Resumo Frequentemente, condições meteorológicas desfavoráveis à dispersão de poluentes em conjunto com altas taxas de emissões de poluentes atmosféricos e uma topografia complexa favorecem a ocorrência de altas concentrações de poluentes na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). Nesse contexto, esse estudo verificou a influência de condições meteorológicas em dois períodos onde se verificou a ocorrência de altas concentrações de O3 e PM10 em dias consecutivos na RMRJ. O estudo utilizou o modelo numérico de mesoescala Weather Research and Forecanting Model (WRF) para simulação das condições e variáveis meteorológicas favoráveis para manutenção desses episódios, verificando a influência do Anticiclone Subtropical do Atlântico Sul (ASAS), de altos valores de temperatura do ar, baixos valores de velocidade do vento e ausência de nebulosidade, em concordância com os dados observados. Através da análise visual foi possível verificar que o modelo foi eficaz na representação do ASAS, precipitação e nebulosidade. O modelo apresentou correlação linear de Pearson positiva entre a temperatura simulada e observada acima de 0,71 nos 2 períodos em todas as 8 estações meteorológicas e correlação linear de Pearson positiva entre a umidade relativa do ar simulada e observada acima de 0,72. O cálculo do erro médio (ME) indicou que, em geral, o modelo subestimou a temperatura do ar e superestimou a umidade relativa do ar. A aplicação dos métodos estatísticos aos dados observados e simulados pelo modelo revelou que o modelo possui habilidade (skill) em representar as variáveis meteorológicas para a maioria das estações.

Abstract Often, meteorological conditions that are unfavorable to the dispersion of pollutants together with high atmospheric pollutant emissions and a complex topography favor the occurrence of high concentrations of pollutants in the Metropolitan Area of Rio de Janeiro (MARJ). In this context, this study verified the influence of meteorological conditions in two periods where the occurrence of high concentrations of O3 and PM10 was observed on consecutive days in MARJ. The study used the numerical model Weather Research and Forecanting Model (WRF) to simulate the conditions and favorable meteorological variables to maintain these episodes, verifying the influence of the South Atlantic Subtropical Anticyclone (SASA), high air temperature, low values of wind speed and absence of cloudiness, in agreement with the data observed. Through the visual analysis, it was possible to verify that the model was effective in the SASA representation, precipitation and cloudiness. The model presented positive of the Pearson linear correlation between simulated and observed temperature above 0.71 in the 2 periods in all 8 meteorological stations and a positive Pearson linear correlation between simulated and observed air humidity above 0.72. The calculation of the mean error (ME) indicated that, in general, the model underestimated the air temperature and overestimated the relative humidity of the air. The application of the statistical methods to the data observed and simulated by the model revealed that the model has the skill to represent the meteorological variables for most stations.