O presente trabalho propõe avaliar a habilidade do Modelo Regional Climático, versão 4, (RegCM4) em simular a variabilidade temporal e espacial do sinal associado à propagação da Oscilação de Madden-Julian (OMJ) nos trópicos. A avaliação foi feita através da comparação dos dados observados obtidos do conjunto da Reanálise do ERA-Interim e dos dados simulados pelo RegCM4, para o período de 2005 a 2009. Foram utilizados dados globais diários de precipitação, Radiação de Onda Longa Emergente e componentes zonal do vento em 850 e 200 hPa, provenientes da Reanálise do ERA-Interim, tanto na simulação, quanto nos dados observados. Como condição inicial do modelo, optou-se pela utilização da banda tropical, cujo principal aspecto é o de simular características tanto da circulação quanto dos padrões de precipitação tropicais. Para a validação do modelo, foi utilizada a precipitação diária do Global Precipitation Climatology Project (GPCP). Todos os dados foram filtrados na escala de 30-60 dias a fim de se observar o sinal referente à OMJ. A análise dos padrões globais de precipitação e Radiação de Onda Longa (ROL), após filtragem, permitiu a seleção de cinco áreas, com sinais associados à OMJ, sendo elas: África (AFR), Indonésia (IND), Norte da América do Sul (NAS), Nordeste brasileiro (NEB) e Sudeste brasileiro (SEB). A área NEB, apresentou valores de correlação linear de 0,63 e 0,32 para a anomalia e anomalia de ROL filtrada, respectivamente. Já a área SEB, apresentou valores de correlação linear de 0,30 e 0,54, para a anomalia e anomalia de ROL filtrada. O BIAS calculado entre o modelo e a precipitação do GPCP, para as estações secas (MAI-OUT) e chuvosas (NOV-ABR) mostrou que para a América do Sul, Sul do continente Africano e Índico, o modelo superestima os valores de precipitação do GPCP nas duas estações do ano. Quanto à análise multivariada entre a ROL, vento zonal em 850 e 200 hpa a comparação com o obtido para os dados do Era-Interim, a Empirical Orthogonal Function (EOF1) aplicada aos dados do RegCM4 apresenta convecção e inibição da convecção em áreas distintas da faixa longitudinal entre 15º N e 15º S. Enquanto os valores mínimos de EOF1 para ROL (intensificação da convecção) do Era-Interim são observados próximo a 90º L, os valores mínimos de ROL para os dados do RegCM4 são observados próximos à 120º O, com defasagem longitudinal de 30º. L, enquanto os valores máximos da EOF1 para ROL (inibição de convecção) do Era-Interim são observados próximo a 150º L, os valores máximos para os dados simulados pelo RegCM4 são observados próximos à 60º L, com uma defasagem longitudinal de 90°. / The present work proposes to evaluate the ability of the Regional Climatic Model (RegCM4) to simulate the temporal and spatial variability of the signal associated with the propagation of the Madden-Julian Oscillation in the tropics. The evaluation was done by comparing the observed data obtained from the Reanalysis of the ERA-Interim and the data simulated by RegCM4, for the period from 2005 to 2009. Daily global data were used for precipitation, Emergent Long Wave Radiation and zonal wind components at 850 and 200 hPa from the ERA-Interim Reanalysis, both in the simulation and in the observed data. As initial conditions of the model, we chose to use the tropical band, whose main characteristic is to simulate the circulation and the tropical precipitation patterns. The validation of the model was performed with the daily precipitation of the Global Precipitation Climatology Project (GPCP). All data were filtered in the 30-60 day scale in order to observe the signal concerning the MJO. The analysis of the global precipitation and Outgoing Longwave Radiation (OLR) patterns, after filtration, allowed the selection of five areas, with signs associated to the MJO, being: Africa (AFR), Indonesia (IND), North of South America (NAS), Northeast Brazil (NEB) e Southeast Brazil (SEB). The NEB area presented linear correlation values of 0,63 and 0,32 for the anomaly and filtered anomaly of OLR, respectively. The SEB area presented linear correlation values of 0.30 and 0.54 for the anomaly and anomaly of filtered OLR. The BIAS calculated between the model and GPCP precipitation for the dry (MAY-OCT) and rainy seasons (NOV-APR) showed that for South America, South Africa and Indian continent, the model overestimates precipitation values of GPCP in the two seasons. The multivariate analysis between OLR, zonal wind at 850 and 200 hp compared to that obtained for Era-Interim data, the EOF1 applied to RegCM4 data presents convection and convection inhibition in different areas between 15º N and 15º S. While the minimum Empirical Orthogonal Function (EOF1) values for OLR (convection enhancement) of the Era-Interim are observed close to 90º E, the minimum OLR values for the RegCM4 data are observed close to 120º O, with a longitudinal lag of 30º. And while maximum EOF1 values for OLR (convection inhibition) of the ERA-Interim are observed close to 150º E, the maximum values for the simulated data by RegCM4 are observed close to 60º E, with a longitudinal lag of 90º.

