Master of Science / Department of Biology / Brett K. Sandercock / The migratory period is a critical time for birds. Population declines in long-distance migratory birds have been associated with trophic mismatches among climate change, timing of food availability, and timing of migratory movements. Studies on migratory songbirds have been limited to eastern North America and Europe, and migration strategies of birds may differ along the Pacific flyway. We evaluated the stopover ecology of five species of migratory songbirds at a coastal site in northern California. We found variation in changes in timing of spring migration, but consistent changes in timing of autumn migration over a 22-year period. Timing of spring migration advanced for Swainson’s Thrushes (Catharus ustulatus) and Yellow Warblers (Setophaga petechia), was compressed for Pacific-slope Flycatchers (Empidonax difficilis) and Wilson’s Warblers (Cardellina pusilla), but was protracted for Orange-crowned Warblers (Oreothlypis celata). In contrast, timing of autumn migration was delayed for Pacific-slope Flycatchers, Orange-crowned Warblers, and Yellow Warblers, but was protracted for Wilson’s Warblers. Warm, wet conditions were associated with advanced spring migration, and warm, dry conditions were associated with delayed autumn migration. Changes in timing of migration related to climate conditions were strongest for Pacific-slope Flycatchers and Orange-crowned Warblers. Stopover duration of our five study species was longer than songbirds in eastern flyways, and on average, was longer in spring than autumn. Pacific-slope Flycatchers and Yellow Warblers had longer stopovers in spring, whereas Swainson’s Thrushes and Wilson’s Warblers stopped had longer stopovers in autumn. Birds captured at low body mass had longer stopovers in spring and autumn. Migratory birds in western North America may have different migration strategies because of differences in climate and geography, but more study is needed to discover migratory routes and compare our results to other stopover sites along the Pacific flyway. Understanding differences in migration strategies of different populations of the same species are important in directing conservation efforts, especially in light of ongoing climate change.

O objetivo principal deste trabalho é avaliar a capacidade do modelo RegCM3 (Regional Climate Model versão 3), para três diferentes simulações, em simular os padrões espaciais de tendência de alguns índices climáticos anuais e sazonais de temperatura e chuva na América do Sul para o clima presente (1961-1990). Para atingir o objetivo principal, desenvolveu-se um algoritmo baseado no software RClimDex para calcular os índices e investigou-se a habilidade dos dados de reanálise do NCEP/NCAR e do conjunto de dados de chuva produzido por Liebmann e Allured (2005) em estimar os índices anuais e sazonais de temperatura e chuva para a mesma região e período. A metodologia concentrou-se em análises dos coeficientes de correlação e de regressão linear. De maneira geral, os dois conjuntos de dados foram considerados válidos para representar os índices anuais e sazonais de temperatura e chuva observados na América do Sul durante o período de 1961-1990. Contudo, a reanálise do NCEP/NCAR mostrou sinais de tendência opostos às observações para os índices de temperatura e chuva sobre a Argentina. Dentre as três simulações com o modelo RegCM3, as simulações RegCM3(s2), com o esquema de convecção Emanuel, e RegCM3(s1), com o esquema de Grell, apresentaram um melhor desempenho em representar as tendências dos índices de temperatura e chuva, respectivamente, sobre a América do Sul. O modelo RegCM3(s1) simulou a predominante tendência de aumento das condições de umidade observadas na América do Sul através dos índices anuais r95p, prcptot e rx5day, particularmente na estação de inverno. As tendências opostas dos índices anuais cwd e cdd, que sugerem um aumento no número de dias com chuva, ao contrário, não foram bem detectadas pelo modelo RegCM3(s1). O aquecimento da temperatura mínima como conseqüência do aumento de noites quentes e diminuição de noites frias identificado em quase todo o continente foi simulado corretamente pelo modelo RegCM3(s2). Com relação à temperatura máxima, embora as observações não apresentem um padrão característico, a simulação do modelo RegCM3(s2) se mostra bastante semelhante ao apresentado pela reanálise do NCEP/NCAR. As distribuições espaciais de tendência dos índices anuais de temperatura e chuva resultantes das simulações do RegCM3(s2 e s1, respectivamente) e do HadAM3 sobre a América do Sul durante o período de 1961-1990 são bastante semelhantes entre si, embora o HadAM3 seja caracterizado