Utiliza¸cão de radiometria em microondas para inferência ... · Utiliza¸cão de radiometria em microondas para inferência dos conteudos´ integrados de vapor d’água e

Universidade de Sao Paulo

Instituto de Astronomia, Geofısica e Ciencias Atmosfericas

Departamento de Ciencias Atmosfericas

Joao Ricardo Neves

Utilizacao de radiometria em microondas

para inferencia dos conteudos integrados de

vapor d’agua e agua lıquida de nuvem

Sao Paulo

2011

Joao Ricardo Neves

Utilizacao de radiometria em microondas

para inferencia dos conteudos integrados de

vapor d’agua e agua lıquida de nuvem

Dissertacao apresentada ao Departamento de

Ciencias Atmosfericas do Instituto de Astro-

nomia, Geofısica e Ciencias Atmosfericas da

Universidade de Sao Paulo como parte dos re-

quisitos para a obtencao do tıtulo de Mestre

em Ciencias.

Area de Concentracao: Sensoriamento Remoto

da Atmosfera

Orientador: Prof. Dr. Carlos Augusto Mora-

les Rodriguez

Sao Paulo

2011

Resumo

Este estudo tem como objetivo principal o desenvolvimento de um radiometro de 92

GHz e algoritmos de inferencia de conteudo integrado de vapor d’agua e agua lıquida de

nuvem. O radiometro de 92 GHz faz parte do programa GPM-Br, da AEB, que esta

participando do programa de validacao das estimativas de precipitacao do GPM e pre-

tende lancar um satelite com sensores de microondas. Logo, apos o desenvolvimento deste

radiometro seria necessario o desenvolvimento de algoritmos de inversao.

Foram feitos testes de sensibilidade com um modelo de transferencia radiativa em micro-

ondas MWmod para calcular as temperaturas de brilho que sao observadas por radiometros

de superfıcie. Neste estudo concentrou-se nas frequencias de 23,834 , 30,000, 51,248 e

92,000 GHz, as quais estao disponıveis no radiometro MP-3000A, do CPTEC-INPE, e

no radiometro aqui desenvolvido, bem como nos estudos de Lohnert e Crewell (2003) e

Crewell e Lohnert (2003). Como resultado destas analises foi possıvel identificar que a

adicao canais de 51,248 GHz e 92,000 GHz aumentam a performance dos algoritmos em

ate 50% na inferencia do conteudo de agua lıquida, em comparacao com algoritmos com

duas frequencias (23,834 e 30,000 GHz). Ja para o vapor d’agua, uma algoritmo de dois

canais e suficiente para inferir estimar com erro inferior a 1%. Estudos de validacao com

dados obtidos durante a campanha experimental CHUVA-GPM 2010 possibilitaram a com-

paracao com medidas do MP-3000A e de vapor d’agua estimado por GPS. Comparacoes

das temperaturas de brilho observadas e simuladas indicaram que o radiometro MP-3000A

apresentava erros de calibracao. A incorporacao desses erros de calibracao nos algoritmos

desenvolvidos possibilitaram a convergencia das distribuicoes de erros para as mesmas or-

dens de magnitude, independente dos canais envolvidos e modelos de absorcao dos gases

atmosfericos adotados. Como consequencia as estimativas de vapor d’agua pelos algoritmos

apresentaram subestimativa da ordem de 4,5 kg/m2 e 1,5 kg/m2 quando comparados as

inferencias do MP-3000A e GPS, respectivamente. Para o conteudo de agua lıquida houve

uma superestimativa em torno de 4,0 a 10 g/m2 quando comparados com o MP-3000A.

Finalmente este estudo deu inıcio ao desenvolvimento de um radiometro de 92 GHz.

Durante a fase de testes, realizada no experimento CHUVA-GPM 2010 foi possıvel iden-

tificar uma dependencia do ganho dos componentes em relacao a temperatura interna do

instrumento. Desta maneira elaborou-se um novo projeto que contara com controle de

temperatura e injecao de ruıdo para calibracao contınua das medidas.

Abstract

Lista de Figuras

4.1 Transmitancia τ e temperatura de brilho Tsky em funcao da frequencia cal-

culadas para a atmosfera padrao americana (NASA (1976)). . . . . . . . . 25

5.1 Localizacao das estacoes de radiossondagens utilizadas para construcao dos

algoritmos e a respectiva validacao (CLA). . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

5.2 Distribuicao de L. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

5.3 Distribuicao de V . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

7.1 Diferenca entre o vapor d’agua integrado calculado pelos algoritmos L2,

Q2, L3(51) e Q3(51) (Valg) e o estimado pelo algoritmo de rede neural do

radiometro MP-3000A. Os algoritmos utilizaram os modelos de absorcao

(a)Liebe89, (b)Liebe93 e (c)Rozen98. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

7.2 Idem a figura 7.1, porem utilizando as correcoes de TB da tabela 7.1. . . . 45

7.3 Diferenca entre o vapor d’agua integrado calculado pelos algoritmos L2, Q2,

L3(51) e Q3(51) (Valg) e o estimado pelo GPS. Os algoritmos utilizaram os

modelos de absorcao (a)Liebe89, (b)Liebe93 e (c)Rozen98. . . . . . . . . . 47


7.5 Diferenca entre o conteudo de agua lıquida integrado calculado pelos algo-

ritmos L2, Q2, L3(51) e Q3(51) (Lalg) e o estimado pelo algoritmo de rede

neural do radiometro MP-3000A. Os algoritmos utilizaram os modelos de

absorcao (a)Liebe89, (b)Liebe93 e (c)Rozen98. . . . . . . . . . . . . . . . . 49


8.1 Diagrama de blocos simplificado de um radiometro Total Power (Adaptada

de Sharkov (2004)). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

8.2 Diagrama de blocos simplificado de um radiometro Dicke (adaptada de Shar-

kov (2004)). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

8.3 Procedimento de calibracao pela tecnica criogenica (adaptada de Sharkov

(2004)). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56

8.4 Diagrama de bloco do radiometro de 92 GHz, operando no modo Dicke. . . 58

8.5 Sensibilidade do radiometro Dicke ∆TDicke em funcao do tempo de inte-

gracao τ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60

8.6 Medidas tomadas com o radiometro de 92 GHz no dia 04/03/2010. . . . . 61

8.7 Medidas tomadas com o Radiometro de 92 GHz no dia 08/03/2010. . . . . 62

Lista de Tabelas

5.1 Especificacoes tecnicas do radiometro MP-3000A . . . . . . . . . . . . . . . 30

5.2 Parametros das distribuicoes de tamanho de gotas relacionados com a dis-

tribuicao Gamma modificada dependentes do LWC e do tipo de nuvem.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

5.3 Caracterısticas de L e V calculadas a partir das radiossondas . . . . . . . . 33

6.1 Coeficiente de correlacao linear COR2, erro quadratico medio rms e vies dos

algoritmos L2, Q2, L3(51), Q3(51),L3(92), Q3(92), L4 e Q4 para inferencia

de V . Foi utilizado o modelo de absorcao Liebe93 nos calculos das TBs. . 38

6.2 Coeficiente de correlacao linear COR2, erro quadratico medio rms e vies dos

algoritmos L2, Q2, L3(51), Q3(51),L3(92), Q3(92), L4 e Q4 para inferencia

de L. Foi utilizado o modelo de absorcao Liebe93 nos calculos das TBs. . . 39

7.1 Medias 〈∆TB〉 e desvios-padrao σ∆TB das diferencas entre as temperaturas

de brilho observadas pelo radiometro MP-3000A e obtidas pelos perfis obser-

vados pelas radiossondagens lancadas durante o experimento GPM-CHUVA

2010. Todas unidades em Kelvin. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

7.2 Medias 〈∆V 〉 e desvios-padrao σ∆V das diferencas entre as estimativas de V

pelos algoritmos L2, Q2, L3(51) e Q3(51), derivados utilizando os modelos

de absorcao Liebe89, Liebe93 e Rozen98, e os valores de V estimados pelo

algoritmo de rede neural do radiometro MP-3000A durante o experimento

GPM-CHUVA 2010, com e sem correcao das TBs conforme tabela 7.1. Todas

unidades em kg/m2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

7.3 Medias 〈∆V 〉 e desvios-padrao σ∆V das diferencas entre as estimativas de V


de absorcao Liebe89, Liebe93 e Rozen98, e os valores de V estimados pelo

GPS durante o experimento GPM-CHUVA 2010, com e sem correcao das

TBs conforme tabela 7.1. Todas unidades em kg/m2. . . . . . . . . . . . . 48

7.4 Medias 〈∆L〉 e desvios-padrao σ∆L das diferencas entre as estimativas de L


de absorcao Liebe89, Liebe93 e Rozen98, e os valores de L estimados pelo

algoritmo de rede neural do radiometro MP-3000A durante o experimento

GPM-CHUVA 2010, com e sem correcao das TBs conforme tabela 7.1. Todas

unidades em g/m2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

8.1 Componentes utilizados no radiometro de 92 GHz . . . . . . . . . . . . . . 59

Sumario

1. Introducao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

1.1 O papel das nuvens no clima e a importancia de suas medicoes . . . . . . . 13

1.2 A importancia das medidas de vapor d’agua . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

1.3 Sensoriamento remoto dos conteudo integrados de vapor d’agua e de agua

lıquida de nuvem por microondas passivo em superfıcie . . . . . . . . . . . 15

2. Motivacao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

3. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19

4. Fundamentacao Teorica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.1 Transferencia radiativa em microondas passivo . . . . . . . . . . . . . . . . 21

4.2 Interacao da radiacao em microondas com os constituintes atmosfericos . . 23

4.3 Modelos de absorcao em microondas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

4.4 Radiometria do vapor d’agua e conteudo de agua lıquida . . . . . . . . . . 26

5. Instrumentos e Dados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

5.1 Radiometro Perfilador em Microondas MP-3000A . . . . . . . . . . . . . . 29

5.2 Radiossondagens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

5.3 Vapor de agua estimado via GPS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

6. Metodologia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

6.1 Calculos de transferencia radiativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

6.2 Metodo de Recuperacao de V e L . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36

6.3 Algoritmos de recuperacao de V e L . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37

7. Avaliacao dos algoritmos durante o GPM-CHUVA . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

7.1 Temperatura de brilho . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

7.2 Vapor d’agua . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

7.3 Conteudo de agua lıquida . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48

8. Desenvolvimento do Radiometro de 92 GHz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

8.1 Princıpios de Radiometria em Microondas . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

8.1.1 Radiometro tipo Total Power . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

8.1.2 Radiometro tipo Dicke . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53

8.1.3 Caracterısticas de um Radiometro em Microondas . . . . . . . . . . 54

8.1.4 Procedimentos de Calibracao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

8.2 O Radiometro de 92 GHz . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

8.2.1 Teste do radiometro de 92 GHz no experimento CHUVA-GPM 2010 61

8.2.2 Controle de temperatura . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

8.2.3 Injecao de ruıdo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

9. Conclusoes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

Capıtulo 1

Introducao

1.1 O papel das nuvens no clima e a importancia de suas medicoes

O tempo e o clima da Terra determinam o grau de habitabilidade de diversas regioes,

e ambos sao largamente dominados pelas nuvens e seus efeitos induzidos. Nuvens sao

fenomenos fısicos e quımicos que sao intensivamente acoplados ao balanco de agua e energia

no sistema superfıcie-oceano-atmosfera. Uma vez que de 60 a 70 % da Terra e coberta por

nuvens, estas influenciam fortemente o equilıbrio radiativo global (Turner et al., 2007).

Adicionalmente, os processos de troca de fase, como por exemplo, a condensacao e a

evaporacao, induzem transportes verticais e horizontais de energia em pequenas escalas

ate escalas globais, atraves da liberacao e remocao de calor latente da atmosfera.

Assim, a previsao do clima e do tempo e extremamente dependente da correta descricao

das nuvens em todas as escalas espaciais e temporais, embora esta seja uma tarefa muito

difıcil de executar. As nuvens apresentam alta variabilidade espacial e temporal, sao difıceis

de medir (por radar e avioes instrumentados, por exemplo), interagem de uma maneira

fisicamente complexa com o meio que as circundam e devem ser corretamente descritas

por meio de suas propriedades (Schultz, 1995).

A descricao das nuvens e extremamente necessaria para estudos de clima. No que tange

as propriedades microfısicas, parametros como o conteudo de agua lıquida e distribuicao

de tamanho de gotas das nuvens sao essenciais, e em relacao as propriedades radiativas,

parametros como a profundidade optica e o raio efetivo das nuvens tambem sao impor-

tantes. De especial atencao em relacao aos diversos tipos de nuvens sao as com pouco

conteudo de agua lıquida, que contrastam com nuvens de grande desenvolvimento vertical

e grande possibilidade de precipitacao, lıquida ou solida. Estas nuvens sao extremamente

14 Capıtulo 1. Introducao

comuns, e embora elas nao sejam as mais importantes em termos de eventos extremos na

atmosfera, sua extensiva cobertura sobre a Terra nao permite que sejam ignoradas.

Analises do Projeto Internacional de Climatologia de Nuvens por Satelite (ISCCP, do

ingles International Satellite Cloud Climatology Project ) revelam que a cobertura media

global e de 68.6% (Rossow e Schiffer, 1999), onde nuvens de conveccao profunda cobrem

apenas 2.6%. Entretanto o mesmo estudo encontrou que nuvens baixas e medias, que

normalmente contem agua lıquida e tem conteudo integrado de agua medio 1/10 menor

que as nuvens convectivas, cobrem 27.5% e 19% do globo, respectivamente. Tal frequencia

de ocorrencia de nuvens com conteudo baixo de agua lıquida mostram que elas nao devem

ser ignoradas. Suas presencas ao redor do globo certamente impactam o balanco global de

energia, o que inclui a emissao de radiacao de onda longa, bem como o albedo global.

1.2 A importancia das medidas de vapor d’agua

O vapor de agua e uma variavel crıtica para estudos climaticos. A intercepcao pelo

vapor de agua de uma ampla faixa do espectro de radiacao da superfıcie, especialmente

o infravermelho, e sua emissao posterior a temperaturas mais baixas influencia o balanco

de energia radiativa do planeta (Sinha e Harries, 1995). O vapor de agua e um dos prin-

cipais contribuintes para o efeito estufa e desempenha um papel fundamental em nossa

compreensao do clima da Terra e sua sensibilidade para o aumento dos nıveis de dioxido

de carbono. Estudos observacionais demonstraram a importancia do feedback de vapor de

agua na regulacao do efeito estufa da atmosfera (Rind et al., 1991). Especula-se que o au-

mento da conveccao esperada pelo aquecimento global levara a um aumento da subsidencia

e diminuicao da quantidade de vapor na troposfera superior e questiona-se se os modelos

de circulacao geral atuais simulam corretamente o transporte vertical de agua inerentes a

este feedback (Minschwaner e Dessler, 2004).

