Avaliação do uso do modelo WRF (Weather Research and Forecasting) na geração de perfis verticais visando à correção atmosférica no infravermelho termal

Abstract

O Sensoriamento Remoto no Infravermelho Termal (Thermal Infrared – TIR) é uma ferramenta fundamental para a obtenção da temperatura e da emissividade da superfície terrestre – variáveis de grande importância em diversos estudos ambientais. Entretanto, para que os dados termais possam ser utilizados nas mais variadas aplicações, deve ser realizada a correção atmosférica dos mesmos. Essa, via de regra, necessita de perfis verticais atmosféricos, obtidos, idealmente, através do lançamento de radiossondagens locais. Contudo, o acesso à tecnologia de radiossondas é restrito, enquanto outras alternativas de perfis atmosféricos podem apresentar limitações. Nesse contexto, o presente estudo tem como objetivo analisar a viabilidade da utilização do modelo numérico atmosférico Weather Research and Forecasting (WRF) para gerar perfis verticais atmosféricos, buscando suprir a necessidade de uma radiossondagem na correção atmosférica de dados do TIR. Para tal, foram realizadas simulações no modelo ARW-WRF (Advanced Research WRF), na versão 3.9.1.1, para uma área de estudo no Litoral Norte do Rio Grande do Sul, em duas datas, com condições de tempo distintas (09/01/2018 – alta nebulosidade e 14/03/2018 – predominância de sol). Nas simulações, foram utilizados dados de reanálise do NCEP Climate Forecast System Version 2 (CFSv2) como condições iniciais e de contorno para duas grades aninhadas com resoluções horizontais de 12 km (G12) e 3 km (G03). Para avaliar o desempenho da modelagem atmosférica, os dados simulados pelo WRF foram comparados com dados de campo provenientes de radiossondagens obtidas na área de estudo. Os dados simulados foram interpolados para os níveis da radiossondagem e, então, as medidas estatísticas – coeficiente de correlação (R), viés e raiz do erro quadrático médio (RMSE), foram computadas para as variáveis meteorológicas razão de mistura (q), temperatura potencial (θ) e velocidade do vento (Vel.). Essa análise foi realizada tanto ao longo de todo o perfil atmosférico, quanto com enfoque apenas na Camada Limite Atmosférica (CLA). Os resultados apresentaram elevada correlação entre os perfis simulados e observados, com valores de R, em sua grande maioria, superiores a 0,9. Sendo a principal exceção a q, quando analisada exclusivamente na CLA, no dia 14/03/2018, onde R=0,68. No que diz respeito ao viés e ao RMSE, os menores (maiores) valores observados foram: para o viés, -0,06 K em θ (1,31 m/s na Vel.); já para o RMSE, 0,44 K (3,00 K) para θ. Dessa forma, conclui-se que existe um indicativo positivo do potencial de utilização do modelo WRF na simulação de perfis atmosféricos, visando sua aplicação na correção atmosférica de dados de sensoriamento remoto no TIR.

Thermal Infrared (TIR) remote sensing is an essential tool for obtaining the land surface temperature and land surface emissivity. These parameters are a key for several environmental studies. However, the atmospheric effects must be corrected for the appropriate use of TIR data. The atmospheric correction usually requires vertical atmospheric profiles, which are obtained ideally by the launch of radiosondes. Nevertheless, the access to radiosonde technology is often restricted and other alternatives of atmospheric profiles might have limitations. Thus, this study aims to analyze the feasibility of using the atmospheric numerical model Weather Research and Forecasting (WRF) to generate vertical atmospheric profiles, in order to supply the need for a radiosonde in the atmospheric correction of TIR data. To this end, we performed simulations in the ARW-WRF (Advanced Research WRF) model, version 3.9.1.1, in a study area located in the North Coast of Rio Grande do Sul state, Brazil, on two dates with distinct weather conditions (01/09/2018 - cloudy and 03/14/2018 - cloudless). In the simulations, National Center for Environmental Prediction (NCEP) Climate Forecast System Version 2 (CFSv2) reanalysis data were used as initial and boundary conditions for two nested grids with horizontal resolutions of 12 km (G12) and 3 km (G03). To evaluate the performance of the atmospheric modeling, the data simulated by the WRF were compared with field data from radiosondes obtained in the study area. We interpolated the simulated data to the radiosonding levels and then computed the statistical measures correlation coefficient (R), bias and root mean square error (RMSE), for the meteorological variables mixing ratio (q), potential temperature (θ) and wind speed (Speed). This analysis was performed both along the entire atmospheric profile and with focus only on the Planetary Boundary Layer (PBL). The results showed a high correlation between the simulated and observed profiles, with values of R, for the most part, higher than 0.9. The main exception was q when analyzed exclusively in CLA on the cloudless day, where R = 0.68. In terms of bias and RMSE, the lowest (highest) observed values were: for bias, -0.06 K for θ (1.31 m/s for Speed); and for RMSE, 0.44 K (3.00 K) for θ. Therefore, it is concluded that there is a positive indication of the potential use of the WRF model in the simulation of atmospheric profiles aiming its application in the atmospheric correction of TIR remote sensing data.