| Revista: | Atmósfera |
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| Número de sistema: | 000602696 |
| ISSN: | 0187-6236 |
| Autores: | Cardoso, Judith Rodrigues1 Marton, Edilson1 Pinheiro, Flávia Rodrigues2 Cossich, William3 Moraes, Nilton Oliveira4 |
| Instituciones: | 1University of Rio de Janeiro (UFRJ), Geosciences Institute Federal, Rio de Janeiro, RJ. Brasil 2Brazilian Navy Hydrographic Center, Niterói, RJ. Brasil 3National Electric System Operator, Rio de Janeiro, RJ. Brasil 4Universidade Federal do Rio de Janeiro, Laboratory for Computational Methods in Engineering, Rio de Janeiro, Rio de Janeiro. Brasil |
| Año: | 2024 |
| Volumen: | 38 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en español | La niebla es un fenómeno atmosférico que reduce la visibilidad horizontal a 1000 m o menos. Este tipo de fenómenos afecta diferentes actividades, especialmente las asociadas con los transportes aéreo, marítimo y terrestre. La ciudad de Rio Grande, ubicada en el sur de Brasil, posee uno de los principales puertos de Brasil, y la ocurrencia de niebla en este lugar provoca inconvenientes como la interrupción de las actividades portuarias y el aumento de los costos operativos. Así, una mejor comprensión de la formación y disipación de la niebla y la mejora de sus pronósticos pueden ayudar a las actividades portuarias en esta región. Por lo tanto, este trabajo busca evaluar la capacidad del modelo WRF para simular eventos de niebla en Río Grande. Para ello se seleccionaron cuatro estudios de caso de niebla intensa, así como una prueba de sensibilidad para seleccionar la mejor configuración de resolución vertical del modelo. Los datos meteorológicos fueron analizados desde la estación de pilotaje de Río Grande y las boyas del Sistema de Monitoreo Costero Brasileño. También se analizaron imágenes satelitales y gráficos sinópticos. Las simulaciones numéricas se realizaron utilizando el modelo WRF con tres dominios anidados, donde la resolución horizontal más alta fue de 1 km. Se evaluaron el índice de estabilidad de la niebla (FSI, por su sigla en inglés) y otras dos estimaciones de visibilidad horizontal. Las simulaciones arrojaron resultados prometedores, destacando la capacidad del modelo para identificar la ocurrencia de niebla en el área de interés, además de representar aspectos de su proceso de disipación. Además, el FSI y las estimaciones de visibilidad fueran sensibles a los eventos. |
| Resumen en inglés | Fog is an atmospheric phenomenon that reduces horizontal visibility to 1000 m or less. These phenomena affect different human activities, mainly those associated with air, maritime, and road transport. Rio Grande city, located in southern Brazil, has one of the main Brazilian ports, and fog occurrences at this location cause several inconveniences, such as the interruption of port activities and increases in operating costs. Thus, a better understanding of fog formation and dissipation, and the consequent improvement in its forecasts, can bring significant help to the port activities in that region. Therefore, this work seeks to evaluate the WRF model’s ability to simulate fog events in Rio Grande city. Four study cases of dense fogs were performed for this goal, as well as a sensitivity test to select the best vertical resolution configuration of the model. Meteorological data from the Rio Grande pilotage station and the Brazilian Coastal Monitoring System buoys were analyzed. Satellite images and synoptic charts were also analyzed for the study cases. The numerical simulations were performed using the WRF model with three nested domains, where 1 km was the highest horizontal resolution. The Fog Stability Index (FSI) and two estimates of horizontal visibility were evaluated. Simulations show promising results, highlighting the ability of the model to identify the fog occurrence in the area of interest and represent aspects of its dissipation process. Furthermore, it is noteworthy that the FSI and the evaluated visibility estimates were sensitive to the occurrence of the events. |
| Keyword: | Fog prediction, Regional modeling, Visibility estimation, Fog indices |
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