Observacoes detalhadas de vapor de agua sao essenciais para a analise e previsao de

tempestades convectivas. Tempestades sao observadas se desenvolvendo em regioes de forte

e rapida evolucao dos gradientes de umidade (Miller, 1972). Foi determinado que 37% da

variacao na razao de mistura ocorreu em escalas inferiores a 200 km, e 20% a menos de 100

km. No entanto, em ambientes convectivos, foi determinado que 68% e 32% da variancia

ocorre em escalas inferiores a 200 e 100 km, respectivamente (Barnes e Lilly, 1975). O

Secao 1.3. Sensoriamento remoto dos conteudo integrados de vapor d’agua e de agua lıquida de nuvem por microondas

passivo em superfıcie 15

conteudo verticalmente integrado de umidade tambem e crıtico na predicao objetiva de

nuvens e precipitacao (Younkin et al., 1965). Alem disso, dados de umidade em alta re-

solucao temporal e espacial tambem sao necessarios em hidrometeorologia, observacoes as-

tronomicas, e os estudos da radiacao atmosferica e propagacao de ondas eletromagneticas.

Finalmente, o vapor de agua desempenha um papel fundamental no ciclo hidrologico da

Terra. Portanto, uma melhor compreensao do seu papel exige observacoes de longo perıodo

em pequena e grande escala.

1.3 Sensoriamento remoto dos conteudo integrados de vapor d’agua e de

agua lıquida de nuvem por microondas passivo em superfıcie

A quantidade de vapor d’agua V e de agua lıquida de nuvem L em um dado ponto na

superfıcie e definida como uma massa de vapor d’agua ou lıquido integrada verticalmente

por unidade de area. Estas definicoes podem ser expressas matematicamente da seguinte

forma:

V =∫ H

0ρV (z) dz (1.1)

e

L =∫ H

0ρL(z) dz (1.2)

onde H e a altura do topo da atmosfera, ρV e a massa de vapor d’agua por unidade

de volume ( tambem denominada umidade absoluta) e ρL e a massa de agua lıquida por

unidade de volume, (tambem chamada LWC, do ingles liquid water content). As unidades

de medidas no SI (Sistema Internacional de Unidades) de ambas quantidades e o quilograma

por metro quadrado (kg/m2). No entanto neste trabalho o conteudo integrado de agua

lıquida L sera dado em unidades de g/m2.

Por muitos anos muito do conhecimento sobre o vapor d’agua foi obtido por meio de

medidas de radiossondagens. Entretanto, tais medidas geralmente levam mais de meia

hora para ser completas, e durante este tempo um balao de radiossonda pode se desviar

muitos quilometros do seu local de lancamento. Adicionalmente, a qualidade das medidas

de umidade nao sao muito confiaveis, como e mostrado em diversos estudos (Vomel et al.,

2007; Turner et al., 2003). De forma a contornar tais imprecisoes, o sensoriamento remoto

16 Capıtulo 1. Introducao

em microondas passivo tem sido usados por mais de 30 anos para derivar os conteudos

integrados de vapor d’agua V (Westwater, 1978; Hogg et al., 1983), e um grande numero de

estudos comparando suas medidas a dados de radiossondas foram publicados (Westwater,

1993).

No caso do conteudo de agua lıquida L as comparacoes sao mais complicadas, pois

medidas diretas, como por avioes, sao caras e nao provem uma boa fonte de comparacao

com o sensoriamento remoto, diferindo em um fator de 2 em relacao as medidas por

sensoriamento remoto por microondas, como mostra Westwater et al. (2001). Instrumentos

como os radiometros em microondas efetuam esta tarefa, medindo a radiacao emitida

ou retroespalhada pelas nuvens para inferir seu conteudo, e sao de longe o meio mais

preciso de determinar L. Adicionalmente, em contraste com observacoes por aeronaves,

o sensoriamento remoto por microondas passivo pode realizar medidas de longas series

temporais de parametros de nuvens em um unico ponto, quando efetuado a partir da

superfıcie, e com grande cobertura espacial, quando efetuado por satelites.

O sensoriamento remoto por microondas passivo pode ainda derivar informacoes sobre

o perfil vertical de temperatura, vapor d’agua, (Trokhimovski et al., 2002), utilizando-

se de diversas medidas em regioes espectrais em que a resposta e mais forte para cada

um dos componentes atmosfericos. A perfilagem atmosferica por microondas passivo a

partir da superfıcie e extremamente promissora e, embora os perfis derivados nao tenham

a mesma resolucao vertical que os obtidos por radiossondagens estas podem obter medidas

tao acuradas quanto e com resolucao temporal de ∼10 minutos (Askne e Westwater, 2007).

Capıtulo 2

Motivacao

A Agencia Espacial Brasileira (AEB) assinou um acordo de cooperacao com a National

Aeronautics and Space Administration (NASA) e a Japan Aerospace Exploration Agency

(JAXA) em Outubro de 2004 para participar do Global Precipitation Measurement (GPM).

Em decorrencia disto a AEB criou o Programa GPM Brasil (GPM-Br), com objetivo

de lancar um satelite com sensores de microondas para monitorar a precipitacao e um

programa de validacao das estimativas de precipitacao do GPM. A partir destes objetivos

o comite executivo do GPM-Br, que conta com a participacao do Instituto de Astronomia,

Geofısica e Ciencias Atmosfericas da Universidade de Sao Paulo (IAG/USP), do Centro de

Previsao de Tempo e Clima do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC-INPE),

do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e da Empresa Brasileira de Pesquisa

Agropecuaria (EMBRAPA) definiu que seria necessario o desenvolvimento de sensores de

microondas no Brasil, e o IAG/USP ficaria responsavel por esta tarefa.

Diante deste desafio e contando com a experiencia do IAG/USP no desenvolvimento

do MOPS (Microwave Opacity Sounder) (Berg et al., 2002), que e um radiometro nos

canais de 22,2 e 31,4 GHz, decidiu-se por construir um radiometro de 92 GHz, que quando

utilizado no solo, em conjunto com o MOPS, poderia ser utilizado para inferir o vapor

d’agua e o conteudo de agua lıquida, e quando aeroembarcado pode ser utilizado para

inferir vapor, agua e gelo.

Por outro lado o CPTEC-INPE adquiriu um radiometro perfilador em Microondas,

MP-3000A (que conta com 35 canais em microondas nas faixas de 22 a 30 GHz e 51 a 59

GHz), fabricado pela Radiometrics Inc., que infere perfis verticais de temperatura, umidade

relativa, vapor d’agua e agua lıquida, para operar na superfıcie. Este sensor conta com um

18 Capıtulo 2. Motivacao

algoritmo de rede neural, descrito em Solheim et al. (1998), que deve ser calibrado com

radiossondagens toda vez que muda de localidade.

Logo, de acordo com Crewell et al. (2009), o canal de 92 GHz adiciona informacoes

necessarias para a estimativa de perfis de conteudo de agua lıquida quando utilizado com

um radiometro perfilador, como o MP-3000A.

Finalmente, como ainda nao foi desenvolvido no Brasil um algoritmo que combinasse

essas frequencias para estimar os conteudos integrados de vapor d’agua e agua lıquida,

decidiu-se entao por adaptar tecnicas de radiometria conhecidas para calcular estas variaveis

por meio dos instrumentos disponıveis. Adicionalmente com a realizacao da campanha ex-

perimental Cloud processes of tHe main precipitation systems in Brazil: A contribUtion

to cloud resolVing modeling and to the GPM(GlobAl Precipitation Measurement ) 2010

(CHUVA-GPM 2010), em Alcantara-MA, 1 a 25 de Marco de 2010, teve-se a oportunidade

de testar os radiometros MP-3000A e o 92 GHz e elaborar um banco de dados para avaliar

os algoritmos desenvolvidos neste estudo.

Capıtulo 3

Objetivos

O objetivo desta dissertacao e o de infer de conteudo integrado de vapor d’agua V e

conteudo integrado de agua lıquida de nuvem L por meio de radiometros em microondas

operando na superfıcie. Para atingir esta meta tem-se os seguintes objetivos especıficos:

• Iniciar o desenvolvimento do radiometro de 92 GHz.

• Desenvolvimento de algoritmos de estimativa de V e L por meio de simulacoes no

espectro de microondas.

• Avaliacao dos algoritmos durante a campanha CHUVA-GPM 2010: Comparacao das

estimativas de V e L com os estimados pelo radiometro MP-3000A e de V com a

estimativa por GPS.

Para atingir estes objetivos, este estudo foi dividido da seguinte forma: O capıtulo 4

apresenta os princıpios fısicos de transferencia radiativa e de radiometria em microondas;O

capıtulo 5 descreve os dados utilizados para desenvolver e validar os algoritmos; O capıtulo

6 mostra a metodologia adotada para desenvolver os algoritmos que inferem o vapor d’agua

e agua lıquida;O capıtulo 6 mostra a metodologia adotada para desenvolver os algoritmos

que inferem o vapor d’agua e agua lıquida; O capıtulo 7 apresenta a performance dos

algoritmos em estimar V e L durante o CHUVA-GPM 2010. O capıtulo 8 apresenta o

estagio inicial de desenvolvimento do radiometro de 92 GHz, e finalmente o capıtulo 9

apresenta as conclusoes e consideracoes finais.

20 Capıtulo 3. Objetivos

Capıtulo 4

Fundamentacao Teorica

4.1 Transferencia radiativa em microondas passivo

Microondas sao ondas eletromagneticas com comprimentos de onda maiores que os dos

raios infravermelhos, mas menores que o comprimento de onda das ondas de radio, com

comprimento de onda variando de 1,0 m (0,3 GHz de frequencia) ate 1,0 mm (300 GHz de

frequencia). Radiometros passivos operando nessa faixa de frequencias medem a radiacao

termica emitida e espalhada pelos gases atmosfericos e agua nas fases lıquida e solida.

O princıpio de medicao baseia-se no fato que a radiacao em microondas interage com os

constituintes atmosfericos, e esta interacao e descrita pela equacao de transferencia radia-

tiva. Esta equacao descreve a transferencia de radiacao monocromatica a uma frequencia

ν atraves de um meio plano-paralelo, e e dada por (Liou (2002)):

cos θdIν(z, θ, φ)dz

= −κν(z)[Iν(z, θ, φ)− Jν(z, θ, φ)] (4.3)

onde Iν(z, θ, φ) e a radiancia espectral a altura z, propagando na direcao de θ, φ; κν e o

coeficiente de extincao do meio e Jν(z, θ, φ) e a funcao-fonte, dada por:

Jν(z, θ, φ) = [1−aν(z)]Bν [T (z)]+ aν(z)4π

∫ 2π

0

∫ +1

−1Pν(θ, φ; θ′, φ′)Iν(z, θ, φ)d(cos θ′)dφ′ (4.4)

onde aν(z) e o albedo simples, T (z) e temperatura ambiente do meio, Bν [T (z)] e a funcao

de Planck para a temperatura T a frequencia ν e Pν(θ, φ; θ′, φ′) e a funcao de fase de

espalhamento para radiacao de θ, φ para θ′, φ′.

Em um meio em equilıbrio termodinamico o termo fonte Bν [T (z)] da equacao 4.4 e

22 Capıtulo 4. Fundamentacao Teorica

dada pela lei de Planck, que relaciona diretamente a temperatura fısica de um corpo negro

T a intensidade da radiacao a uma dada frequencia ν:

Bν(T ) = 2hν3

c21

exp (hν/kBT )− 1 (4.5)

onde c e a velocidade da luz, h e a constante de Planck, kB e a contante de Boltzmann.

Em um meio nao-espalhador a funcao-fonte da equacao 4.4 se reduz a Bν(T ), e a

equacao de transferencia radiativa pode ser integrada para, no caso de um observador na

superfıcie olhando para o zenite (θ=90◦). Aplicando as condicoes de fronteira tem-se da

equacao (4.3), onde H e o topo da atmosfera :

Iν(0) = Icos · e−τ +∫ H

0αν(z)Bν(T (z))e−

∫ H0 αν(z′) dz′

dz [J · s−1 ·m−2 · sr−1 · Hz−1] (4.6)

onde τ =∫H

0 αν(z) dz e o caminho optico total e αν e a absorcao atmosferica a frequencia

ν. Icos e a contribuicao da radiacao cosmica de fundo (Wilkinson (1986)).

Uma vez que a aproximacao de Raileigh-Jeans (obtida utilizando a relacao hν � kBT

na Lei de Planck ( equacao 4.5), expandindo-a e a seguir truncando-a em primeira ordem),

tem-se:

Bν(T ) ≈ 2ν2kBTB,νc2 (4.7)

tal que a intensidade da radiacao emitida por um corpo negro temperatura pode ser ex-

pressa pela temperatura de brilho TB,ν , em unidades de temperatura.

TB,ν = c2

2ν2Bν(T ) [K] (4.8)

Utilizando o conceito de temperatura de brilho equivalente de Rayleigh-Jeans (Janssen

(1993)) a definicao de TB,ν pode ser aplicada a equacao (4.6), obtendo-se:

TB,ν(0) = TB,cos · e−τ +∫ H

0αν(z)T ′ν(z)e−

∫ H0 αν(z′) dz′

dz [K] (4.9)

onde T ′ν(z) = Bν(T (z))c2

2ν2k, e T (z) e a temperatura fısica da camada atmosferica.

Nas aplicacoes de radiometria de superfıcie e necessario mapear a potencia da radiacao

Secao 4.2. Interacao da radiacao em microondas com os constituintes atmosfericos 23

atmosferica em termos do caminho optico. Isto pode ser obtido pela definicao da tempe-

ratura media radiativa Tmr, baseando-se na equacao 4.9:

Tmr =∫H

0 T′ν(z)wν(z) dz∫H

0 wν(z) dz(4.10)

onde

w(z) = αν(z)e−∫ z′

0 αν(z′) dz′′ (4.11)

wν(z) e denominada funcao-peso da atmosfera a frequencia ν, e descreve o peso de cada

camada na radiancia descendente.

