FOG FORECAST FOR THE MACEIÓ AIRPORT USING THE BRAMS MODEL

Authors

DOI:

https://doi.org/10.21680/2447-3359.2020v6n2ID22864

Abstract

At airports, fog events can cause socio-economic damage during landing or takeoff. For the Zumbi dos Palmares International Airport, a tool was created to forecast low visibility by the Laboratory of Synoptic and Physical Meteorology at the Federal University of Alagoas, the Fog Visibility Version 1 (FogVISv1.0). The present study aims, therefore, through the forecasting data of the Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) mesoscale model, to simulate the horizontal visibility through the liquid water content (LWC) and the concentration of the number of drops (Nd) for six fog episodes. It occurred at Zumbi dos Palmares International Airport between 2008 and 2014, lasting 1 hour or more, to analyze the capacity of the FogVISv1.0 tool with BRAMS model initial conditions, in detecting low visibility associated with fog events. The results show that 83% of the fog events recorded by the airport's surface station were forecasted, which totals five of the six cases evaluated.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

João Pedro Gonçalves Nobre, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE

Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia Sinótica. Aptidão no uso dos softwares Grid Analysis and Display System (GrADS) e NCAR Command Language (NCL) para manipulação de arquivos com extensão NetCDF, HDF, GRIB, GRIB2 e ctl. Trabalhou no projeto de iniciação tecnológica para o desenvolvimento de um algoritmo de previsão de visibilidade baixa para o Aeroporto Internacional Zumbi dos Palmares (Maceió, Alagoas, Brasil), fruto de uma parceira entre o Laboratório de Meteorologia Sinótica e Física do Instituto de Ciências Atmosféricas (ICAT), da Universidade Federal de Alagoas (UFAL) e a Universität Bonn (Alemanha). Foi aluno de intercâmbio na Universidad de la República no semestre de 2017.2 pelo programa Ibero-Americana do Santander Universidades, onde realizou um curso de cartografia, adquirindo aptidão no uso de Sistemas de Informação Geográfica (SIG) aplicado ao planejamento urbano. 

Helber Barros Gomes, Universidade Federal de Alagoas - UFAL

Bacharel em Meteorologia pelo Instituto de Ciências Atmosféricas da UFAL em 2005, mestrado em Meteorologia no Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da USP em 2008 e Doutorado em Meteorologia também pelo IAG/USP em 2012. Atualmente ocupa a posição de Professor Adjunto I no Instituto de Ciências Atmosféricas da UFAL. É coordenador do grupo de Dinâmica da Atmosfera e Clima (DINAC/ICAT/UFAL), atuando nas áreas de dinâmica do clima, modelagem numérica e mudanças climáticas, com ênfase na região tropical. É pesquisador colaborador no Grupo de Estudos Climáticos (GrEC) e Núcleo de Apoio à Pesquisa - Mudanças Climáticas (INCLINE) do IAG/USP e Física da Atmosfera do IF/USP. Firmou acordo de cooperação internacional com a University of Reading (Inglaterra), Gebze Technical University (Turquia), VNU University of Science (HUS, Vietnam) e Universidad del Norte (Colômbia). Trabalha em colaboração com a comunidade WRF no âmbito do projeto COordinated Regional climate Downscaling EXperiment (CORDEX-WRF), com ênfase na região da América do Sul. As áreas de especialização são: dinâmica da atmosfera em várias escalas; ondas planetárias e variabilidade de baixa frequência; processos de nuvens e convecção; modelagem climática regional/global e intercomparação de modelos; técnicas de resolução variável e refinamento de grade adaptativa para Modelos de Circulação Geral da Atmosfera (MCGAs); Poluição atmosférica; Variabilidade e mudanças climáticas; energias renováveis; rápida urbanização e extremos de precipitação.

