A "Conferência Panamericana de Meteorologia - CPAM" apresentará o estado da arte das mudanças climáticas, desde a variabilidade climática natural, impactos na agrometeorologia e biometeorologia, influência de aerossóis e poluição atmosférica, impacto nos oceanos e modelagem numérica, entre outros. Concomitantemente, será debatida a Política Nacional de Meteorologia e o papel dos Centros Nacionais e Regionais frente às mudanças climáticas; A importância da COP30 no Brasil; O desafio das Mulheres nas Ciências Climáticas e o Ensino de Meteorologia nas Américas. É destinada a pesquisadores, acadêmicos e profissionais e empresas do setor público e privado, e visa criar um ambiente propício para a interação e a troca de conhecimentos. Será um evento presencial, de 19 a 23/08/2024, composto por palestras, sessões temáticas, mesa redondas, minicursos e atividades de divulgação cientifica. Os temas a serem discutidos no evento serão: Extremos climáticos e risco de desastres no presente e no futuro; Modelagem numérica e assimilação de dados; Variabilidade climática; Aerossóis e transporte atmosférico; Biometeorologia; Regionalização climática; Estratégias para prever e mitigar eventos de tempo severo; Projeções climáticas; Agrometeorologia; Interação Oceano-Atmosfera em múltiplas escalas; A Zona de Convergência do Atlântico Sul e o Sistema de Monção da América do Sul; Poluição atmosférica e Micrometeorologia; Eventos costeiros e oceânicos extremos e Comunicação Meteorológica Eficiente. Além disso, teremos um Concurso de Previsão do Tempo e um Concurso de Fotos de Nuvens. Espera-se que a conferência resulte na disseminação de conhecimento, colaborações interdisciplinares, publicações científicas e iniciativas inovadoras na pesquisa meteorológica. Que resulte em recomendações tangíveis para políticas climáticas, ações práticas de adaptação em diferentes setores e a fortalecimento de redes para enfrentar conjuntamente os desafios das mudanças climáticas. (AU)

Neste projeto solicitamos recursos para a realização da quinta edição da Conferência Internacional CMAS South America, a qual acontecerá na cidade de São Paulo, de 5 a 7 de junho de 2024, de forma presencial. Haverá ainda, como nos eventos anteriores desta conferência, treinamento em modelagem de qualidade do ar. Entre os dias 1 e 4 de junho será oferecido um treinamento com diferentes modelos numéricos (Modelos CMAQ, SMOKE e CFD) e no dia 8 de junho acontecerá o treinamento com os modelos MUNICH e Street-in-grid. O CMAS (Community Modeling and Analysis System) é uma comunidade científica internacional dedicada a estudos ambientais e modelagem de qualidade do ar. Ele é liderado pelo Institute for Environment da Universidade da Carolina do Norte (UNC) em Chapel Hill, Estados Unidos da América (EUA). Nos EUA, há 22 anos, acontece anualmente o evento The Annual CMAS Conference voltado para a Comunidade científica de todos os continentes, interessada em Modelagem numérica da qualidade do ar (www.cmascenter.org) com apresentação de trabalhos e realização de treinamento em modelagem com SMOKE e CMAQ. Os modelos SMOKE e CMAQ, são os modelos recomendados pela EPA-EUA para tratar poluentes secundários, como o ozônio e MP2,5. Assim como, estas são as ferramentas recomendadas no Brasil para melhoria da qualidade do ar a partir da compreensão da formação dos poluentes secundários. (AU)

A proposta desta conferência é promover o uso de instrumentação de sensoriamento remoto da atmosfera, emparticular, mas não exclusivamente, lidars. O objetivo é expandir a utilização e aplicação dessas ferramentas em pesquisa de qualidade do ar, mudanças climáticas urbanas e globais. Além disso, visaestimular o crescimento da comunidade científica na América do Sul, facilitando o compartilhamento de experiências relacionadas a ferramentas e metodologias disponíveis para avaliar os impactos dasemissões atmosféricas na qualidade do ar. Também busca contribuir para o aprimoramento e desenvolvimento de novas tecnologias nesse campo.A liderança na organização deste evento aumentará a visibilidade nacional e internacional e promoverá a formação de novas redes de colaboração científica. Isso, por sua vez, terá um impacto positivo naeducação de alunos de graduação, mestrado e doutorado, na qualidade da pesquisa científica e na disseminação de ferramentas de ponta entre profissionais de diversos setores em toda a América do Sul,com foco especial no Brasil. Esses esforços contribuirão para o desenvolvimento industrial e urbano sustentável do país. (AU)

O Projeto Yansa - Lightning Alerts - consiste em enviar alertas de raios antecipados da primeira descarga, para que medidas de proteção sejam tomadas, evitando despesas com perdas de patrimônios, paralisações em atividades cruciais e vidas sejam salvas. (AU)

