ࡱ> jli9 V{bjbjavlfffz<z1$n9 $] 1111111$2 4fC1fq q q C1y#X1y#y#y#q Rf1y#q 1y#y#(Q,hD"f, `'Cz"O",,Dn101,6O"*6,y#zzAVALIAO REGIONAL DOS PROGNSTICOS DO RISCO DE FOGO SEMANAL DO CPTEC COM O MODELO ETA E DADOS OBSERVACIONAIS NA AMRICA DO SUL Raffi Agop Sismanoglu, Alberto W. Setzer ABSTRACT The method used by CPTEC/INPE to calculate Fire Risk maps for the burning of the vegetation on a daily basis was adapted to generate weekly averages of future risk (FFR). The ETA climatic model with monthly forecasts were used with weekly updates of observed weather data. The area studied was South America (SA), divided in seven regions. Evaluation of the FFR for one week was based in the percentage of fire occurrences during one week in areas of elevated risk classes of the Medium, High and Critic levels. Regions with the best performance of the FFR were those in the center and northeast of Brazil, and in the state of Par, for the periods of intensive anthropic burning when rates of 99%, 92% and 90% were obtained, respectively. Other regions presented good agreement between the weekly FFR and the cumulative fires were Amazonia, the state of Roraima in particular, and the north of SA, with about 67% agreement. The south sector of SA and the south and southeast of Brazil presented results also considered satisfactory, varying from 73% to 90%. Despite the lack of ETA climatology for the regions studied, the weekly FFR results showed an adequate performance of the model. RESUMO Adaptou-se a metodologia de clculo do risco de fogo do CPTEC/INPE para estimar mdias semanais do risco de fogo futuro (RFF) ao longo de um ms, aplicando o modelo ETA Climtico, combinado com dados observacionais de superfcie. Neste trabalho, estudo-se a Amrica do Sul (AS), regionalizada em 7 setores. A avaliao setorial do RFF baseou-se na porcentagem de acertos dos focos semanais associados ao risco calculado cujo nvel era maior do que o Mdio. Avaliou-se sempre apenas a primeira semana de previso corrigida. As regies de melhor desempenho das estimativas semanais do RFF foram as do Brasil Central, Nordeste, e Norte do Pais (Par), cujos ndices de acertos foram respectivamente de 99%, 92% e 90% nos perodos mais crticos para a prtica das queimadas. As outras regies que apresentaram razovel concordncia entre o RFF e os focos acumulados foram a Amaznia, RR em particular, e o norte da AS (~67% de acertos). O setor sul da AS e as regies sul e sudeste do Brasil tambm apresentaram resultados satisfatrios, com ndices de acertos variando entre 73% a 90%. Apesar de no se dispor da climatologia do ETA, os resultados do RFF mostram a tendncia do seu bom desempenho. INTRODUO Desde meados da dcada de 80 o INPE desenvolve e aprimora  HYPERLINK "http://www.cptec.inpe.br/queimadas" seu sistema operacional de deteco de queimadas com imagens de satlites baseado nos dados da faixa tica-termal de 3.7 a 4um. Inicialmente, os focos eram obtidos nas imagens AVHRR ("Advanced Very High Resolution Radiometer") de um dos satlites da srie NOAA (Setzer et al., 1992). No final de setembro/2002 a deteco de queimadas passou a ser feita tambm nas imagens do satlite Geoestacionrio  HYPERLINK "http://www.cptec.inpe.br/queimadas/queima_goes_v3.0/index_goes.html" "GOES Este" a cada trs horas, e HYPERLINK "http://www.cptec.inpe.br/queimadas/index_modis.html"nas imagens MODIS dos novos satlites TERRA e AQUA da NASA, aumentando para pelo menos 16 as deteces dirias O conhecimento com algumas semanas de antecedncia dos nveis de risco meteorolgico para queima de vegetao importante para usurios do sistema de monitoramento dirio de queimadas do INPE, e para apoio no controle e combate do uso do fogo em quase toda a Amrica do Sul. Desde 1998 o grupo de queimadas da Diviso de Sistemas e Satlites Ambientais do CPTEC/INPE vem desenvolvendo e aprimorando o mtodo de estimativa do risco de fogo (RF) com variveis climticas tais como o histrico da precipitao, umidade