Resumo Analisa-se a aplicabilidade dos índices clássicos, numericamente modelados, indicadores de condições atmosféricas turbulenta para previsão de turbulência de céu claro (CAT) na região sul do Brasil. Os eventos foram reconstruídos usando 25.465 mensagens de CAT, denominado de AIREP (Air-Report), de 2015 a 2019, e 12.959 observações in-situ da aceleração vertical da gravidade (VRTG) registrados pelas aeronaves de fevereiro de 2018 a dezembro de 2019. Os registros de CAT via VRTG mostraram que os eventos turbulentos são proporcionalmente distribuídos (em parênteses a sua severidade) em 94% (leve), 4% (moderada) e 1% (severa) na região de estudo. As análises sinóticas de 5 estudos de casos revelam que os eventos de CAT ocorreram durante condições de céu claro na presença da corrente de jato e, assim, o cisalhamento de vento foi o mecanismo de sua formação. Três análises, baseada na composição de variáveis modelados pelos modelos GFS0,25 e WRF (com grade de 18, 6 e 2 km), definido como, (1) perfil de vento, temperatura potencial (θ), energia cinética turbulenta (TKE), (2) número de Richardson (Ri) e velocidade vertical (W), e (3) os índices indicadores de CAT denominados de Ri, Brown, Ellrod-Endlich, Ellrod-Knap and Ellroad-Knox, mostraram que quanto maior a resolução espacial da simulação numérica melhor é previsão de CAT. Análises da resposta dos índices modelados versus capacidade destes em representar as condições de uma atmosfera turbulenta, na circunvizinhança dos registros de VRTG, é calculada e se observou que o índice Brown foi o mais eficiente para tal, uma que este foi capaz de identificar 100% dos cinco casos estudados. O resultado de tentativa inicial para ajustar os índices (Brown, Ellrod-Endlich e Ellrod-Knap) de previsão de CAT, usando dados modelados do WRF são bastante promissores, visto que os três índices ajustados foram capazes de detectar, respectivamente, 96%, 96% e 99% da previsão de eventos de CAT, com 12 horas de antecedência nos dias 21 de maio de 2018 e 27 de março de 2019.
Abstract This analyzes the classic indexes modeled numerically to predict turbulence in the southern region of Brazil. Historical clear sky turbulence (CAT) events were reconstructed by using 25.465 AIREP messages, from 2015 to 2019, and 12.959 CAT records by aircraft from February 2018 to December 2019. The observations have shown that CAT events are proportionally distributed (in parentheses, its severity) in 94% (light), 4% (moderate), and 1% (severe). Synoptic analyses of five cases studied reveal that turbulence records occurred during clear sky conditions in the presence of a jet stream. Three joint analyses of the compositions of the variables modeled by GFS0.25 and WRF (18, 6 and 2 km grid), defined as, (1) wind profile, potential temperature (θ), turbulent kinetic energy (TKE); and (2) Richardson (Ri) and vertical speed (W), and (3) separately the CAT indicator indices called Ri, Brown, Ellrod-Endlich, and Ellrod-Knap, and Ellroad-Knox, showed that the improvement of spatial resolution data plays an important role in CAT forecasting. The response of the modeled indices is compared to their capacity to characterize the circumstances of a turbulent atmosphere in the vicinity of the VRTG records, and it was revealed that the Brown index was the most efficient for this, able to identify 100% of the five cases examined. The results of an initial attempt to adjust the CAT prediction indices (Brown, Ellrod-Endlich, and Ellrod-Knap) using modeled WRF data are reasonably promising, as the three adjusted indices detected 96%, and 99% of CAT event forecast 12 hours in advance on May 21, 2018 and March 27, 2019.