O presente trabalho propõe avaliar a habilidade do Modelo Regional Climático, versão 4, (RegCM4) em simular a variabilidade temporal e espacial do sinal associado à propagação da Oscilação de Madden-Julian (OMJ) nos trópicos. A avaliação foi feita através da comparação dos dados observados obtidos do conjunto da Reanálise do ERA-Interim e dos dados simulados pelo RegCM4, para o período de 2005 a 2009. Foram utilizados dados globais diários de precipitação, Radiação de Onda Longa Emergente e componentes zonal do vento em 850 e 200 hPa, provenientes da Reanálise do ERA-Interim, tanto na simulação, quanto nos dados observados. Como condição inicial do modelo, optou-se pela utilização da banda tropical, cujo principal aspecto é o de simular características tanto da circulação quanto dos padrões de precipitação tropicais. Para a validação do modelo, foi utilizada a precipitação diária do Global Precipitation Climatology Project (GPCP). Todos os dados foram filtrados na escala de 30-60 dias a fim de se observar o sinal referente à OMJ. A análise dos padrões globais de precipitação e Radiação de Onda Longa (ROL), após filtragem, permitiu a seleção de cinco áreas, com sinais associados à OMJ, sendo elas: África (AFR), Indonésia (IND), Norte da América do Sul (NAS), Nordeste brasileiro (NEB) e Sudeste brasileiro (SEB). A área NEB, apresentou valores de correlação linear de 0,63 e 0,32 para a anomalia e anomalia de ROL filtrada, respectivamente. Já a área SEB, apresentou valores de correlação linear de 0,30 e 0,54, para a anomalia e anomalia de ROL filtrada. O BIAS calculado entre o modelo e a precipitação do GPCP, para as estações secas (MAI-OUT) e chuvosas (NOV-ABR) mostrou que para a América do Sul, Sul do continente Africano e Índico, o modelo superestima os valores de precipitação do GPCP nas duas estações do ano. Quanto à análise multivariada entre a ROL, vento zonal em 850 e 200 hpa a comparação com o obtido para os dados do Era-Interim, a Empirical Orthogonal Function (EOF1) aplicada aos dados do RegCM4 apresenta convecção e inibição da convecção em áreas distintas da faixa longitudinal entre 15º N e 15º S. Enquanto os valores mínimos de EOF1 para ROL (intensificação da convecção) do Era-Interim são observados próximo a 90º L, os valores mínimos de ROL para os dados do RegCM4 são observados próximos à 120º O, com defasagem longitudinal de 30º. L, enquanto os valores máximos da EOF1 para ROL (inibição de convecção) do Era-Interim são observados próximo a 150º L, os valores máximos para os dados simulados pelo RegCM4 são observados próximos à 60º L, com uma defasagem longitudinal de 90°. / The present work proposes to evaluate the ability of the Regional Climatic Model (RegCM4) to simulate the temporal and spatial variability of the signal associated with the propagation of the Madden-Julian Oscillation in the tropics. The evaluation was done by comparing the observed data obtained from the Reanalysis of the ERA-Interim and the data simulated by RegCM4, for the period from 2005 to 2009. Daily global data were used for precipitation, Emergent Long Wave Radiation and zonal wind components at 850 and 200 hPa from the ERA-Interim Reanalysis, both in the simulation and in the observed data. As initial conditions of the model, we chose to use the tropical band, whose main characteristic is to simulate the circulation and the tropical precipitation patterns. The validation of the model was performed with the daily precipitation of the Global Precipitation Climatology Project (GPCP). All data were filtered in the 30-60 day scale in order to observe the signal concerning the MJO. The analysis of the global precipitation and Outgoing Longwave Radiation (OLR) patterns, after filtration, allowed the selection of five areas, with signs associated to the MJO, being: Africa (AFR), Indonesia (IND), North of South America (NAS), Northeast Brazil (NEB) e Southeast Brazil (SEB). The NEB area presented linear correlation values of 0,63 and 0,32 for the anomaly and filtered anomaly of OLR, respectively. The SEB area presented linear correlation values of 0.30 and 0.54 for the anomaly and anomaly of filtered OLR. The BIAS calculated between the model and GPCP precipitation for the dry (MAY-OCT) and rainy seasons (NOV-APR) showed that for South America, South Africa and Indian continent, the model overestimates precipitation values of GPCP in the two seasons. The multivariate analysis between OLR, zonal wind at 850 and 200 hp compared to that obtained for Era-Interim data, the EOF1 applied to RegCM4 data presents convection and convection inhibition in different areas between 15º N and 15º S. While the minimum Empirical Orthogonal Function (EOF1) values for OLR (convection enhancement) of the Era-Interim are observed close to 90º E, the minimum OLR values for the RegCM4 data are observed close to 120º O, with a longitudinal lag of 30º. And while maximum EOF1 values for OLR (convection inhibition) of the ERA-Interim are observed close to 150º E, the maximum values for the simulated data by RegCM4 are observed close to 60º E, with a longitudinal lag of 90º.