

multiplicidade e duração do raio, intervalo entre descargas, entre outros

parâmetros, fornecidos pelas câmeras, só podem ser comparados às médias

fornecidas pela rede para as mesmas células em que os raios foram filmados.

No Capítulo 6, a Tabela 6.1 apresentará uma comparação entre os dados da

rede para vários dias de tempestade, mostrando uma grande variabilidade

entre multiplicidade e pico de corrente de tempestade para tempestade.

As análises para os dados das redes em LF mostradas a seguir são

provenientes das mesmas tempestades das quais foram filmados os raios da

seção anterior. A única exceção é para a análise feita para a altura máxima do

eco de 35 dBZ e echotop. Nesse caso, todos os raios observados dentro do

campo visual do radar foram aproveitados, uma vez que a quantidade

105

necessária de dados para essa análise era pouca considerando apenas as

tempestades que tinham raios filmados.

Entre todas as análises apresentadas nesta seção, o único que pode ser

corrigido é a multiplicidade média dos raios, que depende exclusivamente da

quantidade de descargas de retorno e de raios3. Redes com diferentes

eficiências de detecção podem ter o valor real de multiplicidade média obtido

através da aplicação de um fator de correção. Por coincidência, as EDs para as

campanhas SJC2 e TUS é bastante similar e a comparação direta entre seus

resultados foi realizada e será mostrada adiante.

Similarmente à seção anterior, foi aplicado o teste ANOVA a todas as

distribuições das características dos raios apresentadas a seguir. Porém,

conforme era esperado, os testes mostraram que todas as distribuições são

significativamente diferentes umas das outras, para cada característica, a um

nível de confiança de 95%. Isso aconteceu devido às diferenças nas eficiências

de detecção de cada campanha. A perda de descargas de retorno implica

diminuição da multiplicidade média, aumento do intervalo entre descargas,

diminuição da duração média dos raios e aumento da corrente de pico média

das descargas de retorno. Sendo assim, a análise visual é a única ferramenta

disponível para a verificação da similaridade entre as distribuições

apresentadas a seguir, sem qualquer validade estatística.


Analisando as Figuras 4.8 – 4.10, verifica-se que a quantidade total de raios

com a multiplicidade subestimada e a quantidade de raios duplicados pelas

redes de detecção em LF, nas três campanhas, somam aproximadamente 60 –

70% do total de raios detectados, ou seja, essas porcentagens indicam a

3 Um raio é determinado pelo agrupamento de todas as descargas de retorno que o compõe. A multiplicidade média é obtida através da divisão entre número de descargas de retorno e número de raios.

106

quantidade de raios cuja multiplicidade é subestimada pelas redes. Por causa

disso, a multiplicidade média calculada através do sistema sempre mostra

valores menores do que a multiplicidade média real, calculada com maior

precisão utilizando dados de câmeras de alta velocidade. As Figuras 5.8, 5.9 e

5.10 apresentam a distribuição de multiplicidades calculadas pelo sistema

respectivamente para as campanhas SJC1, SJC2 e TUS. Nota-se em todos os

gráficos uma maior quantidade de raios simples, quando comparadas essas

distribuições com os dados das câmeras de alta velocidade (Figura 5.1). As

redes de detecção observaram aproximadamente 40% de raios simples contra

cerca de 20% observados pelas câmeras. Esse efeito está diretamente

relacionado com a perda de descargas de retorno pela rede e a contaminação

dos dados da rede de detecção por relâmpagos intra-nuvem, que foram

classificados incorretamente pelo sistema como raios simples (apenas uma

descarga de retorno), não tendo influência significativa dos critérios de

agrupamento.

Figura 5.8 – Distribuição de multiplicidades para a campanha SJC1, utilizando dados da rede BrasilDAt.

Para as tempestades estudadas, 2797 raios foram observados na campanha

SJC1, 4103 na campanha SJC2 e 3067 na campanha TUS. Considerando as

107

eficiências de detecção em cada campanha, a quantidade total de raios mais

próxima do real seria 3729, 4470, 3318, respectivamente.

Figura 5.9 – Distribuição de multiplicidades para a campanha SJC2, utilizando dados da rede BrasilDAt.

Figura 5.10 – Distribuição de multiplicidades para a campanha TUS, utilizando dados da rede norte-americana NLDN.

108

A equação utilizada para o cálculo da multiplicidade média observada pelo

sistema está mostrada abaixo:

onde mc é a multiplicidade calculada, S é o número total de descargas de

retorno, F é o número total de raios e o termo F*er(%) é um fator de correção

devido aos raios duplicados pela rede detecção. O erro er(%) é determinado

para cada campanha, como sendo a quantidade de raios duplicados pelas

redes (vide Capítulo 4, Figuras 4.8 – 4.10).

Para calcular essas multiplicidades médias de maneira mais precisa, algumas

correções foram aplicadas aos dados. No capítulo anterior, foram mostradas as

distribuições de corrente de pico para as campanhas. Nota-se claramente um

aumento na quantidade de raios medidos com picos de corrente abaixo de 10

kA para a campanha SJC2, devido à instalação de sensores novos na rede

BrasilDAt no começo de 2008. Para não polarizar os resultados, foram

retirados, de todos os conjuntos de dados, descargas de retorno com medidas

de corrente de pico abaixo de 6 kA. Segundo Cummins et al. (1998), é sugerido

que todas as descargas de retorno com picos de corrente abaixo de 10 kA

sejam desconsideradas por apresentarem alta contaminação de descargas

intra-nuvem; contudo, esse critério também deve ser mudado se descargas de

retorno forem comprovadas como nuvem-solo. A escolha de 6 kA vem da

análise dos gráficos das Figuras 4.5 – 4.7. Após a aplicação desse filtro, os

dados da rede foram comparados novamente com os raios filmados e novas

eficiências de detecção foram calculadas. A única alteração ocorreu na

campanha SJC2. A nova ED para SJC2 foi reduzida de um fator de

aproximadamente 2% para então 68,13%. Se um filtro mais criterioso de 10 kA

fosse aplicado, aproximadamente 15% de descargas nuvem-solo reais seriam

perdidas.

109

Para se obter uma estimativa realista da multiplicidade média para as

tempestades observadas em cada campanha (Mr), foi desenvolvida a seguinte

equação:

onde Mr é a multiplicidade real, mc é a multiplicidade calculada, EDref e EDc

são, respectivamente, as eficiências de detecção de referência e calculada, e fc

é a razão entre as multiplicidades obtidas pelas câmeras (valor próximo da

multiplicidade real). O fator EDref/EDc é a razão entre uma eficiência de

detecção de referência (EDref) e a eficiência de detecção da rede estimada no

sítio onde as observações foram realizadas (EDc). O objetivo de utilizar esse

fator foi assegurar que fc não dependeria das eficiências de detecção das

redes, devendo ser um valor constante para as três redes. O valor de EDref

adotado foi o valor da maior eficiência de detecção estimada entre as três

campanhas. A campanha TUS apresentou o maior valor de ED quando

desconsiderados os raios com correntes de pico abaixo de 6 kA, por isso o

valor de 69,2% foi utilizado como referência.

