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O monitoramento do fenômeno das descargas atmosféricas tem sido fundamental para prevenção de incidentes na infraestrutura das empresas que atuam em grandes áreas, como as de energia, telecomunicações e informática. Além disso, fornece dados para o planejamento de sistemas de proteção contra descargas elétricas, evitando assim maiores danos à vida na Terra, e mais recentemente fornecendo informações para sistemas de alertas meteorológicos como os de previsão de tempestades em curto prazo. Portanto, não se trata mais de questão de opção, mas sim de necessidade a instalação e manutenção de sistemas que façam a supervisão destes eventos em escala local, regional e até nacional. Dentre os tipos possíveis, os Sistemas de Detecção Indireta de Descargas Atmosféricas são os que proveem informações mais precisas nas escalas citadas, devido trabalharem com a percepção do impulso eletromagnético gerado pela descarga. Este sinal tem a propriedade de se propagar a médias e longas distâncias em determinadas faixas de frequência, mantendo boa a qualidade da informação do fenômeno que o originou. Porém, a característica fenomenológica dos raios é intrínseca à área monitorada, tornando fundamental o entendimento dessas especificidades para melhor proveito dos sistemas citados. Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional para simular a influência das características locais na propagação de ondas eletromagnéticas originadas por descargas atmosféricas nuvem-solo. A metodologia foi utilizada para simular a propagação dessas ondas através do programa MATLAB®, usando como modelo de corrente de retorno no canal de descarga o modelo do tipo de engenharia Linha de Transmissão (TL) para representar o fenômeno elétrico gerado pelo raio. The monitoring of the phenomenon of atmospheric discharges has been fundamental to prevent incidents in the infrastructure of companies that operate in large areas, such as energy, telecommunications and information technology. In addition, it provides data for the planning of lightning protection systems, thus avoiding further damage to life on Earth, and more recently providing information for weather warning systems such as short-term storm forecasting. Therefore, it is no longer a matter of choice, but rather the need to install and maintain systems that supervise these events on a local, regional and even national scale. Among the possible types, the Lightning Location Systems are the ones that provide more accurate information in the mentioned scales, because they work with the perception of the electromagnetic impulse generated by the lightning. This signal has the property of propagating at medium and long distances in certain frequency bands, maintaining good the information quality of the phenomenon that originated it. However, the phenomenological characteristic of the lightning is intrinsic to the monitored area, making fundamental the understanding of these specificities to better benefit the mentioned systems. This work presents a computational tool to simulate the influence of local characteristics on the propagation of electromagnetic waves caused by cloud-to-ground lightning. The methodology was used to simulate the propagation of these waves through the MATLAB® program, using as model of return current in the discharge channel the model of engineering type the Transmission Line (TL) to represent the electric phenomenon generated by thelightning.

As descargas atmosféricas representam um dos maiores fatores de riscos para o setor elétrico, especialmente na Amazônia, uma região do mundo identificada com altas densidades de ocorrências e picos de corrente de raios. Nesse contexto, a rede STARNET (Sferics Timing And Ranging NETwork), único sistema de detecção de descargas elétricas atmosféricas, terrestre, gratuito, e contínuo, cobrindo toda a região Amazônica, foi escolhido para a geração de padrões de descargas atmosféricas necessários a otimização dos sistemas de proteção das linhas de transmissão por meio de sistema de monitoramento de descargas atmosféricas. Contudo, o funcionamento intermitente, observado nos diagramas operacionais das várias estações da rede STARNET, afeta o desempenho global do sistema, em especial a eficiência de detecção. Por isso, foi desenvolvido um modelo de uniformização dos dados de descargas atmosféricas em função da configuração da rede (número e localização dos sensores em operação), no objetivo final de editar mapas de índice ceráunico e densidades de raios confiáveis. Existem regiões da Amazônia que sempre apresentam anomalias positivas de densidade de raios como as regiões de Belém e Manaus, bem como o estado do Tocantins que afeitam as linhas de transmissão. Depois, a incidência de raios nas linhas de transmissão na Amazônia foi estimada a partir da distribuição de pico de correntes registrada pela RDR-SIPAM e da densidade de raios corrigida da rede STARNET. A avaliação do desempenho da rede STARNET tendo como referencia à rede de detecção de raios do Sistema de Proteção da Amazônia (RDR-SIPAM) mostrou também uma forte dependência da eficiência de detecção da rede STARNET em função do pico de corrente das descargas atmosféricas. Lightning is one of the greater risk factors for the Electricity Sector, especially in the Amazon, a region of the world identified with high lightning densities and peak currents. In this context, the Sferics Timing And Ranging NETwork (STARNET), which is presently the only free and continuous lightning detection system covering the whole Amazon Region was chosen to generate lightning parameter products required for the optimization of protection for transmission lines systems through continuous lightning monitoring. However, the intermittent activity observed in the Operating Diagrams of the various STARNET stations, impacted the system performances in special its detection efficiency. As a consequence, a model of standardization of lightning data was developed as a function of the network configuration (number and location of sensors in operation), with the final objective of editing reliable keraunic parameter as well as lightning densities maps. We found that there are Amazon regions which always have positive lightning density anomalies like the regions of Belém and Manaus, and the state of Tocantins. Next, the lightning incidence on transmission lines in amazon region was estimate from the peak current distribution of the Lightning Detection Network of the Amazon Protection System (SIPAM-LDN) and the standardized stroke density from the STARNET network. A comparative performance evaluation of STARNET with reference to the SIPAM-LDN also showed a strong dependence of the lightning detection efficiency of STARNET network on the peak current of lightning events.