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-05-04T00:12:48Z No. of bitstreams: 1 NaurineteDeJesusDaCostaBarreto_TESE.pdf: 20476602 bytes, checksum: ddf29db5dc57738de84c8009f0e93e2b (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-05-06T19:50:50Z (GMT) No. of bitstreams: 1 NaurineteDeJesusDaCostaBarreto_TESE.pdf: 20476602 bytes, checksum: ddf29db5dc57738de84c8009f0e93e2b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-06T19:50:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NaurineteDeJesusDaCostaBarreto_TESE.pdf: 20476602 bytes, checksum: ddf29db5dc57738de84c8009f0e93e2b (MD5) Previous issue date: 2015-02-06 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / A variabilidade intrassazonal ? uma importante componente do sistema clim?tico da Terra, apresenta intera??o com diversos fen?menos meteorol?gicos, sendo um elo entre os sistemas de tempo e clima, tornando-se uma ferramenta essencial para previs?o e proje??o do clima. O objetivo principal deste trabalho ? avaliar o comportamento intrassazonal da precipita??o sobre o Brasil Tropical e poss?veis altera??es ocasionadas nos cen?rios de simula??o clim?tica: ?Historical? que representa o clima atual (1979 -2005) e ?RCP8.5? representando as proje??es de mudan?as clim?ticas com o aumento da for?ante radioativa da atmosf?rica em 8,5 W/m? para o per?odo de 2070 at? 2100. Entre os resultados obtidos est?o: na primeira etapa ? elabora??o de um ?ndice multivariado intrassazonal para o Brasil Tropical, por meio da aplica??o da an?lise de m?xima covari?ncia, associada ? proje??o dos modos dominantes em eixos ortogonais. Desta forma ? poss?vel caracterizar os padr?es resultantes em oitos fases, cujas composi??es representam a evolu??o da intrassazonalidade sobre a regi?o de estudo. Na segunda Etapa foi realizada uma avalia??o da sensibilidade dos modelos do ?Coupled Model Intercomparison Project Phase 5?(CMIP5) ? variabilidade semanal de precipita??o durante os meses de ver?o e outono austal, dos dezesseis modelos avaliados, observou-se que apenas seis foram capazes de representar de forma significativa o padr?o de precipita??o, e dentre estes o modelo MRI-CGCM3 foi o que obteve o melhor resultado. A terceira e ultima etapa consistiu na aplica??o da metodologia empregada na etapa 1 no modelo que melhor representou o padr?o de precipita??o, encontrado na Etapa 2, ou seja no MRI-CGCM3, num contexto geral notou-se que este modelo ? capaz de representar bem o padr?o de variabilidade espacial e ciclo evolutivo, entretanto do ponto de vista regional, ainda h? necessidade de melhorias na representatividade dos sistemas. / The intraseasonal variability is an important component of Earth?s climate system, shows interaction with various meteorological phenomena, being a link between weather and climate systems, making it an essential tool for forecasting and climate projection. The aim of this study is to evaluate the behavior of intraseasonal precipitation over Brazil Tropical and possible changes caused in climate simulation scenarios, Historical that represents the current climate (1979 -2005) and Representative Concentration Pathways (RCP8.5) representing projections of climate change with increasing radioactive forcing of air at 8.5W/m2 for the period 2070 to 2100. Among the results are: the ?rst step to the establishment of a intraseasonal multivariate index for Brazil Tropical, by applying the maximum covariance analysis, associated with the projection ofthedominantmodesinorthogonalaxes.Thusitispossibletocharacterizetheresulting patterns in eight phases, whose compositions represent the evolution of intrassazonalidade on the study region. In the second step was carried out an assessment of the sensitivity of the models Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) theweeklyvariabilityofrainfallduringthemonthsofsummerandfallAustal,thesixteen models evaluated, it was observed that only six were able to represent signi?cantly the pattern of rainfall, and of these MRI-CGCM3 model was the one that obtained the best result. The third and ?nal step was the application of the methodology used in step 1 in the model that best represented the rainfall pattern, found in Step 2, ie in MRI-CGCM3 in a general context it was noted that this model is able to represent well the pattern of spatial variability and evolutionary cycle, however the regional point of view, there is still need for improvement in the representation of systems.

