CLIMATOLOGICAL CHARACTERIZATION OF EXTREME PRECIPITATION INDICES IN THE CITY OF RIO DE JANEIRO, BRAZIL

Juliana Hermsdorff Vellozo de Freitas; Leonardo Abreu Jorge Justo; Wanderson Luiz-Silva; Fabricio Polifke da Silva; José Ricardo de Almeida França; Wallace Figueiredo Menezes

doi:10.12957/geouerj.2024.81270

Autores/as

Juliana Hermsdorff Vellozo de Freitas UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO DE JANEIRO
Leonardo Abreu Jorge Justo Universidade Federal do Rio de Janeiro https://orcid.org/0009-0002-9793-6026
Wanderson Luiz-Silva Universidade Federal do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0001-8589-7301
Fabricio Polifke da Silva Universidade Federal do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0001-7483-759X
José Ricardo de Almeida França Universidade Federal do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0002-5608-6670
Wallace Figueiredo Menezes Universidade Federal do Rio de Janeiro https://orcid.org/0000-0002-8188-6469

DOI:

https://doi.org/10.12957/geouerj.2024.81270

Palabras clave:

climatology, precipitation, climate extremes, extreme precipitation indices, Rio de Janeiro

Resumen

Es fundamental conocer las principales características climatológicas asociadas a la precipitación extrema en una región para la gestión de riesgos y la toma de decisiones. Por lo tanto, el objetivo de este estudio es evaluar el comportamiento temporal y la distribución espacial de los extremos de lluvia en la ciudad de Río de Janeiro entre octubre y abril (temporada de lluvias) en los últimos años (1997 a 2021). Se utilizan datos diarios de precipitación de 28 estaciones pluviométricas del Sistema Alerta Rio para calcular 6 indicadores de extremos climáticos relacionados con la frecuencia e intensidad de la precipitación.Los totales promedio de precipitación entre octubre y abril en el lado del viento de los macizos alcanzan los 1000-1100 mm, en comparación con 800-900 mm en el interior. La cercanía del océano hace que la frecuencia de días con precipitación superior a 30 mm sea significativamente mayor en la costa. La topografía local influye significativamente en los mayores volúmenes de lluvia en 1 día y en 5 días consecutivos. Cada localidad del municipio se ve afectada de manera diferente por las precipitaciones severas, por lo tanto, estos límites deben ser estudiados.

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Biografía del autor/a

Leonardo Abreu Jorge Justo, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Leonardo Abreu Jorge Justo é graduado e mestre em Meteorologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Tem experiência nas áreas de Monitoramento Ambiental e Previsão do Tempo, com ênfase em Qualidade do Ar, Sensoriamento Remoto, Microfísica das Nuvens e desenvolvimento de plataformas inteligentes por meio do uso de linguagem de programação, com o objetivo de otimizar e operacionalizar diversos serviços com aplicação em meteorologia e qualidade do ar. Atualmente é doutorando pela mesma universidade na área de Modelagem Numérica de Tempo com aplicação em Inteligência Artificial, empregando técnicas de "Post-Processing" e aprendizado supervisionado.