As multiplicidades médias calculadas (Mr) para as três campanhas podem ser

vistas na Tabela 5.2. Para chegar a esses valores foi calculada primeiramente

a multiplicidade média dos dados das redes de detecção para cada campanha.

Em seguida, foi calculado o fator (EDref/EDc) para cada conjunto de dados de

cada campanha, multiplicado-o por mc. Esse valor de multiplicidade encontrado

não é real, porém normalizado. A próxima etapa foi dividir o valor de

multiplicidade da câmera, que é uma boa estimativa da multiplicidade real, pela

multiplicidade normalizada da rede. Essa divisão gerou um valor de fc para

cada sítio, sendo encontrados valores de fc muito parecidos nos três conjuntos

de dados. Um valor de fc médio foi calculado e, em princípio, esse valor deve

ser válido para todos os casos onde a eficiência de detecção seja 69,2%.

110

Todos os valores calculados foram inseridos na Equação 5.2 e o valor de Mr foi

calculado para a rede. Como mostrado na tabela, os valores de multiplicidade

Mr calculados se assemelham muito aos valores das câmeras conforme

esperado, pois os dados de ambas, rede e câmera, são amostras provenientes

das mesmas tempestades.

Tabela 5.2 – Comparação entre multiplicidades medidas pelas câmeras de alta velocidade e pela rede de detecção em LF, antes e depois de aplicadas as devidas correções.

Campanha

Multiplicidade normalizada da

rede (mc*[EDref/EDc])

Multiplicidade câmera

Desvio padrão

fc Mr

TUS 3.08 3.9 0.19 1.27 3.97

SJC2 3.70 4.8 0.24 1.30 4.77

SJC1 2.84 3.7 0.20 1.30 3.66

Média = 1.29

Aplicando-se as correções possíveis às médias de multiplicidades do sistema,

o valor extrapolado Mr praticamente iguala-se aos valores de multiplicidade

média obtidos para as câmeras nas três campanhas. Salienta-se também que

mesmo para a campanha SJC1, cuja ED é muito baixa (54,4% para

descargas), o método de correção se mostrou eficiente.

Outra conclusão importante sobre os dados da Tabela 5.2 é que dois métodos

de observação de relâmpagos proporcionaram os mesmos resultados após as

devidas correções e esses resultados mostram que a campanha SJC2

produziu raios mais múltiplos do que as outras duas campanhas, as quais

apesar de serem conduzidas em regiões diferentes, com climas diferentes,

mostraram multiplicidades muito similares, assim como outros parâmetros

(SARAIVA et al., 2010). Isso pode ser um indicativo de que as condições

meteorológicas, mais do que as condições geográficas e climáticas, estejam

atuando de maneira mais significativa, ao menos, sobre a multiplicidade dos

raios.

111

5.2.2. Duração

A rede de detecção de descargas atmosféricas BrasilDAt utiliza a mesma

técnica em LF que a rede norte-americana NLDN, a rede Austríaca ALDIS,

entre outras ao redor do mundo. Esses sensores se reportam a uma central de

processamento desenvolvida pela mesma empresa que criou os sensores. As

configurações padrão dos critérios de agrupamento de descargas de retorno

individuais em raios são utilizadas pelas redes de detecção em LF, inclusive

pela BrasilDAt. Um dos critérios de agrupamento utilizado se refere à duração

máxima de um raio, ou seja, a rede agrupará descargas de retorno até o

momento em que o intervalo entre a primeira descarga e a última permanecer

inferior a 1 segundo. Esse critério padrão foi utilizado no processamento dos

dados mostrados neste trabalho, então nenhum raio nesta análise ultrapassou

1 segundo de duração total.

Tanto a duração do raio como o intervalo entre descargas não são parâmetros

normalmente utilizados nos estudos envolvendo redes de detecção. A

explicação para isso está nas limitações das redes em LF, em especial no que

diz respeito à eficiência de detecção.

Os principais erros envolvidos no cálculo da duração do raio são:

a) Eficiência de detecção: Até pouco mais de 10 anos atrás, nem as

maiores redes de detecção de raios do mundo possuíam uma ED de

descargas de retorno maior do que 50% (PINTO JR., 2009). Nesse

caso, praticamente uma em cada duas descargas era perdida e isso

comprometia muito qualquer estimativa da duração dos raios.

b) Incapacidade de observação de corrente contínua: A duração real do

raio é o tempo entre o processo de ruptura da rigidez dielétrica até o

final da corrente contínua da última descarga de retorno, quando

112

presente. A rede de detecção apenas provê o tempo entre a primeira

e a última descarga de retorno. Nem utilizando apenas câmeras, é

possível medir com precisão a duração de um raio, pois um método

mais preciso, necessitaria conjuntamente de dados de campo elétrico

lento (FERRAZ, 2009). Aproximadamente 10% (67) do total de 667

raios filmados apresentaram corrente contínua longa na última

descarga de retorno do raio.

c) Falhas nos critérios de agrupamento: O critério de duração máxima foi

desenvolvido a partir de observações de raios, que dificilmente

apresentaram durações superiores a 1 segundo. Mesmo no caso dos

raios filmados para este trabalho, apenas 2,25% apresentaram

durações maiores do que 1 segundo. Entretanto, pequenos erros em

cada um dos critérios de agrupamento perfazem incertezas maiores

do que 10% nas soluções dos raios.

Dos três erros que afetam a precisão do cálculo da duração dos raios aquele

que influencia mais drasticamente é a eficiência de detecção. Como atualmente

as redes de detecção possuem EDs cada vez maiores, as durações calculadas

começam a representar melhor a duração real dos raios. As Figuras 5.11, 5.12

e 5.13 mostram as distribuições das durações calculadas para os dados das

redes de detecção em LF para as três campanhas. É notável uma grande

similaridade entre as distribuições, mesmo levando-se em conta a baixa ED da

campanha SJC1.

113

Figura 5.11 – Distribuição de durações dos raios para a campanha SJC1, utilizando dados da rede BrasilDAt.

Figura 5.12 – Distribuição de durações dos raios para a campanha SJC2, utilizando dados da rede BrasilDAt.

114

Figura 5.13 – Distribuição de durações dos raios para a campanha TUS, utilizando dados da rede norte-americana NLDN.

A seguir, a Figura 5.14 mostra a relação entre a multiplicidade calculada a

partir dos dados do sistema de detecção, sem correções de ED4, e a duração

calculada. A figura apresenta as mesmas relações mostradas na Figura 5.3,

porém, com uma dispersão muito menor, fortalecendo a relação já estabelecida

entre multiplicidade dos raios e sua duração. Os valores de R2 também

aumentaram significativamente para os ajustes linear e exponencial.

