1 Resumo

Nas últimas décadas vem aumentando a preocupação do homem com a emissão de contaminantes na atmosfera. Se as fontes poluidoras são muitas, intensas ou com tempo de emissão prolongado, dependendo do grau de toxidade a agressão ao meio ambiente e a saúde humana é consideravelmente alta e muitas vezes podem ser irreversíveis. Portanto, a compreensão sobre o comportamento dispersivo da atmosfera é de extrema importância. O Meandro do vento é um fenômeno associado com a turbulência na camada limite planetária. Este fenômeno ocorre quando a velocidade do vento está abaixo de 1.5 m/s. Durante a condição de meandro a direção horizontal do vento varia muito e os contaminantes são dispersos sobre muitos setores angulares. Consequentemente, o comportamento oscilatório do vento é o mecanismo que espalha os contaminantes nos diferentes ângulos e provoca uma redução na concentração máxima destes). O objetivo desse plano constitui parte das metas específicas de desenvolvimento do projeto de pesquisa Institucional: “Estudo do meandro horizontal” com financiamento da FAPERGS e do CNPq. Foram realizadas as seguintes etapas de desenvolvimento do projeto:

Neste documento relata-se as atividades realizadas para o desenvolvimento do projeto Padrões micrometeorológicos precursores de meandros do vento: caracterização e recorrência.

2 Metodologia

Foram utilizados dados horários de velocidade média horizontal (ws) e direção do vento (wd) das estações meteorológicas automáticas (EMA), do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para as cidades de Santa Maria, Porto Alegre e São Paulo. As informações dessas estações são mostradas na Tabela 1.

Foi aplicado um controle de qualidade dos dados que incluiu a verificação da direção do vento entre 0º e 360º. Os dados fora desse intervalo foram eliminados o correspondeu a x% do total de registros. A partir da inpeção visual dos gráficos das séries temporais da velocidade média do vento não detectou-se a ocorrência de dados espúrios ou discrepantes.

Para cada EMA foram feito um sumário estatístico incluindo: o período de dados, porcentagem do tempo com dados válidos (não faltantes e que não foram rejeitados no controle de qualidade), a velocidade média horizontal do vento, a direção predominante do vento.

A identificação de eventos de meandros foi feita usando o critério de ws menor que 1,5 m/s. Para cada evento calculou-se a frequência de ocorrência (total e mensal), o intervalo de recorrência. A análise dos dados inclui a determinação da direção predominante do vento para cada EMA e durante os períodos de meandro.

Tabela 1. Coordenadas geográficas, altitude e informações básicas das EMA utilizadas.
Estação Longitude Latitude Altitude Nome Estado abreviatura
A801 -51.16667 -30.05 46.97 PORTO ALEGRE RS POA
A803 -53.70000 -29.70 95.00 SANTA MARIA RS SM
A701 -46.61667 -23.50 792.06 SAO PAULO SP SP

3 Resultados

3.1 Condições médias e direção predominante do vento

A Tabela 2 apresenta um resumo estatístico dos dados eólicos para as três EMA selecionadas para estudo. Os dados válidos referem-se a disponibilidade efetiva de dados pois excluem os períodos de falhas. As falhas são inerentes de ocorrerem em medidas meteorológicas de campo devido a intempéries, falhas de transmissão de dados, descargas elétricas e vandalismo. O peíodo de dados é superior a 9 anos em todas EMA com a de POA sendo a mais extensa (15,3 anos). A disponibilidade de dados indica uma perda de no máximo 10% dos dados devido a falhas.

A velocidade média do vento (wsmed) é menor em POA (1,6 m/s) em relação as EMA de SM e SP onde wsmedé ~ 2 m/s. A menor wsmed em POA foi corroborada pela maior frequência de ocorrência de cados de meandro (~50%), sugerindo que a forçante mecânica da camada limite atmosférica nesse local é menos efetiva na dispersão de poluentes. Isso provavelmente decorre da maior rugosidade aerodinâmica gerada pelo maior dossel urbano (obstáculos verticais) desta região que por efeito do atrito amortecem as incidência dos ventos. A direção predominante nas 3 cidades é do setor sudeste-nordeste (Figura 1) e resulta da atuação do sistema de alta pressão subtropical do altântico sul (ASAS), mas esse efeito é mais significativo nas estações do RS. Em SP o efeito da brisa marítima e o efeito do escoamento catabático da Serra do Mar favorecem predominãncia do setor sudeste, o que não observa-se nas estações do RS (Figura 1).

Entre as 3 estações, a que mais apresenta ventos calmos é a de São Paulo, que tem representação de 6.8% do total, em seguida é Porto Alegre, que tem representação de 5% do total e então, Santa Maria, em que apenas 2.9% são calmos. Os ventos calmos nas EMA em geral não apresentam uma direção do vento predominante bem variável, padrão esperado uma vez que a acurácia dos anemômetros utilizados nas EMA do INMET são de maios ou menos 0,24 m/s para as medidas de ws e de mais ou menos 3% para wd.

Em Santa Maria, particular observa-se que a maior frequência de ocorrência de ventos intensos (ws > 6 m/s) ocorrem da direção Norte no inverno (e em menor frequência no outono), o que caracteriza o fenômeno regional conhecido popularmente por “Vento Norte”. O vento com direção predominante de Norte aporta ar relativamente mais quente e seco para região, elevando a temperatura do ar e do déficit da pressão de vapor d’água acima da média, favorecendo aumento da evaporação regional (Valente 2015).

