Melhorar a previsão para uma série de eventos climáticos severos pode ser possível graças a um método mais abrangente para medir a profundidade da camada limite da Terra, desenvolvido por pesquisadores da Penn State.

A camada limite é a camada da atmosfera que está mais próxima da Terra, menos de uma milha da superfície. Por ser a camada mais afetada pelo calor convectivo da superfície da Terra, é responsável por mudanças repentinas no clima, como tempestades.

A camada limite recebe esse nome porque captura coisas como poluição, poluição, fumaça de incêndios florestais, e outras partículas transportadas pelo ar subindo mais alto na atmosfera. À medida que o sol aquece a superfície da Terra, também aquece o ar. Este ar quente sobe, aprofundar a camada limite.

Em pesquisa publicada no Journal of Atmospheric and Oceanic Technology , pesquisadores demonstraram como 159 radares meteorológicos que operam atualmente podem, em tempo real, rastrear a profundidade da camada limite, que constantemente reflui e flui. Isso é importante porque a profundidade da camada limite é atualmente medida duas vezes ao dia com o lançamento de balões meteorológicos em cerca de 100 locais em todo o país.

Além de serem reunidos em tempo real, medições de radar fornecem uma análise mais completa da camada limite, enviando impulsos verticais e horizontais para registrar se houver neve, chuva ou insetos estão presentes.

Imprecisões na avaliação da camada limite levam a erros significativos nas previsões, disse John Banghoff, estudante de pós-graduação em meteorologia, Estado de Penn. Banghoff disse que essas imprecisões estão levando a resultados de previsões ruins.

"Se pudermos melhorar a precisão das informações iniciais, que terá uma previsão melhor no futuro, "Banghoff disse." As estimativas da camada limite estão erradas por um fator de dois na maioria dos modelos, o que é muito significativo. Se você tiver 200 por cento de erro em seu modelo, não vai fazer um trabalho muito bom. "

Além de modelagem de clima severo, compreender a profundidade da camada limite pode melhorar os modelos de poluição do ar e previsão de incêndios florestais. Um relatório de 2009 do Conselho Nacional de Pesquisa destacou as limitações do monitoramento da profundidade da camada limite como uma grande preocupação, citando que outros métodos de monitoramento devem ser explorados.

Os pesquisadores usaram o radar Weather Surveillance Radar-1988 Doppler (WSR-88D) em Central Oklahoma para testar a capacidade dos radares de avaliar a profundidade da camada limite. Banghoff disse que os radares oferecem melhor resolução espacial do que os balões meteorológicos e são igualmente precisos na previsão da profundidade da camada limite. com base nos resultados desta pesquisa. Esses métodos também foram testados em oito regiões diferentes em todo o país, em locais como Minnesota em fevereiro e Arizona em agosto, demonstrando a confiabilidade sazonal deste método.

"Mostramos que os balões meteorológicos, quais são a linha de base, compare muito bem com as observações do radar. Assim que descobrimos que o radar oferecia informações precisas, começamos a usar dados de radar para rastrear a profundidade da camada limite ao longo do dia. "

Os pesquisadores então planejam usar esses dados de radar recém-adquiridos para caber em modelos, para ver se os dados em tempo real melhoram os modelos. Eles usarão mais de quatro anos de dados arquivados para explorar e refinar os modelos.

O ar quente cria um limite na atmosfera, aprisionando o ar mais frio abaixo. Durante eventos climáticos severos, Banghoff disse, o ar abaixo vai aquecer e furar a tampa, criando enormes nuvens de tempestade cumulonimbus.

Banghoff disse que um fenômeno semelhante pode ser observado na superfície da Terra durante eventos de nevoeiro, onde gotas de frio, o ar úmido fica preso pelo ar mais quente vindo de cima.

"É uma coisa meio obscura, "Banghoff disse." As pessoas não sabem o que é a camada limite, mas quando você a coloca no contexto de incêndios florestais e poluição do ar e previsão de tempestades severas, então ela tem muita relevância. "