| Summary: | A previsão imediata da precipitação é essencial para diversas atividades socioeconômicas, entre elas destacamos a aviação e a defesa civil. Modelos de previsão imediata, que se baseiam no acompanhamento dos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCM) são fundamentais em um sistema de apoio a tomada de decisões em situações meteorológicas extremas, principalmente quando descrevem e extrapolam no espaço e no tempo as estruturas precipitantes. Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um método de previsão imediata da precipitação com base na utilização conjunta do algoritmo ForTraCC (Forecasting and Tracking of the evolution of the Cloud Clusters), de previsão da propagação de SCM em curto prazo, e do modelo Hydro-Estimator, de estimativa de precipitação utilizando dados de satélites geoestacionários. Uma contribuição específica desse estudo correspondeu aos testes de sensibilidade do modelo Hydro-Estimator e na melhoria da previsão da propagação da precipitação. A técnica ForTraCC/Hydro-Estimador, que passa a ser chamada HydroTrack utiliza como dados básicos as imagens do satélite GOES, no canal 4, a cada meia hora. Para o desenvolvimento deste trabalho foi necessário realizar uma análise estatística da evolução das estruturas de precipitação dos SCM, para ajustar o modelo aos campos de precipitação. Com relação à propagação dos sistemas precipitantes, foram analisadas diversas técnicas para prever a propagação das estruturas de precipitação baseado em correlações cruzadas, auto-correção, conservação do movimento, campos de vento de modelos de mesoescala e campos termodinâmicos. O HydroTrack apresentou bom desempenho nas previsões da área e da taxa de precipitação estimada em todos os métodos analisados. Com relação ao deslocamento dos sistemas precipitantes o método do deslocamento do centro de massa apresentou melhores resultados para sistemas pequenos, enquanto a máxima correlação cruzada representou melhor os sistemas maiores. === The knowledge of convective system evolution is of fundamental importance for understanding weather and climate, particularly in the tropics, and it is essential to improve forecasting of these systems to reduce vulnerability to extreme weather damage. The identification of predictor parameters of the evolution of convective system, based on its previous evolution, could give valuable contribution to nowcasting schemes. The objective of this work was to develop a nowcasting method based on the ForTraCC, forecasting and tracking of cloud cluster and the Hydro-Estimator, a methodology for precipitation estimate from satellite images. Furthermore, with the results from the tracking of the precipitation structures were possible to study: storm propagation and its relationship with the mean wind field, thermodynamics parameters and the parameterization of convective system displacements. The basic data for this analysis was the GOES image each thirty minutes and weather data analysis from Eta. To conduct the development of this nowcasting model was necessary to know the statistical behavior of the precipitation structures during the lifecycle. We intend to develop the nowcasting precipitation model based in the precipitation field extrapolation in time and space using the Hydro-estimator and the ForTraCC techniques. This study was also useful to understand the movement of the rainfall cells. Nowcasting techniques, which are not as computationally intensive, have a very important role to play in the time frame between 0 to 6 hours, where numerical model does not have good skill. The HydroTrack presented a good performance related to system area and rain rate prediction for all methods. With regards to system displacement prediction the conservative method offered a good skill to small systems, whereas for larger systems was better foreseen to maximum cross correlation.
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