Substituindo 4.10 em 4.9 obtem-se:

TB,ν(0) = TB,cos · e−τν + Tmr[1− e−τν

](4.12)

A relacao entre a temperatura de brilho e absorcao e nao linear. Isto pode ser contor-

nado convertendo as temperaturas de brilho TB,ν em profundidade optica τν pela equacao

4.12:

τν = ln(Tmr − TB,cosTmr − TB,ν

)(4.13)

e τν pode ser expresso como a contribuicao total da opacidade atmosferica devido aos

componentes atmosfericos:

τν = τν,vap + τν,liq + τν,sec (4.14)

onde os subscritos vap, liq e sec referem-se as contribuicoes do vapor d’agua, agua lıquida

e oxigenio, respectivamente.

4.2 Interacao da radiacao em microondas com os constituintes

atmosfericos

As principais fontes de absorcao e emissao atmosferica sao o vapor d’agua, o oxigenio e

a agua lıquida de nuvem. Em frequencias de microondas de 20 GHz a 300 GHz a absorcao

pelo vapor d’agua ocorre principalmente em uma fraca transicao rotacional em 22,235


GHz e uma muito forte em 183,31 GHz. Adicionalmente, o absorcao do contınuo do vapor

d’agua inicia em frequencias baixas e se estende ate a banda do infravermelho termico.

Nesta faixa de frequencias entre 20 e 200 GHz o oxigenio tambem absorve devido a duas

transicoes entre 60 GHz e 118,75 GHz. Por causa do alargamento por pressao, isto e,

o efeito das colisoes moleculares nas transicoes radiativas, as absorcoes de ambos vapor

d’agua e do oxigenio se estendem nas regioes imediatamente proximas a suas transicoes

rotacionais.

A absorcao pela agua lıquida de nuvem nao-precipitante depende principalmente do

total presente, e nao depende de sua distribuicao de tamanho. Para modelar sua absorcao

e utilizada a aproximacao de Rayleigh, junto com a dependencia com a temperatura e com

a dependencia com o comprimento de onda com a constante dieletrica da agua (Westwater

et al. (1990)). Considera-se que as partıculas suspensas de agua lıquida de nuvem sao

suficientemente pequenas em relacao ao comprimento de onda da radiacao incidente.

As figuras 4.1(a) e 4.1(b) mostram a transmitancia atmosferica zenital para os com-

ponentes atmosfericos e a temperatura TSKY que representa a radiacao descendente. As

curvas foram calculadas numericamente utilizando as expressoes 4.13 e 4.9 na faixa de

frequencias entre 0 e 300 GHz. Os perfis de temperatura, pressao e umidade foram obti-

dos da atmosfera padrao americana (NASA (1976)). Uma vez que a emissao atmosferica

esta ligada a absorcao, o espectro da temperatura TSKY tem forma similar ao espectro

da transmitancia. Em regioes espectrais de grande atenuacao, como em torno das linhas

de absorcao do oxigenio em torno de 60 e 118,75 GHz, e do vapor d’agua em 22,235 e

183,31 GHz, a atmosfera se comporta como um corpo negro com temperatura de brilho

aproximadamente igual a media ponderada do perfil de temperatura da atmosfera, onde o

peso e dado pela contribuicao relativa de cada camada a radiacao descendente.

Secao 4.3. Modelos de absorcao em microondas 25

(a) Transmitancia zenital em microondas. A transmitancia total e a somadas contribuicoes do vapor d’agua e do oxigenio

(b) Temperatura de brilho calculada utilizando a equacao 4.9

Figura 4.1: Transmitancia τ e temperatura de brilho Tsky em funcao da frequencia calculadas para aatmosfera padrao americana (NASA (1976)).

4.3 Modelos de absorcao em microondas

Neste estudo sao utilizados tres diferentes modelos de absorcao em microondas, basea-

dos nos trabalhos de Liebe (1989), Liebe et al. (1993) e Rosenkranz (1998), aqui referidos

como Liebe89, Liebe93 e Rozen98. Cada modelo de absorcao contem componentes que

permitem calcular a absorcao atmosferica devido a (1) oxigenio e nitrogenio, embora a

contribuicao deste ultimo termo seja desprezıvel para as frequencias utilizadas aqui, (2)

linhas de absorcao do vapor d’agua, e (3) absorcao pelo contınuo do vapor d’agua. As prin-


cipais diferencas entres estes modelos sao as atualizacoes pela inclusao de novos resultados

experimentais pelos autores. Entretanto essas atualizacoes podem nao ser suportadas por

novos experimentos. O estudo de Hewison et al. (2006), que avalia diversos modelos de

absorcao em microndas por meio de medidas radiometricas, nao suportam as mudancas

na largura da linha de absorcao de 22,235 GHz proposta por Liljegren et al. (2005).

4.4 Radiometria do vapor d’agua e conteudo de agua lıquida

O uso de radiometros em microondas de superfıcie para medicao de conteudos integra-

dos de vapor d’agua V e e agua lıquida L e bem estabelecido. Embora varios algoritmos

sejam possıveis, os metodos sempre consistem na separacao das duas fases da agua em

duas medicoes radiometricas: uma sensıvel a fase gasosa e outra sensıvel a fase lıquida.

A relacao entre a emissao termica no espectro de microondas e a umidade atmosferica

foi observada inicialmente por Dicke (1946). Embora a maioria de suas medicoes tenham

sidos tomadas em condicoes de ceu claro, eles notaram que algumas nuvens eram bastante

absorvedoras em microondas, sendo tambem a primeira mencao de que nuvens tambem

poderiam ser inferidas por sensoriamento remoto neste espectro. Posteriormente Staelin

(1966) discutiram as possibilidades da inferencia simultanea de vapor d’agua e agua lıquida

de nuvem por microoondas, as quais foram testadas experimentalmente por Toong e Staelin

(1970). Os referidos autores atentaram para a presenca da linha de absorcao de vapor

d’agua em 22,235 GHz, e observaram que nas vizinhancas desta frequencia a emissao

pelo vapor d’agua e independente da altitude, de forma que a opacidade atmosferica seja

diretamente relacionada o conteudo integrado de vapor V .

Desta forma, historicamente a radiometria de microondas utilizou a frequencia 20,6

GHz para inferencia do vapor d’agua (Hogg et al., 1983). Mas recentemente a faixa de

frequencias entre 20,0 e 21,0 GHz foi reservada para radiodifusao pela International Te-

lecommunication Union(ITU) (Kazunori et al., 2004). Esta frequencia foi entao migrada

para 23,8 GHz por diversos autores (Guldner e Spankuch (1999)) para mitigar os proble-

mas dos ruıdos gerados pelas transmissoes por satelite. Outros autores, como Lohnert e

Crewell (2003) utilizaram a frequencia de 22,925 GHz, muito proxima ao centro da linha

de absorcao do vapor d’agua em 22,235 GHz, presente no radiometro MICCY (Crewell

et al. (2001)) como a canal de resposta ao vapor d’agua. Entretanto, Gaussiat et al. (2007)

Secao 4.4. Radiometria do vapor d’agua e conteudo de agua lıquida 27

mostraram que as incertezas na opacidades opticas do vapor d’agua se tornam maiores

quanto mais proximo este canal esta do centro da linha de absorcao.

Em relacao a frequencia de resposta a agua lıquida de nuvem a escolha da frequencia

ocorre da seguinte maneira: pela escolha de uma faixa de frequencias em que a contribuicao

dos outros componentes atmosfericos (vapor d’agua e oxigenio) seja mınima e que seja

uma frequencia mais alta quanto possıvel, pois a emissao pela agua cresce com quadrado

da frequencia Grant et al. (1957). O limite para a escolha desta frequencia e a violacao da

aproximacao de Rayleigh que, segundo (Ulaby et al., 1986a), para a maioria das nuvens

nao-precipitantes, aplica-se para frequencias ate aproximadamente 60,0 GHz ate a resposta

do canal de microondas se tornar dependente da distribuicao de tamanho de gotas e nao

apenas do conteudo de agua. Isto limita esta escolha a frequencias na janela atmosferica de

30,0 a 36,0 GHz, utilizadas pelos autores citados anteriormente na recuperacao de conteudo

integrado de vapor d’agua e agua lıquida de nuvem, sendo que a frequencia de 31,4 e mais

utilizada (Westwater, 1978).

Estudos como o de Bosisio e Mallet (1998) sugeriram que alem do uso dos canais 23,8

GHz e 31,4 GHz a recuperacao de agua lıquida de nuvem pode ter melhorias quando do

uso de uma canal com forte dependencia da temperatura do ar em torno de 50 GHz.

Adicionalmente Bobak e Ruf (2002) adicionaram um canal sensıvel a agua lıquida em 85,0

GHz, na qual a resposta e 6 vezes maior do que em 31,4 GHz.


Capıtulo 5

Instrumentos e Dados

Este trabalho utiliza dados coletados no experimento de campo CHUVA GPM-2010

para validacao dos algoritmos desenvolvidos e dados de radiossondas para ajuste das

tecnicas desenvolvidas. A seguir sao descritos os instrumentos e dados utilizados neste

estudo.

5.1 Radiometro Perfilador em Microondas MP-3000A

O radiometro MP-3000A (Ware et al. (2003)), fabricado pela Radiometrics Corporation,

e um perfilador atmosferico de 35 canais em microondas cujos principais produtos sao

perfis verticais de temperatura, vapor de agua e agua lıquida de nuvem, calculados por

um algoritmo de rede neural que necessita ser ajustado para a localizacao onde ira operar.

Para maiores detalhes, este algoritmo de inversao esta descrito em Solheim et al. (1998).

Neste estudo os perfis verticais sao utilizados na validacao dos algoritmos, enquanto que

as temperaturas de brilho observadas em diversos canais sao usadas pelos algoritmos.

Este instrumento e um sistema super-heterodino que incorpora dois subsistemas em

radio-frequencia no mesmo gabinete, os quais compartilham a mesma antena e sistema de

apontamento. O subsistema de perfilamento de temperatura utiliza medidas de temperatu-

ras de brilho do ceu em 14 frequencias selecionadas entre 51 e 59 GHz (banda V), enquanto

o perfilador de vapor de agua utiliza 21 frequencias entre 22 e 30 GHz(banda K). O perfi-

lador ainda inclui medidas zenitais da temperatura na banda do infra-vermelho(entre 9.6

e 11.5 µm) pelo sensor IRT(Infrared Temperature Sensor) e sensores de superfıcie de tem-

peratura do ar, umidade relativa do ar e pressao barometrica. As principais especificacoes

tecnicas (Radiometrics, 2008) estao descritas na tabela 5.1.

30 Capıtulo 5. Instrumentos e Dados

Tabela 5.1 - Especificacoes tecnicas do radiometro MP-3000A

Acuracia (K) 0.2 + 0.002×|TkBB − TB |Resolucao 0.1 a 1 KIntervalo de temperatura de brilho 0.0 a 400.0 KTempo de integracao 0.01 a 2.5 segundosLargura de banda de pre-deteccao 300 MHz

Resolucao optica do sistema de antenas 22-30 GHz 4.9 - 6.3◦

51-59 GHz 2.4 - 2.5◦

Lobulos laterais 22-30 GHz -24 dB51-59 GHz -27 dB

Acuracia dos sensores de superfıcie

Temperatura 0.5 ◦CUmidade Relativa 2.0%

Pressao Barometrica 0.3 mbIRT 0.5 + 0.007× (Tamb − Tnuv) (◦C)

Sistemas de CalibracaoPrimarios Nitrogenio Lıquido

Tipping-curve (ver secao 8.1.4)

Operacionais Diodo de ruıdoCorpo negro

5.2 Radiossondagens

Duas series de radiossondagens foram utilizadas neste trabalho, uma como base para

construcao dos algoritmos, e outra para validacao.

A primeira corresponde as radiossondagens lancadas nos horarios sinopticas, as 0 UTC

e 12 UTC, no perıodo entre 01/01/2004 e 19/08/2010, representando um total de 14510

radiossondagens. A segunda corresponde as radiossondas do experimento CHUVA GPM-

2010 (01/03/2010 a 25/03/2010), lancadas quatro vezes ao dia na Centro de Lancamento

de Alcantara (CLA), que totalizaram 99 perfis. As localizacoes das estacoes e do CLA sao

apresentadas na figura 5.1.

Alem dos perfis de temperatura e umidade relativa, as simulacoes das temperaturas de

brilho necessitam dos perfis de agua lıquida de nuvem. Uma vez que as observacoes por ra-

diossondas nao contem informacao sobre o perfis de LWC, sao necessarias parametrizacoes

para inferir essa quantidade. Uma possibilidade de parametrizacao, como a descrita por

Wang e Rossow (1995), utiliza um limiar do perfil de umidade relativa para determinar a

passagem da radiossonda por uma camada de nuvem. Neste estudo foi utilizado o limiar

de 95%. O conteudo de agua lıquida adiabatico LWCad(h) e calculado em cada nıvel de

altura quando a umidade relativa ultrapassa o limiar, sendo que, de acordo com Rogers e

Secao 5.2. Radiossondagens 31

Figura 5.1: Localizacao das estacoes de radiossondagens utilizadas para construcao dos algoritmos e arespectiva validacao (CLA).

Yau (1989), podemos expressar como:

LWCad(h) =∫ h

z0ρ(z)cp

L(dTdz− Γs) dz. (5.15)

onde z0 e a altura da base da nuvem, ρ e a densidade do ar, cp e o calor especıfico a pressao

constante, L e o calor latente de vaporizacao, dT

dze o lapse-rate do ambiente, e Γs o

lapse-rate adiabatico umido. LWCad representa o limite superior de LWC produzido pela

ascensao pseudo-adiabatica, e deve ser corrigido devido ao entranhamento de ar seco, que e

saturado as custas de evaporacao da agua ja condensada, e tambem devido a precipitacao e

ao congelamento das gotıculas. Nesse sentido Warner (1955) derivou uma relacao empırica

a partir de observacoes por aeronaves, para corrigir o LWCad, que e dada por:

LWC = LWCad(1.239− 0.145 ln(∆z)) (5.16)

com ∆z em metros indicando a altura acima da base da nuvem, variando entre 1m e 5140m,

e LWC em kg ·m−3.

Em 92 GHz o espalhamento pelas gotıculas de agua tambem e levado em consideracao.

Consequentemente, sera necessario a descricao das distribuicoes de tamanho de gota para

as simulacoes de transferencia radiativa. Comumente utiliza-se o espectro de tamanho de

gotas descrito por uma distribuicao Gamma modificada, (Deirmendjian, 1969):


n(r) = arα exp (−brγ), b = α

γrγc(5.17)

onde r e o raio da gotıcula em µm, n(r) e o numero de gotıculas por m3, rc e o raio

modal e a, α, b, β e γ sao constantes positivas. Diferentes parametros das distribuicoes

sao utilizadas para cada nıvel da nuvem dependendo do LWC e do tipo de nuvem. Estes

parametros estao na tabela 5.2.