por tendências mais suavizadas. Para os índices anuais e sazonais de temperatura, a simulação do HadAM3 se mostrou ligeiramente melhor à do RegCM3, enquanto que o inverso é encontrado para os índices anuais e sazonais de chuva. / The main goal of this study is to investigate if the RegCM3 model (Regional Climate Model version 3) is able to simulate the spatial patterns of some annual and seasonal climate indices of temperature and precipitation trend over South America for the present climate (1961-1990). The analysis is done for three different simulations where the model was running with different cumulus parametrization, i.e, Grell and Emanuel. An algorithm based on the software RClimDex was developed to calculate the indices. Different data sources such as the NCEP/NCAR reanalysis, individual observational stations and others were used to estimate the annual and seasonal indices of temperature and precipitation for the same region and period. Correlation and linear regression coefficients analysis were used in the results comparison. In general, the results suggest that the datasets can provide useful information about annual and seasonal indices of temperature and precipitation at individual grid cells in South America during the period 1961-1990. However, the NCEP/NCAR reanalysis showed reversal trend signals for some indices over Argentina. Within the three simulations with the RegCM3 model, the trends of the annual and seasonal indices of temperature and precipitation over South America are better reproduced by the Emanuel (s2) and Grell (s1) schemes, respectively. The RegCM3(s1) simulates the change to wetter conditions in South America through the r95p, prcptot and rx5day annual indices, particularly in the austral winter. On the other hand, the opposite signal of the trends in cdd and cwd indices, that indicates an increase in the number of days with precipitation, was not well represented by the model. The warming in minimum temperature as a consequence of the increase in the frequency of warm nights and the decrease of cold nights observed all over the South American continent was correctly simulated by the RegCM3(s2). Although the observed maximum temperature extremes did not show any special feature, the simulations with Grell scheme were able to represent the spatial patterns of the warm and cold days indices trend similar to the NCEP/NCAR reanalysis. The spatial distributions of the annual indices of temperature and precipitation trend obtained from the RegCM3(s2 and s1, respectively) and HadAM3 simulations over South America during the period 1961-1990 are very similar, though the HadAM3 shows a trend less intense. For the annual and seasonal indices of temperature, the HadAM3 simulation is slightly better than the RegCM3 running, while the opposite is found to the annual and seasonal indices of precipitation.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-08-14T11:48:17Z No. of bitstreams: 1 RONI VALTER DE SOUZA GUEDES - TESE (PPGMet) 2016.pdf: 13257786 bytes, checksum: 624133c9b10421f7ba2d7cf8d0eacf79 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-14T11:48:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RONI VALTER DE SOUZA GUEDES - TESE (PPGMet) 2016.pdf: 13257786 bytes, checksum: 624133c9b10421f7ba2d7cf8d0eacf79 (MD5) Previous issue date: 2015-12-18 / CNPq / A identificação e classificação de áreas susceptíveis à ocorrência de eventos críticos, chuvosos ou secos, tornaram-se uma necessidade frequente no contexto da variabilidade climática, responsável por muitos desastres naturais em diversos países do mundo. O diagnóstico com base nos impactos meteorológicos, agrícolas e hidrológicos pode ser aferido através de índices climáticos. O Índice de Precipitação Padronizado (SPI) foi desenvolvido para diagnosticar e categorizar a variabilidade da precipitação com base em diferentes escalas temporais. A aplicação da metodologia do SPI para 57 postos distribuídos sobre o estado de Pernambuco, Nordeste do Brasil, com séries de 1963 a 2015, foi capaz de destacar e classificar as principais anomalias das chuvas através da sua intensidade e duração. As escalas menores do SPI (mensal e trimestral) indicaram o início e tendência de cada evento; a escala semestral identificou o comportamento do período chuvoso e as escalas anual e bienal definiram os eventos mais fortes e duradouros. Foram diagnosticados eventos positivos e negativos nas categorias de fraco, moderado, severo e extremo. Foram analisados os eventos que ocorreram de forma mais generalizada e, portanto, mais significativos. Foram destacados os eventos chuvosos críticos de 1963, 1973, 1984 e os eventos secos de 1993, 1998 e 2012. A análise de agrupamento