Extrapolando a reta do ajuste linear para cruzar com o ajuste exponencial,

chega-se a um limite para a ocorrência de raios múltiplos de aproximadamente

24 descargas de retorno por raio. Corrigindo esse valor pela eficiência de

detecção, a maior multiplicidade de um raio seria algo em torno de 30.

Considerando que raios com duração próxima de 1 segundo são mais raros,

multiplicidades de ordem maior se tornam cada vez mais raras também. Por

exemplo, do total de durações calculadas para a rede, apenas 6 – 9%

apresentaram valores maiores do que 700 ms, indicando que multiplicidades

4 Lembrando que as correções de ED são úteis apenas na determinação da multiplicidade pois a ED trata apenas da correção nas quantidades de descargas e quantidade de raios.

115

acima de 18 têm ainda menos chances de acontecer devido à raridade de raios

com durações maiores.

Figura 5.14 – Gráfico de dispersão mostrando a relação entre a duração dos raios e suas multiplicidades. Desta vez, foram utilizados dados das redes de detecção em LF.

5.2.3. Intervalo entre Descargas

Os critérios de agrupamento das redes em LF, cujos dados foram utilizados

neste trabalho, também possuem uma limitação quanto ao intervalo entre

descargas. Na configuração padrão utilizada para o processamento dos dados,

o critério de agrupamento assume que qualquer descarga de retorno com

tempo superior a 500 ms não pertence mais ao mesmo raio. Esse critério é

ainda menos problemático do que o critério de duração total do raio, pois

apenas 1% dos intervalos entre descargas filmados tiveram durações maiores

do que 500 ms.

Similarmente à seção anterior, o maior problema para o cálculo dos intervalos

entre descargas é a eficiência de detecção da rede. A perda de uma descarga

de retorno entre duas outras descargas de um mesmo raio gera um erro na

116

determinação do intervalo entre as descargas, ou seja, quanto menor a ED de

um sistema, maior serão os intervalos calculados. No caso de redes com EDs

próximas, outros fatores podem contribuir para a perda de descargas, como,

por exemplo, os tipos de sensores e a configuração da rede.

As Figuras 5.15, 5.16 e 5.17 mostram as distribuições dos intervalos entre

descargas para as três campanhas. Além de similares entre si, estas

distribuições também são similares àquelas apresentadas na Figura 5.4

calculadas a partir dos dados das câmeras de alta velocidade. As médias

geométricas dos intervalos, descritas na legenda das figuras, apresentaram

valores mais altos do que para as câmeras, como era esperado, sendo o valor

de SJC1 maior do que os outros devido à menor ED das três campanhas.

Schulz et al. (2005), utilizando dados da rede austríaca ALDIS, calcularam o

intervalo entre descargas para um período de 10 anos de dados na Áustria e a

média geométrica ficou em torno de 60 ms, o que era esperado devido à alta

ED dessa rede (devido à proximidade dos sensores e a um menor limiar de

detecção).

Figura 5.15 – Distribuição de intervalos entre descargas utilizando dados da rede de detecção de descargas, para a campanha SJC1.

117

Figura 5.16 – Distribuição de intervalos entre descargas utilizando dados da rede de detecção de descargas, para a campanha SJC2.

Figura 5.17 – Distribuição de intervalos entre descargas utilizando dados da rede de detecção de descargas, para a campanha TUS.

Os resultados apresentados aqui corroboram com a idéia de que o intervalo

entre descargas é um fenômeno que depende exclusivamente de processos

intrínsecos à física da descarga, como a eficiência do líder no interior da nuvem

118

ao coletar cargas suficientes para as próximas descargas. Os maiores

intervalos ocorrerão, em sua maioria, devido à presença de corrente contínua.

5.3. Resumo

Nesta seção é apresentada uma tabela com o resumo das principais

estatísticas das características dos raios negativos mostrados nas seções 5.1 e

5.2. Os valores médios apresentados na tabela 5.3 são: quantidade de dados

utilizados, média aritmética, desvio padrão (σ), desvio padrão das médias (σerr)

e média geométrica. A nenhum valor foram aplicadas correções de ED.

Tabela 5.3 – Resumo das principais estatísticas das características dos raios negativos estudadas neste trabalho.

Parâmetro Número de raios

Média Aritmética

σ σerr Média

Geométrica São José dos Campos – verão 2003/2004 (SJC1)

Multiplicidade 222 3,7 3,0 0,2 2,8 Intervalo entre descargas (ms ) 602 90,2 91,6 3,8 63,6

Duração (ms ) 204 283,2 279,8 19,6 112,3 CC curta/longa (ms ) 586/ 41 4,5/ 144.9 6,5/ 97,3 0.3/ 15,2 3/120 Multiplicidade – rede 2797 2,1 1,5 0.03 1,7 Intervalo – rede (ms ) 2792 125,2 9,7 0,2 95 Duração – rede (ms ) 1269 270,3 207,9 5,8 194,7 Corrente de pico (kA) 5685 -18,3 9,0 0,1 -16,6

São José dos Campos – verão 2008 (SJC2) Multiplicidade 195 4,8 3,4 0,2 3,7

Intervalo entre descargas (ms ) 727 98,0 99,4 3,7 65,7 Duração (ms ) 194 401,0 318,0 22,8 160,7

CC curta/longa (ms ) 570/ 101 5,8/ 203,8 6,2/ 129,5 0,3/ 12,9 4/164 Multiplicidade – rede 4103 3,1 2,5 0,04 2,4 Intervalo – rede (ms ) 8433 100,4 87,6 1,0 74 Duração – rede (ms ) 2549 317,6 244,3 4,8 220,6 Corrente de pico (kA) 12782 -16,3 9,4 0,1 -14,1

Tucson – verão 2007 (TUS) Multiplicidade 250 3,9 3,1 0,2 2,9

Intervalo entre descargas (ms ) 721 87,0 84,7 3,2 58,8 Duração (ms ) 212 326,3 273,1 18,8 199,1

CC curta/longa (ms ) 735/ 63 4,1/ 160,5 5,8/ 98,9 0,2/ 12,5 2/133 Multiplicidade – rede 2828 3,0 2,3 0,04 2,2 Intervalo - rede (ms ) 4687 108,74 89,43 1,31 79 Duração – rede (ms ) 1595 305,8 225,1 5,6 221,2 Corrente de pico (kA) 7883 -18,8 9,7 0,1 -16,8

119

5.4. Análise III – Câmeras, Redes de Detecção em LF e Radar

Nesta terceira e última etapa, foram introduzidos os dados de radar para

buscar uma explicação dos fatores determinantes que levaram às diferenças

nas distribuições e nas médias dos parâmetros dos raios analisados para as

três campanhas. O grande motivador para a utilização dos dados de radar foi a

diferença encontrada na multiplicidade para a campanha SJC2 em comparação

com as outras. Como foi mostrado nas seções 5.1 e 5.2, a multiplicidade foi a

medida com maior precisão entre as duas técnicas de observação de raios e

mostrou um claro aumento para a campanha SJC2 em relação aos dados das

campanhas SJC1 e TUS, que, por sua vez, apresentaram uma grande

similaridade. Esses resultados mostraram pouca influência de fatores

geográficos sobre as características dos raios. Uma análise mais rigorosa

sobre os tipos de tempestades nos diferentes sítios deve mostrar qual a

influência que fatores climáticos exercem sobre os resultados.