relativa mnima e temperatura mxima do ar; mais recentemente (Sismanoglu e Setzer, 2004a), passou-se a incluir tambm os focos detectados pelos satlites meteorolgicos NOAA. A verso diagnstica do RF foi adaptada para a opo prognstica com at trs dias de antecedncia, utilizando-se os modelos de previso numrica do CPTEC. Inicialmente aplicou-se apenas o modelo GLOBAL de baixa resoluo espacial (200km). A partir de 2002, os mapas de riscos PREVISTOS tambm passaram a ser gerados com o modelo regional ETA, de maior resoluo (40Km), e ampliando-se o domnio original para quase toda a Amrica do Sul. Outras referncias sobre este sistema podem ser encontradas em Sismanoglu e Setzer (2004a). Em janeiro de 2003 adaptou-se o algoritmo do Risco Previsto (RP) de modo a utilizar as sadas numricas do modelo regional ETA na verso climtica, ou seja, para gerar o risco futuro (RF) em base semanal ao longo de perodos um ms. Juntamente com os dados do ETA tambm so utilizados dados observados das mesmas variveis pelo algoritmo. Esta nova verso do modelo gera as previses para at quatro meses (Alves et al, 2004). O ETA um modelo de mesoescala para pontos de grade e de equaes primitivas. A verso do ETA operacional no Centro de Previso de Tempo e Estudos Climticos - CPTEC (Chou et al, 2000) hidrosttica e cobre a maior parte da Amrica do Sul e oceanos adjacentes. A resoluo horizontal atual 40 km e a vertical tem 38 camadas. As previses so geradas duas vezes ao dia, com condies iniciais das 0000h e 1200h UTC. A condio inicial provm das anlises do National Center for Environmental Prediction, NCEP/USA, e as condies de contorno lateral so provenientes das previses do modelo GLOBAL do CPTEC atualizadas a cada 6 horas. O limite de integrao 72 horas. A grade horizontal a grade E de Arakawa, e a coordenada vertical a eta, a letra grega, que por sua vez d o nome ao modelo. As principais variveis prognosticadas no modelo so: temperatura do ar, componentes zonal e meridional do vento, umidade especfica, gua lquida das nuvens, presso superfcie e energia cintica turbulenta. A verso do RF futuro depende basicamente das mesmas variveis do RF calculado de modo dirio, porm em termos de totais ou mdias semanais da precipitao total, da temperatura e umidade mdias do ar no nvel de 2 metros s 18UTC. A cada incio de semana as previses mdias para intervalos de sete dias so atualizadas para o perodo de um ms. Este trabalho tem por finalidade de avaliar objetivamente o desempenho semanal do clculo do risco futuro de fogo (RFF) nos 12 meses de 2003, comparando as classes de risco estimadas com a ocorrncia de focos nas semanas correspondentes, observando-se sete macro-regies da Amrica do Sul. MATERIAIS e MTODOS A metodologia de determinao do RFF semanal tem por referncia o dia-base que a 2a.feira da primeira semana com RFF a ser previsto, quando as previses para as quatro semanas subseqentes so geradas ver Tabela 1 e Diagrama 1. Dados observados de precipitao (histricos de at 90 dias) e os de temperatura e umidade relativa so atualizados nas quatro 2as.feiras seguintes, e mantendo-se a previso ETA mensal da primeira 2a.feira. As previses mensais ETA so elaboradas pelo Grupo do Clima do Cptec, em Cachoeira Paulista, SP, cujos procedimentos encontram-se em Alves et al. (2004). De acordo com o diagrama D1 corresponde com as previses do dia (n+0). Neste trabalho, sero analisadas as previses de RFF apenas para a semana da atualizao dos dados, correspondendo na Diagrama 1 aos casos do dia (n+0). As modificaes das variveis do RFF em relao ao RF, esto relacionadas na Tabela 1. No houve mudanas no mapa de vegetao do RF. O clculo do RF e maiores detalhes podem ser encontrados em  HYPERLINK "http://www.cptec.inpe.br/queimadas/risco_eta.html" Queimadas (2004a) e em Sismanoglu e Setzer (2004a). O conjunto de previses para at quatro meses, calculado com as sadas a cada 6 h, tambm gerado no dia-base n, e a previsibilidade do "ETA" na