Natalia Fedorova, Universidade Federal de Alagoas - UFAL

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Moscou(1971), mestrado em meteorologia pela Universidade Federal de Moscou(1973) e doutorado em Meteorologia pelo Centro Hidrometeorológico da Rússia(1980). Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Alagoas, Revisor de periódico da Revista Brasileira de Meteorologia (Impresso), Revisor de periódico da Floresta (UFPR. Impresso), Revisor de periódico da Bragantia (São Paulo, SP. Impresso), Revisor de periódico da Atmospheric Science Letters, Revisor de periódico da Atmospheric Research (Print), Membro de corpo editorial da PURE AND APPLIED GEOPHYSICS e Revisor de periódico da Aerosol and Air Quality Research. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia. Atuando principalmente nos seguintes temas:Meteorologia Sinotica, Previsao de Tempo, Dados de Satelite. 

Maria Cristina Lemos da Silva, Universidade Federal de Alagoas - UFAL

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Campina Grande (2004), mestrado em Meteorologia pela Universidade de São Paulo (2006) e doutorado em Meteorologia pela Universidade de São Paulo (2014). Atualmente ocupa a posição de Professor Adjunto I no Instituto de Ciências Atmosféricas da UFAL. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Modelagem Numérica e Climática, atuando principalmente nos seguintes temas: Modelagem Numérica, Assimilação de dados, Mesoescala.

David Duarte Cavalcante Pinto, Universidade Federal de Alagoas - UFAL

Bacharel em Meteorologia/Ciências Atmosféricas pela Universidade Federal de Alagoas - UFAL, com pesquisa desenvolvida na área de Climatologia, com ênfase no estudo da influência de ciclos astronômicos no clima terrestre. Sócio do Centro de Estudos Astronômicos de Alagoas - CEAAL desde 2003, possuindo longo histórico de envolvimento com a Astronomia, tendo ocupado reiteradamente cargos eletivos em tal associação, incluindo Presidente e Vice-Presidente. Em 2009, coordenou o grupo nos eventos inerentes ao Ano Internacional da Astronomia, organizado globalmente pela União Astronômica Internacional e UNESCO. O grupo foi laureado com três prêmios internacionais e um nacional ao longo daquele ano. Também é observador registrado da American Association of Variable Star Observers, havendo contribuído para seu banco de dados e tradução de sua principal publicação, o Manual para Observação Visual de Estrelas Variáveis. 

Matheus José Arruda Lyra, Universidade Federal de Alagoas - UFAL

Aluno de Doutorado em Meteorologia pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Possui Mestrado e Graduação em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Atua nas linhas de pesquisa de Meteorologia Sinótica, desenvolvendo estudos de previsão à curto prazo de sistemas de Mesoescala. Trabalhou por 2 anos como bolsista de Iniciação Científica, também participando de estágio na àrea de Meteorologia Operacional. Tem experiência na área de Meteorologia, com ênfase em Meteorologia Sinótica. 

Downloads

Published

26-12-2020

How to Cite

NOBRE, João Pedro Gonçalves; GOMES, Helber Barros; FEDOROVA, Natalia; SILVA, Maria Cristina Lemos da; PINTO, David Duarte Cavalcante; LYRA, Matheus José Arruda. FOG FORECAST FOR THE MACEIÓ AIRPORT USING THE BRAMS MODEL. Notheast Geoscience Journal, [S. l.], v. 6, n. 2, p. 276–282, 2020. DOI: 10.21680/2447-3359.2020v6n2ID22864. Disponível em: https://www.periodicos.ufrn.br/revistadoregne/article/view/22864. Acesso em: 12 sep. 2026.

Issue

Vol. 6 No. 2 (2020)

Section

Artigos

License

Articles published by REGNE are made available under the Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) license, unless expressly stated otherwise in the article itself.

This license allows anyone, free of charge and without the need for prior authorization from the journal or the authors, to read, download, copy, reproduce, distribute, share, search, data-mine, and use the articles for any lawful purpose, including commercial use, provided that proper credit is given to the authors and the original publication.

Attribution must identify, at a minimum, the authors, the title of the work, REGNE as the original publication, the year of publication, the article's DOI or permanent URL, and the indication of the CC BY 4.0 license.

The full license can be viewed at: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.pt-br