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No experimento considerou-se como:

Variável resposta = quantidade de raios negativos nuvem-solo que atingiram torres; Fator A = anomalia do centro de carga negativa da nuvem;

Fator B = anomalia da pressão atmosférica na base da nuvem, Fator C = anomalia da pressão atmosférica na base da torre e Fator D = anomalia da temperatura na base da torre.

Estas anomalias foram levantados para todos os meses de janeiro e fevereiro dos anos de 2006 a 2012 para o trecho considerado da linha de transmissão nas analises12 do modelo ETA na resolução de 20 km que refletem o estado da atmosfera naquele momento. As variáveis propostas têm seus valores alterados em períodos mais longos que 3 h, os eventos de raios nas torres foram selecionados com até 3 h de antecedência da análise do ETA na resolução de 20 km. Admitiu-se que os valores das variáveis de 0h se mantiveram das 21h até as 0h, sendo considerados os eventos de raios em torres da linha de transmissão neste horário. Para o mês de janeiro obteve-se a planilha estatística conforme a Figura 9 onde já se organizou a quantidade de eventos por tipo de ensaio.

Figura 9 - Planilha de eventos de raios em torres da linha de transmissão

Fonte: (Elaborado pelo próprio autor, 2013)

Desta planilha obtiveram-se os contrastes que mais influenciam os impactos de raios nas torres, conforme gráfico da Figura 10. Os mais afastados da reta foram selecionados como os contrastes de maior influência na variável resposta.

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12

Cada valor de contraste selecionado dividido por dois e somado à média compõe o modelo estocástico de impactos de raios em torres da linha de transmissão para o mês de janeiro conforme equação (1).

Figura 10 - Análise dos fatores que influenciam o impacto de raios em torres da linha de transmissão

Fonte: (Elaborado pelo próprio autor, 2013)

O cálculo das áreas probabilísticas Z mostrada nas Figuras 10 e 13 foi detalhado no Anexo C.

Na planilha a variável resposta, neste caso o valor observado, foi levantada para os 31 dias do mês de janeiro. Portanto o resultado do modelo deve ser ponderado por este número para obter-se a probabilidade de impacto de raio na torre, mediante a subtração dos valores dos levantamentos climatológicos das variáveis pelo seus valores previstos pelo modelo ETA 20 km no mesmo dia e hora e convertidos quando positivos para (+1) e negativos para (-1) substituindo-se os correspondentes valores de X por estes na equação (1).

= 26,813 + (-25,125)Xa + (6,125)Xc + (15,375)Xd + (-7,625)XaXc + (4,125)XaXd

+ (-18,625)XbXc + (-12,875)XbXd + (-8,625)XcXd + (18,625)XaXbXc

+(2,875)XaXbXd + (22,875)XaXbXcXd (1)

Como em meteorologia usa-se normalmente o erro médio quadrático, este foi adotado para definir o erro residual, resultando na equação (2).

= 26,813 + (-25,125)Xb + (6,125)Xc + (15,375)Xd + (-7,625)XaXc + (4,125)XaXd

+ (-18,625)XbXc + (-12,875)XbXd + (-8,625)XcXd + (18,625)XaXbXc +

(2,875)XaXbXd + (22,875)XaXbXcXd + 25 (2)

Uma análise das interações da altura do centro de cargas negativas da nuvem foi solicitada pelo especialista por não ser esta variável comumente utilizada em meteorologia. As variáveis convertidas em fatores apresentou para janeiro interação entre os fatores Ae B, A e C conforme Figura 11.

O experimento demonstra que na interação A e B para um número maior de incidência de raios nas torres o centro de carga negativa da nuvem deve estar mais abaixo que a média e que a pressão na base da nuvem deve estar mais alta ou seja a base da nuvem também deve estar mais baixa segundo Mattos (2013), mostra que a profundidade de nuvem contribui para aumentar a incidência média de raios. A interação A e C mostra que o fator C Anomalia de Pressão na Base da Elevação onde se encontram as torres, quando este nível é alto tem maior influência na incidência de raios quando a anomalia do Centro de Carga Negativa da Nuvem indica estar mais próxima da torre, mostrando coerência com as considerações físicas observadas na atmosfera (Mattos, 2013).

Organizada da mesma forma que para o mês de janeiro, a planilha do mês de fevereiro é mostrada na figura 12 onde já se organizou a quantidade de eventos por tipo de ensaio. Desta planilha obtiveram-se os contrastes que mais influenciam os impactos de raios em torres na linha de transmissão conforme gráfico da Figura 12. Os pontos que estão mais afastados da reta foram selecionados como os contrastes que mais influência têm na variável resposta, neste caso o observado.

Cada valor dos contrastes selecionados é dividido por 2 e somado à média fornece o modelo estocástico de impactos de raios em torres da linha de transmissão para o mês de fevereiro conforme equação (3).

= 31,188+(2,125)Xa+(-3,00)Xb+(-24,875)Xc+(-10,375)Xd+(-26,625)XaXb+

(36,875)XbXc+(-33,375)XcXd+(38,125)XaXbXcXd (3)

Figura 11 Análise dos fatores e interações de janeiro

Figura 12 - Planilha com os eventos de raios em torres da linha de transmissão Cachoeira Paulista-SP à Nova Igaçu-RJ de fevereiro de 2006 a fevereiro de 2012

Fonte: (Elaborado pelo próprio autor, 2013)

Como em meteorologia usa-se normalmente o erro quadrático médio este foi adotado para definir o erro residual resultando na equação (4).

=31,188+(2,125)Xa+(-3,00)Xb+(-24,875)Xc+(-10,375)Xd+(-26,625)XaXb+

Figura 13 - Análise dos fatores de fevereiro (Análise dos fatores que influenciam o impacto de raios em torres da linha de transmissão de Cachoeira Paulista-SP à Nova Igaçu-RJ de fevereiro de 2006 à fevereiro de 2012)

Fonte: (Elaborado pelo próprio autor,2013)

Os gráficos da Figura 14 mostram que o mês de fevereiro apresentou interações mais intensas entre os fatores A e C repetindo o observado em janeiro.

Figura 14 Análise dos fatores e interações de fevereiro (Análise dos fatores e interações com os eventos de raios em torres da linha de transmissão Cachoeira Paulista-SP à Nova Igaçu-RJ de fevereiro de 2006 a fevereiro de 2012)

Fonte: (Elaborado pelo próprio autor, 2013)

Porém ocorreu interação mais acentuada entre os fatores B e D que estão sendo multiplicados pelo maior índice, conforme a Figura 13. Observa-se que, diferente do mês anterior, em fevereiro a temperatura na torre (fator D) intensifica

consideravelmente a incidência média de raios em torres no seu nível baixo. O resíduo de fevereiro foi consideravelmente maior, 66,31% do pico de raios observado em torres no mês, uma possível explicação é ter apresentado três tipos(instâncias) com valor igual zero, comparativamente a janeiro, resíduo de 28,41% do pico de raios em torres, que apresentou uma instância igual a zero.