determinao do RFF para as trs semanas seguintes apresentada em Sismanoglu e Setzer (2004c). Clculo do Risco de Fogo (RF) O Risco de Fogo dirio (RF), ou "Risco Observado", obtido a partir de dados meteorolgicos observados, sendo a referncia para a determinao dos demais riscos, tais como o previsto nos trs dias seguintes, calculado pelos modelos ETA (Sismanoglu e Setzer, 2004b) e Global T126, e o semanal futuro aplicando o ETA com rodadas mais extendidas (Sismanoglu e Setzer, 2004c). A seguir apresentada, resumidamente, a seqncia de clculos do RF do CPTEC para cada clula dos mapas de risco, conforme Setzer (2004a). 1) Determina-se a precipitao em mm imediatamente anterior data do clculo para os seguintes perodos em dias: 1, 2 a 4, 5 a 9, 10 a 15, 16 a 30, 31 a 60 e 61 a 90. Cada classe de precipitao, possui uma funo f(x) cujo resultado, o fator de precipitao, varia exponencialmente de 0 a 1 dependendo do valor da precipitao x no perodo especfico:  EMBED Equation.3  onde A constante para cada funo, variando de -0.1156 para 1 dia a -0.00018 para 90 dias. 2) Determina-se o perodo de Dias de Secura, a partir dos fatores de precipitao, por meio de  EMBED Equation.3  3) Determina-se o Risco de Fogo "bsico" com valor mximo de 0.9 dependendo de PSE para 5 tipos de vegetao com a equao Risco Bsico ( EMBED Equation.3 ) =  EMBED Equation.3  , na qual a constante A muda conforme a indicao abaixo Classe de Vegetao (n=1,5)Vegetao 1Vegetao 2Vegetao 3Vegetao 4Vegetao 5Tipo de VegetaoOmbrfila DensaOmbrfila AbertaContato+ CampinaranaEstacional+ Decdua+ Semi-DecidualNo FlorestaConstante A1.7152.02.43.04.04) Corrige-se o risco de fogo para a umidade relativa da tarde com  EMBED Equation.3  =  EMBED Equation.3 , em que UR umidade relativa observada das 18UTC 5) Corrige-se o risco de fogo para a temperatura da tarde com  EMBED Equation.3  =  EMBED Equation.3 , em que  EMBED Equation.3  a temperatura observada das 18UTC 6) A partir de 2004, (Sismanoglu e Setzer, 2004a) o Risco de Fogo passou a incluir a presena dos focos detectados pelos satlites NOAA 12 ou 16. Nesta verso, quando uma clula de grade apresenta um foco, seu RF forado ao valor alto de 0.9 caso o RF determinado conforme as equaes acima tenha valor baixo (< 0.4) e a clula na qual foi observada a presena de foco no tenha tido chuvas nos ltimos trs dias em relao data do clculo. Previso paraSemana 1 2af. a DomingoSemana 2 2af. a DomingoSemana 3 2af. a DomingoSemana 4 2af. a DomingoAtualizao ao longo do ms ( n = 2a f )Dia Base n(n+0)(n+7)(n+14)(n+21)Dia n+7-(n+0)(n+7)(n+14)Dia n+21--(n+0)(n+7)Dia n+28---(n+0)Diagrama 1. Esquema de atualizao e gerao das previses semanais do Risco de Fogo Futuro, RFF. Toda 2 feira, as previses para quatro semanas so geradas a partir da previso ETA. Semanalmente, os dados observados so includos, mas mantendo-se a previso ETA inicial. Assim, ao longo do ms, cada semana adquire quatro verses diferentes de previso. Por exemplo: as previses (n+0), (n+7), (n+14), (n+21) da semana 4 tm o mesmo perodo de referncia, porm podem diferir por usarem valores iniciais diferentes de dados observados. (n+0), equivale previso vlida para a primeira com atualizao (correo). Figura 1 - Diviso da Amrica do Sul em 7 macroregies para a avaliao da performance do RFF. Existe pouca literatura que aborde o desempenho do modelo ETA Climtico para Amrica do Sul ou suas diferentes regies geogrficas. De acordo com Alves et al. (2004), que analisou a previsibilidade do ETA, as previses de totais pluviomtricos sazonais geradas pelo modelo mostraram que nos meses de vero os totais so subestimados, e nos meses de inverno, tende a superestimar. Particularmente sobre o norte do Par e Estado do Amap, ainda de acordo com Alves et al. (2004), as previses mostraram predomnio de subestimava da precipitao. Uma outra caracterstica, a superestimativa dos totais pluviomtricos no norte da Amaznia, sul de Roraima, Maranho e Piau. O incio da estao