utilizando a métrica de Ward foi aplicada aos SPIs para delimitar dois grupos bem definidos para qualquer escala temporal do SPI. A divisão do estado de Pernambuco ficou assim: Grupo 1, do Litoral ao Agreste e o Grupo 2 representando todo o Sertão. Os valores das anomalias de temperatura da superfície do mar foram correlacionados com cada escala do SPI e usados como entrada nos modelos baseados em Redes Neurais Artificiais (RNA) para predizer as variações deste índice na área de estudo. Os resultados mostraram que o modelo apresentou uma boa previsão com o padrão de comportamento da escala trimestral do SPI, e não obteve o mesmo nível de desempenho para as escalas mensais e semestrais, porém, o modelo de RNA conseguiu absorver a tendência dos valores destas escalas e encontrar uma boa associação. / The identification and classification of areas susceptible to critical events be it rainy or dry events, has become a frequent need in the current context of climate variability, esponsible for natural disasters in several countries in the world. The diagnosis based on meteorological, agricultural and hydrological impacts can be measured by climatic indices. The Standardized Precipitation Index (SPI) was developed to categorize and make the diagnostic the variability of the rainfall based on different temporal scales. The application of SPI methodology to 57 stations distributed about the state of Pernambuco, Northeastern Brazil, for the years 1963 to 2015, was able to highlight and rank the main anomalies of rainfall through its intensity and duration. Smaller scales the SPI (monthly and quarterly) indicated the start and trend of each event, the semiannual scale identified the behavior of rainy period and the annual and biennial scales it defined the strongest and most enduring events. Positive and negative events were diagnosed in the scale categories: low, moderate, severe and extreme. Were analyzed the events that occurred more widely and thus more significant. Were highlighted the critical rainfall events of 1963, 1973, 1984 and the dry events of 1993, 1998, 2012. The cluster analysis using the metric of Ward was applied to SPIs to delimit the two well-defined groups to any timescale of the SPI. The division of Pernambuco state was as follows: Group 1, from Coast to Agreste and Group 2 represents the entire Sertão. The values of the temperature anomalies of the sea surface were correlated with each SPI scale and used as input in models based on Artificial Neural Networks (ANN) to predict the variations of this index in the study area. The results showed that the model had a good forecast with the standard of behavior of the quarterly SPI scale, but did not get the same level of performance for the monthly and semi-annual scales, but the model the ANN was able to absorb the trend of the values of these scales and find a good association.

Submitted by Suzana Maria Inácio De Carvalho (suzana-carvalho@live.com) on 2018-07-28T15:12:36Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_SMIC_2307_novo_repositorio.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucimara Kurokawa Shinoda null (lucimaraks@sorocaba.unesp.br) on 2018-07-30T18:15:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carvalho_smi_me_soro.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-30T18:15:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carvalho_smi_me_soro.pdf: 7752307 bytes, checksum: ff8be58adddeedea30e008b00bd7e4b1 (MD5) Previous issue date: 2018-06-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Alterações no clima causam impactos significativos sobre a estrutura e distribuição dos ecossistemas afetando a biodiversidade terrestre. O objetivo da pesquisa foi descrever os padrões da dinâmica da vegetação natural da Mata Atlântica Paulista na região da bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul (UGRHI 2) e identificar a relação que se estabelece entre a variabilidade climática e a vegetação. Dados de imagens de séries temporais de índices de vegetação como o EVI (Índice de Vegetação Melhorado), LSWI (Índice de umidade da vegetação) e LAI (Índice de Área Foliar) derivados de produtos de Sensoriamento Remoto (SR), foram adquiridos do sensor MODIS, pois são poderosas ferramentas indicadoras do desenvolvimento da vegetação. Dados de precipitação pluvial adquiridas por estações pluviométricas disponibilizadas pela ANA foram aplicados para cálculo dos índices climáticos como o SPI (Índice de Precipitação Padronizado) e RAI (Índice de Anomalia de chuva). Os índices conseguiram detectar a variação entre anos extremamente úmidos e anos extremamente secos. Destacaram-se os anos 2009 e 2014, sendo que o ano de 2009 representou um ano de anomalia positiva, com