O projeto BIOMASP+ (Emissões BIOgênicas na Região Metropolitana de São Paulo) é um projeto bilateral entre Brasil e França. Este projeto com duração de 5 anos é coordenado pela Dra Adalgiza Fornaro da Universidade de São Paulo (IAG, USP) e pela Dra Agnès Borbon da Universidade de Clermont Auvergne/CNRS (LaMP). O BIOMASP+ quantificará as emissões e concentrações de BVOC e seus principais mecanismos da interação entre processos biogênicos e antropogênicos afetando a formação de poluentes secundários sob condições climáticas presentes e futuras na MASP. A megacidade de São Paulo (MASP) é emblemática dessas ameaças e processos devido à coexistência de atividades antrópicas densas, florestas tropicais urbanas, intensa fotoquímica. Durante os últimos dois anos, muitos esforços experimentais foram feitos na implementação dos dois locais de medição pelos grupos brasileiros. Em particular, grandes esforços foram dedicados à implementação das duas torres de fluxo em ambos os supersites na MASP pela equipe brasileira, na caracterização da vegetação, no desenho de experimentos de laboratório e de campo e na busca de financiamento adicional para recrutamento de doutorado e pós-doutorado. O próximo ano de 2023 será um crucial com a montagem da campanha intensiva de campo do projeto entre 15 de março e 15 de abril de 2023 (Período Especial de Observação - SOP 3). Parte da instrumentação (essencialmente espectrômetros de massa, cromatógrafos a gás e um sistema Relaxed Eddy Accumulated) será enviado da França por diferentes parceiros (LaMP, IMT Nord Europe, CEFE). Assim, o apoio financiado para uma visita de três meses no IAG-USP é solicitado aqui para a Dra. Agnès Borbondurante o período do SOP3 para a preparação e coordenação científica da campanha intensiva de campo em conjunto com Adalgiza Fornaro e a preparação de um resumo descrevendo o projeto a ser submetido ao Bulletin of American Meteorology Society. As principais atividades da Dra. Agnès Borbon durante sua visita em 2023 estão descritas abaixo:BIOMASP+01 a 15 de março:1- Preparação e coordenação da campanha de campo intensiva com Adalgiza Fornaro.2- Finalização do implementação segura para disponibilização dos dados no sistema AERIS https://en.aerisdata.fr/.3- Discussão do documento de visão geral com os diferentes parceiros brasileiros (grupos USP e Instituto de Pesquisas Ambientais-SP).15 de março - 15 de abril:1- Medições e coordenação de campo do SOP3 (o grupo da Dra. Borbon ficará sediado no supersite Morro Grande). 2- Comunicação e atualização da atividades e resultados através do site do projeto.3- Preparo e armazenamento para envio dos instrumentos que vieram pro SOP3 de volta pra França.15 de abril a 31 de maio:1- SOP3 Tratamento de dados e elaboração do Plano de Gerenciamento de Dados (DMP).2- Reunião do projeto em modo remoto para avaliação sobre a campanha de campo intensiva e planejamento do trabalho futuro entre todos os grupos.3- Discussão e elaboração do primeiro rascunho da visão geral do BIOMASP+ com os diferentes parceiros brasileiros.4- Seminário no IAG sobre a interação entre emissões biogênicas e antropogênicas de COV na poluição urbana. (AU)

Os ciclones de escala sinótica apresentam grande influência nas condições de tempo e clima na América do Sul e na bacia do Oceano Atlântico Sul. Em especial, estes ciclones são os principais geradores de fortes ventos e ondas sobre o oceano. Conhecimentos recentes indicam que estes sistemas podem adquirir características distintas (tropical, subtropical e extratropical) ao sofrerem transições ao longo do ciclo de vida. Foi exatamente esta visão mais atual que levou os cientistas a classificar o Catarina como o primeiro furacão da bacia Atlântico Sul, quebrando um paradigma científico até então de que as condições climatológicas não permitiram tais sistemas na região. Desde então cresceu o número de estudos sobre as diferentes fases dos ciclones, e em fevereiro de 2019 uma formação puramente tropical foi documentada (ciclone tropical Iba). Uma das questões que se coloca é se ocorreram outros eventos tropicais antes do Catarina ou se sua formação seria explicada por mudanças no clima. A necessidade de entender o clima passado para explicar tendências futuras impulsionou tanto o desenvolvimento de reanálises centenárias como o aprimoramento de modelos numéricos acoplados em alta resolução espacial. Neste contexto, o principal objetivo é investigar tendências climáticas de longo período das diferentes fases dos ciclones (tropical, extratropical e subtropical) e eventos extremos associados (vento e chuva) na bacia do Atlântico Sul. Para isso, serão utilizadas reanálise para o século 20 (1900-2010) e projeções climáticas globais em alta resolução espacial do projeto HighResMIP do CMIP6. As reanálises centenárias permitirão responder se estão ocorrendo mudanças nas características dos ciclones de escala sinótica, enquanto as projeções climáticas irão indicar quais serão as tendências futuras em suas características. (AU)

