Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-09-26T18:30:22Z No. of bitstreams: 1 CÉLIA CAMPOS BRAGA - DISSERTAÇÃO PPGMet 1984..pdf: 20991569 bytes, checksum: 3627ee99ca4bb5674ed04042238e1cff (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-26T18:30:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CÉLIA CAMPOS BRAGA - DISSERTAÇÃO PPGMet 1984..pdf: 20991569 bytes, checksum: 3627ee99ca4bb5674ed04042238e1cff (MD5) Previous issue date: 1984-09-27 / Propõe-se uma metodologia simples, com o objetivo de discriminar três diferentes condições de pluviosidade designadas como "pessimista", "normal" e "otimista" relacionados com os trimestres e semestres freqüentemente mais chuvosos. Os critérios discriminantes para identificar essas condições fixados empiricamente,, baseiam-se nos totais de precipitação trimestrais e semestrais correspondentes a níveis selecionados de probabilidade (P< 25%, 25% <_ P <_ 75% e P>75%) usando o modelo de distribuição gama incompleta, proposto por MIELKE (1975). Foram utilizadas as séries pluviométricas superiores a 20 anos de registro, para cerca de 70 localidades do Estado do Rio Grande do Norte. Incluíram-se as cartas correspondentes às contribuições percentuais do trimestre e ao semestre identificados como os mais chuvosos, em relação ao total anual de precipitação, assim como cartas de excedentes e deficiências hídricas médias estimadas pelo Método de THORNTHWAITE & MATHER (1955), para as três situações citadas. / A simple method is proposed in order to discriminate three different rainfall conditions — designated as "pessimistic", "normal" and "optimistic" — according to the most fre quent rainiest semester and three-month periods. The empirically fixed discriminating criteria to identify those conditions are based on the total precipitation of the semester and three month periods , corresponding to selected probability levels (P < 25%, 25% <_ P <_ 75% and P < 75%) , using the incomplete gamma distribution model proposed by MIELKE (1975). Rainfall data collected in the State of Rio Grande do Norte, Brazil, from about 69 stations with more than 20 years of recording period were used. Charts of percentual contribution of the rainiest semester and three-month periods are also included, as well as annual mean values charts of water sur plus and deficiency, estimated through the THORNTHWAITE & MATHER's methodology (1955) for the three above mentioned conditions .

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-09-26T15:59:41Z No. of bitstreams: 1 EDMUNDO MARINHO DO MONTE - DISSERTAÇÃO PPGMet 1986..pdf: 16047223 bytes, checksum: 7b7705762d66d8f128aa014a86e960b9 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-26T15:59:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EDMUNDO MARINHO DO MONTE - DISSERTAÇÃO PPGMet 1986..pdf: 16047223 bytes, checksum: 7b7705762d66d8f128aa014a86e960b9 (MD5) Previous issue date: 1986-09-05 / CNPq / Analisando-se os totais mensais e anuais de precipitação para 96 postos da região Nordeste do Brasil, refererentes ao período de 1912 a 1981, identificam-se cinco regimes pluviais. Regimes climáticos representando cada um destes regimes pluviais são definidos. Tais regimes climáticos são denominados por RM1 e RM2 ; RL1 e RL2; RD; localizados respectivamente nas subregiões Norte, Leste e Sul do Nordeste do Brasil. Utiliza-se Análise Harmônica para a identificação de componentes cíclicas nas séries pluviométricas dos 96 postos. Periodicidades diferentes distribuem-se a longo das subregiões do Nordeste do Brasil, sugefindo que mais de um sistema físico contribui para as chuvas na região. Notadamente, uma periodicidade de 13 anos aparece de forma mais frequente nas chuvas no Nordeste. Sugere-se que esta última periodicidade está relacionada com ocorrências (a cada 13,2 anos) de um forte "El Nino", e ainda, possivelmente, ligada ao ciclo de 11 anos do número de manchas solares. Determinam-se correlações estatísticas entre as séries de precipitações anuais dos regimes climáticos. Os resultados de tais correlações indicam que, possivelmente, mais de um sistema físico em escala global atuam nas subregiões do Nordeste do Brasil (Norte, Leste e Sul) e também que um sistema físico global atua, ano a ano, sobre toda a região. Encontra-se uma fraca correlação linear entre as precipitações dos regimes climáticos e o número de manchas solares. Analisa-se um modelo de regressão linear, que tem como variáveis os valores extremos (máximos, mínimos) do número de manchas solares e das precipitações médias dos regimes climáticos. Tal modelo é utilizado em prognósticos de precipitações médias regionais dos regimes climáticos. Devido à fraca correlação entre as precipitações dos regimes climáticos e o número de manchas solares, o modelo de regressão considerado contém um alto grau de incerteza. / Monthly and annual totais of precipitation from 96 stations in Northeast Brazil, period 1912-1981, were analyzed. Five rain regimes were identified and used for establishing corresponding climatic regimes. Such climatic regimes are named RM1 and RM2; RL1 and RL2; RD; and located at the North, East and South Brazilian Northeast subregions. Harmonic analysis was employed for identifying ciclic components of each station precipitation time series.The analysis showed that different periodicities are distributed throughout Brazilian Northeast region, suggesting that more than one physical system contributes for rains in that region. Particu 1 ar1y, a thirteen-year periodicity appears more frequentiy. It is suggested that this periodicity is correlated with occ-urrence (at each 13.2 years) of a strong "El Nino" and, a 1 s o , related to the eleven-year cycle of sunspot number. Statistical correiat ions between annual prec i p i tat ion time series of the climatic regimes were determined. They suggest that, possibly, more than one physical system in a global scale acts on the different sub-regions of Northeast Brazil, (North, East and South) also that a global physical system acts, year after year, over the whole region. A weak correlation was found between precipitation of the climatic regimes and sunspot number. A linear regression model was employed for the extreme values (máxima, minima) of precipitation and sunspot number. Such model was used for predicting mean regional precipitation for each climatic regime. Because of the weak correlation between precipitations of climatic regimes and sunspot number, this regression model is considered to have a high degree of uncertainty.