Development of an index for frost prediction: Technique and validation

Abstract

An index for frost prediction is proposed and calibrated against observations. It takes into account: (1) the main meteorological variables that favour or oppose to frost; (2) weights attributed to these variables; and (3) means and standard deviations of these variables, only for cases in which frost occurs, as defined by observation of temperatures that are ≤ 6°C. The meteorological variables used for the frost index IG (from the Portuguese, Índice de Geada) are numerically predicted by a regional weather forecast model. An outcome of the calibration processes results is that temperature has the largest contribution, followed by pressure and winds, while the other variables were adjusted to obey the restriction that the sum of weights are equal to 1. After index calibration and threshold determination, the method was applied for the 2017 winter season, and a case study for May 2018 was also considered. In order to verify whether the new index can satisfactorily contribute to the weather forecasting, the results using the IG were compared with the temperature outputs of the numerical regional model. It was found that for three selected areas, and for all the forecasted hours, the IG produces better results than the model's direct temperature forecasts. Thus, it was concluded that the use of the IG in an operational environment potentially provides considerable improvement in the predictive skill of frost events.

Avaliação do Modelo WRF para Aplicação de um índice de Previsão de Geada na Região Sul do Brasil

“…A Eq. ( 1) apresenta o Índice de Geada (IG) utilizado nesse trabalho, proposto por Rozante et al (2019):…”

“…onde P m ; T m ; V m ; H m e N m são as variáveis extraídas do modelo numérico WRF no horário da temperatura mínima de cada dia das simulações: pressão ao nível médio do mar, temperatura a 2 m, magnitude do vento a 10 m, umidade relativa a 2 m e nebulosidade, respectivamente; P; T ; V ; H e N são as variáveis médias em relação aos casos de ocorrência de geada; σ P ; σ T ; σ V ; σ H e σ N referem-se ao desvio padrão dos casos com ocorrência de geada; w i ; i = 1 :::5 são os pesos atribuídos para cada variável meteorológica, obedecendo a restrição de P wi = 1. Conforme descrito por Rozante et al (2019), os respectivos pesos empregados a cada termo referem-se à influência de cada variável no ponto de vista fenomenológico. Desta forma, apresenta-se a Temperatura (T) como portadora do maior peso, seguida pela Pressão ao nível médio do mar (P) e Magnitude do vento (V).…”

“…Conforme Rozante et al (2019), índices para a detecção de geadas são obtidos via previsões meteorológicas de modelos regionais, os quais possuem maior resolução espacial e temporal quando comparados com os modelos globais. O índice proposto por Rozante et al (2019) possui uma abordagem multivariada e, inclui-se em sua formulação, os processos de ocorrência de geada, tornandose necessário a utilização de cinco variáveis: temperatura (T) e umidade relativa (H), ambas à 2 m de altura; velocidade do vento à 10 m de altura (V); pressão reduzida ao nível médio do mar (P); e nebulosidade (N). De acordo com Rozante et al (2019), os resultados do novo índice de geada foram comparados com as saídas de temperatura do modelo regional ETA.…”

“…O índice proposto por Rozante et al (2019) possui uma abordagem multivariada e, inclui-se em sua formulação, os processos de ocorrência de geada, tornandose necessário a utilização de cinco variáveis: temperatura (T) e umidade relativa (H), ambas à 2 m de altura; velocidade do vento à 10 m de altura (V); pressão reduzida ao nível médio do mar (P); e nebulosidade (N). De acordo com Rozante et al (2019), os resultados do novo índice de geada foram comparados com as saídas de temperatura do modelo regional ETA. Verificou-se que, para as três áreas selecionadas (Sul e Sudeste do Brasil, Uruguai, Paraguai e parte da Argentina e Bolívia) e para todas as horas previstas, o índice de geada produz melhores resultados do que as previsões diretas de temperatura do modelo.…”

Explorando técnicas de aprendizado de máquina para aprimoramento da previsão de geadas no sul e sudeste do Brasil

“…Tecnicamente, uma geada é dada como ocorrida quando há formação de cristais de gelo nas superfícies de plantas e objetos expostos ao relento (Pereira et al, 2002). A definição de geada neste trabalho segue o critério estabelecido do Índice de Geadas do CPTEC de Rozante et al (2020) (IG-CPTEC, de agora em diante) que considera a temperatura de 6°C como limiar para a ocorrência ou não de geadas. Como parte do protocolo de proteção de lavouras, prever ocorrências de geadas se apresenta como um fator de grande importância para minimizar esses impactos.…”