Dissertação(mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Oceânica, Escola de Engenharia, 2004. / Submitted by Lilian M. Silva (lilianmadeirasilva@hotmail.com) on 2013-04-19T22:49:03Z No. of bitstreams: 1 Elementos da Variabilidade Climática no Extremo Sul do Brasil, no Período de 1990 a 2001..pdf: 17940864 bytes, checksum: 36cb3aef5938e868c38a69767e658fa2 (MD5) / Approved for entry into archive by Bruna Vieira(bruninha_vieira@ibest.com.br) on 2013-06-10T18:09:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Elementos da Variabilidade Climática no Extremo Sul do Brasil, no Período de 1990 a 2001..pdf: 17940864 bytes, checksum: 36cb3aef5938e868c38a69767e658fa2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-10T18:09:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Elementos da Variabilidade Climática no Extremo Sul do Brasil, no Período de 1990 a 2001..pdf: 17940864 bytes, checksum: 36cb3aef5938e868c38a69767e658fa2 (MD5) Previous issue date: 2004 / A variabilidade climática,por exercer grande influência nas civilizações ao longo do tempo, tem atraído a atenção dos pesquisadores contemporâneos que buscam o desenvolvimento de modelos climáticos que consigam reproduzi-la. O objetivo deste estudo é a determinação dos sistemas atmosféricos que causam maior variabilidade climática no extremo sul do Brasil, a fim de prover informações para a elaboração futura de um modelo climático regional. Paratanto, empregou-se a transformada de ondeleta a dois conjuntos de dados, um medido na estação meteorológica convencional situada a 32º04’S e 52º10’W, no período de 1º de janeiro de 1990 a 19 de março de 2001, e outro medido em uma bóia de fundeio localizada aproximadamente a 32º54’S e 50º48’W no oceano Atlântico sudoeste, no período de 1º de junho de 2001 a 8 de maiode 2002. Observou-se que a maior variância de ondeleta em todas as variáveis atmosféricas esteve associada ao ciclo anual, com exceção das componentes zonal e meridional da velocidade do vento e da precipitação. Nestas três variáveis a maior energia foi relacionada à passagem de massas de ar e a formação de sistemas frontais e estes sistemas, por sua vez,assumiram maior importância quando o ciclo anual foi descontado das demais variáveis. Portanto, pode-se inferir que o ciclo anual é o responsável pela maior parte da variabilidade climática no extremo sul do Brasil juntamente com as massas de ar e sistemas frontais. Entretanto, o clima desta região também é afetado pelas oscilações de Madden-Julian, bloqueios atmosféricos e fenômeno El Niño-Oscilação Sul. A associação dos períodos observados na transformada de ondeleta com os eventos atmosféricos foi possível devido a grande eficiência desta metodologia em decompor os sinais em ambos os domínios de tempo e escala. / Climate variability has called the attention of contemporary researchers due to the fact that it exerts large influence on the civilizations throughout time. The development of climatic models aims at reproducing it. The purpose of this study is to establish the atmospheric systems which cause the largest climate variability in the extreme south of Brazil,in order to provide information for the future elaboration of a regional climate model. The wavelet transform was applied to two sets of data: one measured in the conventional meteorological station located at 32º04’S and 52º10’W, from January 1st, 1990 to March 19th, 2001, and the other one measured on a buoy approximately at 32º54’S and 50º48’W in the southwestern Atlantic, from June 1st, 2001 to May 8th, 2002. The largest wavelet variance in all atmospheric variables was associated with the annual cycle, except the zonal and meridional components of the wind velocity and precipitation. In these three ones, the largest variance was related to the passage of air masses and the frontal systems formation. When the annual cycle was subtracted from the series, the largest energy was associated with the passage of air masses and the frontal systems formation. Therefore, it could be inferred that the annual cycle is responsible for most of the climate variability in the region along with the air masses and the frontal systems. However, the climate in this region is also affected by Madden-Julian oscillation, atmospheric blocking, and the El Niño – Southern Oscillation. The wavelet transform is a powerful metodology for signal decomposition, because itallows determining the periodicity and the temporal location of the phenomena. Thus, an association with atmospheric events can be accomplished.