Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-05-15T18:35:26Z No. of bitstreams: 1 LEANDRO FONTES DE SOUSA – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2015.pdf: 2595995 bytes, checksum: 9e598a653c739e5ba10d80c7e96c05f3 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-15T18:35:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LEANDRO FONTES DE SOUSA – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2015.pdf: 2595995 bytes, checksum: 9e598a653c739e5ba10d80c7e96c05f3 (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / Capes / Neste trabalho as condições atmosféricas na área de Petrolina no mês chuvoso de abril de 2014 são analisadas com foco no evento extremo de chuva do dia 8. A base de dados utilizada é formada por dados de reanálise, imagens realçadas de satélite meteorológico, totais diários e horários de precipitação, valores horários do vento à superfície e sondagens diárias de ar superior. Técnicas de análise meteorológica são empregadas para diagnosticar o ambiente em escala sinótica e mesoescala associado ao evento extremo. Dados em níveis isobáricos padrões e índices de estabilidade são submetidos separadamente a técnicas de análise multivariada para identificar fatores físicos e verificar a adequação dos índices como indicadores de ocorrência de chuva na região semiárida. As chuvas são registradas entre os dias 7 e 12, e no dia 27 de abril, associadas a ventos de sudeste fracos à superfície. O evento extremo de chuva do dia 8 é causado por um sistema convectivo multicelular que se desenvolve em condições de grande escala caracterizada pela Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) atuando no extremo norte e ao norte do Nordeste do Brasil, pela alta da Bolívia deslocada para leste de sua posição climatológica, e por um cavado de grande amplitude na alta troposfera, a leste da América do Sul. A aplicação da análise (fatorial) de componentes principais (ACP) permite reduzir um conjunto de nove variáveis em três componentes principais (CPs) que retém acima de 90% da variância total dos dados, em cada nível isobárico analisado. A primeira CP retida explica as variações da temperatura do ar nos níveis de 925 hPa, 850 hPa e 200 hPa, e as variações do teor de umidade no nível de 500 hPa. A aplicação da análise de agrupamentos (AA) aos fatores retidos possibilita identificar seis grupos de dias homogêneos em termos das condições atmosféricas, em cada nível isobárico. A aplicação da ACP aos índices de estabilidade permite reduzir um conjunto de dez índices em três CPs que retém 82,8% da variância total dos dados. A aplicação da AA permite identificar grupos de dias nos quais os índices representam alta ou baixa condição de instabilidade. Os índices CAPE, LI, SI, K, TT e SWEAT são os que melhor representam características termodinâmicas e dinâmicas da atmosfera no mês de estudo, apresentando as maiores variações nos dias que antecedem os eventos de chuva, uma indicação de que podem ser úteis na previsão desses eventos na região semiárida do Nordeste do Brasil. / The present work analyzes the atmospheric conditions found over the area of Petrolina during the rainy month of April, 2014. These conditions have been analyzed focusing on the extreme rainfall event of April 8th. The database used consisted of reanalysis data, enhanced weather satellite images, daily and hourly rainfall totals, wind hourly values taken at the surface and upper air daily soundings. Weather analysis techniques have been used to diagnose the environment at synoptic scale and mesoscale all associated to extreme event. Data based on isobaric standard levels and stability indices have been submitted separately to multivariate analysis techniques in order to identify physical factors and verify the appropriateness of indices such as those of indicative of rain occurrences in the semiarid region. Rainfall was recorded between the 7th and 12th, and also the 27th of April related to weak southeast winds at the surface.The rain extreme event on April 8th was caused by a multicellular convective system which develops along large-scale conditions, characterized by the Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ) acting at the far north and north of Northeastern Brazil, the Bolivian high moved east of its climatological position, and a high amplitude trough in the upper troposphere, east of South America. The use of factorial analysis for the principal components (PCA) reduces a set of nine variables along three principal components (PCs) which retain over 90% of the total data variance at all isobaric levels analyzed. The first retained PC accounts for the variations of temperature levels at 925 hPa, 850 hPa and 200 hPa, and also the moisture content variations at 500 hPa level. The application of cluster analysis (CA) to retained factors has helped in the identification of six groups of homogeneous days, considering the atmospheric conditions at each isobaric level. The application of PCA to a set of ten stability indexes results in three retained PCs holding 82.8% of the data total variance. CA application allows us to identify days that belongs to groups on which the indices represent either high or low instability condition. The indices CAPE, LI, SI, K, TT and SWEAT are the ones that best represent the thermodynamic and dynamic features of the atmosphere in the month studied. They have presented the largest variations on the days before rainfall events; an indication that may be useful in forecasting these events in the semiarid region of Northeast Brazil.