chuvosa na parte central e sudeste do Brasil na primavera bem previsto; entretanto, devido caracterstica da estao, fica evidente a variabilidade da precipitao prevista. As sries temporais das previses geradas pelo modelo regional mostraram maior semelhana com as observaes do que as previses do modelo global, exceto no setor SW. Um dos resultados principais, a expectativa que o modelo regional possa prever razoavelmente a distribuio temporal e espacial de dias com chuva ou sem chuva durante o ms, em particular nas regies NE e SE. Assim a escolha dos setores indicados pela Figura 1 procurou selecionar de maneira genrica regies com padres distintos de ocorrncia temporal das queimadas antrpicas ao longo do ano. Desse modo, buscou-se analisar a capacidade do mtodo adotada para o RFF em reproduzir os diferentes nveis de risco de fogo nas vrias regies da AS, as quais apresentam diferentes padres de previsibilidade de tempo. Todos os mapas para comparao do RFF com a ocorrncia de focos foram gerados com 25 km de resoluo espacial. Para o presente trabalho seria adequado analisar a previsibilidade do ETA em intervalos menores de perodo. Porm, os resultados encontrados por Alves et al. (2004) so aplicveis como referncia por no haver outros trabalhos que citem aspectos numricos da previsibilidade do ETA. VARIVEIS DO RISCO DE FOGO DIRIO VARIVEIS DO RISCO DE FOGO FUTUROPrecipitao observada no dia do clculo do riscoPrecipitao observada no dia anterior ao dia-basePrecipitao observada nos 5 dias anteriores ao dia do clculoPrecipitao observada nos 5 dias anteriores ao dia anterior do dia-basePrecipitao observada nos 10 dias anteriores ao dia do clculoPrecipitao prevista para a semana vlidaPrecipitao observada nos 15 dias anteriores ao dia do clculoPrecipitao prevista nos 10 dias anteriores ao dia-basePrecipitao observada nos 30 dias anteriores ao dia do clculoPrecipitao prevista nos 15 dias anteriores ao dia-basePrecipitao observada nos 60 dias anteriores ao dia do clculoPrecipitao observada nos 60 dias anteriores ao dia-basePrecipitao observada nos 90 dias anteriores ao dia do clculoPrecipitao observada nos 90 dias anteriores ao dia-baseTemperatura do ar (das 18UTC) no dia do clculoTemperatura mdia (das 18UTC) da semana vlidaUmidade relativa mdia (das 18UTC) no dia do clculoUmidade relativa mdia (das 18UTC) da semana vlidaTabela 1. Adaptao do Risco de Fogo Dirio (Queimadas, 2004), para o Risco Futuro: associao e equivalncia entre as variveis. NVEL DE RISCOVALOR CALCULADO ( de 0 a 1)Mnimo0 a 0.15Baixo0.151 a 0.4Mdio0.401 a 0.7Alto0.701 a 0.95Crtico> 0.95Tabela 2. Classes de risco de fogo, variando de Mnimo a Crtico; neste trabalho so consideradas as classes maiores que Mdio. RESULTADOS De acordo com a Tabela 2 os valores do risco de fogo variam entre 0 e 1, atribudos em cinco classes. Os resultados das avaliaes consideram as porcentagens dos focos detectados pelo satlite NOAA-12 que ocorreram em reas de risco mais elevado, com maior interesse prtico, ou seja, Mdio, Alto e Crtico. A ttulo de comparao, apresenta-se tambm o grfico das curvas de acertos dos focos para as duas classes de risco maior, Alto e Crtico ver Figura 3. Os resultados semanais (focos versus RFF) foram concatenados e analisados em forma mensal e cada ms correspondeu a 4 semanas de dados agrupados. As linhas do grfico da Figura 3 representam para cada setor geogrfico, a evoluo mensal do porcentual de acertos dos focos com os respectivos nveis de risco ( > mdio) previstos por ponto de grade de 25 km de resoluo. Por exemplo: no ms 1 (janeiro/2003), ~ 64% dos focos detectados neste perodo ocorreram em reas de risco superior a mdia no setor 7 da AS; enquanto que em julho/2003 houve concordncia de ~98% no setor 4. Avaliao da precipitao: Previso Mensal X Observao Inicialmente resumido o desempenho do ETA em prever quantitativamente os campos mensais de precipitao durante o perodo de estudo do RFF. Outras informaes, sobre