Tabela 5.2 - Parametros das distribuicoes de tamanho de gotas relacionados com a distribuicao Gammamodificada dependentes do LWC e do tipo de nuvem.

Tipo de Nuvem Fase LWC(g m−3) rc(µm) α γ Referencia

Cu hum Lıquida < 0.2 4.0 6.0 1.0 Deirmendjian (1969)Cu con Lıquida 0.2− 0.4 6.0 4.0 1.0 Deirmendjian (1975)

Cb Lıquida > 0.4 20.0 2.0 1.0 Deirmendjian (1975)

Para calcular L e V , conforme as equacoes 1.2 e 1.1 sao necessarios os perfis de LWC,

calculados pela equacao 5.16, e de ρv, que e obtido diretamente dos perfis de temperatura,

pressao e umidade relativa. A base de dados de L criada a partir desta metodologia e

denominada RH95. As distribuicoes de L e V calculadas a partir das radiossondagens sao

apresentadas nas figuras 5.2 e 5.3, respectivamente. Seguindo a metodologia de Lohnert e

Crewell (2003) somente os perfis com L menor que 400 g/m2 sao utilizados nas simulacoes

de transferencia radiativa, pois de acordo com este estudo existe uma probabilidade de estar

chovendo para valores de acima deste limiar. De acordo com esta condicao foi possıvel obter

4412 perfis com nuvens e 7310 sem nuvens, que apresentaram valores medios de 〈L〉 foi de

154,86 g/m2 e 〈V 〉 foi de 50,00 kg/m2 (tabela 5.3).

Secao 5.2. Radiossondagens 33

Figura 5.2: Distribuicao de L.

Figura 5.3: Distribuicao de V

Tabela 5.3 - Caracterısticas de L e V calculadas a partir das radiossondasRH95

Numero de Casos 14510V ± σV (kg/m2) 50,00±9,22Com nuvem (L < 400.0 g/m2) 4412Sem nuvem (L = 0.0 g/m2) 7310〈L〉 (g/m2) 154,86σL (g/m2) 111,41Numero de camadas 1,26Espessura media por camada(km) 1,124


5.3 Vapor de agua estimado via GPS

O conteudo de vapor d’agua calculado pelo GPS baseia-se no atraso troposferico zenital

(Sapucci et al., 2007), que e utilizado para calcular atraso umido zenital (Davis et al., 1985),

o qual esta correlacionado com o V segundo Bevis et al. (1992). Durante o experimento

CHUVA GPM-2010, foi possıvel contar com 2 GPS, os quais estimavam V a cada 30

minutos. Estes dados foram disponibilizados no portal de banco de dados do CHUVA-

GPM (http://chuvaproject.cptec.inpe.br).

Capıtulo 6

Metodologia

As secoes seguintes descrevem o modelo de transferencia radiativa, que calcula as TBs

por meio dos perfis de temperatura, umidade e agua lıquida, e o metodo utilizado para

obtencao dos algoritmos de recuperacao de V e L.

6.1 Calculos de transferencia radiativa

Para os calculos de transferencia radiativa foi utilizado o modelo MWMod(MicroWave

MODel ), desenvolvido por Simmer (1992), o qual simula as radiancias em microondas no

intervalo de 1,0 a 1000,0 GHz entre e nas fronteiras de uma atmosfera horizontalmente

homogenea e verticalmente inomogenea. O modelo e baseado na solucao da equacao de

transferencia radiativa polarizada usando o metodo de sucessivas ordens de espalhamento

de Weinman e Guetter (1977).

Os parametros de entrada sao os perfis atmosfericos de temperatura, umidade, pressao e

hidrometeoros. A absorcao pelo vapor d’agua e oxigenio e calculada pelos modelos citados

na secao 4.3 (Liebe89, Liebe93 e Rozen98). Em geral calculos de transferencia radiativa em

microondas sao dependente da distribuicao de tamanho de gotas para frequencias maiores

que 60 GHz. Para manter a consistencia, os coeficientes de absorcao e espalhamento

dos hidrometeoros foram obtidos pela teoria Mie (Mie (1908)), usando a formulacao de

Deirmendjian (1969).

A partir da base de dados RH95 foram efetuados os calculos de TB para os canais de

23,834, 30,000, 51,248 e 92,000 GHz. Os canais 23,834 e 30,000 representam as frequencias

padroes dos algoritmos de duas frequencias (Westwater et al., 2005), diretamente rela-

cionados ao conteudo de V e L, respectivamente. O canal de 51,248 GHz, presente no

36 Capıtulo 6. Metodologia

radiometro MP-3000A, pode ser utilizado para discriminar a opacidade do ar seco τseco,

enquanto que o canal de 92,000 GHz esta diretamente relacionado L, porem com uma

resposta 6 vezes maior comparado ao de 30,000 GHz (ver secao 4.4).

Como estaremos utilizando radiometros de superfıcie e de forma a minimizar os efeitos

de inomogeneidade, todas as simulacoes foram efetuadas com angulo zenital de 90◦.

6.2 Metodo de Recuperacao de V e L

O metodo de criacao dos algoritmos consiste basicamente em relacionar empiricamente

as TBs simuladas pelo modelo de transferencia radiativa (secao anterior), com os valores

de L e V calculados pelas radiossondas (secao 5.2).

Neste estudo optamos por utilizar a metodologia de Lohnert e Crewell (2003), que usa

um modelo de regressao linear de mınimos quadrados, aplicados as combinacoes de V/TBe L/TB. A forma geral das regressoes lineares sao dadas por:

V = b0 + b · TB (6.18)

L = c0 + c · TB (6.19)

onde b0 e c0 sao os coeficientes lineares da regressao para V e L, respectivamente. b

e c sao o vetores de coeficientes com dimensao igual a de TB. O numero de elementos do

vetor TB, por sua vez, e determinado pelo numero de frequencias utilizadas.

Para encontrar os coeficientes das equacoes 6.18 e 6.19 a regressao por mınimos qua-

drados minimiza as seguintes expressoes:

χ2V =

∑k

(Vk − b0

∑l

clTBl,k

)(6.20)

χ2L =

∑k

(Lk − c0

∑l

clTBl,k

)(6.21)

onde k e o numero de dados e l a dimensao de TB. As expressoes que fornecem o vetor

de coeficientes b e c otimo no sentido de mınimos quadrados sao dadas por:

Secao 6.3. Algoritmos de recuperacao de V e L 37

b = S−1TB· SV,TB (6.22)

c = S−1TB· SL,TB (6.23)

onde STB denota a matriz de covariancias de TB, SL,TB o vetor de covariancias cruzadas

entre L e TB, e , SV,TB o vetor de covariancias cruzadas entre V e TB.

Para levar em conta efeitos nao-lineares a regressao pode ser estendida usando termos

quadraticos em TB:

V = b0 + b1 · TB + b2 · TB2 (6.24)

L = c0 + c1 · TB + c2 · TB2 (6.25)

6.3 Algoritmos de recuperacao de V e L

Baseado na formulacao apresentada anteriormente e a definicao das frequencias (23,834,

30,000, 51,248 e 92,000 GHz) esta secao descreve os resultados das regressoes de mınimos

quadrados obtidos nos ajustes. De acordo com as metodo de recuperacao descrito na secao

6.2, para ajustar as equacoes 6.18 e 6.19 faz-se necessario a TB e os valores de V e L para

determinacao dos coeficientes, que foram obtidos pelo modelo de transferencia radiativa e

as radiossondas, respectivamente.

Tanto os algoritmos para calculo de V , como de L foram determinados para TBs si-

muladas utilizando os modelos de absorcao de Liebe89, Liebe93 e Rozen98. Nesta secao

sao apresentados as analises de regressao somente para o modelo Liebe93. Finalmente,

para calcular os coeficientes de V utilizou-se todas as radiossondas, enquanto que para L

somente as em que L > 0, 0 g/m2 e L < 400, 0 g/m2. Os coeficientes dos algoritmos para

inferir V e L encontram-se disponibilizados os anexos 1 e 2, respectivamente.

A analise de regressao para os algorıtimos de recuperacao de V e sumarizado na tabela

6.1. O coeficiente de correlacao COR2 mostra que a adicao de novas frequencias nao

aumenta significativamente a variancia explicada pelos algoritmos. Pode-se notar que

mesmo para o modelo linear de duas frequencias L2, o coeficiente de correlacao e alto,


COR2=0,993 , e os erros rms e vies sao baixos, o que caracteriza que V pode ser estimado

por um modelo simples, nao havendo a necessidade de termos de maior ordem, bem como

adicao de novos canais. E importante ressaltar que o rms e aproximadamente 1% da

media de V (50,00 kg/m2) para qualquer combinacao de frequencias. Fisicamente, estes

resultados refletem o papel do canal de 23,834 GHz, que e diretamente correlacionado com

o conteudo de vapor d’agua.

Tabela 6.1 - Coeficiente de correlacao linear COR2, erro quadratico medio rms e vies dos algoritmos L2,Q2, L3(51), Q3(51),L3(92), Q3(92), L4 e Q4 para inferencia de V . Foi utilizado o modelo de absorcaoLiebe93 nos calculos das TBs.

Frequencias (GHz) COR2 rms (kg/m2) vies (kg/m2)

L2 23.8, 30.0 0.993 0.68 0.00Q2 23.8, 30.0, (23.8)2, (30.0)2 0.994 0.62 0.02L3(51) 23.8, 30.0, 51.2 0.994 0.63 0.00Q3(51) 23.8, 30.0, 51.2, (23.8)2, (30.0)2, (51.2)2 0.996 0.55 0.01L3(92) 23.8, 30.0, 92.0 0.994 0.66 0.01Q3(92) 23.8, 30.0, 92.0, (23.8)2, (30.0)2, (92.0)2 0.995 0.57 0.01L4 23.8, 30.0, 51.2, 92.0 0.994 0.63 0.00Q4 23.8, 30.0, 51.2, (92.0)2, (23.8)2, (30.0)2, (51.2)2, (92.0)2 0.996 0.55 0.01

Ja a inferencia de L, a tabela 6.2 mostra os resultados das regressoes obtidas para

oito combinacoes de TB, nas frequencias de 23,843, 30,000, 51,248 e 92,000 GHz e seus

termos quadraticos. A inclusao da frequencia 51,248 GHz diminuiu o rms de 36,26 g/m2

para 25,64 g/m2 utilizando os termos lineares das temperaturas de brilho, enquanto que

a inclusao da frequencia 92,000 GHz diminuiu o rms para 21,57 g/m2. O uso do termo

quadratico evidencia que a inclusao da frequencia de 92,000 GHz e mais relevante para a

inferencia de L do que a inclusao da frequencia de 51,248 GHz, ja que o rms decresceu

a 18,25 g/m2, valor comparavel a inclusao das quatro frequencias utilizando seus termos

quadraticos (Q4, rms=17,64 g/m2).

Secao 6.3. Algoritmos de recuperacao de V e L 39

Tabela 6.2 - Coeficiente de correlacao linear COR2, erro quadratico medio rms e vies dos algoritmos L2,Q2, L3(51), Q3(51),L3(92), Q3(92), L4 e Q4 para inferencia de L. Foi utilizado o modelo de absorcaoLiebe93 nos calculos das TBs.

Frequencias (GHz) COR2 rms (g/m2) vies (g/m2)

L2 23,8, 30,0 0,893 36,26 -0,32Q2 23,8, 30,0, (23,8)2, (30,0)2 0,898 35,49 -0,89L3(51) 23,8, 30,0, 51,2 0,947 25,64 -0,77Q3(51) 23,8, 30,0, 51,2, (23,8)2, (30,0)2, (51,2)2 0,952 24,35 -1,06L3(92) 23,8, 30,0, 92,0 0,962 21,57 -1,73Q3(92) 23,8, 30,0, 92,0, (23,8)2, (30,0)2, (92,0)2 0,973 18,25 -0,98L4 23,8, 30,0, 51,2, 92,0 0,967 20,18 -1,75Q4 23,8, 30,0, 51,2, (92,0)2, (23,8)2, (30,0)2, (51,2)2, (92,0)2 0,975 17,64 -0,92


Capıtulo 7

Avaliacao dos algoritmos durante o GPM-CHUVA

Nesta secao os algoritmos elaborados para o calculo do conteudo integrado de vapor

d’agua e agua lıquida serao testados em um banco de dados independente, que foi coletado

durante a experimento de campo GPM-CHUVA. Primeiramente sera avaliado o compor-

tamento dos modelos de absorcao no calculo da TB. Posteriormente serao avaliadas V

e L com os algoritmos desenvolvidos neste estudo. No capıtulo 6 os algoritmos foram

desenvolvidos para quatro frequencias. Entretanto, como o radiometro de 92 GHz nao

apresentou o comportamento esperado (ver secao 8.2), somente os algoritmos que utilizam

as frequencias de 23,834, 30,000 e 51,248 GHz serao testados.

7.1 Temperatura de brilho

Para estimar V e L utilizamos as TBs observadas pelo radiometro MP-3000A. Logo e

importante avaliar se os modelos desenvolvidos representam bem a temperatura de brilho

observada, ou melhor, se o radiometro apresenta erros de calibracao.

De forma a fazer esta avaliacao selecionamos um conjunto de dados do GPM-CHUVA

sem a presenca de nuvens, com objetivo de eliminar outros efeitos que nao a absorcao do

vapor d’agua e do ar seco. Os criterios para a selecao dos perıodos sem nuvem sao descritos

abaixo:

• Dados do radiometro MP-3000A nao marcados com precipitacao pelo sensor de chuva

por uma hora antes e depois do lancamento da radiossonda.

• Temperatura do radiometro infravermelho IRT menor que -10 ◦C.

42 Capıtulo 7. Avaliacao dos algoritmos durante o GPM-CHUVA

• Menos que 2 oitavos de cobertura de nuvens observadas pelo observador da estacao

meteorologica de superfıcie do Centro de Lancamento de Alcantara.

• Sem nuvem estimada pelo metodo de parametrizacao de agua lıquida de nuvem

(secao 5.2) nas radiossondagens e nos perfis estimados pelo algoritmo de rede neural

do radiometro MP-3000A

Utilizando estes criterios dentre as 99 radiossondagens lancadas, 34 foram selecionadas

para comparacao. As comparacoes foram efetuadas para os tres modelos de absorcao de

ar seco e vapor d’agua disponıveis (Liebe89, Liebe93 e Rozen98) e para as tres frequencias

selecionadas (23,834, 30.000 e 51,248 GHz). Na tabela 7.1 e apresentado um resumo das

diferencas entre as temperaturas de brilho observadas pelo radiometro MP-3000A e as

simuladas com as radiossondagens selecionadas.