Submitted by Maria Medeiros (maria.dilva1@ufcg.edu.br) on 2018-08-17T14:30:53Z No. of bitstreams: 1 EDICARLOS PEREIRS DE SOUSA - TESE (PPGMet) 2016.pdf: 7117312 bytes, checksum: 96b3ee401a9f1387b098676da0e967eb (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-17T14:30:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EDICARLOS PEREIRS DE SOUSA - TESE (PPGMet) 2016.pdf: 7117312 bytes, checksum: 96b3ee401a9f1387b098676da0e967eb (MD5) Previous issue date: 2016-05-31 / Capes / O estado de Minas Gerais, localizado na região Sudeste do Brasil, possui um território planáltico, com áreas mais elevadas situadas na porção sul. O clima é predominantemente tropical e tropical de altitude, com temperaturas oscilando, normalmente, entre 17 e 20°C. Tais características o tornam, muitas vezes, susceptível a fortes chuvas, provocando transtornos diversos à população. Desse modo, buscou-se analisar a variabilidade da chuva mineira através de técnicas que fossem capazes de definir padrões espaciais e temporais de eventos secos e chuvosos, assim como modulá-los nas escalas tempo-frequência. Para isso, calculou-se o Índice de Precipitação Normalizada (IPN) mensal e trimestral no período 1977-2012. A fim de encontrar padrões espaço-temporais e regiões homogêneas (RH) do IPN mensal e trimestral, utilizaram-se as técnicas da Análise em Componentes Principais (ACP) e Agrupamentos (AA). A técnica da Transformada de Ondeletas (TO) foi aplicada para algumas localidades das diferentes RH em diversas escalas. A TO possibilitou encontrar oscilações importantes no sinal da precipitação, mostrando as componentes dominantes da variabilidade da chuva na área pesquisada. Nos espectros de fase e global de energia da TO, para a chuva mensal, predominou o ciclo anual em todas as localidades. Além da escala anual, observaram-se interações com escalas inferiores a doze meses, possivelmente decorrentes da sazonalidade da precipitação. A TO da precipitação e da Radiação de Onda Longa (ROL) diárias evidenciou frequências maiores que as da chuva mensal. A análise dos espectros de fase e de energia global, nas regiões centro-sul e oeste, apresentou maior energia no início das séries da precipitação e de ROL. Contribuições mais elevadas ocorreram nas escalas sinóticas e intrassazonais, principalmente nas localidades de Viçosa, Bom Despacho, Ituiutaba e Lavras. Esses padrões temporais estão associados com a Oscilação de Madden-Julian (OMJ), intensificando a atuação de sistemas moduladores do clima de Minas Gerais. Oscilações em escalas menores que dez dias foram detectadas nos anos de 2011 e 2012 e podem estar associadas aos sistemas de curto prazo que contribuíram para a chuva mineira. No caso de 2011, os eventos de chuva observados em meados de janeiro foram modulados pelos episódios da Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) e reforçados pela atuação da OMJ. / The state of Minas Gerais, located in southeastern Brazil, has a plateaux area, with higher areas in the southern part. The climate is predominantly tropical and tropical altitude, with temperatures ranging normally between 17 and 20°C. These characteristics make it often susceptible to heavy rains, causing many disorders the population. Thus, it sought to analyze the variability of the rain of Minas Gerais through techniques that were able to define spatial and temporal patterns of dry and wet events, and modulate them in the time-frequency ranges. For this, we calculated the Standardized Precipitation Index (SPI) monthly and quarterly in the period 1977-2012. In order to find spatiotemporal patterns and homogeneous regions (HR) of the monthly and quarterly SPI, we used the techniques of Principal Components Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA). The technique of Wavelets Transform (WT) has been applied to some locations of the different HR at various scales. The WT possible find important variations in rainfall signal, showing the dominant components of rainfall variability in the studied area. In phase spectra and global energy of WT, for the monthly rainfall, dominated the annual cycle in all locations. In addition to the annual scale, there were interactions with scales less than twelve months, possibly due to the seasonality of precipitation. The WT of precipitation and Outgoing Longwave Radiation (OLR) daily reported higher frequencies than the monthly rainfall. Analysis of phase spectra and global power, in south-central and western regions, showed higher energy at the beginning of the series of precipitation and OLR. Higher contributions occurred in the synoptic and intraseasonal scales, especially in the localities of Viçosa, Bom Despacho, Ituiutaba and Lavras. These temporal patterns are associated with the Madden-Julian Oscillation (MJO), intensifying the activity of modulators systems climate of Minas Gerais. Oscillations at smaller scales than ten days were detected in 2011 and 2012 and may be associated with short-term systems that contributed to the Minas Gerais rainfall. In the case of 2011 rain events observed in mid-January they were modulated by episodes of South Atlantic Convergence Zone (SACZ) and reinforced by the performance of MJO.