precipitação acima da média climatológica. Já em 2014, foi possível detectar uma condição de anomalia negativa, com condições mais severas com precipitação pluvial abaixo da média climatológica. Com a finalidade de avaliar como essa dinâmica climática influencia na dinâmica da vegetação, os índices EVI, LSWI e LAI foram analisados e mostraram que o comportamento da dinâmica da vegetação natural das regiões da Mata Atlântica Paulista acompanha a variabilidade do clima, já que foram observados padrões de maior produtividade no período da estação chuvosa, época em que a condição hídrica é mais intensa e favorece o verdejamento das folhas, o oposto foi observado quando há o déficit hídrico, que ocorre principalmente na estação seca onde nota-se o declínio dos valores dos índices, ou seja, indicando a queda foliar. Os índices capturaram o padrão esperado, vale destacar que o índice LSWI apresentou maior sensibilidade à condição hídrica, o que era esperado devido às bandas que compõe este índice, sendo possível verificar o potencial das imagens do sensor MODIS em capturar a resposta da floresta e consequentemente contribuir de forma significativa para estudos de mudanças climáticas. / Climate change causes significant impacts on the structure and distribution of ecosystems affecting terrestrial biodiversity. The objective of the research was to describe the patterns of the dynamics of the natural vegetation of the Atlantic forest in the region of the watershed of Rio Paraíba do Sul (UGRHI 2) and to identify the relationship that is established between climatic variability and vegetation. Image data from temporal series of vegetation indices as the improved Vegetation Index (EVI), Vegetation Humidity Index (LSWI) and foliar area index (LAI) derived from remote sensing products (SR), were acquired from the MODIS sensor, as they are Powerful tools indicating the development of vegetation. Rainfall precipitation data acquired by precipitation stations provided by the National Water Agency (ANA) were applied for calculating climatic indexes such as the Standardized Precipitation Index (SPI) and Rain Anomaly Index (RAI). The indexes were able to detect the variation between extremely humid years and extremely dry years. The years 2009 and 2014 were highlighted, and the year 2009 represented a year of positive anomaly, with precipitation above the average climatological. In 2014, it was possible to detect a negative anomaly condition, with harsher conditions with rainfall precipitation below the climatological average. For the purpose of evaluating how this climate dynamics influences the dynamics of vegetation, the indices EVI, LSWI and LAI were analyzed and showed that the behavior of the dynamics of the natural vegetation of the Regions of Atlantic Forest Paulista accompanies the Climate variability, since there were observed higher productivity patterns during the rainy season, when the water condition is more intense and favors the greenishing of the leaves, the opposite was observed when there is the water deficit, which occurs Mainly in the dry season where it is noted the decline of the values of the indices, that is, indicating the foliage fall. The indexes captured the expected pattern, it is worth noting that the LSWI index presented greater sensitivity to the water condition, which was expected due to the bands that make up this index, it is possible to verify the potential of the images of the MODIS sensor in capturing the Forest response and consequently contribute significantly to climate change studies.

The water availability is the amount of flow that can be used by the society for its development. Various types of use depend on this portion, for example, minimum conditions for dilution of effluent, ecosystem sustainability, irrigation, water supply, power generation, among others. As other hydrological variables, water availability varies in space and time, including by climatic influence. Studies show that climate teleconnection cause hydrological anomalies in different parts of the earth. In these studies, climate indices have been more used, as they allow a better understanding of the physical relationships between atmospheric and hydrological systems. Though some studies have assessed the climate influence on hydrology, there is no literature an assessment of climate effects on the levels of water availability. In this context, this study, we chose to evaluate the effects of climate through its teleconnection the spatiotemporal variability of water availability rates in a watershed in climate transition (semiarid/tropical). As the object of study was chosen the Mundaú River Basin (MRB), located in the Northeast of Brazil. For estimation