Vários trabalhos na literatura tentaram relacionar a ocorrência de relâmpagos a

parâmetros de radar. Porém, não se sabe ao certo qual é o melhor eco de

radar que representa bem a ocorrência de relâmpagos. MacGorman (1978) e

MacGorman et al. (1983) observaram que a extensão horizontal dos canais dos

relâmpagos dentro das nuvens está relacionada aos contornos dos níveis de

36 dBZ dos ecos de radar. Michimoto (1991) observou que a iniciação do

relâmpago ocorre em níveis superiores a 30 dBZ nas tempestades de inverno

no Japão. Lund et al. (2009) observaram que a inicialização dos raios ocorre

geralmente dentro dos limites dos contornos de 35 dBZ dentro da nuvem em

camadas de 3 – 6 km, 7 – 10 km e cerca de 10 – 12 km, com a maioria dos

raios ocorrendo entre 7 – 10 km durante a fase madura das tempestades

analisadas. Proctor (1991) estudou a região de iniciação dos relâmpagos e

verificou raios se formando em duas camadas, além de apresentar uma tabela

citando outros trabalhos em que foram observadas apenas uma ou duas

camadas produtoras de raios.

120

O nível de refletividade de 35 dBZ também é considerado como indicativo de

forte convecção, sendo os ecos provenientes de partículas do tamanho de

milímetros (graupel) (MACGORMAN e RUST, 1998, ROBERTS, 2002,

TAKAHASHI ET AL. 1998). De acordo com o modelo de distribuição de carga

tripolar (SIMPSON e SCRASE, 1937, SIMPSON e ROBINSON, 1941), sabe-se

que a camada de carga negativa principal está localizada próxima ao nível de -

10º C (WILLIAMS, 1989; MACGORMAN e RUST, 1998) e sua altura pode ser

determinada através de dados de radiossondagens.

Embora outros trabalhos sugiram diferentes níveis de refletividade para a

iniciação do relâmpago, a escolha dos contornos em 35 dBZ foi consistente

com a análise das três campanhas, mostrando que mais de 90% das

coordenadas dos raios, estimados através das redes de detecção, estão

relacionados com as regiões >35 dBZ, e com observações recentes feitas em

VHF (MACGORMAN, comunicação pessoal, 2010). As áreas utilizadas nesta

terceira etapa compreendem, então, os contornos de 35 dBZ, extraídos dos

CAPPIs gerados na altura da isoterma de -10º C.

Além das áreas dos contornos em 35 dBZ, a quantidade de raios a cada 5

minutos, relacionada a cada contorno, foi medida. A relação entre a área em 35

dBZ e a contagem de raios por 5 minutos está mostrada na Figura 5.18. Para

esse gráfico foram utilizados dados apenas das campanhas SJC2 e TUS, cujas

EDs são similares. Nota-se uma relação linear entre os dois parâmetros, com

grande dispersão. Uma parte da dispersão pode ser explicada por áreas de

mesmo tamanho em fases diferentes das tempestades, que produzem mais ou

menos raios. A atividade elétrica de cada célula foi definida neste trabalho

como a razão entre a área da região de 35 dBZ e a contagem de raios por 5

minutos, ou seja, a atividade elétrica foi definida como a quantidade de raios

por quilômetro quadrado por 5 minutos.

121

Figura 5.18 – Relação entre a área em 35 dBZ e a contagem de raios. A linha vermelha é um ajuste linear aplicado aos dados, com coeficiente de correlação R = 0,71.

As distribuições de raios por faixas de áreas estão mostradas na Figura 5.19. A

partir do gráfico, pode-se observar que a maioria dos raios observados da

campanha SJC2 ocorreu em regiões maiores do que nas outras campanhas.

As médias geométricas das distribuições também mostram que as áreas de

maior ocorrência dos raios das campanhas SJC1 e TUS são muito similares.

Este resultado pode estar relacionado com as multiplicidades médias

observadas para as três campanhas.


As relações entre a multiplicidade das campanhas SJC2 e TUS com a área dos

contornos de 35 dBZ estão mostradas no diagrama de dispersão da Figura

5.20. Um ajuste polinomial de grau 2 foi realizado para a área mínima de cada

multiplicidade e o resultado mostra uma clara tendência de aumento da

multiplicidade máxima com o aumento da área. O mesmo gráfico foi feito para

o conjunto de dados das câmeras de alta velocidade, revelando a mesma

tendência (Figura 5.21).

122

Figura 5.19 – Distribuição do número de raios ocorridos em função das áreas dos contornos de 35 dBZ.

Figura 5.20 – Distribuição das multiplicidades dos raios pela área em 35 dBZ. Para esta análise foram utilizados dados das redes de detecção. A linha preta é um ajuste polinomial aos valores mínimos de área para cada multiplicidade.

123

Figura 5.21 – Distribuição das multiplicidades dos raios pela área em 35 dBZ. Aqui foram utilizados dados das câmeras de alta velocidade. A linha preta é o mesmo ajuste da figura anterior multiplicado por fc.

As médias da multiplicidade da rede de detecção calculadas em faixas de 50

em 50 km estão mostradas na Figura 5.22. Nesse gráfico, os erros baseados

no desvio padrão das médias (σ/√n) foram inseridos. Esses erros consideram

apenas a distribuição de multiplicidades para cada faixa de área. Outros erros

sistemáticos, como, por exemplo, aqueles relacionados à ED, não foram

computados. A linha verde representa a média das multiplicidades juntando os

conjuntos de dados das campanhas SJC2 e TUS. Com um conjunto maior de

dados por faixa de área, a tendência de aumento da multiplicidade média torna-

se mais clara. O diagrama de dispersão da Figura 5.20 mostra que os valores

máximos de multiplicidade, para cada faixa de área, aumentam gradativamente

até 125 km2, porém, no gráfico da Figura 5.22, o aumento gradativo da

multiplicidade média por faixa de área chega a aproximadamente 300 km2. A

partir dessa área, a multiplicidade não segue mais um padrão, percebido em

todos os conjuntos de dados.

124

Figura 5.22 – Multiplicidade média em função das faixas de área em 35 dBZ. A média em verde mostra uma clara tendência de aumento da multiplicidade com a área.

A seguir, na Figura 5.23, estão relacionados multiplicidade e atividade elétrica.

Até o nível de 0,1 raios*km-2*5min-1, a mesma relação vista entre multiplicidade

e área foi observada, como era de se esperar. Após esse nível, até o máximo

em aproximadamente 0,5, a multiplicidade decresce com o aumento da

atividade, conforme o gráfico da Figura 5.24. Esse efeito é mais visível quando

a multiplicidade é correlacionada com a atividade elétrica do que com a área

em 35 dBZ. As relações mostradas aqui serão discutidas em maiores detalhes

no próximo capítulo.

