Previsão de Geada para a Região Sul do Brasil: Uma Avaliação do Modelo ETA 15 km Durante o Outono de 2012

Com o objetivo de avaliar o Indice de Ocorrencia de Geada (IOG), ferramenta utilizada pelo modelo ETA 15 km do Centro de Previsao de Tempo e Estudos Climaticos (CPTEC), foram analisados eventos de geada na Regiao Sul do Brasil. Para isso, analisou-se cartas sinoticas de superficie, imagens de satelite e informacoes com dados observacionais de ocorrencia de geada do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os resultados mostraram que as geadas para o periodo em estudo ocorreram devido a presenca de um anticiclone pos-frontal que provocou baixas temperaturas e ausencia de nebulosidade, condicoes estas propicias a formacao de geada. Na avaliacao do modelo, observou-se que este apresentou algumas divergencias e convergencias em relacao aos horarios e localidades de suas previsoes, as mesmas acabaram influenciando no desempenho da previsao, resultando em melhores resultados quando houve convergencia entre os horarios e menores desempenhos quando ocorreu as maiores divergencias. O modelo apresentou menor desempenho de 59% de acertos e melhor desempenho de 90% de acertos. Vale ressaltar que a maioria dos erros ocorreram por superestimativa. Abstract Aiming to evaluate the occurrence of Frost Index (IOG), a tool used by the ETA model 15 km Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC) were analyzed frost events in Southern Brazil. Surface synoptic maps, satellite imagery and information with observational data of the occurrence of frost from the National Institute of Meteorology (INMET) were analyzed. The results showed that the frosts for the studied period occurred due to the presence of a post-frontal anticyclone, which caused low temperatures and absence of clouds, conditions leading to the formation of frost. In evaluating the model, we found that it showed some divergences and convergences in relation to the times and locations of their predictions, they ended up influencing the performance of the prediction, resulting in better outcomes when there was convergence between the schedules and smaller performances, when occurred the major differences. The model showed lower performance, with 59% of accuracy and better performance, with 90% of success. It is noteworthy that most of errors occurred for overestimation.