of availability indices (Q7, Q90 and Q95) hydrologic modeling rainfall-runoff for gap filling and series extension was used. The calibration of the hydrological model the Nash-Sutcliffe coefficient ranged between 0.84 and 0.86 because validation ranged between 0.75 and 0.81. After calibration and validation sets was possible to extend for a period of 48 years (1963-2010) and estimate the levels of availability. Next, were assessed significant correlations by Spearman and Wavelets, considering a 95% confidence interval between the availability indices and climatic indices: North Atlantic Oscillation (NAO), Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), Pacific Decadal Oscillation (PDO) and Southern Oscillation Index (SOI). It was found that the spatio-temporal variability of water availability, can be explained by phenomena active in climate transition region (semiarid/hot and humid tropical). In some cases, the climate performance was similar to other not. In addition, the combination of events La Niña and El Niño with AMO and PDO phenomena can influence more strongly the variability of water availability. It stands out in detail that all significant effects of climate on availability, leading or included wet period from March to August (70% of the annual precipitation), very influential period in storage. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A disponibilidade hídrica é a parcela de vazão que pode ser utilizada pela sociedade para seu desenvolvimento. Diversos tipos de uso dependem dessa parcela, por exemplo: condições mínimas para diluição de efluentes, a sustentabilidade dos ecossistemas, a irrigação, o abastecimento de água, a geração de energia, dentre outros. Assim como outras variáveis hidrológicas, a disponibilidade hídrica varia no espaço e no tempo, inclusive por influência climática. Estudos evidenciam que as teleconexões climáticas provocam anomalias hidrológicas em diversas partes do globo. Nesses estudos, os índices climáticos têm sido mais utilizados, pois possibilitam uma melhor compreensão das relações físicas envolvias entre sistemas atmosféricos e hidrológicos. Embora alguns estudos tenham avaliado a influência climática na hidrologia, não existe na literatura uma avaliação dos efeitos climáticos sob os índices de disponibilidade hídrica. Diante desse contexto, nesse estudo, optou-se por avaliar os efeitos do clima através de suas teleconexões na variabilidade espaço-temporal dos índices de disponibilidade hídrica em uma bacia hidrográfica sob transição climática (semiárido/tropical). Como objeto de estudo, foi escolhida a Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú (BHRM), localizada no Nordeste do brasileiro. Para estimação dos índices de disponibilidade (Q7, Q90 e Q95) foi utilizada a modelagem hidrológica chuva-vazão para o preenchimento de falhas e extensão de séries. Na calibração do modelo hidrológico o coeficiente de Nash-Sutcliffe variou entre 0,84 e 0,86, já na validação variou entre 0,75 e 0,81. Após a calibração e validação foi possível estender as séries para um período de 48 anos (1963-2010) e estimar os índices de disponibilidade. A seguir, foram avaliadas correlações significativas por Spearman e Wavelets, considerando um intervalo de confiança de 95%, entre os índices de disponibilidade e os climáticos: Oscilação do Atlântico Norte (OAN), Oscilação Multidecal do Atlântico (OMA), Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) e Índice de Oscilação Sul (IOS). Constatou-se que a variabilidade espaço-temporal da disponibilidade hídrica, pode ser explicada pelos fenômenos atuantes na transição climática da região (semiárido/tropical quente e úmido). Em alguns casos, a atuação climática foi semelhante, para outros não. Além disso, a combinação de eventos La Niña e El Niño com os fenômenos OMA e ODP podem influenciar de forma mais intensa a variabilidade da disponibilidade hídrica. Destaca-se em detalhes que, todos os efeitos significativos do clima na disponibilidade, antecederam ou incluíram o período úmido de março-agosto (70% da precipitação anual), período de grande influência no armazenamento.