os aspectos sinticos e climticos observados nos meses especficos, podem ser encontradas em Alves et al. (2004), que aborda o tema amplamente. Como o clculo do RFF depende essencialmente da precipitao, apenas uma previso correta da quantidade e da distribuio espacial das chuvas gera RFFs condizentes. Janeiro/03 - a previso neste perodo foi muito boa em quase toda a AS. Destacam-se as regies nordeste, sudeste e o Brasil Central, alm do Par e sul da AM. Talvez pela baixa densidade de dados observacionais de precipitao, apenas o norte do AM apresentou resultados diferentes da observao. Na regio Sul o modelo ETA super estimou a precipitao no PR e RS. No norte da Argentina e no Paraguai a previso foi correta. Fevereiro/03 - a previso de precipitao para este ms seguiu aproximadamente a mesma tendncia do ms anterior, com exceo do setor norte do PA. Neste ponto o modelo subestimou a chuva. No sul da AS e no Paraguai a previso foi razovel a boa. Maro/03 - As regies NE, SE e Centro Oeste apresentaram os melhores resultados. Na regio S, apenas no RS o ETA subestimou as chuvas, mas apresentando ncleos corretamente. Na regio norte do AM o modelo superestimou as chuvas. No Par houve boa concordncia entre o modelo e a observao. Abril/03 - Neste ms em que se inicia a seca no Brasil Central, o modelo foi adequado para MT, NE e na regio Sul. Destacam-se os ncleos de precipitao acima de 250 mm corretamente prognosticados pelo ETAo setor norte da regio NE. No norte da AS houve concordncia entre os campos prescritos e ocorridos. Maio/03 - A definio da estao da seca (e das queimadas) no Brasil Central e no NE foi corretamente estabelecida pelo ETAem especial sobre o MT e BA. No sul do RS o ETA superestimou. as chuvas em mais de 150 mm. Neste ms, ao contrrio dos meses anteriores, os prognsticos foram muito bem configuradas no sul da AS inclusive no Paraguay. No norte da AM e no norte da AS em especial na Venezuela, o modelo estimou corretamente os vrios ncleos de precipitao, inclusive em RR, estando de acordo com a climatologia esperada. Junho/03 e Julho/03 - Nestes meses o modelo ETA representou perfeitamente os campos secos no Brasil Central e no sul da AS, e os midos em RR, nortes do AM e NE, norte da AS e na regio S. Agosto/03 - Com excees no Brasil Central (MT), sul da regio SE e no PA, o modelo ETA representou corretamente os campos de precipitao no restante da AS. Destaca-se o ncleo isolado de mais de 100 mm de chuvas prognosticado no Maranho. Setembro/03 - Neste ms, o modelo ETA teve fraco desempenho na reproduo dos campos de precipitao. Apenas o norte da AS e da AM, a regio NE e o sul da AS apresentaram concordncia entre observao e previso. Outubro/03 - Neste mes o modelo ETA representou os campos secos no NE e em partes das regies Central, S e SE, RR e norte da AS (Guianas e Venezuela), e midos na Amaznia, Sul da AS, RS e PR Novembro/03 e Dezembro/03 - Novamente o ETA reproduziu os campos observados de precipitao em toda a AS, em especial as bandas de chuvas da regio SE e as de seca em RR, e no norte da AS. Avaliao do RFF por regies A seguir so analisados os resultados pelos setores geogrficos da AS indicados na Figura 1, destacando-se alguns aspectos das porcentagens de acertos dos focos totais acumulados em reas com RFF de nvel Mdio, Alto e Crtico. Figura 2. Porcentual de acertos do total de focos associados s classes de risco de fogo futuro Mdio,Alto e Crtico em base mensal, para 2003. Fonte: INPE/DAS. Setor 1 Os meses de janeiro a abril apresentaram resultados limitados do RFF neste setor sul da AS, compreendendo o norte da Argentina, Paraguai, Sul da Bolvia, Leste da Regio Sul e o leste do MS. Em janeiro, a maioria das queimadas ocorreu no norte da Argentina e no Paraguai, sendo 735 focos neste ltimo. Como o ETA teve fraco desempenho semanal neste setor, o RFF tambm foi limitado apesar das queimas relativamente freqentes. De acordo com Alves et al. (2004), nos meses