De acordo com os resultados da tabela 7.1 a dispersao em relacao a media das diferencas

entre as temperaturas de brilho (σ∆TB) nao varia significativamente para cada frequencia

selecionada, enquanto que a media 〈∆TB〉 varia bastante. A frequencia em que as tempe-

raturas de brilho sao menos enviesadas e a de 30,000 GHz, enquanto que a frequencia de

51,248 GHz apresenta os maiores vieses.

E importante ressaltar que os diferentes modelos de absorcao podem apresentar dife-

rentes tendencias de vies, por exemplo, em 30,000 GHz o modelo Liebe93 tem um vies

negativo enquanto que os demais sao positivos, pois algumas das parametrizacoes das

linhas de absorcao em microondas nao estao bem representadas (Hewison et al., 2006).

Por outro lado esses erros indicam que para que os algoritmos aqui desenvolvidos sejam

utilizados com as TBs do radiometro MP-3000A, os vieses de cada modelo e frequencia

terao que ser incorporados como uma correcao do instrumento. Isso se deve ao fato que os

algoritmos estao ajustados de acordo com perfis verticais de radiossonda, que em princıpio

sao a verdade. Portanto se as medidas radiometricas estiverem corretas e de se esperar

que os vieses das TBs ficassem dentro da acuracia do sensor. De acordo com o manual

do MP-3000A as calibracoes devem ser feitas sob certas condicoes, que poderiam nao ser

as ideais durante o experimento. Adicionalmente este instrumento efetua uma calibracao

do tipo tipping-curve a cada 6 minutos para as frequencias entre 22 e 30 GHz, enquanto

que para a banda de 51-59 GHz nao e feita. Olhando novamente a tabela 7.1 observa-se

que a frequencia de 51,248 GHz e a que apresenta o maior erro, possivelmente devido a

Secao 7.2. Vapor d’agua 43

nao termos uma segunda calibracao. Ja a frequencia de 23,834 GHz esta proxima da linha

de absorcao de 22,235 GHz, onde os valores apresentam as maiores discrepancias entre os

modelos (Hewison et al., 2006). Finalmente a frequencia de 30,00 GHz e a que apresenta

o menor erro, possivelmente devido a calibracao dupla e de estar na janela atmosferica.

Entretanto o seu erro e pelo menos duas vezes maior que a acuracia nominal estimada pelo

fabricante.

Tabela 7.1 - Medias 〈∆TB〉 e desvios-padrao σ∆TBdas diferencas entre as temperaturas de brilho observa-

das pelo radiometro MP-3000A e obtidas pelos perfis observados pelas radiossondagens lancadas duranteo experimento GPM-CHUVA 2010. Todas unidades em Kelvin.

Liebe89 Liebe93 Rozen98

Frequencia (GHz) 〈Acc〉 ± σAcc(K) 〈∆TB〉 σ∆TB〈∆TB〉 σ∆TB

〈∆TB〉 σ∆TB

23,834 0,683±0,010 3,98 4,47 1,74 4,60 4,19 4,5030,000 0,757±0,006 1,31 2,62 -1,68 2,85 0,26 2,7751,248 0,580±0,008 -5,07 4,90 -3,71 5,25 -1,89 5,12

Em decorrencia destes resultados, os vieses encontrados serao incorporados nos modelos

para o calculo de L e V , uma vez que possivelmente essas diferencas estejam relacionadas

a calibracao do MP-3000A.

7.2 Vapor d’agua

Nesta secao o conteudo integrado de vapor d’agua estimado pelos algoritmos sao compa-

rados as estimativas do MP-3000A e do GPS (Sapucci, 2001). Para calcular V utilizou-se as

temperaturas de brilho do radiometro MP-3000A durante os perıodos sem chuva. Para en-

tendermos o efeito da correcao da calibracao do radiometro, apresentamos as comparacoes

com as TBs sem correcao e com correcao dos vieses da tabela 7.1.

As figuras 7.1 e 7.2 mostram as diferencas entre o V estimado pelos algoritmos L2,

Q2, L3(51) e Q3(51), para os tres diferentes modelos de absorcao (Liebe89, Liebe93 e

Rozen98) e o estimado pelo MP-3000A sem e com a correcao de temperatura de brilho,

respectivamente.

Sem a correcao de temperatura de brilho os algoritmos divergem para os tres modelos de

absorcao (figura 7.1), por outro lado quando temos a aplicacao da correcao de TBs os algo-

ritmos convergem para distribuicoes similares(figura 7.2). Pode-se perceber que a medida


que os modelos de absorcao sao atualizados os algoritmos tendem a apresentar os mesmo

erros. Para o modelo de absorcao Liebe89, (figura 7.1(a)) a inclusao da frequencia de

51,248 GHz proporcionou uma superestimativa de V , enquanto que com duas frequencias

havia uma subestimativa. De acordo com Hewison et al. (2006) observou-se que os canais

na borda da linha de absorcao do oxigenio(51-52 GHz) apresentam as maiores diferencas

entre as observacoes e simulacoes. De acordo com a tabela 7.1 o modelo de Liebe89 subes-

timava a TB observada em 5,07 K, o que pode explicar a discrepancia. Para os outros dois

modelos, assim como existe uma diminuicao do vies, a discrepancia entre os algoritmos

L3(51) e Q3(51) em relacao ao L2 e Q2 fica menor (figura 7.1(b) e (c)).

Apos a aplicacao da correcao da TB, (figura 7.2), observa-se as distribuicoes convergi-

ram para valores proximos (-4,5 a -4,7 kg/m2), independentemente do modelo de absorcao.

Esse resultado demonstra que as correcoes na TB eram necessarias. Por outro lado, to-

dos os modelos e algoritmos subestimam V . Todavia e importante lembrar que os perfis

estimados pelo radiometro sao derivados das temperaturas de brilho, logo erros de ca-

libracao como o da tabela 7.1 sao propagados. Nas observacoes da banda de 22 temos

que o radiometro observou temperaturas maiores, o que implica em uma atmosfera mais

umida devido a absorcao/emissao do vapor d’agua. Consequentemente isto implica que o

MP-3000A superestima o conteudo de vapor d’agua na coluna.


Figura 7.1: Diferenca entre o vapor d’agua integrado calculado pelos algoritmos L2, Q2, L3(51) e Q3(51)(Valg) e o estimado pelo algoritmo de rede neural do radiometro MP-3000A. Os algoritmos utilizaram osmodelos de absorcao (a)Liebe89, (b)Liebe93 e (c)Rozen98.

Figura 7.2: Idem a figura 7.1, porem utilizando as correcoes de TB da tabela 7.1.


Tabela 7.2 - Medias 〈∆V 〉 e desvios-padrao σ∆V das diferencas entre as estimativas de V pelos algoritmosL2, Q2, L3(51) e Q3(51), derivados utilizando os modelos de absorcao Liebe89, Liebe93 e Rozen98, e osvalores de V estimados pelo algoritmo de rede neural do radiometro MP-3000A durante o experimentoGPM-CHUVA 2010, com e sem correcao das TBs conforme tabela 7.1. Todas unidades em kg/m2.

Sem correcao Com correcao

Modelo de absorcao Algoritmo 〈∆V 〉 σ∆V 〈∆V 〉 σ∆V

Liebe89

L2 -1,11 0,90 -4,56 0,95Q2 -1,24 0,85 -4,75 0,82

L3(51) 0,56 0,93 -4,31 0,98Q3(51) 0,14 1,00 -4,52 0,88

Liebe93

L2 -2,03 0,94 -4,56 0,97Q2 -2,42 0,85 -4,74 0,82

L3(51) -1,68 0,97 -4,31 1,02Q3(51) -2,23 0,93 -4,52 0,90

Rozen98

L2 -0,31 0,89 -4,55 0,96Q2 -0,51 0,90 -4,73 0,83

L3(51) 0,21 0,93 -4,31 0,98Q3(51) -0,11 1,00 -4,51 0,87

Ao comparar as estimativas dos algoritmos com as inferencias do GPS observa-se o

mesmo comportamento em relacao ao MP-3000A, ou seja, discrepancia entre os algoritmos

para o modelo de absorcao Liebe89 e a convergencia para os modelos Liebe93 e Rozen98.

Mais uma vez os erros do canal de 51,248 GHz apresentam a divergencia nas distribuicoes.

Contrariamente as comparacoes com MP-3000A, as estimativas V sem correcao da TB sao

superestimadas pelo algoritmo, enquanto que apos a correcao ocorre uma subestimativa em

torno de -1,7 e -1,3 kg/m2 (tabela 7.3). Estes resultados sao consistentes com as analises

de correcao, pois para TBs mais altas sao esperados maiores conteudo de vapor d’agua.

Apos a correcao da TB a subestimativa de V se torna consistente com o trabalho de

Sapucci (2001), que demonstrou o metodo de estimativa de V por GPS superestimava em

torno de 1,606 a 0,496 kg/m2 quando comparado com radiossondagens lancadas em Sao

Paulo/SP e Bauru/SP, respectivamente.


Figura 7.3: Diferenca entre o vapor d’agua integrado calculado pelos algoritmos L2, Q2, L3(51) e Q3(51)(Valg) e o estimado pelo GPS. Os algoritmos utilizaram os modelos de absorcao (a)Liebe89, (b)Liebe93 e(c)Rozen98.



Tabela 7.3 - Medias 〈∆V 〉 e desvios-padrao σ∆V das diferencas entre as estimativas de V pelos algoritmosL2, Q2, L3(51) e Q3(51), derivados utilizando os modelos de absorcao Liebe89, Liebe93 e Rozen98, e osvalores de V estimados pelo GPS durante o experimento GPM-CHUVA 2010, com e sem correcao das TBsconforme tabela 7.1. Todas unidades em kg/m2.


Modelo de absorcao Algoritmo 〈∆V 〉 σ∆V 〈∆V 〉 σ∆V

Liebe89

L2 1,93 1,31 -1,52 1,31Q2 1,81 1,32 -1,70 1,28

L3(51) 3,60 1,34 -1,27 1,36Q3(51) 3,17 1,41 -1,49 1,33

Liebe93

L2 1,00 1,33 -1,52 1,33Q2 0,62 1,30 -1,69 1,29

L3(51) 1,34 1,39 -1,29 1,39Q3(51) 0,78 1,39 -1,51 1,36

Rozen98

L2 2,74 1,30 -1,50 1,30Q2 2,55 1,32 -1,67 1,28

L3(51) 3,24 1,32 -1,27 1,35Q3(51) 2,91 1,46 -1,47 1,32

7.3 Conteudo de agua lıquida

Para avaliarmos a estimativa do conteudo de agua lıquida utilizamos 4235 observacoes

de TBs do radiometro MP-3000A, as quais apresentavam os criterios abaixo:

• Dados de TB sem contaminacao pela radiacao solar direta.

• Dados nao marcados com chuva durante uma hora antes e depois.

As figuras 7.5 e 7.6 apresentam a distribuicao de frequencia dos erros relativos a in-

ferencia de L pelos algoritmos L2, Q2, L3(51) E Q3(51), com os modelos de absorcao

Liebe89, Liebe93 e Rozen98 em relacao ao inferido pelo algoritmo do radiometro MP-

3000A, com e sem a correcao da TBs pela tabela 7.1, respectivamente. Da mesma forma

que para o vapor d’agua (figura 7.1) as estimativas de L pelos algoritmos que utilizam

apenas as frequencias de 23,834 e 30,000 GHz apresentam diferencas em relacao aos que

incluem o canal de 51,248 GHz. Diferentemente da estimativa de vapor d’agua a estima-

tiva do conteudo de agua lıquida e extremamente sensıvel tanto as frequencias de 30,000

e 51,248 GHz. Portanto os erros observados nestes canais, amplificam as diferencas nas

distribuicoes, mesmo tendo modelos de absorcao mais atualizados.

Secao 7.3. Conteudo de agua lıquida 49

Os algoritmos que utilizam a frequencia de 51,248 GHz (L3(51) e Q3(51)) sao os mais

sensıveis ao erro nas TBs. Os mesmos apresentam diferencas dos erros entre eles, sendo que

quando o termo quadratico e levado em consideracao existe uma tendencia de diminuicao

do erro quando comparado ao MP-3000A.

Apos a correcao das TBs todos as distribuicoes de erro convergem para um valor medio

de 4 e 10 g/m2, o que implica que as correcoes no radiometro eram necessarias.

Figura 7.5: Diferenca entre o conteudo de agua lıquida integrado calculado pelos algoritmos L2, Q2,L3(51) e Q3(51) (Lalg) e o estimado pelo algoritmo de rede neural do radiometro MP-3000A. Os algoritmosutilizaram os modelos de absorcao (a)Liebe89, (b)Liebe93 e (c)Rozen98.



Tabela 7.4 - Medias 〈∆L〉 e desvios-padrao σ∆L das diferencas entre as estimativas de L pelos algoritmosL2, Q2, L3(51) e Q3(51), derivados utilizando os modelos de absorcao Liebe89, Liebe93 e Rozen98, e osvalores de L estimados pelo algoritmo de rede neural do radiometro MP-3000A durante o experimentoGPM-CHUVA 2010, com e sem correcao das TBs conforme tabela 7.1. Todas unidades em g/m2.


Modelo de absorcao Algoritmo 〈∆L〉 σ∆L 〈∆L〉 σ∆L

Liebe89

L2 0,40 53,43 6,57 53,43Q2 1,89 52,60 6,78 51,99

L3(51) -80,67 47,15 4,09 52,52Q3(51) -75,00 37,82 3,65 51,12

Liebe93

L2 -70,40 47,88 8,31 53,57Q2 -49,00 44,35 7,16 52,32

L3(51) -90,57 45,85 6,98 51,73Q3(51) -61,19 38,98 6,31 49,53

Rozen98

L2 -33,43 49,29 10,2 53,04Q2 -24,09 47,32 9,15 50,37

L3(51) -64,09 48,02 8,38 52,41Q3(51) -49,24 41,34 7,11 50,05

Capıtulo 8

Desenvolvimento do Radiometro de 92 GHz

8.1 Princıpios de Radiometria em Microondas

Nas secoes seguintes sao mostrados os tipos mais comuns de radiometros, seus princıpios

de funcionamento e caracterısticas principais.