O objetivo principal deste trabalho é avaliar a capacidade do modelo RegCM3 (Regional Climate Model versão 3), para três diferentes simulações, em simular os padrões espaciais de tendência de alguns índices climáticos anuais e sazonais de temperatura e chuva na América do Sul para o clima presente (1961-1990). Para atingir o objetivo principal, desenvolveu-se um algoritmo baseado no software RClimDex para calcular os índices e investigou-se a habilidade dos dados de reanálise do NCEP/NCAR e do conjunto de dados de chuva produzido por Liebmann e Allured (2005) em estimar os índices anuais e sazonais de temperatura e chuva para a mesma região e período. A metodologia concentrou-se em análises dos coeficientes de correlação e de regressão linear. De maneira geral, os dois conjuntos de dados foram considerados válidos para representar os índices anuais e sazonais de temperatura e chuva observados na América do Sul durante o período de 1961-1990. Contudo, a reanálise do NCEP/NCAR mostrou sinais de tendência opostos às observações para os índices de temperatura e chuva sobre a Argentina. Dentre as três simulações com o modelo RegCM3, as simulações RegCM3(s2), com o esquema de convecção Emanuel, e RegCM3(s1), com o esquema de Grell, apresentaram um melhor desempenho em representar as tendências dos índices de temperatura e chuva, respectivamente, sobre a América do Sul. O modelo RegCM3(s1) simulou a predominante tendência de aumento das condições de umidade observadas na América do Sul através dos índices anuais r95p, prcptot e rx5day, particularmente na estação de inverno. As tendências opostas dos índices anuais cwd e cdd, que sugerem um aumento no número de dias com chuva, ao contrário, não foram bem detectadas pelo modelo RegCM3(s1). O aquecimento da temperatura mínima como conseqüência do aumento de noites quentes e diminuição de noites frias identificado em quase todo o continente foi simulado corretamente pelo modelo RegCM3(s2). Com relação à temperatura máxima, embora as observações não apresentem um padrão característico, a simulação do modelo RegCM3(s2) se mostra bastante semelhante ao apresentado pela reanálise do NCEP/NCAR. As distribuições espaciais de tendência dos índices anuais de temperatura e chuva resultantes das simulações do RegCM3(s2 e s1, respectivamente) e do HadAM3 sobre a América do Sul durante o período de 1961-1990 são bastante semelhantes entre si, embora o HadAM3 seja caracterizado por tendências mais suavizadas. Para os índices anuais e sazonais de temperatura, a simulação do HadAM3 se mostrou ligeiramente melhor à do RegCM3, enquanto que o inverso é encontrado para os índices anuais e sazonais de chuva. / The main goal of this study is to investigate if the RegCM3 model (Regional Climate Model version 3) is able to simulate the spatial patterns of some annual and seasonal climate indices of temperature and precipitation trend over South America for the present climate (1961-1990). The analysis is done for three different simulations where the model was running with different cumulus parametrization, i.e, Grell and Emanuel. An algorithm based on the software RClimDex was developed to calculate the indices. Different data sources such as the NCEP/NCAR reanalysis, individual observational stations and others were used to estimate the annual and seasonal indices of temperature and precipitation for the same region and period. Correlation and linear regression coefficients analysis were used in the results comparison. In general, the results suggest that the datasets can provide useful information about annual and seasonal indices of temperature and precipitation at individual grid cells in South America during the period 1961-1990. However, the NCEP/NCAR reanalysis showed reversal trend signals for some indices over Argentina. Within the three simulations with the RegCM3 model, the trends of the annual and seasonal indices of temperature and precipitation over South America are better reproduced by the Emanuel (s2) and Grell (s1) schemes, respectively. The RegCM3(s1) simulates the change to wetter conditions in South America through the r95p, prcptot and rx5day annual indices, particularly in the austral winter. On the other hand, the opposite signal of the trends in cdd and cwd indices, that indicates an increase in the number of days with precipitation, was not well represented by the model. The warming in minimum temperature as a consequence of the increase in the frequency of warm nights and the decrease of cold nights observed all over the South American continent was correctly simulated by the RegCM3(s2). Although the observed maximum temperature extremes did not show any special feature, the simulations with Grell scheme were able to represent the spatial patterns of the warm and cold days indices trend similar to the NCEP/NCAR reanalysis. The spatial distributions of the annual indices of temperature and precipitation trend obtained from the RegCM3(s2 and s1, respectively) and HadAM3 simulations over South America during the period 1961-1990 are very similar, though the HadAM3 shows a trend less intense. For the annual and seasonal indices of temperature, the HadAM3 simulation is slightly better than the RegCM3 running, while the opposite is found to the annual and seasonal indices of precipitation.