5.4.2. Duração

A duração do raio é outro parâmetro que foi comparado com a área em 35 dBZ

e com a atividade elétrica. O gráfico de dispersão da Figura 5.25 mostra que a

duração dos raios, aparentemente, não têm relação com a área em 35 dBZ. A

comparação com dados das câmeras é mostrada na Figura 5.26 e também não

se nota uma relação clara. Contudo, no próximo capítulo, esta questão será

125

novamente abordada. A comparação da duração dos raios com a atividade

elétrica também não mostrou nenhum resultado.

Figura 5.23 – Atividade elétrica em função da multiplicidade, utilizando dados das redes de detecção. Neste gráfico está considerada somente a faixa de 0 – 0,1 raios por km2 e por 5 min. A linha em preto é apenas uma linha de tendência, não um ajuste linear.

Figura 5.24 – Atividade elétrica em função da multiplicidade, utilizando dados das redes de detecção. A linha em preto é apenas uma linha de tendência.

126

Figura 5.25 – Duração do raio em função da área em 35 dBZ, utilizando dados da rede de detecção.

Figura 5.26 – Duração do raio em função da área em 35 dBZ, utilizando dados das câmeras de alta velocidade.

127

5.4.3. Outros Parâmetros dos Raios

O intervalo entre descargas, a corrente contínua e a corrente de pico das

descargas também foram comparados com os parâmetros derivados dos

CAPPIs, porém, nenhuma relação entre eles foi encontrada.

5.4.3.1. Intervalo entre descargas

São poucos os trabalhos na literatura que medem precisamente o intervalo

entre descargas (THOMSON ET AL. 1979; SHINDO e UMAN, 1989; COORAY

e JAYARANTE, 1994; COORAY e PEREZ, 1994; SCHULZ ET AL. 2005; SABA

ET AL., 2006; trabalho presente). Em diferentes localidades e com medições

através de instrumentações distintas, a média geométrica do intervalo entre

descargas sempre esteve muito próxima de 60 ms. Isso é um indicativo de que

esse parâmetro não depende dos parâmetros derivados dos CAPPIs

analisados aqui. O gráfico da Figura 5.27 mostra um exemplo da dispersão do

intervalo entre descargas medido pelas câmeras de alta velocidade e a área

dos contornos de 35 dBZ.

Figura 5.27 – Distribuição dos intervalos entre descargas contra a área dos contornos em 35 dBZ. Os vídeos das câmeras de alta velocidade foram utilizados para obter esses dados. O conjunto total de dados das três campanhas foi combinado.

128

5.4.3.2. Corrente contínua

A corrente contínua é um dos parâmetros mais importantes dos raios e um dos

menos compreendidos. Um resumo das teorias conhecidas sobre o mecanismo

de formação desse fenômeno pode ser encontrado em Rakov e Uman (1990).

Em suma, a formação da corrente contínua supostamente depende de duas

condições básicas: condicionamento do canal e disponibilidade de cargas

dentro da nuvem. O condicionamento do canal pode ser entendido como o

conjunto de condições necessárias para que o canal esteja apto a manter um

fluxo de cargas durante um tempo maior. Segundo Rakov e Uman (1990),

depois do canal estar condicionado para manter a corrente contínua, a próxima

condição dependerá da disponibilidade de cargas no interior da nuvem capaz

de prover a quantidade necessária de cargas para o canal. A disponibilidade de

cargas dentro da nuvem está diretamente relacionada aos objetivos deste

trabalho. Porém, talvez devido a pouca quantidade de dados de corrente

contínua longa, os resultados não mostraram nenhuma evidência de relação,

conforme a Figura 5.28.

Considerando a teoria do líder bi-direcional (MAZUR, 2002), a propagação do

líder dentro da nuvem dá-se de forma contínua desde o instante da quebra de

rigidez dielétrica, até o final da corrente contínua da última descarga de retorno.

Sob esse ponto de vista, a corrente contínua tenderia a aumentar a duração do

raio, porém, o gráfico da Figura 5.2 mostra que a duração máxima dos raios

raramente ultrapassa 1 segundo, o que implica que a corrente contínua não

deve ser responsável por nenhum aumento anormal da duração do raio e,

conseqüentemente, da extensão horizontal do mesmo.

129

Figura 5.28 – Distribuição de corrente contínua pela área em 35 dBZ.

5.4.3.3. Corrente de pico

A corrente de pico das descargas de retorno medida pelas redes de detecção

em LF também não mostraram relação com a área dos contornos de 35 dBZ,

de acordo com a Figura 5.29. Nesse gráfico, em que as médias dos picos de

corrente são discretizadas para faixas de área de 50 km2, nenhuma tendência

foi encontrada. Esse resultado é, de certa forma, esperado uma vez que o pico

de corrente da descarga de retorno depende, fundamentalmente, da

quantidade de cargas presentes no canal e da velocidade da descarga de

retorno. A dependência da extensão da região de cargas negativas poderia

estar relacionada com a diferença de potencial entre o centro de cargas e o

solo. Segundo Cooray (2009), quanto maior essa diferença de potencial, maior

poderá ser o pico de corrente da descarga de retorno. Porém, nenhum efeito

dessa natureza foi observado.

130

Figura 5.29 – Média da corrente de pico para faixas de área em 35 dBZ. De maneira geral, a oscilação dos valores está em torno de 2 kA.

5.4.3.4. Altura da região de 35 dB Z e echotop

Dois resultados conflitantes foram o motivador para esta análise. Na seção

anterior foi visto que, aparentemente, não existe relação entre as áreas em 35

dBZ e a corrente de pico das descargas de retorno. Em outras análises

realizadas, médias dos picos de corrente foram avaliados e uma variação de

até 6 kA foi observada entre células do mesmo dia. Para tentar determinar a

causa dessa variação na corrente de pico, foram utilizadas informações sobre a

altura máxima da nuvem (echotop) e a altura máxima do eco de 35 dBZ.

Tanto o echotop quanto o último eco de 35 dBZ foram calculados na

coordenada de cada raio, dada pela rede de detecção. Tanto a resolução

espacial do radar, quanto a precisão de localização dos raios é de

aproximadamente 2 km2. Os gráficos a seguir mostram como a corrente de

pico e a multiplicidade variam com o aumento da altura do eco de 35 dBZ e do

echotop. As Figuras 5.30 e 5.31 mostram como a multiplicidade variou com o

aumento dos dois parâmetros do radar e as Figuras 5.32 e 5.33 mostram a

131

variação da corrente de pico. O resultado desta análise mostra uma clara

tendência de aumento tanto da multiplicidade como da corrente de pico. As

possíveis explicações para os fenômenos observados aqui serão discutidas em

maiores detalhes no próximo capítulo.

Figura 5.30 – Correlação entre multiplicidade dos raios e echotop.

Figura 5.31 – Correlação entre multiplicidade e altura do último eco de 35 dBZ.