8.1.1 Radiometro tipo Total Power

Um radiometro e um receptor de microondas extremamente sensıvel que tem quatro

tarefas principais: receber radiacao em microondas por meio de uma antena, selecionar a

banda de frequencia de interesse, amplificar o sinal selecionado a um nıvel proprio para o

detetor, e finalmente detectar e converter este sinal em uma quantidade fısica mensuravel.

O exemplo mais simples de um radiometro em microondas e dado na figura 8.1.

Figura 8.1: Diagrama de blocos simplificado de um radiometro Total Power (Adaptada de Sharkov(2004)).

O radiometro do diagrama da figura 8.1 e denominado Total Power. O sinal de entrada

do radiometro sao as potencias PA, de saıda da antena, e PN , de ruıdo do proprio recep-

tor. O ganho e simbolizado por um amplificador de ganho G, e a frequencia selecionada e

simbolizada por um filtro de largura de banda B, centralizada em torno da frequencia de

52 Capıtulo 8. Desenvolvimento do Radiometro de 92 GHz

interesse. A potencia em microondas deve ser detectadas e convertida em outra quanti-

dade fısica mais facilmente mensuravel. Um diodo semicondutor χ2, denominado detector

quadratico,( do ingles square-law detector), converte a potencia de entrada em voltagem,

proporcional a raiz quadrada desta potencia pela lei de Joule(Thompson e R. L. Rogers

(2003)). A voltagem de saıda e suavizada pelo integrador∫

. Quanto maior o tempo de

integracao τ maior a suavizacao. A voltagem de saıda pode ser expressa por:

VOUT = c · (TA + TN) ·G (8.26)

onde TA e TN sao as temperaturas de brilho equivalentes de saıda da antena para o re-

ceptor e de ruıdo do receptor, G e o ganho e c e uma constante determinada por cali-

bracao. O ruıdo do receptor e um ruıdo termico causado pela impedancia dos elementos

do radiometro, e e dado por, segundo Nyquist (1928):

PN = k ·B · TN [W ] (8.27)

onde k e a constante de Boltzmann, B e a largura de banda, TN e a temperatura de ruıdo

do receptor. Para um receptor TN e calculado a partir do ganho de cada um dos elementos

do circuito, e e tipicamente da ordem de 500 a 1000K, como veremos nas secoes a seguir.

Embora mostrados de forma simplificada no esquema anterior, o ganho G devido a

amplificacao e a seletividade da frequencia de interesse representado pelo ganho B apre-

sentam uma serie de problemas na deteccao de sinais em microondas. A amplificacao do

sinal em microondas, que deve ser da ordem de 50 a 80 dB pode ser feita de duas manei-

ras. Uma e por amplificacao direta do sinal em microondas, o que e quase inviavel pela

indisponibilidade de amplificadores em frequencias altas (maiores que 40 GHz), e se estes

existirem, sao caros e volumosos. Para os filtros em microondas o mesmo problema ocorre.

Outra opcao e pelo uso do princıpio super-heterodino. Em um receptor super-heterodino

a amplificacao e a selecao da frequencia de interesse ocorrem em uma frequencia inter-

mediaria, o que torna a tarefa menos dispendiosa. Esta tarefa e designada a dois elementos

do receptor denominados mixer e oscilador local.

A recepcao comeca com um sinal da antena, que inclui a frequencia de interesse fRF ,

denominada radio-frequencia. O oscilador local produz um sinal de frequencia fLO, de

Secao 8.1. Princıpios de Radiometria em Microondas 53

largura de banda B, proxima a frequencia fRF . O sinal recebido e misturado pelo mixer

com o oscilador local, produzindo quatro frequencias na saıda, o sinal original fRF , o

sinal do oscilador local fLO, e as duas novas frequencias fRF + fLO e fRF − fLO. Os dois

sinais originais sao descartados. O mixer traduz os dois sinais restantes para um sinal de

frequencia fIF = fRF−fLO, de largura de banda B, denominada frequencia intermediaria e

prove uma pre-amplificacao. Esta frequencia fIF e da ordem de 500 a 1000 MHz. Este sinal

e o que e detectado pelo detector quadratico, que neste caso e um detector de frequencia

intermediaria, e traduzido em voltagem de saıda.

8.1.2 Radiometro tipo Dicke

Como observado na equacao 8.26, a saıda de um receptor de microondas e total-

mente dependente da temperatura de ruıdo do proprio receptor e do ganho G. Estes dois

parametros em geral nao sao estaveis o suficiente para garantir a acuracia das medicoes,

sendo necessarias calibracoes frequentes, a cada minuto, por exemplo, para um radiometro

do tipo Total Power.

Dicke (1946) encontrou um meio de aliviar o problema relacionado com a estabilidade

do ganho do receptor de microondas. Usando o radiometro para medir nao diretamente a

temperatura da antena TA, mas sim a diferenca entre esta e uma temperatura de referencia

conhecida, a sensibilidade da medicao as instabilidades do ganho e da temperatura de

ruıdo do receptor e extremamente reduzida. A figura 8.2 mostra o diagrama de blocos

simplificado deste radiometro.

Figura 8.2: Diagrama de blocos simplificado de um radiometro Dicke (adaptada de Sharkov (2004)).

A entrada de radiacao do receptor e rapidamente alternada entre a temperatura da

antena e da temperatura de referencia, a uma frequencia Fs tipicamente de 1000 Hz. A


saıda para o detector quadratico e multiplicada por +1 ou −1, dependendo da posicao do

Dicke switch, que e o dispositivo que alterna entre as duas entradas. As voltagens de saıda

para o integrador sao:

V1 = c · (TA + TN) ·G (8.28)

durante meio perıodo de Fs e

V2 = c · (TR + TN) ·G (8.29)

Levando em conta que a frequencia de alternacao Fs e tao rapida que TA, TN e G

possam ser consideradas constantes pelo perıodo, e o perıodo e muito menor que o tempo

de integracao, a voltagem de saıda do receptor e dada por:

VOUT = V1 + V2 = c · (TA + TN) ·G− c · (TR + TN) ·G

= c · (TA − TR) ·G (8.30)

Desta forma TN foi eliminado, enquanto G ainda persiste, mas com peso menor. G

multiplica a diferenca entre TA e TR e, como TR pode ser escolhido sendo da ordem de

TA (293 K, temperatura ambiente). No caso do radiometro Total Power, a equacao 8.26

mostra que a voltagem de saıda e multiplicada pela soma de TA com TN , que e tipicamente

da ordem de 500 a 1000 K.

8.1.3 Caracterısticas de um Radiometro em Microondas

A funcao de um radiometro e medir a temperatura radiometrica da antena TA, que

representa a potencia radiativa entregue pela antena ao receptor. O processo de medicao

e caracterizado por dois atributos importantes: precisao e acuracia.

Precisao: Na terminologia de radiometria, a sensibilidade ou resolucao radiometrica ∆T

e definida como a menor diferenca em TA que pode ser detectada pela saıda do radiometro.

A sensibilidade do radiometro Total Power e dada por, de acordo com Ulaby et al.

(1986a):

Secao 8.1. Princıpios de Radiometria em Microondas 55

∆TTotalPower = TA + TN√B · τ

(8.31)

onde TA e TN sao as temperaturas radiometricas da antena e de ruıdo do receptor, B e a

largura de banda e τ e o tempo de integracao. Para o radiometro Dicke, apesar de evitar

instabilidades devido a variacoes no ganho, a sensibilidade diminui em um fator de 2, pois

metade do perıodo de Fs e gasto com o sinal da antena, e a outra metade e gasta com a

temperatura de referencia. Assim, de acordo com Ulaby et al. (1986a):

∆TDicke = 2 · TA + TN√B · τ

(8.32)

Acuracia: A funcao de transferencia de um radiometro e estabelecida pela medicao da

voltagem de saıda em funcao da temperatura de brilho de uma fonte conhecida que, quando

observada pela antena, e convertida na temperatura da antena TA. Para um radiometro

Dicke a funcao de transferencia e dada por: VOUT = c · (TA−TR), onde TR e conhecida. Se

o radiometro emprega um detector quadratico, sua voltagem de saıda e linear em relacao

a temperatura da antena. Desta forma sao necessarias duas medidas para se estabelecer a

curva de calibracao. A acuracia e entao determinada por como a temperatura de brilho de

uma fonte externa observada pela antena e conhecida, e pela estabilidade da temperatura

dos componentes de microondas do circuito do radiometro(Sharkov (2004)). A calibracao

e a estabilidade serao discutidas nas secoes seguintes.

8.1.4 Procedimentos de Calibracao

A principal tecnica utilizada na calibracao de radiometros em microondas e a tecnica

criogenica. Nesta tecnica a antena do radiometro e apontada para um absorvedor de

microondas, o qual emitira a uma temperatura de brilho TB igual a sua temperatura fısica

T0, ja que o mesmo tem um coeficiente de reflexao muito pequeno. Em condicoes ideais a

antena ira medir apenas a temperatura de brilho do absorvedor, tal que TA = TB = T0.

A figura 8.3 mostra o esquema utilizado. A substancia utilizada para a calibracao e

geralmente o nitrogenio lıquido LN2. A temperatura do nitrogenio lıquido e dada por:

∆TLN2 = 68.23 + 0.009037 · P [K] (8.33)


onde P e a pressao atmosferica em milibar. O nitrogenio lıquido e largamente utilizado

nesta aplicacao pelo seu preco baixo, e por atingir temperaturas da ordem de 77 K. Isto

permite que o radiometro seja calibrado em temperaturas que abrangem grande parte da

escala de temperaturas de brilho observadas na atmosfera, que variam desde 10 K para

uma atmosfera seca a 300 K, em condicoes de cobertura de nuvens completa.

Figura 8.3: Procedimento de calibracao pela tecnica criogenica (adaptada de Sharkov (2004)).

A antena observa o absorvedor de microondas encharcado em nitrogenio lıquido. O

absorvedor e o nitrogenio lıquido sao contidos em um recipiente metalico termicamente

isolado, coberto em sua abertura superior por papel alumınio. O absorvedor de microondas

e um material utilizado geralmente em camaras anecoicas de calibracao de antenas de

telecomunicacao, e tem um formato piramidal, cuja altura deve ser proxima a duas vezes

o comprimento de onda. Hardy (1973) estabeleceu que o erro tıpico nesta tecnica de

calibracao varia entre 0.2 e 1 K.

Outra tecnica de calibracao e chamada tipping-curve. O metodo consiste em calibrar

o radiometro usando dados medidos pelo sistema em dois ou mais angulos de elevacao na

atmosfera. A relacao entre a opacidade atmosferica e o angulo de visada e utilizada como

requisito para a derivacao da curva de calibracao do sistema. O metodo e descrito em Han

e Westwater (2000).

Inicialmente define-se a massa atmosferica a como a razao entre a opacidade entre o

Secao 8.2. O Radiometro de 92 GHz 57

angulo zenital θ e a opacidade τ no zenite (θ = 90◦).

a(θ) = τ(θ)τ(90◦) = 1

sin(θ) (8.34)

A calibracao e obtida a partir da medicao da opacidade, derivadas de medidas de TB,

em funcao da massa atmosferica. A opacidade e dada por:

τ(θ) = ln(

Tmr − TbgTmr − TB(θ)

)(8.35)

As opacidades normalizadas pela sua massa de ar, t(θ) = τ(θ)a(θ) devem ter o mesmo

valor. Um valor independente da temperatura de brilho TB, que e o valor de interesse, e

adicionado a equacao 8.35. O valor de TB para uma atmosfera seca e dada por:

TB(θ) = Tbg · e−τ(θ) + Tmr(1− e−τ(θ)) (8.36)

O novo valor de TB e adicionado a equacao 8.35 ate que a convergencia entre t(θ) para

dois valores de θ diferentes seja atingida. O valor de TB na convergencia e utilizado como

valor de referencia para a voltagem de saıda do radiometro quando observando para o

angulo θ, e a calibracao e obtida.

8.2 O Radiometro de 92 GHz

A AEB, atraves do GPM-Br, vem financiando o IAG/USP desde 2007 no desenvol-

vimento do radiometro de 92 GHz, que contou com a parceria dos Departamentos de

Astronomia e Ciencias Atmosfericas do IAG/USP e do Dr. Pierre Kaufmann do Cen-

tro de Radio Astronomia e Astrofısica Mackenzie (CRAM)/INPE. O desenvolvimento do

instrumento ficou sob coordenacao do engenheiro eletronico Jorge Claudio Raffaelli.


Figura 8.4: Diagrama de bloco do radiometro de 92 GHz, operando no modo Dicke.

O projeto inicial do radiometro de 92 GHz operando no modo Dicke e apresentado

no diagrama de blocos da figura 8.4. O primeiro componente (1) e a antena, que e do

tipo corneta corrugada, com abertura de 2 cm, que em 92 GHz corresponde a um feixe de

7,59◦. Logo em seguida um isolador (2) e conectado por um guia de onda, e age como um

atenuador de baixa perda para a propagacao em uma direcao e de grande perda na direcao

oposta. O componente seguinte e o Dicke switch(3), e seu papel e o de alternar entre a

antena e um terminador de guia de onda (3), que emite radiacao com temperatura de brilho

igual a sua temperatura fısica TR, a qual e utilizada como temperatura de referencia. A

saıda do Dicke switch e conectada ao Mixer(4), que mistura o sinal do oscilador local (5)

a entrada da antena ou do terminador, pre-amplificando a saıda em IF. O amplificador de

IF (6) amplifica e filtra o sinal de saıda do mixer, e este sinal de frequencia intermediaria

(fIF = 1.0 GHz) e enviado ao detector quadratico(7), cuja saıda e um sinal em Volts, que

e linearmente proporcional a temperatura da antena TA. A saıda do detector quadratico e

amplificada por um amplificador de audio(8), o qual opera na faixa de 20 Hz a 20 KHz.

O componente mais importante do radiometro Dicke e o Demodulador sıncrono(9).

No radiometro de 92 GHz e uma placa de controle que envia o sinal para o Dicke switch,

fazendo-o alternar entre as entradas da antena e da temperatura de referencia. Alem disso

ainda multiplica a saıda do amplificador de audio por ±1, e efetua a subtracao deste sinal,

para que a voltagem de saıda seja proporcional a diferenca das duas temperaturas. No


integrador(10) e feita a integracao, que e um filtro RC, ou passa-baixa. A saıda final em

DC e dada por uma acoplador(11), que quando conectado a um multımetro ou conversor

analogico-digital(12) fornece a voltagem de saıda VOUT . O conversor e conectado entao a

um computador, que permite a gravacao e analise dos dados.