The water availability is the amount of flow that can be used by the society for its development. Various types of use depend on this portion, for example, minimum conditions for dilution of effluent, ecosystem sustainability, irrigation, water supply, power generation, among others. As other hydrological variables, water availability varies in space and time, including by climatic influence. Studies show that climate teleconnection cause hydrological anomalies in different parts of the earth. In these studies, climate indices have been more used, as they allow a better understanding of the physical relationships between atmospheric and hydrological systems. Though some studies have assessed the climate influence on hydrology, there is no literature an assessment of climate effects on the levels of water availability. In this context, this study, we chose to evaluate the effects of climate through its teleconnection the spatiotemporal variability of water availability rates in a watershed in climate transition (semiarid/tropical). As the object of study was chosen the Mundaú River Basin (MRB), located in the Northeast of Brazil. For estimation of availability indices (Q7, Q90 and Q95) hydrologic modeling rainfall- runoff for gap filling and series extension was used. The calibration of the hydrological model the Nash-Sutcliffe coefficient ranged between 0.84 and 0.86 because validation ranged between 0.75 and 0.81. After calibration and validation sets was possible to extend for a period of 48 years (1963-2010) and estimate the levels of availability. Next, were assessed significant correlations by Spearman and Wavelets, considering a 95% confidence interval between the availability indices and climatic indices: North Atlantic Oscillation (NAO), Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), Pacific Decadal Oscillation (PDO) and Southern Oscillation Index (SOI). It was found that the spatio-temporal variability of water availability, can be explained by phenomena active in climate transition region (semiarid/hot and humid tropical). In some cases, the climate performance was similar to other not. In addition, the combination of events La Niña and El Niño with AMO and PDO phenomena can influence more strongly the variability of water availability. It stands out in detail that all significant effects of climate on availability, leading or included wet period from March to August (70% of the annual precipitation), very influential period in storage. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A disponibilidade hídrica é a parcela de vazão que pode ser utilizada pela sociedade para seu desenvolvimento. Diversos tipos de uso dependem dessa parcela, por exemplo: condições mínimas para diluição de efluentes, a sustentabilidade dos ecossistemas, a irrigação, o abastecimento de água, a geração de energia, dentre outros. Assim como outras variáveis hidrológicas, a disponibilidade hídrica varia no espaço e no tempo, inclusive por influência climática. Estudos evidenciam que as teleconexões climáticas provocam anomalias hidrológicas em diversas partes do globo. Nesses estudos, os índices climáticos têm sido mais utilizados, pois possibilitam uma melhor compreensão das relações físicas envolvias entre sistemas atmosféricos e hidrológicos. Embora alguns estudos tenham avaliado a influência climática na hidrologia, não existe na literatura uma avaliação dos efeitos climáticos sob os índices de disponibilidade hídrica. Diante desse contexto, nesse estudo, optou-se por avaliar os efeitos do clima através de suas teleconexões na variabilidade espaço-temporal dos índices de disponibilidade hídrica em uma bacia hidrográfica sob transição climática (semiárido/tropical). Como objeto de estudo, foi escolhida a Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú (BHRM), localizada no Nordeste do brasileiro. Para estimação dos índices de disponibilidade (Q7, Q90 e Q95) foi utilizada a modelagem hidrológica chuva-vazão para o preenchimento de falhas e extensão de séries. Na calibração do modelo hidrológico o coeficiente de Nash-Sutcliffe variou entre 0,84 e 0,86, já na validação variou entre 0,75 e 0,81. Após a calibração e validação foi possível estender as séries para um período de 48 anos (1963-2010) e estimar os índices de disponibilidade. A seguir, foram avaliadas correlações significativas por Spearman e Wavelets, considerando um intervalo de confiança de 95%, entre os índices de disponibilidade e os climáticos: Oscilação do Atlântico Norte (OAN), Oscilação Multidecal do Atlântico (OMA), Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) e Índice de Oscilação Sul (IOS). Constatou-se que a variabilidade espaço-temporal da disponibilidade hídrica, pode ser explicada pelos fenômenos atuantes na transição climática da região (semiárido/tropical quente e úmido). Em alguns casos, a atuação climática foi semelhante, para outros não. Além disso, a combinação de eventos La Niña e El Niño com os fenômenos OMA e ODP podem influenciar de forma mais intensa a variabilidade da disponibilidade hídrica. Destaca-se em detalhes que, todos os efeitos significativos do clima na disponibilidade, antecederam ou incluíram o período úmido de março-agosto (70% da precipitação anual), período de grande influência no armazenamento.

Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-07-12T19:21:57Z No. of bitstreams: 1 IRENE CRISTINA PEREIRA CORRÊA – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 4134297 bytes, checksum: e164027e58e1412658c53000de876d14 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-12T19:21:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IRENE CRISTINA PEREIRA CORRÊA – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 4134297 bytes, checksum: e164027e58e1412658c53000de876d14 (MD5) Previous issue date: 2016-12-09 / As variabilidades interanual e interdecenal da precipitação do Nordeste Brasileiro (NEB) e sua relação com os fenômenos El Niño Oscilação Sul (ENOS), dipolo do Atlântico, Oscilação Decenal do Pacifico (ODP) e Oscilação Multidecenal do Atlântico (OMA) tem sido o objetivo de muitos estudos. O presente trabalho teve por objetivo estudar as variabilidades interanual e interdecenal do clima do estado do Ceará utilizando os índices climáticos efetivos de umidade (Im) e aridez (Ia) de Thornthwaite (1948) e o índice de aridez da UNEP (IaUNEP), pois estes são bastantes usados para produzir classificação climática. Foram feitas a análise das variabilidades interanual e interdecenal dos índices utilizando a análise harmônica e a análise de ondaletas e a classificação climática, para estado do Ceará, no período de 1951 a 2014. Os resultados obtidos mostraram que de acordo com os índices IaUNEP e Im é classificado como sendo um clima Semiárido, com uma variabilidade interanual muito grande, pois numa mesma localidade apresenta clima árido, em um período, e úmido, em outro. Durante os 64 anos, a maioria dos municípios analisados apresentou o seu maior percentual de tempo no clima semiárido. Já para o estudo da variabilidade interanual e interdecenal dos índices de IaUNEP e Im a Análise de Ondaletas e Análise Harmônica mostraram que variabilidade interanual e interdecenal são decorrentes do ciclo de ENOS, do gradiente de anomalia de TSM no Atlântico Tropical, das oscilações das fases frias e quentes da OMA e ODP que suavizam ou intensificam a aridez do clima do Ceará produzindo variabilidade de frequência. / The interannual and interdecadal variability of the Brazilian Northeast (NEB) precipitation and its relationship with the El Niño Southern Oscillation (ENSO), Atlantic dipole, Pacific Decadal Oscillation (ODP) and Atlantic Multidecadal Oscillation (AOM) phenomena has been the objective Of many studies. The objective of this study was to study the interannual and interdecadal variability of the climate of the state of Ceará using the effective humidity indexes (Im) and aridity (Ia) of Thornthwaite (1948) and the aridity index of UNEP (IaUNEP), since These are enough used to produce climatic classification. The interannual and interdecadal variability of the indices were analyzed using harmonic analysis and the analysis of waveforms and climatic classification for the State of Ceará, from 1951 to 2014. The results obtained showed that according to the IaUNEP and Im Is classified as being semi-arid climate, with a very high interannual variability, because in the same locality it presents arid climate, in one period, and humid, in another. During the 64 years, most of the municipalities analyzed presented their highest percentage of time in the semi-arid climate. For the study of the interannual and interdecadal variability of the IaUNEP and Im indexes the Wavelet Analysis and Harmonic Analysis showed that interannual and interdecadal variability are due to the ENSO cycle, the SST anomaly gradient in the Tropical Atlantic, the cold phase oscillations And warm periods of OMA and ODP that soften or intensify the aridity of the climate of Ceará producing frequency variability.

京都大学 / 新制・課程博士 / 博士(工学) / 甲第23497号 / 工博第4909号 / 新制||工||1767(附属図書館) / 京都大学大学院工学研究科都市環境工学専攻 / (主査)教授 清水 芳久, 教授 米田 稔, 准教授 松田 知成 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Philosophy (Engineering) / Kyoto University / DFAM

Infrastructure deterioration has been attributed to insufficient maintenance budgets, lacking restoration strategies, deficient deterioration prediction techniques, and changing climatic conditions. Considering that the latter adds more challenges to the former, there has been a growing demand to develop and implement climate-informed infrastructure asset management strategies. However, quantifying the impact of the spatiotemporally varying climate metrics on infrastructure systems poses a serious challenge due to the associated complexities and relevant modelling uncertainties. As such, in lieu of complex physics-based simulations, the current study proposes a glass box data-driven framework for predicting infrastructure climate induced deterioration rates. The framework harnesses evolutionary computing, and specifically multigene genetic programming, to develop closed-form expressions that link infrastructure characteristics to relevant spatiotemporal climate indices and predict infrastructure deterioration rates. The framework consists of four steps: 1) data collection and preparation; 2) input integration; 3) feature selection; and 4) model development and result interpretation. To numerically demonstrate its utility, the proposed framework was applied to develop deterioration rate expressions of two different classes of concrete and steel bridges in Ontario, Canada. The developed predictive models reproduced the observed deterioration rate of both bridge classes with coefficient of determination (R2) values of 0.912 and 0.924 for the training subsets and 0.817 and 0.909 for the testing subsets of the concrete and steel bridges, respectively. Attributed to its generic nature, the framework can be applied to other infrastructure systems, with available historical deterioration data, to devise relevant effective asset management strategies and infrastructure restoration standards under future climate scenarios. / Thesis / Master of Applied Science (MASc)