Os pesquisadores da Penn State são os primeiros a usar dados obtidos de satélites de última geração em um modelo numérico de previsão do tempo usado para fornecer orientação para a previsão de tempestades tornadas.

GOES-16, que foi lançado em 2016, recentemente tornou-se totalmente operacional, mas os métodos para incorporar os dados, até agora, não existe.

Os pesquisadores usaram um método para radiância infravermelha de todo o céu desenvolvido através do Centro de Técnicas Avançadas de Assimilação e Previsibilidade de Dados da Penn State (ADAPT), para incorporar dados em modelos de eventos climáticos no meio-oeste. Os experimentos foram feitos em hindcast, o que significa que os modelos foram executados após o evento climático e comparados com eventos reais. O modelo foi capaz de prever tempestades supercelulares com condições atmosféricas que são muito propícias a tornados.

Os resultados, relatado em Revisão Mensal do Tempo publicado pela American Meteorological Society, sugerem que podemos melhorar muito nossa capacidade de prever tempestades capazes de produzir tornados.

"Não são apenas os dados que são importantes, "Fuqing Zhang, disse o professor de meteorologia e diretor da ADAPT. "É assim que projetamos algoritmos matemáticos numéricos muito sofisticados para incorporar os dados de satélite no modelo. Essa é realmente nossa especialidade e nosso orgulho. Nossa equipe é a primeira a ser capaz de obter esses dados de satélite de alta resolução com eficácia e provar que podem ser útil em cenários reais. "

A previsão de tempestades tornadas é importante porque esses eventos são especialmente rápidos de se formar, difícil de prever e pode causar danos catastróficos. As tempestades são responsáveis ​​por 40 por cento de todos os eventos climáticos severos nos Estados Unidos, causando 14 por cento dos danos e 17 por cento das mortes relacionadas, de acordo com o Centro Nacional de Dados do Clima.

"Para muitas tempestades nos Estados Unidos, temos bons dados de radar, Contudo, é muito difícil usar qualquer uma das tecnologias existentes para capturar as condições ambientais e de tempestade antes que ela se desenvolva totalmente, Zhang disse. "Somos capazes de estender o tempo de aviso para esses eventos porque o satélite pode olhar para o campo antes mesmo que as nuvens se formem e nossos modelos podem ingerir essa informação para melhorar e antecipar as previsões."

Nos últimos 40 anos, O tempo de execução do aviso de tornado - ou seja, o intervalo de tempo entre o momento em que um aviso é emitido e a ocorrência do tornado - aumentou em média de 3 para 14 minutos. Zhang disse que esse método pode estender o prazo de entrega ainda mais.

"Os pesquisadores fizeram grandes melhorias nos tempos de execução dos tornados, mas, para muitas pessoas, 14 minutos não são suficientes, "disse David Stensrud, chefe do Departamento de Meteorologia e Ciências Atmosféricas da Penn State. "Se você tem um grande estádio esportivo ou um hospital, leva mais de 14 minutos para se preparar para a ameaça do tempo. Certamente há uma necessidade de avisos mais avançados. Nossa pesquisa indica que, combinando assimilação de dados e modelos de alta resolução, podemos obter tempos de espera além de 30 minutos. Dobrar o tempo de espera teria enormes impactos potenciais na sociedade. "

Melhores modelos e melhores dados fornecidos pelo GOES-16 também podem reduzir as taxas de falsos alarmes, ele disse.

Os pesquisadores estão trabalhando com a NOAA e o Serviço Meteorológico Nacional para preparar os algoritmos para a ingestão desses dados de satélite para uso generalizado.

Os dados de satélite provaram ser difíceis de usar em modelos meteorológicos porque os satélites não capturam variáveis ​​importantes, como a velocidade do vento, pressão, temperatura e vapor de água. Mas os satélites capturam dados conhecidos como temperatura de brilho, que mostram quanta radiação é emitida por objetos na Terra e na atmosfera em diferentes frequências infravermelhas. Usando a radiância de todo o céu, os pesquisadores podem usar a temperatura de brilho capturada em diferentes frequências para pintar um quadro de formações de nuvens e campos de vapor d'água.

Na pesquisa que ainda está em revisão e perfilada na Nature, Zhang e seus colegas mostram que este método previu que o furacão Harvey alcançaria a categoria 4, enquanto os modelos existentes o prevêem como categoria 1. Harvey se tornou o primeiro furacão de categoria 4 a atingir a costa do Texas desde 1961.

GOES-16 cobre um sexto da Terra, incluindo a porção oriental dos Estados Unidos e todo o Oceano Atlântico, e é geoestacionário. Ele substitui GOES-13, oferecendo resolução de dados em uma escala ligeiramente maior do que meia milha, muito melhor do que seu antecessor a 2,5 milhas, e com dados disponíveis a cada 5 minutos ou menos.

O aumento da resolução espacial e temporal é importante porque oferece muito mais informações sobre o que está acontecendo dentro das tempestades, furacões e outros eventos climáticos severos. O satélite usa 16 bandas de dados de imagem usando luz visível e infravermelha para revelar fatores como neblina, ventos, vegetação, neve e gelo, incêndios, vapor de água e relâmpagos. É um dos três satélites semelhantes em operação que cobrem coletivamente quase todas as terras habitáveis ​​e oceanos circundantes.