A presente proposta tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema automatizado de inteligência artificial que forneça previsões hidrometeorológicas competitivas na escala sub-sazonal (sistema "MIA"). O sistema será utilizado para fazer previsão de vazão afluente nas usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional (SIN). As inovações desse projeto encontram-se na ordem de processos e de serviços. Em termos de processo, o projeto irá conectar técnicas avançadas de inteligência artificial, ainda pouco exploradas na meteorologia, em um sistema completamente automatizado de treinamento de modelos, previsão e otimização de hiper-parâmetros. Em termos de serviço, o sistema proposto será um dos poucos no mundo especializados na escala sub-sazonal, visando melhorar a previsibilidade entre as escalas de tempo e clima, onde encontram-se as maiores limitações das metodologias tradicionais de modelagem climática. A execução da proposta deverá diminuir as incertezas e melhorar o planejamento do mercado nacional à variabilidade hídrica associada a fatores climáticos e enquadrar a empresa dentro dos contextos recentes de Indústria 4.0 e aprendizado de máquina automatizado (AutoML). (AU)

As mudanças climáticas que experimentamos nas últimas décadas e que estão presentes em grande parte das projeções do clima futuro têm evidenciado a necessidade de um planejamento da sociedade em diversas esferas: de cidades mais resilientes, a empresas que respondam às flutuações do clima. A variabilidade climática em escala sazonal, em especial, tem um grande impacto para agricultura, geração de energia, gerenciamento dos recursos hídricos, entre outros. Apesar dessa importância, previsões climáticas sazonais ainda são pouco utilizadas e isso se deve ao descompasso entre as necessidades dos usuários e as informações disponíveis. Fatores como a falta de confiança nas previsões, a complexidade para obtenção e interpretação dos dados e a ausência de produtos que atendam as particularidades de cada setor, são os principais responsáveis pela dificuldade na difusão das previsões de longo prazo. Neste projeto, pretendemos explorar essas questões através de metodologias inovadoras e, assim, oferecer um produto adequado às demandas do mercado. Especificamente, propomos o desenvolvimento de um método de correção para previsões climáticas sazonais de um modelo dinâmico e uma forma distinta de comunicação e disponibilização dos dados.Geralmente, as técnicas de correção adotadas para previsões de tempo e clima são baseadas na comparação dos dados a serem corrigidos com dados de referência. Existem inúmeras formas para o ajuste entre duas séries temporais, das mais simples, como uma regressão linear, passando pela comparação entre as distribuições de probabilidade dos dois conjuntos, até o uso de algoritmos de inteligência artificial. A maioria dessas técnicas têm um ponto em comum, elas relacionam as séries como um todo, generalizando o erro do modelo e sugerindo uma correção universal. O diferencial da metodologia que propomos é fragmentar a série temporal a ser corrigida em pequenas partes e buscar padrões semelhantes no passado, para então, selecionar os dados de referência correspondentes a esses períodos específicos e fazer a aplicação de uma técnica estatística de correção. Dessa forma, cada tipo de fenômeno tem uma correção adaptada de acordo com a particularidade do seu erro. Por exemplo, a correção para precipitação decorrente de uma frente fria durante o inverno, seria diferente da correção para a precipitação desencadeada por um sistema convectivo no verão. Para otimizar o processo de busca pelos padrões similares no período histórico, o reconhecimento será feito no domínio das frequências, utilizando a Transformada Rápida de Fourier. Os dados de entrada para o algoritmo de reconhecimento de padrões serão provenientes de um ensemble temporal, definido por meio de uma avaliação prévia. Os métodos estatísticos para a correção também serão testados e, de acordo com seu desempenho, será feita a seleção do mais adequado.É preciso destacar que a confiança do usuário não depende somente da acurácia das previsões, mas também da forma de comunicação dos erros. Mostrar onde e quando o modelo erra é um ponto crucial para o uso adequado das previsões de longo prazo. Desse modo, tão importante quanto desenvolver um método para melhorar a qualidade das previsões, é desenvolver um sistema de validação para as mesmas e, a partir daí, transmitir essa informação com clareza. Para atender essa necessidade e apresentar uma abordagem mais atual de interação com o usuário, desenvolveremos uma plataforma web para solicitação e entrega dos dados, desburocratizando e automatizando esses processos.Em síntese, como resultado deste projeto, pretendemos oferecer produtos de fácil acesso e interpretação, que simplifiquem e estimulem o uso de previsões de longo prazo na gestão de áreas estratégicas, suprindo, dessa forma, uma lacuna identificada no mercado e apresentando novos paradigmas em termos de prognósticos climáticos. (AU)