ESTUDO DE CASO : EVENTO EXTREMO NO ESTADO DO CEARÁ ENTRE OS DIAS 03 E 04 DE JANEIRO DE 2015 - Coutinho, Maytê Duarte Leal; Costa, Micejane da Silva; Gomes, Ana Carla dos Santos; Moraes, Michelyne Duarte Coutinho de; Jacinto, Leandro Valente; Lima, Kellen Carla; Sakamoto, Meyry Sayuri (Revista Brasileira de Climatologia, 2021)
Este estudo tem o intuito de avaliar um evento extremo ocorrido no estado do Ceará. Grandes transtornos à sociedade foram causados, como deslizamentos de terras, inundações, alagamentos, entre outras perdas materiais. O evento consistiu em dois sistemas atuando simultaneamente, um Vórtice Ciclônico de Altos Níveis (VCAN) e uma Ondas de Leste, sendo que o segundo atuou em um mês atípico, caracterizando uma ocasião rara. Segundo dados da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (Funceme), nos dias que ocorreu o evento, a chuva na região metropolitana superou a média história do mês, chegando a 148 mm. Desta forma, é importante obter uma previsão mais precisa evitando maiores transtornos à sociedade. Sabe-se que de maneira geral, modelos regionais ou globais apresentam deficiência em simular a variável precipitação. Esta dificuldade geralmente está associada as parametrizações dos modelos e também aos processos físicos e dinâmicos, uma vez que, a variável precipitação não é contínua no tempo e no espaço. No entanto, para as variáveis de vento (u, v) e umidade específica (q) que são variáveis necessárias para o cálculo da convergência de umidade, os modelos conseguem ter um melhor desempenho. Assim, com intuito de estudar os possíveis sistemas meteorológicos, realizou-se simulações numéricas utilizando três diferentes conjuntos de dados: Climate Prediction Centre (CPC), Reanálise do National Center for Enviromental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) e Regional Atmospheric Modeling System (RAMS). Os principais resultados mostraram que a partir das simulações do RAMS, percebeu-se núcleos de convergência de umidade associadas a chuvas intensas no Ceará. Indicando ser uma opção interessante para suporte na previsão do tempo.