132

Figura 5.32 – Correlação entre corrente de pico e echotop.

Figura 5.33 – Correlação entre corrente de pico e altura do último eco de 35 dBZ.

133

6 DISCUSSÕES

No capítulo anterior, foram apresentadas relações entre dados de raios,

provenientes de câmeras de alta velocidade e redes de detecção em LF, e

dados de radar. Todos os resultados foram obtidos a partir de três campanhas

de observação em dois sítios com características geográficas e meteorológicas

distintas, sendo duas das campanhas realizadas no mesmo sítio em anos

diferentes. Os parâmetros dos raios analisados foram: multiplicidade e duração

dos raios, intervalo entre descargas de retorno, corrente contínua e corrente de

pico. Dentre eles, a multiplicidade média pôde ser comparada diretamente

entre os dados das câmeras e das redes de detecção com a aplicação de

fatores de correção. Esse parâmetro apresentou maior valor na campanha de

São José dos Campos no verão de 2008 (SJC2) quando comparado aos

valores médios das demais campanhas. Foi verificado também, durante a

campanha SJC2, um máximo de ocorrência de raios em áreas próximas a 200

km2 e, nas outras campanhas, em áreas menores (em torno de 140 km2).

Também foi observada uma relação entre as extensões horizontais dos

contornos de 35 dBZ e a multiplicidade.

A explicação para as variações da multiplicidade será mostrada em duas

etapas. A primeira considerará as variações da área dos contornos de 35 dBZ

até 300 km2. Para entender as relações observadas, um modelo conceitual

simples será introduzido a seguir.

Os gráficos das Figuras 5.3 e 5.14 mostram uma relação linear para a duração

mínima de cada ordem de raio múltiplo. A duração do raio também está

diretamente relacionada com a propagação do líder no interior da nuvem,

durante o desenvolvimento do raio. Seguindo a teoria do líder bidirecional, essa

propagação só cessará ao final da corrente contínua da última descarga de

retorno, caso haja. Durante o desenvolvimento do líder negativo, um líder

positivo contínuo, com igual quantidade de carga, desenvolve-se no interior da

134

nuvem e, após a primeira descarga de retorno, ele será o responsável pela

geração de cargas em quantidade suficiente para o desenvolvimento da

segunda descarga de retorno ou pela manutenção da corrente contínua. Assim,

a duração total de um raio está intimamente relacionada à disponibilidade de

cargas no interior da nuvem. Através da observação das emissões em VHF

(LUND et al., 2009, MACGORMAN; RUST, 1998; PROCTOR, 1991,

NAKAMURA et al., 2009; YOSHIDA et al., 2010), sabe-se que a propagação do

líder no interior da nuvem é basicamente horizontal. Observações in situ

também mostraram o mesmo efeito, como no exemplo da Figura 6.1. Nesse

caso raro de condições de observação, é possível ver o desenvolvimento do

canal por fora da nuvem e, conforme a ordem das descargas aumenta, a

porção horizontal do canal aumenta, visivelmente ultrapassando a dimensão

vertical do canal que tocou o solo. A consideração inicial do modelo será,

então, a de que o canal dentro da nuvem propaga-se na horizontal.

Figura 6.1 – Seqüência de quadros de um vídeo de raio filmado com câmera de alta velocidade no dia 13/02/2008. As imagens representam as descargas números 7, 11, 14 e 16. As linhas vermelhas indicam o desenvolvimento do canal.

A próxima etapa é definir a forma da área da região de cargas negativas. As

considerações iniciais deste trabalho aproximam a extensão horizontal dos

contornos de 35 dBZ em -10º C com a área da região de cargas negativas. As

formas geométricas observadas nos contornos de 35 dBZ vão desde formas

simples, como esferóides e elipsóides, a formas extremamente complexas. Foi

observado que, ao se desenvolver, as células modificam seus contornos,

muitas vezes pelo crescimento desordenado ou mesmo devido à agregação

135

com outras células. Como este é apenas um modelo conceitual, a forma das

células será aproximada para a forma mais simples, um disco esférico cuja

área (A) é dada simplesmente pela equação:

onde R é o raio da esfera.

Para relacionar a duração dos raios à área do disco esférico, é necessário

assumir que a duração do raio é diretamente proporcional à distância de

propagação do líder dentro da nuvem de maneira retilínea. Sendo assim, esta

distância será:

onde v é a velocidade do líder, estimada como constante em 105 m/s

(CAMPOS et al,. 2009), e t é a duração do raio.

Um relâmpago pode ser iniciado em qualquer ponto do disco esférico. Se o

relâmpago ocorrer na extremidade do disco e tiver uma distância de

propagação d, necessariamente o raio mínimo do disco precisa ser igual a d/2.

Para que um relâmpago, formado em qualquer lugar do disco, tenha uma

distância de propagação d, o raio do disco deve ser igual a d. Substituindo R =

d na Equação 6.1, tem-se:

onde α é uma constante de proporcionalidade.

136

O gráfico da Figura 6.2 mostra em preto a curva teórica da relação entre a área

da região de cargas negativas e a duração dos raios. As curvas em vermelho e

verde são a mesma relação, mas considerando uma redução de 85% e 50% do

raio (R), respectivamente. Abaixo da curva preta (100% do raio) deveria estar

contida a maioria dos dados de raio, onde R ≥ d. A densidade de raios

diminuirá enquanto d ≤ R ≤ d/2. De acordo com o modelo conceitual proposto,

não deveria haver nenhum raio à esquerda da curva verde, ou seja, se R < d/2.

Figura 6.2 – Curva teórica relacionando a área da região de cargas negativas e as durações dos raios.

O gráfico da Figura 6.3 é a mesma Figura 5.26, porém, agora juntamente com

as curvas teóricas. A partir dessa nova perspectiva, é possível notar uma

diminuição da concentração de dados acima da curva preta e uma diminuição

maior com praticamente nenhum dado acima da curva verde. A redução da

concentração de dados acima da curva teórica fica explícita no histograma

bidimensional da Figura 6.4. Nesse gráfico, as cores indicam a concentração

de dados em escala logarítmica. Finalmente, na Figura 6.5, são mostradas as

médias das durações dos raios calculadas a partir dos dados das redes de

137

detecção para faixas de 50 até 300 km2, novamente notando-se uma tendência

clara de aumento das durações dos raios com a área.

Figura 6.3 – Duração dos raios filmados versus área do contorno de 35 dBZ. As linhas coloridas são as relações teóricas para 100% do raio em roxo, 85% em vermelho e 50% em preto.

Figura 6.4 – Duração dos raios obtidos pela rede de detecção versus área do contorno de 35 dBZ. A linha representa a relação teórica para 100% do raio.

138

Figura 6.5 – Duração média dos raios pela área da região de 35 dBZ. O gráfico foi cortado em 300 km2 para salientar a relação entre os dois parâmetros.