Tabela 2. Resumo estatístico dos dados eólicos, incluindo o nome das estações meteorológicas automáticas (EMA), início e fim das séries temporais, período em anos, a disponibilidade de dados (dados válidos, excluindo-se falhas), a velocidade média do vento (wsmed), o quantil de 95% como indicativo de rajadas de vento (wsmax, picos da velocidade ocorrido dentro de uma hora), a frequência de ocorrência de meandros (meandro, condições em que ws < 1,5 m/s) e a direção predominante do vento (wd).
Estação início fim periodo disponibilidade wsmed wsmax meandro wd
POA 2000-09-22 2015-12-31 15.3 95 1.6 9.6 49.4 157
SM 2001-11-26 2015-12-31 14.1 90 2.1 9.9 31.0 147
SP 2006-07-25 2015-12-31 9.4 99 2.0 9.6 33.5 156
Figura 1. Anemograma para as EMA indicando a frequência de ocorrência da direção do vento por intervalos de velocidade para cada cidade, São Paulo (SP), Santa Maria (SM) e Porto Alegre (POA). Os termos calm e mean referem-se respectivamente a condições de vento calmo (ws < 0.5 m/s) e a média de ws. Os termos spring(SON), summer(DJF), autumm (MAM) e winter(JJA), referem-se respectivamente as estações da primavera, verão, outono e inverno.

Figura 1. Anemograma para as EMA indicando a frequência de ocorrência da direção do vento por intervalos de velocidade para cada cidade, São Paulo (SP), Santa Maria (SM) e Porto Alegre (POA). Os termos calm e mean referem-se respectivamente a condições de vento calmo (ws < 0.5 m/s) e a média de ws. Os termos spring(SON), summer(DJF), autumm (MAM) e winter(JJA), referem-se respectivamente as estações da primavera, verão, outono e inverno.

Figura 2. Anemograma sazonal para as EMA indicando a frequência de ocorrência da direção do vento por intervalos de velocidade para cada cidade, São Paulo (SP), Santa Maria (SM) e Porto Alegre (POA). Os termos calm e mean referem-se respectivamente a condições de vento calmo (ws < 0.5 m/s) e a média de ws.

Figura 2. Anemograma sazonal para as EMA indicando a frequência de ocorrência da direção do vento por intervalos de velocidade para cada cidade, São Paulo (SP), Santa Maria (SM) e Porto Alegre (POA). Os termos calm e mean referem-se respectivamente a condições de vento calmo (ws < 0.5 m/s) e a média de ws.

A análise dos anemogramas para os períodos noturno e diurno não revalaram padrões distintos daqueles para condições gerais (Figura não mostrada).

As séries temporais de ws condicionadas às ocorrências de meandros (Figura 3) revela que para as 3 cidades o setor da direção predominante (sudeste-leste) coincide com o observado para a série de ws não filtrada. Esse padrão sugere que os ventos fracos estão associados aos fenômenos que predominam na maior parte do tempo, ou seja, a ASAS com centro de pressão menos intenso ou mais afastada costa brasileira. Esse padrão não varia muito sazonalmente (Figura 4).

Figura 3. Anemograma condicionado aos eventos de meandro para cada cidade.

Figura 3. Anemograma condicionado aos eventos de meandro para cada cidade.

Figura 4. Anemograma sazonal condicionado aos eventos de meandro para cada cidade.

Figura 4. Anemograma sazonal condicionado aos eventos de meandro para cada cidade.

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Figura 4. Anemograma condicionado aos eventos de meandro para os períodos diurno e noturno para cada cidade.

Figura 4. Anemograma condicionado aos eventos de meandro para os períodos diurno e noturno para cada cidade.

3.2 Frequência de ocorrência de meandros

Porto Alegre e Santa Maria, de acordo com Santa Maria, apresenta uma maior frequência de ocorrência de eventos de meandros no outono e no inverno, sendo em Julho na estação de Porto Alegre e em Abril na estação de Santa Maria os meses com mais ocorrência. Já São Paulo o mês com maior ocorrência foi em Julho. Apenas Porto Alegre apresentou frequência de ocorrência acima de 50%.

**Figura 5**. Distribuição sazonal da frequência de ocorrência de meandros para cada cidade.

Figura 5. Distribuição sazonal da frequência de ocorrência de meandros para cada cidade.

A figura 9 indica que em Porto Alegre tem uma tendência a aumentar o número de eventos de meandro ao longo dos anos, sendo 2014 o ano que maior apresentou ocorrência deste evento. Santa Maria e São Paula não apresentaram essa tendência. Foi o ano de 2009 em que a frequência de ocorrência de meandros foi maior, e São Paulo o ano de 2012.

**Figura 6**. Distribuição anual da frequência de ocorrência de meandros para cada cidade.

Figura 6. Distribuição anual da frequência de ocorrência de meandros para cada cidade.

4 Referências

Valente, F. C. P. 2015. Sensibilidade do Fechamento do Balanço de Energia a Metodos de Processamento de dados de fluxos supericiais sobre o bioma Pampa. Dissertação de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Universidade Federal de Santa Maria, 120 p.