de vero o modelo tende a falhar. Entretanto, maio e junho, com menos de 1.000 focos cada, apresentaram resultados com ndices de acertos entre 70% e 85%. De julho, com 3.200 focos, a setembro, com 12.000 focos, o ndice de acertos do RFF manteve-se acima de 85% em concordncia com o ciclo da estiagem na regio. Em outubro, apesar de ainda do perodo seco e do nmero elevado de 7.600 focos, o ndice foi de 42%; porm, voltou a 70% em novembro para os 6.400 focos de queimadas. Setor 2 Compreendendo as Regies Sul e Sudeste at a metade sul de MG este setor, com baixa quantidade de queimadas em todo o ano, apresentou mdio desempenho do RFF. De julho (1.450 focos) a setembro (4.600 focos) e em outubro (3.700 focos) o desempenho foi melhor, com o ndice mximo de acertos de 71% em julho. Esta regio pode ser comparada com o Setor 1 em termos de dificuldades de previsibilidade climtica. De acordo com Alves et al. (2004), o incio da estao chuvosa na parte sudeste do Brasil na primavera bem previsto; entretanto, fica evidente a variabilidade de acertos da precipitao prevista. Setor 3 Os meses de janeiro a junho apresentaram pequeno nmero de queimadas, com mdia de 280 focos. Os riscos previstos tiveram acertos baixos, com exceo do ms de junho, com ~60% de acertos para 782 focos detectados no total. Para a maioria dos focos, este setor compreendido pela Bolvia, Peru, Equador, Amazonas e Rondnia, apresentou bom desempenho no RFF. De julho (4.800 focos) a setembro (12.500 focos) que foi o perodo mais crtico, os ndices de acertos oscilaram entre 82% e 91%. Em outubro, apesar de ser um perodo ainda com estiagem e da grande quantidade de focos detectados ( 5.000), o desempenho do RFF foi baixo comparado com os meses subsequentes que apresentaram poucos focos. Tambmneste caso, houve limitaes no desempenho das previses ETA. Setor 4 Este setor destaca-se pela quantidade de queimadas, ~78.000 focos em todo o ano, e est representado pela cor azul clara na Figura 2, compreendendo a regio do Brasil Central, em especial Mato Grosso alm de Gois, Sul do Par e Tocantins. Neste caso, ocorreu o melhor desempenho do RFF, cujo pico de acerto foi 99% no ms de julho para os 15.500 focos detectados. No auge da estiagem, de junho a setembro, que coincide com a temporada de queimadas na regio, o ndice de acertos mdio foi de 88%. Destaca-se tambm o ms mais crtico, setembro, que para os 36.000 focos detectados, apresentou 80% de acerto em relao ao RFF. Entretanto, o ms de outubro no obteve resultado similar apesar da grande quantidade de focos (7.500), com 53% de ndice de acerto. Em perodos de menor ocorrncias, de janeiro a maio o porcentual de acertos dos focos nas correspondentes reas de risco foi baixo, quando a mdia no perodo foi de 200 focos. Setor 5 Representado pela cor vermelha da Figura 2, este setor compreende a regio Nordeste do Brasil e inclu a metade norte de MG. Em termos de queimadas, apresentou 62.000 focos, destacando-se como o segundo em ocorrncias nas regies da AS estudadas Nos perodos de menor ocorrncias, de janeiro a maio, o porcentual de acertos dos focos nas correspondentes reas de risco previsto maior do que Mdio, variou entre 30 e 42%, e superior aos demais setores da AS com poucas queimadas. Normalmente, esta regio tende a apresentar os melhores padres de previsibilidade climtica por meio de modelos numricos. Este fato pode ser verificado no restante da temporada de queimadas na regio, cujo ndice de acertos variou entre 81% e 92%, sendo agosto o melhor ms apesar da baixa quantidade de queimadas (2.500 focos). Outubro foi o ms mais crtico e apresentou 81% de acertos. Setor 6 Correspondeu terceira regio mais importante em termos de quantidade de focos na AS, com 54.000 em todo o ano. Destaca-se o estado do Par, excludo o setor sul. Engloba tambm o Amap e o sul da Guianas. Novamente, de acordo com o mencionado anteriormente, a regio apresentou bom desempenho da previso numrica. No perodo