A relação linear descrita anteriormente, entre a duração mínima e a

multiplicidade, indica que este modelo conceitual pode ser extrapolado para a

multiplicidade, conforme mostrado nos gráficos das Figuras 5.20, 5.21 e 5.22.

A partir da área de 300 km2, as relações entre multiplicidade e duração dos

raios com a extensão horizontal da região dos contornos de 35 dBZ já não

seguem uma tendência crescente. A partir desse valor, as médias de

multiplicidade e duração começam a oscilar, aumentando e diminuindo a cada

incremento de 50 km2 na área. A variação aleatória dos valores de

multiplicidade está mostrada na Figura 5.22; já as variações da duração não

foram mostradas aqui devido à falta de confiabilidade das médias dessa

grandeza a partir de 300 km2, quando há uma diminuição considerável do

número de dados de duração. Alguns efeitos estatísticos e físicos podem agir

conjuntamente para descrever esse comportamento dos dados.

139

Análise das flutuações acima de 300 km:

a) A quantidade de raios diminui com o aumento da área acima de 300

km2. Isso poderia ocasionar uma redução da multiplicidade média

gradativamente com o aumento da área. Para avaliar esse problema,

foi verificado qual o número mínimo de raios para cada faixa de área,

de 50 em 50 km2. Mesmo em faixas de área pouco povoadas, a

amostra nunca foi menor do que 200 raios medidos pela rede de

detecção. Assim, para cada faixa de área, foram escolhidas amostras

aleatórias de 200 raios e recalculadas as médias. Em nenhum caso

foi notada alteração nas tendências observadas. Em suma, a hipótese

da baixa amostragem de dados em função da faixa de área escolhida

foi descartada.

b) A seleção dos dados no MapInfo® poderia ter gerado grandes áreas

com baixas multiplicidade e duração. Em alguns casos, quando duas

áreas de 35 dBZ estão juntas por um estreito filamento, o programa

seleciona as duas áreas como se fossem somente uma. Assim, duas

áreas pequenas, com multiplicidades e durações correspondentes,

tornam-se uma área grande com multiplicidades e durações de áreas

menores. Em milhares de CAPPIs analisadas neste trabalho, uma

quantidade inexpressiva desse tipo de caso foi verificada. Qualquer

erro baseado nessa hipótese também foi desconsiderado.

c) Uma possível explicação física parte do modelo conceitual.

Considerando que os líderes no interior das nuvens estejam se

propagando da mesma forma mencionada acima, o que muda a partir

de 300 km2 é, em um primeiro momento, a forma das áreas da região

de cargas. Formas elipsoidais com excentricidade alta são bastante

comuns, assim como áreas com regiões estreitas, improváveis que o

canal do raio percorra. Algumas dessas áreas podem apresentar

dificuldades para propagação do líder, que tem seu desenvolvimento

interrompido precocemente.

140

d) Em outros casos, o que pode acontecer é a junção de duas células ou

duas regiões de cargas. No caso em que uma célula em suas etapas

finais de desenvolvimento e outra iniciando a fase madura se

encontram, fica difícil avaliar qual o efeito que a área teria sobre as

características dos raios. Uma idéia seria tentar estimar, por alguma

medição indireta, a área das duas células separadas e assim verificar

como elas se comportam. Em diversos casos, foram observadas

células mescladas.

e) Durante o desenvolvimento de alguns sistemas convectivos de

mesoescala (SCM) em Oklahoma, MacGorman (2010 – comunicação

privada) verificou um decréscimo na multiplicidade. Uma hipótese

para explicar esse efeito estaria relacionada com a atividade elétrica.

Em grande escala temporal, durante a fase madura da tempestade,

os ventos ascendentes são responsáveis pela manutenção dos

centros de cargas. Já em um curto intervalo de tempo, uma alta

produção de raios por minuto pode criar “buracos” na região de

cargas negativas. Os buracos seriam regiões sem carga permeando

toda a área, inibindo a propagação dos líderes dos próximos raios,

encurtando a sua duração e, conseqüentemente, sua multiplicidade.

O gráfico da Figura 5.24 mostra a taxa de raios por 5 minutos e por

quilômetro quadrado versus a multiplicidade dos raios. Nota-se a

diminuição gradativa da multiplicidade conforme a taxa de raios

aumenta. Mais dados ainda são necessários para quantificar qual a

real diminuição da multiplicidade com o aumento da atividade elétrica.

O método proposto neste trabalho para a análise individual de células de

tempestade proporcionou também a avaliação dos parâmetros dos raios célula

a célula utilizando os dados das redes de detecção em LF, uma vez que os

dados das câmeras observam em média apenas 4% do total de raios de cada

célula. A Tabela 6.1 apresenta as multiplicidades e picos de corrente para

141

algumas células individuais analisadas neste trabalho durante as campanhas

SJC1 e SJC2. As diferenças nas multiplicidades são esperadas já que a

distribuição de raios em diferentes tamanhos de áreas de 35 dBZ variou entre

tempestades e de dia para dia. A diferença dos valores médios de

multiplicidade variou entre 0 e 1 para tempestades do mesmo dia e,

considerando os efeitos da eficiência de detecção, entre 2,5 a 4 para dias

diferentes. Os picos de corrente variaram de 1 a 6 kA entre tempestades do

mesmo dia.

Tabela 6.1 – Parâmetros dos raios obtidos para as células individuais durante as campanhas SJC1 e SJC2.

Data Multiplicidade média Número de raios Corrente de pico médio

07/11/2003 1.5 135 -16

07/11/2003 1.5 80 -19

20/12/2003 3 330 -15

15/01/2004 2.5 140 -17

15/01/2004 1.75 368 -19

30/03/2004 2.3 94 -17

30/03/2004 2.2 121 -20

30/03/2004 2.2 84 -23

16/04/2004 2.7 108 -27

21/02/2008 3 80 -16

21/02/2008 2.5 481 -17

07/03/2008 3.5 340 -12

07/03/2008 2.5 525 -15

18/02/2008 2.5 2400 -16

24/03/2008 4 600 -17

26/03/2008 3.4 500 -16

Com o objetivo de buscar uma explicação para a variação da corrente de pico

média, foram correlacionadas a altura da nuvem (echotop) e a altura do eco

mais alto de 35 dBZ para a coordenada dos raios dada pela rede de detecção.

Desse resultado, mostrado nas Figuras 5.30, 5.31, 5.32 e 5.33, nota-se um

142

aumento de ambas, multiplicidade e corrente de pico, com as duas alturas

analisadas.

Até o momento não existe nenhuma teoria capaz de explicar esse fenômeno.

Contudo, podem-se conjecturar alguns efeitos talvez parcialmente

responsáveis pelas variações encontradas.

Cooray (2009) e Cooray et al. (2007) mostraram que existe uma correlação

entre a diferença de potencial entre a nuvem e o solo e a corrente de pico das

descargas de retorno. Essa relação é dada por:

onde Ip é a corrente de pico da descarga de retorno e V é a diferença de

potencial entre a nuvem e o solo. A Figura 6.6 mostra essa curva teórica.