Wanderson Luiz-Silva, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Wanderson Luiz Silva é Meteorologista, Mestre em Meteorologia e Doutor em Engenharia Civil (Área de Meio Ambiente e Recursos Hídricos) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Atualmente é Professor Adjunto, Pesquisador e Chefe do Departamento de Meteorologia da UFRJ e Coordenador do Laboratório de Previsão de Curtíssimo Prazo e Eventos Extremos. É também Pesquisador de Pós-Doutorado pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no Departamento de Geografia Física. Atua também como Professor Colaborador no Programa de Pós-Graduação (Mestrado e Doutorado) em Meteorologia da UFRJ e no Programa de Pós-Graduação (Mestrado Profissional) em Defesa e Segurança Civil da Universidade Federal Fluminense (UFF) e Conselheiro Regional Suplente para a categoria de Agronomia do CREA-RJ. Foi Profissional Pesquisador no Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (CEPEL) entre 2014 e 2021. Atuou como Vice-Diretor Administrativo do Núcleo Regional do Rio de Janeiro da Sociedade Brasileira de Meteorologia entre 2017 e 2019, como Professor Substituto de Meteorologia, Climatologia e Métodos Estatísticos na UFRJ entre 2013 e 2014, como Meteorologista Operacional na Defesa Civil do Estado do Rio de Janeiro entre 2012 e 2013 e como Estagiário em Furnas entre 2011 e 2012. Vem apresentando progressiva experiência em aulas, bancas examinadoras, entrevistas, minicursos, orientações, palestras, projetos de pesquisa e publicação e revisão de artigos na área de Meteorologia, com ênfase em previsão de tempo, clima e previsão climática, mudanças climáticas, hidrometeorologia, meteorologia aeronáutica, desastres naturais e geração de energia elétrica. Mantém contato permanente com instituições como UFRJ, UERJ, UFF e Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) para pesquisa e desenvolvimento.

Fabricio Polifke da Silva, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Professor Adjunto no Departamento de Meteorologia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e coordenador do Laboratório de Previsão de Curtíssimo Prazo e Eventos Extremos (LACPEX). Tem experiência nas áreas de Meteorologia operacional, Nowcasting e Aprendizado de Máquina com ênfase à criação de ferramentas que caracterizem as condições atmosféricas favoráveis ao desenvolvimento da Precipitação, assim como Eventos Meteorológicos Extremos e Desastres Naturais. Entre os temas abordados nas linhas de pesquisa desenvolvidas, destacam-se: Inteligência Artificial aplicada à Modelagem Numérica da Precipitação, assim como a sua estimativa através de Radares Meteorológicos, Nowcasting, Detecção e Previsão de Chuvas Itensas e Extremas, Hidrometeorologia com foco à Previsão de Transbordamento de Rios, Prevenção e Mitigação de Desastres Naturais. Apresenta também experiência profissional como Meteorologista responsável pela geração de Boletins Meteorológicos e Hidrometeorológicos, previsão e monitoramento de Sistemas Sinóticos e Tempestades, Chuvas e Cheias dos rios do Estado do Rio de Janeiro e Consultor em Meteorologia Operacional no Centro de Operações e Resiliência (COR RIO) da Cidade do Rio de Janeiro.

José Ricardo de Almeida França, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Professor Titular da Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ. Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1987) e graduação C4 Geophysique Externe - Université Blaise Pascal (1989), mestrado em Physique Du Cycle de Leau Atmosphérique - Université Blaise Pascal (1990) e doutorado em Physique Et Chimie de Lenvironnement - Université Paul Sabatier (1994). Pós-Doutorado em Meteorologia Espacial junto ao Projeto da EUMETSAT LANDSAF no Instituto de Meteorologia de Portugal (2002/2003). Ingressou em 1994 na Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ. Já ocupou diferentes cargos de chefia e coordenação no Departamento de Meteorologia do Instituto de Geociências. Ocupou o cargo de Diretor Adjunto de Pós-Graduação e Pesquisa do Instituto de Geociências (2007-2010). Atualmente é Coordenador do Bacharelado em Ciências Matemáticas e da Terra do Centro de Ciências Matemáticas e da Natureza (CCMN-UFRJ) e Professor do Programa de Pós-Graduação em Meteorologia - PPGM-UFRJ. É avaliador do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais (INEP). Consultor Ad-Hoc da Secretaria de Regulação e Supervisão da Educação Superior do Ministério da Educação (SERES/MEC). Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Sensoriamento Remoto, Meteorologia e Climatologia.

Wallace Figueiredo Menezes, Universidade Federal do Rio de Janeiro

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro(1992), doutorado em Meteorologia pela Universidade de São Paulo(1998) e curso-tecnico-profissionalizante em Meteorologia pelo Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca(1986). Atualmente é da Bolsista/Pesquisador Sem Vínculo e professor titular da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia. Atuando principalmente nos seguintes temas:Mesoescala, Modelagem, Tempestade, previsão.

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