de estiagem compreendido entre junho e novembro, os ndices oscilaram de 65 a 91% de acertos. Particularmente sobre o norte do Par e no Amap, as previses sazonais do ETA, de acordo com Alves et al. (2004), mostraram predominncia de subestimativa da precipitao. Setor 7 Esta regio engloba o norte da Amaznia, com destaque para Roraima em termos de importncia nacional, alm da Venezuela, Colmbia, o setor norte do Equador e o leste da Guiana Francesa. Nestas reas, a prtica das queimadas intensa, e foram 18.000 os focos detectados no ano. A sazonalidade das queimadas nesta regio oposta das demais na AS, e os focos so observados entre janeiro a maio. A previsibilidade por meio de modelos nesta regio foi razovel, e como conseqncia a mdia de acertos do RFF foi de 60%, com o mximo em maro, de 67%. De acordo com o mencionado anteriormente, a Figura 3 apresenta as curvas de acertos para as duas classes de risco com nveis Ato e Crtico. Basicamente, as curvas seguem o padro de variao das curvas de risco para trs classes mostradas na Figura 2, porm com 10 pontos percentuais a menos, uma vez que estes nveis crticos so mais difceis de se determinar. Figura 3 - Resultado final: porcentual de acertos do total de focos associado s classes de risco de fogo futuro de base mensal, > alto, para 2003 Fonte: INPE/DAS O Setor 4 da AS apresentou os melhores resultados, com ndices de acertos de 90%, seguido do Setor 5 (NE) com 88%, ambos nos perodos mais crticos. Por outro lado o Setor 2 (Regio Sudeste ) teve o pior desempenho, uma vez que para esta nvel de risco depende muito da habilidade do modelo em prever as situaes de formao de chuvas e para um perodo longo. CONCLUSO A verso adaptada do clculo dirio do risco de fogo do Cptec para estimar as mdias semanais do risco de fogo futuro (RFF) ao longo de um ms aplicando o modelo ETA Climtico do Cptec combinado com dados observacionais de superfcie apresentou resultados que atestam a validade do RFF. Estudo-se a Amrica do Sul (AS) regionalizada em sete setores, incluindo-se as principais regies do Brasil e de alguns pases vizinhos. Esta avaliao localizada do RFF baseou-se na porcentagem de acertos dos focos semanais associados com o risco calculado cujo nvel era maior do que mdio. As regies de melhor desempenho das estimativas semanais do RFF foram as do Central do Brasil, Nordeste, e Norte do Pais (Par), cujos ndices de acertos foram respectivamente de 99%, 92% e 90% nos perodos mais crticos da prtica das queimadas. As outras regies que apresentaram razovel concordncia entre o RFF e os focos acumulados foram a Amaznia, Roraima e o norte da AS (67% de acertos). O setor sul da AS e as regies sul e sudeste do Brasil tambm apresentaram resultados satisfatrios, cujos ndices de acertos variaram entre 73% a 90% de acertos. Apesar de no se dispor ainda da climatologia do modelo ETA, observou-se o seu bom desempenho em quase toda a AS uma vez que o RFF est diretamente relacionado com o desempenho do modelo. AGRADECIMENTOS Os autores desejam expressar o apreo s diversas equipes do INPE que apiam operacionalmente os produtos indicados neste trabalho: DOP, DPI e DSA. Adicionalmente, as seguintes instituies Pblicas colaboram ou financiam diretamente a execuo destes trabalhos: CNPq, FAPESP, IBAMA, MMA, MCT, PNUD e PROARCO. REFERNCIAS Alves,M.A, Sin-Chan, C.,Marengo, J.A. Avaliao das previses de chuvas sazonais do modelo Eta Climtico sobre o Brasil. In:Congresso Brasileiro de Meteorologia, 13, 2004, Fortaleza, CE, Anais. Fortaleza: Sociedade Brasileira de Meteorologia, 2004.(Submetido). Chou, S. C., A. M. B. Nunes, e I. F. A. Cavalcanti, 2000: Extended range runs using the Eta model over South America. J. Geophys. Res., 105, 10147-10160. Janjic, Z. I., 1994: The step-mountain coordinate: Further developments of the convection, viscous sub-layer, and turbulence closure schemes. Monthly Weather Review, 122, 927-945. Mesinger, F., Z. I. Janjic, S. Nickovic, D. Gavrilov, e D. G. Deaven, 1988: The step-mountain coordinate: Model description and performance for cases of Alpine lee cyclogenesis and for a case of Appalachian redevelopment. 