A tabela 8.1 apresenta as caracterısticas dos principais componentes utilizados na mon-

tagem deste instrumento, onde sao mostrados o modelo e fabricante das partes de micro-

ondas e a perda de insercao(IL, do ingles Insertion Loss), que e a perda na direcao de

propagacao direta. Os valores de perda sao utilizados na determinacao da temperatura de

ruıdo TN , a qual e necessaria para calcular a sensibilidade ∆T do radiometro.

Tabela 8.1 - Componentes utilizados no radiometro de 92 GHz

Componente Descricao IL(dB)Isolador Millitech JFD Isolator, Junction Ferrite 0.77

Dicke switch Millitech PDT Switch, PIN, SPDT 2.4Terminador Millitech PDT Switch, PIN, SPDT -

Oscilador Local Millitech GDV Voltage Controlled Gunn -Mixer Millitech MXP Mixer, Balanced W/ IF AMP 6.33Total 10.27

A temperatura de ruıdo e calculada utilizando o valor total de perda por insercao, e e

dada segundo Ulaby et al. (1986b):

TN = 290(NF − 1) = 290(10 10.2710 − 1) = 3110K

Este valor alto de TN ocorre devido a perda por insercao dos componentes em micro-

ondas, que aumentam com a frequencia. Entretanto, como foi mostrado anteriormente, os

efeitos deste valor alto podem ser aliviados quando o radiometro opera em modo Dicke,

observando as diferencas entre as equacoes 8.26, relativa a voltagem de saıda do radiometro

Total Power e 8.30, relativo a saıda do radiometro Dicke, quanto a presenca de TN .

A sensibilidade do radiometro Dicke ∆TDicke e calculada pela equacao 8.32, utilizando

um valor extremo de TA = 300K. A largura de banda B, dada pelo mixer, e igual a 1 GHz,

e utilizando um tempo de integracao τ de 10 ms temos:

∆TDicke = 2 · TA + TN√B · τ

= (300 + 3110)√109 · 10−3

= 1.96K


O valor de ∆TDicke = 1.96 K e extremamente satisfatorio, uma vez que as perdas por

insercao principalmente do mixer e do Dicke switch sao relativamente altos. A figura

8.5 mostra a variacao da sensibilidade ∆TDicke em funcao do tempo de integracao. A

curva mostra que, para tempos de integracao tipicamente adotados em radiometria de

microondas (10−3 a 2, 5 segundos ) os valores de ∆TDicke variam entre 2,0 K para τ = 10

ms, a um valor assintotico proximo a 0, 12 K para tempos maiores que 1 s.

Figura 8.5: Sensibilidade do radiometro Dicke ∆TDicke em funcao do tempo de integracao τ

Embora tenham sido aliviados os efeitos de TN na saıda do radiometro de 92 GHz,

ainda se fazem necessarios alguns aspectos referentes a estabilidade do sistema.

A temperatura fısica do sistema e um fator limitante na estabilidade de um radiometro,

pois a variacao do ganho G e da perda por insercao IL esta ligada a esta temperatura,

compromentendo a sensibilidade dos componentes. Testes obtidos em laboratorio so podem

ser reproduzidos quando a temperatura do sistema se mantem constante por um longo

perıodo, com acuracia da ordem de 0,1 ◦C. Tal estabilidade em medidas de campo e uma

tarefa difıcil de ser efetuada, pois e necessario que a temperatura ambiente do ar dentro

do radiometro se mantenha menor que a temperatura dos componentes, principalmente a

do oscilador local. Ate o presente momento nao dispomos de um sistema de controle de

temperatura.


8.2.1 Teste do radiometro de 92 GHz no experimento CHUVA-GPM 2010

Os testes iniciais do radiometro de 92 GHz foram feitos durante o experimento CHUVA

GPM 2010, o qual proporcionou a oportunidade de comparacao com outros instrumentos

operando em frequencias de microondas, bem como com radiossondagens lancadas quatro

vezes ao dia e outros instrumentos relevantes (capıtulo 5).

As primeiras medidas realizadas durante o experimento sao ilustrados na figura 8.6,

que mostra os dados de temperatura de brilho TSKY em 92 GHz obtidos no dia 04 de

marco de 2010, no Centro de Lancamento de Alcantara, a partir das 15 horas do horario

local (18 UTC), com a antena apontada para o zenite. Estas medidas contaram com uma

calibracao criogenica do instrumento trinta minutos antes da operacao. Esta calibracao

forneceu a seguinte relacao entre a voltagem de saıda e a temperatura de brilho medida:

TSKY = c · (VOUT − Vcold) + Tcold = −410, 72 · (VOUT − 2, 16) + 77, 36 [K] (8.37)

onde TSKY e a temperatura de brilho medida, VOUT e a voltagem de saıda do radiometro,

Tcold e a temperatura do nitrogenio lıquido e Vcold e a voltagem de saıda do radiometro

observando o nitrogenio lıquido.

Figura 8.6: Medidas tomadas com o radiometro de 92 GHz no dia 04/03/2010.

Para avaliar se a temperatura TSKY da figura 8.37 e apropriada, foi utilizado os perfis

verticais estimados pelo MP-3000A no modelo de transferencia radiativa (secao 6.1) para


calcular as TBs nos canais de 23,8, 30,0 e 92,0 GHz. Com estas temperaturas estimadas

comparou-se com as observacoes do MP-3000A, e do radiometro de 92 GHz.

Os valores simulados pelo modelo para os canais de 23,8 e 30,0 GHz foram de TB23=

75,24 K e TB30 = 77,84 K, enquanto que os valores medidos pelo MP-3000 foram de TSKY23=

72,03 K e TSKY30= 74,18 K. Estas medidas representam um desvio inferior a 5, 0%, o que

razoavel.

Por outro lado, para o radiometro de 92 GHz o valor simulado foi de TB92=124,64

K, enquanto que as observacoes medias apresentaram um valor de TSKY92=105,863 K, o

que representa uma diferenca de 17,73%. Portanto notamos que havia um problema de

calibracao do instrumento.

Embora este problema pudesse ser solucionado utilizando o procedimento de calibracao

do tipo tipping-curve (secao 8.1.4), outros problemas surgiram durante a tomada de me-

didas no experimento de campo. Por exemplo, a figura 8.7 mostra os dados observados

pelo radiometro de 92 GHz no dia 08/03/2010, entre 13 e 14 horas do horario local, onde a

TSKY92 apresentou uma variacao de -270 a 190 K. Primeiramente, nao e possıvel observar

temperaturas abaixo de 0 K e alem disso nao existe processo fısico capaz de explicar tal va-

riacao brusca no sinal. Desta maneira concluımos que houve uma forte variacao no ganho

G, o que implicou na inviabilidade da calibracao, ou seja, o sensor nao estava estabilizado.

Figura 8.7: Medidas tomadas com o Radiometro de 92 GHz no dia 08/03/2010.

Apos a identificacao deste problema, discussoes com os pesquisadores presente no expe-


rimento (Dr. Christian D. Kummerow, da Colorado State University, nos Estados Unidos,

e Msc. Pablo Saveedra Garfias, da Universitat Bonn, na Alemanha), e analise dos outros

radiometros presentes no experimento [ADMIRARI (Battaglia et al., 2010) e MP-3000A],

optou-se por redefinir o projeto do radiometro de 92 GHz de forma a minimizar os pro-

blemas de estabilidade do ganho. As mudancas no projeto sao a adicao de um controle

de temperatura e de uma fonte de ruıdo controlada, que prove uma referencia adicional

a calibracao criogenica e opera conjuntamente com o circuito do radiometro. As duas

mudancas propostas sao apresentadas nas secoes a seguir.

8.2.2 Controle de temperatura

Algumas alternativas foram estudas a fim de evitar o efeito da variacao da temperatura

no ganho G nos componentes de radiofrequencia do radiometro de 92 GHz. A utilizacao

de um refrigerador controlado por compressor de ar foi prontamente descartada, uma vez

que muitos ruıdos eletronicos seriam introduzidos.

Para minimizar a variacao da temperatura no ganho G nos componentes de radio-

frequencia do radiometro de 92 GHz definiu-se pelo resfriamento por efeito Peltier. O

efeito Peltier e a producao de um gradiente de temperatura em duas juncoes de dois

condutores ou semicondutores de materiais diferentes quando submetidos a uma tensao

eletrica em um circuito fechado. Uma das faces da juncao aquece enquanto a outra resfria,

possibilitando o controle de temperatura em 0,1 ◦ C.

8.2.3 Injecao de ruıdo

Para minimizar as flutuacoes de TSKY independente do ganho G optou-se por um

radiometro com injecao de ruıdo. Logo adiciona-se uma fonte ruıdo controlada, com tem-

peratura de ruıdo TI ,

VOUT = c · (TA + TN) ·G− c · (TR + TN) ·G

= c · (TA − TR) ·G (8.38)

Da equacao 8.38 e possıvel observar que a saıda VOUT do radiometro tipo Dicke e zero,


independe do ganho G e da temperatura de ruıdo do receptor TN se a temperatura de

referencia TR e a temperatura da antena forem iguais. Utilizando o Dicke switch, adici-

onando um ruıdo conhecido T ′I a entrada da antena, e utilizando um atenuador variavel,

podemos ajustar a voltagem para obedecer a condicao de VOUT = 0, ou seja:

T ′A = TA + T ′I = TR (8.39)

A potencia adicionada por TI e controlada por um atenuador variavel. A temperatura

T ′A e relacionada a temperatura da antena pela equacao (Ulaby et al. (1986a)):

T ′A =(

1− 1Fc

)· TA + TI′

Fc(8.40)

onde Fc e o fator de acoplamento, devido ao acoplador direcional, que e o componente do

circuito que conecta a fonte de ruıdo ao circuito do receptor. A temperatura de ruıdo T ′Ie dada por:

T ′I =(

1− 1L

)· TR + TI

L(8.41)

onde L e a perda pelo atenuador variavel e TN e o valor real da temperatura de ruıdo da

fonte sem atenuacao. Combinando as tres expressoes acima temos:

L = TI − TR(Fc − 1) · (TR − T ′A) (8.42)

A voltagem de saıda do radiometro e dada por:

Vc = Fc − 1TI − T0

· (T0 − T ′A) (8.43)

Este procedimento elimina a necessidade do conhecimento do ganho de cada uma das

partes do circuito de radiofrequencia, como os ganhos do Dicke switch, Mixer e guias de

onda, uma vez que qualquer variacao no ganho destes componentes e compensado com o

aumento ou diminuicao da atenuacao no atenuador variavel.

Capıtulo 9

Conclusoes

A partir do financiamento da Agencia Espacial Brasileira dentro do programa GPM-Br

foi possıvel dar inıcio ao desenvolvimento de um radiometro de 92 GHz para ser utilizado na

inferencia de vapor d’agua e agua lıquida. Como resultado deste desenvolvimento podem-se

destacar os seguintes resultados:

• Concepcao do projeto do radiometro de 92 GHz, realizacao das primeiras observacoes

e comparacao com outras medidas radiometricas;

• Identificacao da dependencia do sinal com o ganho dos componentes estar relacionada

com a estabilidade da temperatura do sensor;

• e finalmente, elaboracao de um novo projeto que apresenta controle de temperatura

do sensor e injecao de ruıdo para calibracao automatica e estabilidade do sistema.

Este estudo apresentou o desenvolvimento de algoritmos para estimativa de V e L a

partir da combinacao de diversas frequencias em microondas, que estao disponıveis no

radiometro MP-3000A, do CPTEC-INPE, e futuramente, no radiometro MOPS + 92 GHz

do IAG/USP. Os estudos de sensibilidade com os diversos canais mostrou que a adicao

de frequencias mais altas (51,248 e 92,000 GHz) possibilita um ganho na inferencia de L,

sendo que somente a inclusao do canal de 92 GHz proporciona uma diminuicao de ate

aproximadamente 50%. Ja para V todas as combinacoes apresentam resıduos similares.

Logo um algoritmo simples com dois canais e suficiente para inferir com uma precisao

inferior a 1%.

Para a validacao dos algoritmos desenvolvidos neste estudo utilizou-se as medidas rea-

lizadas durante o experimento CHUVA-GPM 2010, em Alcantara/MA, sendo que para V

66 Capıtulo 9. Conclusoes

foram feitas comparacoes com as estimativas do MP-3000A e do GPS, enquanto que para

L somente com as estimativas de MP-3000A. Desta forma os seguintes resultados foram

obtidos:

- Em relacao as temperaturas de brilho, quando comparadas as TBs estimadas pelo

modelo de transferencia radiativa (que foi inicializado com as perfis das radiossondas em

casos de ceu claro) e as observadas pelo MP-3000A observou-se que havia um vies para

cada uma das frequencias. Esses erros podem ser uma consequencia da calibracao do sen-

sor ou da ma representacao dos coeficientes de absorcao pelos diferentes modelos (Liebe89,

Liebe93 e Rozen98). No caso da calibracao do sensor dois procedimentos sao feitos: ca-

libracao criogenica e tipping-curve. A primeira atende todos os 35 canais do sensor e foi

efetuada somente no inıcio da campanha. Ja a segunda atende somente os canais entre

o intervalo de 22 a 30 GHz, e e efetuada a cada medicao. Analisando os erros de cada

canal e a representacao pelos modelos de absorcao e mais provavel que o radiometro tenha

problemas de calibracao. Por exemplo, o canal de 51,248 GHz apresentou diferencas da

ordem de -2 a -5 K, que podem ser devido a nao continua calibracao. Ja o canal de 30,000

GHz e o que apresentou os menores erros, pois esta em uma janela atmosferica e possui a

calibracao tipping curve. Ja o erros no canal de 23,834 GHz podem ser uma combinacao

tanto da ma calibracao quanto da representacao dos modelos de absorcao.

- Em relacao ao vapor d’agua integrado apos a correcao das TBs os algoritmos apresen-

taram comportamentos distintos em relacao as estimativas do MP-3000A e do GPS. No

caso do MP-3000A houve uma subestimativa em torno de 4,5 kg/m2. Ja em relacao ao GPS

tambem houve uma subestimativa em 1,5 kg/m2. Todos os algoritmos convergiram para

os mesmos erros apos a correcao da TB, implicando que e necessario avaliar a calibracao

do instrumento, bem como as parametrizacoes dos modelos de absorcao. Com referencia a

subestimativa dos algoritmos e importante discutir: O MP-3000A observou temperaturas

maiores que os simulados pelas radiossondas (7.1),logo teremos uma atmosfera mais umida

devido a absorcao/emissao pelo vapor d’agua, resultando assim em uma superestimativa

de V ; ja em relacao ao GPS Sapucci et al. (2007) mostraram que as estimativas de V por

GPS sao maiores que as por radiossonda, como os algoritmos aqui desenvolvidos foram

ajustados por radiossondas espera-se o mesmo comportamento, ou seja, subestimativa de

V .

