Sobre o sensor de umidade para estações meteorológicas responda:
Interpretação dos Dados
Como os dados de umidade são utilizados para prever fenômenos meteorológicos. Relação da umidade com chuva, nevoeiro, sensação térmica, etc.

Passo 1

O enunciado pede para interpretarmos como os dados de umidade relativa (que chamaremos de phi, em porcentagem) ajudam na previsão de fenômenos meteorológicos, especificamente chuva, nevoeiro e sensação térmica. Vamos relacionar cada um desses fenômenos com o comportamento de phi e, quando útil, com a temperatura do ar T.

Passo 2

Previsão de chuva
1. Quando o ar se aproxima da saturação, isto é, quando phi se aproxima de 100%, a capacidade de reter vapor d’água se esgota.
2. Se nesse momento a temperatura T desce até o ponto de orvalho (dew point), ocorre condensação do vapor em gotículas, formando nuvens.
3. A persistência de phi >rsim 100% nas camadas mais baixas da atmosfera e movimento vertical de ar favorecem o crescimento das gotículas até precipitação líquida (chuva).
4. Em modelos operacionais, comparamos phi atual com curvas de saturação e índices de instabilidade (como o Lifted Index) para quantificar a probabilidade de chuva.

Passo 3

Formação de nevoeiro
1. Nevoeiro é apenas condensação de vapor junto ao solo. Para isso, precisamos de phiapprox100% próximo à superfície.
2. Tipicamente, à noite a radiação reduz T e, se a umidade for alta, o ar atinge o ponto de orvalho, gerando gotículas suspensas: o nevoeiro.
3. A estabilidade atmosférica (camadas sem muita mistura vertical) faz com que o nevoeiro persista.
4. Medindo phi e a queda de T ao longo da noite, estima-se a espessura e duração do nevoeiro.

Passo 4

Sensação térmica
1. A sensação térmica difere da temperatura real porque a evaporação do suor depende de phi. Quanto maior phi, menor a taxa de evaporação, menos resfriamento corporal e mais calor sentimos.
2. Em meteorologia usa-se o índice de calor HI, função de T (em circC) e de phi:
HI = -42,379 + 2,049,T + 10,143,phi - 0,224,T,phi - 6,837times10^-3T^2 - 5,481times10^-2phi^2 + 1,228times10^-3T^2phi + 8,528times10^-4Tphi^2 - 1,99times10^-6T^2phi^2
3. Com phi elevado e T alto, HI sobe rapidamente acima de T, indicando risco de stress por calor.

Resposta

Os dados de umidade relativa são cruciais para:
(a) prever chuva ao indicar saturação do ar e formação de nuvens;
(b) antecipar nevoeiro quando phiapprox100% perto do solo e há queda de temperatura noturna;
(c) calcular a sensação térmica via índice de calor HI(T,phi), pois umidade alta reduz a evaporação e aumenta o desconforto térmico.

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