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Sismanoglu, R.A. e Setzer, A.W., 2004. Avaliao da Previso do Risco de Fogo desenvolvida no INPE aplicando o ETA: Anlise objetiva e comparativa entre duas verses para 2003. In: Congresso Brasileiro de Meteorologia, 13, 2004, Fortaleza, CE, Anais. Fortaleza: Sociedade Brasileira de Meteorologia, 2004b.(Submetido). Sismanoglu, R.A. e Setzer, A.W. Previsibilidade do Risco de Fogo Semanal aplicando o Modelo ETA em at 4 semanas com atualizao de dados observacionais na Amrica do Sul. In: Congresso Brasileiro de Meteorologia, 13, 2004, Fortaleza, CE, Anais. Fortaleza: Sociedade Brasileira de Meteorologia, 2004c.(Submetido).  Centro de Previso de Tempo e Estudos Climticos- CPTEC Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais- INPE, Brazil Rod. Presidente Dutra, Km.39, Cachoeira Paulista, S.P. (12) 31869323 raffi@cptec.inpe.br  CPTEC/INPE - asetzer@cptec.inpe.br b i a !"\]!"stu9M C"D""""""###%' '7'ǼǼǼӨӨӨǼӚ 6CJ]jUCJH*jUjU0JjU jU B*CJphCJ5CJmH sH  CJmH sH  5mH sH j0J5U55B*CJph;a b i j !"I9M$dha$dhdh`$dha$$a$$a$$da$$a$azR{U{M ###%8'P'''('((():)F)R)$dh$If`a$dh$dha$ $hdh^ha$ $hdh^ha$ $dh`a$dh$dha$ $dh`a$` $hdh`ha$7'8'9'L'M'N'O'P''''(((#($(%(&('((((((((((((ziYM5B*CJH*hphj5B*CJH*Uhph j`5B*CJEHUhphjMD UVmHnHu j5B*CJEHUhphjMD UVmHnHuj5B*CJUhph5B*CJhphCJB*CJH*hphj^B*CJEHUhphjOD UVmHnHujB*CJUhphB*CJhph((((())v)w)))**U*W*X*k*l*m*n*q*r********|n]TJ6B*CJhphB*CJhph j5B*CJEHUhphjMMD UVmHnHu j 5B*CJEHUhphjwMD UVmHnHuj5B*CJUhph *CJh *;CJh5B*CJhphCJ5B*CJH*hphj5B*CJH*Uhph#jb 5B*CJEHH*UhphjMD UVmHnHuR)^)j)v)w))4$$If    ֈ3J  5&Q       t0    S&4 a$dh$If`a$))))))$dh$If`a$)))** *D4444$dh$If`a$$$If    ֈ3J  5&Q t0    S&4 a ****W*4/dh$$If    ֈ3J  5&Q t0    S&4 a$dh$If`a$W*****.+p+--.-=-F-U-^-m-v---- $dh$Ifa$ $dh`a$dh`dh$dha$*****++++++)+*+++,+.+5+6+I+J+K+L+p+--G-H-_-`-w-x---------. .8.=.X0ͼsoooookkkk *CJCJH*jB*CJEHUhphjMD UVmHnHujB*CJUhph ja5B*CJEHUhphjMD UVmHnHu jP5B*CJEHUhphjMD UVmHnHuj5B*CJUhphCJ5B*CJhphB*CJhph*-------W<C7777 $dh$Ifa$$qqdh$If]q^qa$$$IfF    rJ u&^ 2 O  N  t0     '4 Fa----7#$qqdh$If]q^qa$$$IfF4    ֈ7J u&}2ON t0     '4 Fa $dh$Ifa$-----. . $dh$Ifa$ . ...Cl/# $dh$Ifa$$qqdh$If]q^qa$$$IfF4    ֈ7J u&N2ON t0     '4 Fa...!.'.(.7\$$IfF4    ֈ7J u&N2ON t0     '4 Fa $dh$Ifa$(.).2.4.6.8.>. $dh$Ifa$$qqdh$If]q^qa$>.?.00C6* $dh$Ifa$ $^`a$$$IfF4    ֈ7J u&N2ON t0     '4 FaX0Y000 17 9R9>>#>$>8>9>?>M>N>S>b>c>k>t>u>>?CIC(E5EFFGGHHII J(J1LGLLLMMNNtOO1PPP5Q6Q7Q8QQQQRRUU?W@WXX [[^^0b7bddf,h-h.h=j?jIjik jCJU B*CJph 5>*CJ j%vCJU>*CJ5CJ jCJUCJCJ\Q00 1 1 1257 9 909R9̀xxxl`` $dh$Ifa$ $dh`a$7dh`7$dha$/$$IfFl(((4 Fa$dh$If^`a$1$$IfFl(((4 Fa R9S999 $dh$Ifa$i$$IfF0z:'04 Fa999A:B:::::';(;h;;;;<$ $dh$Ifa$i$$IfF0z:'04 Fa<<]<<<<<<-=a=b===|l$ndh^n`a$ $n^n`a$ $dh$Ifa$i$$IfF0z:'04 Fa ==>>>#>$>*>8>9>?>M>N>S>b>c>LTTTHi$$IfF0z:'04 Fa $dh$Ifa$c>k>t>u>>?@CCIC'E|wkkkcW $dh`a$$dha$ $dh`a$dh $ ^` a$i$$IfF0z:'04 Fa $dh$Ifa$ 'E(EFGH J1LLMNtO1P2PPP4Q5Q7Q8Q/$$IfFQ'''4 Fa $dh$Ifa$ $dh`a$ $dh`a$$dha$8QQQQQUUUVXXXX[ [[\]^ $dh`a$ $dh`a$$dha$/$$IfFQ'''4 Fa$ndh$If^n`a$^^^`/b0b8bcdddff,h-h/h0hh$ndh$If^n`a$/$$IfFQ''4 Fa $dh$Ifa$`$dha$ $dh`a$hhh>j?jIjhkmnzo{oopppqqmr ^` $^`a$ $dh`a$dh $dh`a$/$$IfFQ''4 FaiknnnzoopppFqqqqqqlrmrnr*tmtntttttt*u+ujukuluuuuu.v/v0vavbvWwwww xxxyyzzRzazbzczzz CJOJQJh j0JUjfCJUj)CJU0JCJj(CJU jCJU5CJmH sH  CJmH sH B*CJmH phsH 5CJ5B*CJphCJ 5>*CJ B*CJph8mrnr"s#s)t*tttuudvevvvww%y&y`zazzz{,{$a$$a$` $^`a$ ^`dh`z+{,{-{Q{U{V{CJmH sH  j0JUh,{Q{R{S{T{U{V{ $^`a$/ =!n"n#n$n%DyK yK Fhttp://www.cptec.inpe.br/queimadasDyK yK http://www.cptec.inpe.br/queimadas/queima_goes_v3.0/index_goes.htmlDyK yK hhttp://www.cptec.inpe.br/queimadas/index_modis.htmlDyK yK dhttp://www.cptec.inpe.br/queimadas/risco_eta.htmlDdB  S A? 2gű|'%`!gű|'b  &hxSJP4b). 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