Capıtulo 9. Conclusoes 67

- Finalmente, a avaliacao do conteudo de agua lıquida mostrou que as correcoes de

TBs eram necessarias, pois os erros convergiram para superestimativas entre 4 e 10 g/m2.

Infelizmente nao foi possıvel obter medidas in-situ (aeronaves), e medidas com radar sao

tambem sujeitas a erros, pois sao uma inferencia, tal como no radiometro MP-3000A.

Em resumo os algoritmos desenvolvidos nestes estudo representam uma alternativa ao

algoritmo de rede neural do MP-3000A, pois agora existe o domınio da tecnica, que podera

ser aplicada em qualquer localidade, aonde existam informacoes de perfis atmosfericos.

Alem disso, esses algoritmos poderao ser ajustados para combinar outras medidas ra-

diometricas, tais quando da reativacao do radiometro MOPS e do radiometro de 92 GHz.

Como foi possıvel adquirir conhecimento tanto no desenvolvimento de radiometros em

microondas como nos algoritmos de inferencia de propriedades atmosfericas, pretende-se

finalizar o desenvolvimento do radiometro de 92 GHz e integra-lo ao projeto do MOPS.

Adicionalmente pretende-se trabalhar no desenvolvimento de um algoritmo que integre

medidas de radar e radiometros na inferencia de perfis verticais de temperatura, umidade

e conteudo de agua lıquida.

68 Capıtulo 9. Conclusoes

Referencias Bibliograficas

Askne J., Westwater E., A review of ground-based remote sensing of temperature and mois-

ture by passive microwave radiometers, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transac-

tions on, 2007, pp 340–352

Barnes S., Lilly D., Covariance analysis of severe storm environments. In AMS, Preprints

of Ninth Conference on Severe Local Storms, Boston, Mass , 1975

Battaglia A., P. S., Morales C., Simmer C., Understanding 3D effects in polarized obser-

vations with the ground-based ADMIRARI radiometer during the CHUVA campaign,

jgr, 2010

Berg H. J., Abraham Z., Raffaelli J. C., Lı¿?pine J. R. D., Plana-Fattori A., Hochschild

G., Kopp G., MOPS - A Dual Channel Microwave Radiometer for Determination of

Atmospheric Opacity and Total Water Column Amount. In X Brazilian Microwave and

Optoelectronics Symposium. , Recife, Pernambuco, Brazil, 2002

Bevis M., Businger S., Herring T., Rocken C., Anthes R., Ware R., GPS meteorology:

Remote sensing of atmospheric water vapor using the Global Positioning System, Journal

of Geophysical Research, 1992, vol. 97, p. 15787

Bobak J., Ruf C., Improvements and complications involved with adding an 85-GHz chan-

nel to cloud liquid water radiometers, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transac-

tions on, 2002, vol. 38, p. 214

Bosisio A., Mallet C., Influence of cloud temperature on brightness temperature and con-

sequences for water retrieval, Radio Science, 1998, vol. 33, p. 929

70 Referencias Bibliograficas

Crewell S., Czekala H., Lohnert U., Simmer C., Rose T., Zimmermann R., Zimmermann R.,

Microwave Radiometer for Cloud Carthography: A 22-channel ground-based microwave

radiometer for atmospheric research, Radio Science, 2001, vol. 36, p. 621

Crewell S., Ebell K., Lohnert U., Turner D., Can liquid water profiles be retrieved from

passive microwave zenith observations, Geophys. Res. Lett, 2009, vol. 36

Crewell S., Lohnert U., Accuracy of cloud liquid water path from ground-based microwave

radiometry. Part II. Sensor accuracy and synergy., Radio Science, 2003, vol. 38

Davis J., Herring T., Shapiro I., Rogers A., Elgered G., Geodesy by radio interferometry:

Effects of atmospheric modeling errors on estimates of baseline length, Radio Science,

1985, vol. 20, p. 1593

Deirmendjian D., Electromagnetic Scattering on Spherical Polydispersions. New York:

American Elsevier, 1969

Deirmendjian D., Far-infrared and submillimeter wave attenuation by clouds and rain, J.

Appl. Meteor., 1975, vol. 14, p. 1584

Dicke R. H., The Measurement of Thermal Radiation at Microwave Frequencies, Rev. Sci.

Instr., 1946, vol. 17, p. 268

Gaussiat N., Hogan R., Illingworth A., Accurate liquid water path retrieval from low-

cost microwave radiometers using additional information from a lidar ceilometer and

operational forecast models, J. Atmos. Ocean. Technol., 2007, vol. 24, p. 1562

Grant E., Buchanan T., Cook H., Dielectric behavior of water at microwave frequencies,

The Journal of Chemical Physics, 1957, vol. 26, p. 156

Guldner J., Spankuch D., Results of Year-Round Remotely Sensed Integrated Water Vapor

by Ground-Based Microwave Radiometry., J. Appl. Meteor., 1999, vol. 38, p. 981

Han Y., Westwater E. R., Analysis and improvement of tipping calibration for ground-

based microwave radiometers, IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 2000, vol. 38, p. 1260

Hardy W. N., Precision Temperature Reference for Microwave Radiometry, IEEE Trans.

on Microwave Theory and Techniques, 1973, vol. 21, p. 149

Referencias Bibliograficas 71

Hewison T., Cimini D., Martin L., Gaffard C., Nash J., Validating clear air absorption mo-

dels using ground-based microwave radiometers and vice-versa, Meteorologische Zeits-

chrift, 2006, vol. 15, p. 27

Hogg D., Decker M., Guiraud F., Earnshaw K., Merritt D., Moran K., Sweezy W., Strauch

R., Westwater E., Little C., An Automatic Profiler of the Temperature, Wind and

Humidity in the Troposphere, Journal of Applied Meteorology, 1983, vol. 22, p. 807

Janssen M. A., ed. Atmospheric Remote Sensing by Microwave Radiometry. John Wiley

& Sons., 1993

Kazunori Y., Takao M., Kazuyoshi S., A Study of Downlink Receiving Earth Station

Antenna Patterns for the 21-GHz Band Broadcasting Satellites, 2004, vol. 28, p. 1

Liebe H., Hufford G., Cotton M., Propagation modeling of moist air and suspended wa-

ter/ice particles at frequencies below 1000 GHz. In In AGARD, Atmospheric Propa-

gation Effects Through Natural and Man-Made Obscurants for Visible to MM-Wave

Radiation 11 p (SEE N94-30495 08-32) , vol. 1, 1993

Liebe H. J., MPM - An atmospheric millimeter-wave propagation model, Interntl. J. In-

frared & Millimeter Waves, 1989, vol. 10, p. 631

Liljegren J., Boukabara S., Cady-Pereira K., Clough S., The effect of the half-width of the

22-GHz water vapor line on retrievals of temperature and water vapor profiles with a

12-channel microwave radiometer, Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions

on, 2005, vol. 43, p. 1102

Liou K. N., An introduction to atmospheric radiation. Academic Press, 2002

Lohnert U., Crewell S., Accuracy of cloud liquid water path from ground-based microwave

radiometry. Part I. Dependency on Cloud model statistics., Radio Science, 2003, vol. 38

Mie G., Beitrage zur optik thuber median, speziell kolloidaler metallosungen (Contribution

on the optics of scattering media, special colloidal solution), Analler der Physik, 1908,

vol. 25, p. 377


Miller R., Notes on analysis and severe-storm forecasting procedures of the Air Force

Global Weather Central. Storming Media, 1972

Minschwaner K., Dessler A., Water vapor feedback in the tropical upper troposphere:

Model results and observations, Journal of Climate, 2004, vol. 17, p. 1272

NASA U.S. Standard Atmosphere, 1976. US Government Printing Office, 1976

Nyquist H., Thermal Agitation of Eletric Charge in Conductors, Phys. Rev., 1928, vol. 32,

p. 110

Radiometrics C., , 2008 Profiler Operator’s Manual http://www.radiometrics.com

Rind D., Chiou E., Chu W., Larsen J., Oltmans S., Lerner J., McCormkk M., McMaster

L., Positive water vapour feedback in climate models confirmed by satellite data, Nature,

1991

Rogers R., Yau M., A short course in cloud physics. Pergamon Press, 1989

Rosenkranz P. W., Water vapor microwave continuum absorption: A comparison of mea-

surements and models, Radio Sci., 1998, vol. 33, p. 919

Rossow W., Schiffer R., Advances in understanding clouds from ISCCP, Bulletin of the

American Meteorological Society, 1999, vol. 80, p. 2261

Sapucci L., Machado L., Monico J., Plana-Fattori A., Intercomparison of integrated water

vapor estimates from multisensors in the Amazonian region, Journal of Atmospheric and

Oceanic Technology, 2007, vol. 24, p. 1880

Sapucci L. F., Estimativa do Vapor D’agua Atmosferico e Avaliacao da Modelagem do

Atraso Troposferico Utilizando GPS, Universidade Estadual Paulista Julio de Mesquita

Filho, UNESP, Brasil, 2001, Dissertacao de Mestrado

Schultz P., An explicit cloud physics parameterization for operational numerical weather

prediction, Monthly weather review, 1995, vol. 123, p. 3331

Sharkov E. A., Passive Microwave Remote Sensing of the Earth: Physical Foundations.

Springer, 2004


Simmer C., Satellitenfernerkundung hydrologischer Parameter der Atmosphare mit Mi-

krowellen, Christian-Albretchs Universitat zu Kiel, 1992, Tese de Doutorado, 314 p.

Sinha A., Harries J., Water vapour and greenhouse trapping: The role of far infrared

absorption, Geophysical Research Letters, 1995, vol. 22, p. 2147

Solheim F., Godwin J., Westwater E., Han Y., Keihm S., Marsh K., Ware R., Radiometric

profiling of temperature, water vapor and cloud liquid water using various inversion

methods, Radio Science, 1998, vol. 33, p. 393

Staelin D., Measurements and interpretation of the microwave spectrum of the terres-

trial atmosphere near 1-centimeter wavelength, Journal of Geophysical Research, 1966,

vol. 71, p. 2875

Thompson D. A., R. L. Rogers J. H. D., Temperature Compensation of Total-Power Ra-

diometers, IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, 2003, vol. 51, p.

2073

Toong H., Staelin D., Passive microwave spectrum measurements of atmospheric water

vapor and clouds, Journal of the Atmospheric Sciences, 1970, vol. 27, p. 781

Trokhimovski Y., Westwater E., Han Y., Leuski V., Air and sea surface temperature

measurements using a 60-GHz microwave rotating radiometer, Geoscience and Remote

Sensing, IEEE Transactions on, 2002, vol. 36, p. 3

Turner D., Lesht B., Clough S., Liljegren J., Revercomb H., Tobin D., Dry bias and

variability in Vaisala RS80-H radiosondes: The ARM experience, Journal of Atmospheric

and Oceanic Technology, 2003, vol. 20, p. 117

Turner D., Vogelmann A., Austin R., Barnard J., Cady-Pereira K., Chiu C., Clough S.,

Flynn C., Khaiyer M., Liljegren J., et al., Thin liquid water clouds: Their importance

and our challenge, Bulletin of the American Meteorological Society, 88 (2): 177-190,

2007, vol. 88

Ulaby F. W., Moore R. K., Fung A. K., Microwave Remote Sensing: Active and Passive.

vol. 1, Artech House Inc., 1986a


Ulaby F. W., Moore R. K., Fung A. K., Microwave Remote Sensing: Active and Passive.

vol. 3, Artech House Inc., 1986b

Vomel H., Selkirk H., Miloshevich L., Valverde-Canossa J., Valdes J., Kyro E., Kivi R.,

Stolz W., Peng G., Diaz J., Radiation dry bias of the Vaisala RS92 humidity sensor,

Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, 2007, vol. 24, p. 953

Wang J., Rossow W., Determination of Cloud Vertical Structure from Upper Air Obser-

vations, J. Appl. Meteor., 1995, vol. 34, p. 2243

Ware R., Carpenter R., Guldner J., Liljegren J., Nehrkorn T., Solheim F., Vandenberghe

F., A Multi-Channel Radiometric Profiler of Temperature, Humidity and Cloud Liquid,

Radio Sci., 2003, vol. 38, p. 8079

Warner J., The water content in cumuliform clouds, Tellus, 1955, vol. 7, p. 449

Weinman J. A., Guetter P., Determination of rainfall distributions from microwave radia-

tion measurement by Nimbus 6 ESMR, J. Appl. Meteor., 1977, vol. 16, p. 473

Westwater E., , 1993 in Janssen M. A., ed., , Atmospheric Remote Sensing by Microwave

Radiometry. John Wiley & Sons. New York

Westwater E. R., The Accuracy of Water Vapor and Cloud Liquid Determinations by

Dual-Frequency Ground-Based Microwave Radiometry, Radio Sci., 1978, vol. 13, p. 677

Westwater E. R., Han Y., Shupe M. D., Matrosov S. Y., Analysis of integrated cloud liquid

and precipitable water vapor retrievals from microwave radiometers during the Surface

Heat Budget of the Arctic Ocean project., J. Geophys. Res., 2001, vol. 103, p. 32,019

Westwater E. R., Snider J. B., Falls M. J., Ground-Based Radiometric Observations of

Atmospheric Emission and Attenuation at 20.6, 31.65, and 90.0 GHz: A Comparison of

Measurements and Theory, IEEE Trans. Antennas Propag., 1990, vol. 38, p. 1569

Westwater E. R. E., Crewell S., Matzler C., , 2005 newsletter Surface-based Microwave

and Millimeter wave Radiometric Remote Sensing of the Troposphere: a Tutorial. IEEE

Geoscience And Remote Sensing


Wilkinson D. T., Anisotropy of the Cosmic Blackbody Radiation, Science, 1986, vol. 232,

p. 1517

Younkin R., Larue J., Sanders F., The Objective Prediction of Clouds and Precipitation

Using Vertically Integrated Moisture and Adiabatic Vertical Motions., Journal of Applied

Meteorology, 1965, vol. 4, p. 3

Documents

Utiliza¸cão de radiometria em microondas para inferência ... · Utiliza¸cão de radiometria em microondas para inferência dos conteudos´ integrados de vapor d’água e