Considerando que os raios se formem sempre na mesma altura, ecos de 35

dBZ mais altos podem estar relacionados com o aumento volumétrico da região

de cargas negativas, criando diferenças de potencial maior entre as regiões de

cargas, produzindo assim maiores correntes de pico.

Alturas maiores dos ecos de 35 dBZ e do echotop podem também sugerir

maior convecção local que, por sua vez, pode estar influenciando na geração

de cargas, reforçando a teoria anteriormente proposta, baseada em Cooray et

al. (2007) e Cooray (2009).

As alturas dos ecos de 35 dBZ e o echotop podem estar relacionados com o

volume da região de cargas negativas e indiretamente com a sua extensão

horizontal. Já que foi mostrada uma relação entre multiplicidade e a extensão

horizontal dos contornos de 35 dBZ, seria esperado encontrar uma variação

das médias da multiplicidade com a altura dos ecos e echotop. As Figuras 5.30

e 5.31 mostram o aumento da multiplicidade com a altura, conforme esperado.

143

Contudo, a falta de maiores informações locais impede que uma avaliação

mais detalhada possa ser feita.

Figura 6.6 – Corrente de pico das primeiras descargas de retorno em função do potencial da nuvem.

145

7 CONCLUSÕES

Este trabalho apresentou um estudo inédito sobre a variabilidade de

parâmetros de raios em diferentes regiões e períodos, utilizando observações

de três técnicas diferentes (câmeras de alta velocidade, sistemas de detecção

de descargas e radar meteorológico). Foram analisadas a multiplicidade e a

duração dos raios, o intervalo entre descargas de retorno, a duração da

corrente contínua e a corrente de pico. Dos parâmetros analisados, a

multiplicidade média foi aquele que apresentou maior variabilidade, assumindo

valor máximo na campanha em São José dos Campos em 2008, em

comparação às demais campanhas realizadas. Os dois métodos de

observação de raios utilizados, câmeras de alta velocidade e redes de

detecção em LF, confirmaram o resultado.

Para explicar esse fenômeno, estimou-se a extensão horizontal da região de

cargas negativas a partir dos contornos de 35 dBZ de CAPPIs, na altura da

isoterma de -10º C. Foram encontradas relações entre: a multiplicidade média

dos raios e a área média dos contornos de 35 dBZ nos CAPPIs em que havia

ocorrência dos raios; as áreas mínimas para cada valor de multiplicidade

observada pelas redes de detecção; e as médias de multiplicidades e faixas de

áreas de 50 em 50 km2.

As médias das durações dos raios para faixas de áreas também obtiveram

resultados similares ao da multiplicidade. Para explicar esses fenômenos, um

modelo conceitual foi criado, assumindo as condições mais simples e ideais de

propagação do líder dentro de uma região de cargas negativas ideal, circular,

com distribuição uniforme de cargas. Mesmo sendo um modelo simples, foi

possível observar uma boa concordância entre as curvas teóricas e a

distribuição de durações dos raios até uma área de aproximadamente 300 km2.

146

A partir de 300 km2, não há mais correlação entre nenhum parâmetro dos raios

e a área dos contornos em 35 dBZ. Os efeitos que levam à distribuição

aleatória para áreas maiores não são claros, porém, os resultados sugerem

que a taxa de raios por minuto e por fração de área tenha um papel

fundamental na inibição do líder no interior das nuvens, responsável pela coleta

de cargas para as próximas descargas de retorno.

Desta análise, conclui-se que as variações de multiplicidade são reais, apesar

de pequenas, e um dos principais responsáveis por essa variação é a extensão

da região de cargas negativas.

Nenhuma relação foi encontrada entre a extensão horizontal dos contornos de

35 dBZ e a corrente de pico das descargas de retorno, porém, foi encontrada

uma grande variabilidade do pico de corrente médio entre células de

tempestade individuais. Essa variabilidade motivou a análise da altura máxima

dos ecos de 35 dBZ e echotop. Para esses dois parâmetros foram encontradas

variações da corrente de pico. Algumas sugestões foram apresentadas para

explicar essa relação, sendo que o modelo teórico proposto por Cooray (2009)

parece ser a mais indicada para esta situação. A variação da multiplicidade

com as alturas não é nunca foi observado diretamente, ou indiretamente. A

sugestão deste trabalho é que ecos de 35 dBZ em maiores altitudes devem ser

representativos de regiões de cargas mais extensas. E como foi mostrado

anteriormente, a multiplicidade média aumenta com a área da região de 35

dBZ, que é uma estimativa da área da região de cargas negativas.

Os outros parâmetros, corrente contínua e intervalo entre descargas, não

apresentaram variações com a extensão horizontal dos contornos de 35 dBZ. A

não variação do intervalo entre descargas de retorno está de acordo com

outras observações presentes na literatura. A corrente contínua, segundo a

teoria do líder bidirecional, não deveria influenciar na duração total do líder

dentro da nuvem. Apenas 10% dos raios, como mostrado aqui, possuem

147

corrente contínua longa na última descarga de retorno, sendo esse o único

caso em que haveria influência da corrente contínua na duração total do raio.

Conclui-se que as evidências de invariância desses parâmetros estão de

acordo com o que era esperado.

Depois de uma análise cuidadosa dos critérios de agrupamento das redes de

detecção em LF, chegou-se a conclusão de que, para regiões com alta

eficiência de detecção, aproximadamente 10% dos raios reais são divididos em

dois ou mais raios pela rede de detecção. Um erro dessa magnitude pode se

tornar maior conforme a eficiência de detecção de descargas individuais

aumente no futuro, sugerindo a adoção de um diferente critério de

agrupamento. O surgimento de 10% ou mais de raios agrupados erroneamente

pode afetar mapas de densidade de raios, cálculos das multiplicidades e

correntes de pico médias. Uma correção da multiplicidade média das redes

considerando esse erro foi proposta e provou ser mais adequada para

representar a multiplicidade real.

Em face da complexidade dos processos físicos que ocorrem dentro das

nuvens de tempestade, a seguir serão citadas algumas perspectivas futuras

mostrando o que este tema ainda tem a oferecer:

a) Estender as análises apresentadas para outras regiões, utilizando a

mesma instrumentação;

b) Realizar uma análise meteorológica, procurando separar os dados por

tipo de tempestade e refazendo as análises. Para a realização desta

etapa, ao menos três vezes mais dados são necessários;

c) Utilizar equipamentos adicionais, como informações de redes em

VHF, para localizar precisamente o local de inicialização dos raios e a

extensão real do líder dentro da nuvem;

148

d) Procurar aumentar o banco de dados de raios filmados com câmeras

de alta velocidade. Mais dados de raios filmados poderiam contribuir

com as estatísticas apresentadas aqui e até mesmo evidenciar

alguma outra relação que não pôde ser encontrada com a base de

dados utilizada, devido às limitações dos conjuntos de dados.

149

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estudo de fatores determinantes das características dos raios

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