%0 Thesis
%4 sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/05.27.03.41
%2 sid.inpe.br/mtc-m21c/2018/05.27.03.41.42
%T Estimativa de refletividade para preenchimento de bloqueio de visada de radar meteorológico utilizando dados de descargas elétricas atmosféricas
%J Reflectivity estimation for gap-filling of weather radar beam blockage using lightning data
%D 2018
%8 2018-06-05
%9 Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada)
%P 209
%A Rodrigues, Marcos Lima,
%E Calheiros, Alan James Peixoto (presidente),
%E Stephany, Stephan (orientador),
%E Angelis, Carlos Frederico de (orientador),
%E Sandri, Sandra Aparecida,
%E Lima, Wagner Flauber Araújo,
%E Sakuragi, Jojhy,
%I Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
%C São José dos Campos
%K Estimativa de refletividade, descargas elétricas atmosféricas, bloqueio em radar meteorológico, mineração de dados, reflectivity estimation, atmospheric electric discharge, weather radar beam blockage, data mining.
%X A estimativa da taxa de precipitação (R) por radar meteorológico é uma ferramenta essencial no monitoramento do tempo e na previsão meteorológica de curtíssimo prazo. Sua obtenção é realizada a partir da refletividade Z medida pelo radar, que corresponde à energia refletida pelos hidrometeoros, e adotando-se uma relação Z-R conveniente. Particularmente, a refletividade medida pode apresentar inconsistências devido ao bloqueio do feixe de micro-ondas do radar por obstáculos naturais ou artificiais. Existem atualmente técnicas para identificação e correção da refletividade nas zonas cegas devido a bloqueios, as quais são baseadas na interpolação de medidas de refletividade em diversas elevações e azimutes do mesmo radar ou utilizam a sobreposição da varredura de outros radares. Entretanto, nem sempre há alguma sobreposição ou o bloqueio é de grau elevado, impossibilitando a interpolação. Este trabalho propõe métodos alternativos para identificação e correção de problemas devidos a bloqueios da visada de radares. A identificação visa explorar a assinatura que os bloqueios deixam nas imagens de refletividade acumulada, utilizando analise estatística para identificação de azimutes com valores mínimos de acumulados. Já o tratamento das áreas identificadas com subestimativa de refletividade é realizado com o preenchimento dessas falhas com estimativas obtidas a partir de dados de descargas elétricas atmosféricas, através de um fator que correlaciona o registro de densidade de descarga a refletividade medida pelo radar em áreas não afetadas. Foram utilizados nesse estudo dados dos radares de Almenara(MG), Jaraguari (MT) e Santa Teresa (ES). Bem como registros de descargas atmosféricas feitos pelas redes BrasilDAT e RINDAT referentes aos anos de 2014 a 2016. A identificação de bloqueios foi avaliada através da comparação com um método que identifica bloqueios baseado em Modelo Digital de Elevação (MDE), já as estimativas de refletividade com o fator IZLR foram comparadas às medidas realizadas pelo radar em áreas não afetadas. O método proposto para identificação de bloqueios apresentou desempenho superior se comparado ao método com MDE, pois permitiu identificar todos os azimutes com obstrução por relevo acima de 20% além de identificar outras áreas nos radares de Jaraguari e Santa Teresa não decorrentes da interação com o relevo. Em relação à estimativa de refletividade/precipitação, o IZLR apresentou melhor desempenho utilizando dados de descarga da rede BrasilDAT, obtendo correlação média dada pelo Matthews Correlation Coefficient (MCC) no intervalo (0,28 - 0,62), viés de (0,83 - 0,97), RMSE (3,69 - 18,09) e coeficiente de correlação de Pearson (0,50 - 0,71) enquanto que a RINDAT apresentou MCC no intervalo (0,02 - 0,62), viés de (0,24 - 1,18), RMSE (4,20 - 14,25) e coeficiente de correlação de Pearson (0,01 - 0,62). Os campos obtidos com IZLR apresentaram boa capacidade para o preenchimento de falhas graves como a que ocorre na região Noroeste do radar de Santa Teresa, embora sua acurácia e sua distribuição espacial sejam diretamente influenciadas pela disponibilidade de registro de ocorrência de descargas nas áreas afetadas e não afetadas do radar. ABSTRACT: The estimation of rainfall rate (R) by weather radar is an essential tool for weather monitoring and nowcasting. It is obtained from the reflectivity (Z) measured by the radar, which corresponds to the energy that is backscattered by hydrometeors, and adopting a suitable Z-R relationship. Particularly, reflectivity values may present inconsistencies due to weather radar beam blockage by natural or artificial obstacles. A number of techniques for identification and correction of reflectivity in such blind zones subjected to blockage have been proposed, which are based in the interpolation of reflectivity measures for different elevations and azimuths of the same radar or employ the superposition of scans of different radars. However, there is not such superposition or interpolation may not be possible for a larger blockage. This work proposed an alternative methodology for the identification and correction of radar beam blockage. The identification aims to explore the signature that such blockages leave in the images of accumulated reflectivity, using statistical analysis to identify azimuths with minimum accumulated values. On the other hand, the treatment of the identified areas with reflectivity underestimation is accomplished by filling these faults with estimates obtained from data of atmospheric electric discharges, through a factor that correlates the flash density with reflectivity of weather radar in unaffected areas. This study used data from the Almenara (MG), Jaraguari (MT) and Santa Teresa (ES) weather radars. As well as lightning data made by the networks BrasilDAT and RINDAT for the years 2014 to 2016. The identification of beam blockages was evaluated by comparison with a method that identifies beam blockages based on Digital Elevation Model (DEM), already the estimates of reflectivity with the IZLR factor were compared to radar measurements in non-affected areas. The proposed method for beam blockage identification presented superior performance when compared to the MDE method, since it allowed to identify all azimuths with beam blockage fraction above 20% and to identify other areas in the Jaraguari and Santa Teresa radars that did not result from the interaction with the topography. In relation to the reflectivity/precipitation estimation, the IZLR presented better performance using BrasilDAT network lightning data, obtaining a mean correlation given by Matthews Correlation Coefficient (MCC) in the range (0.28 - 0.62), bias (0.83 - 0.97), RMSE (3.69 - 18.09) and Pearson correlation coefficient (0.50 - 0.71) whereas RINDAT showed MCC in the range (0.02 - 0.62), bias of (0.24 - 1.18), RMSE (4.20 - 14.25) and Pearson correlation coefficient (0.01 - 0.62). The fields obtained with IZLR showed good capacity to fill big blind areas such as that occurring in the Northwest region of the Santa Teresa weather radar, although its accuracy and spatial distribution are directly influenced by the availability of record of occurrence of discharges in the affected and not affected areas of radar.
%@language pt
%3 publicacao.pdf