Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-10-19T18:41:21Z No. of bitstreams: 1 NIELZA MACEDO LIMA - DISSERTAÇÃO PPGMet 2001..pdf: 25624730 bytes, checksum: b3ea3a96769b05231b9b60ab18dea2b1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-10-19T18:41:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 NIELZA MACEDO LIMA - DISSERTAÇÃO PPGMet 2001..pdf: 25624730 bytes, checksum: b3ea3a96769b05231b9b60ab18dea2b1 (MD5) Previous issue date: 2001-12-18 / CNPq / O presente trabalho objetivou apresentar uma metodologia de previsão das chuvas que ocorrem no Estada da Paraíba, tendo por base o método das proporções apresentado por Silva (1988). Foram considerados 72 postos pluviométricos com mais de trinta anos de registros completos, distribuídos em três mesorregiões da Paraíba: mesorregião Ocidental (Sertões), Central (Cariris) e Oriental (Litoral, Agreste e Zona da Mata). Em cada mesorregião defmiu-se a correspondente estação chuvosa (EC) e diferentes sub-divisões das mesmas. As proporções Zj, razão entre as chuvas acumuladas no primeiro período (Xj) da EC e as chuvas de toda a EC, foram ajustadas ao modelo probabilístico Beta, usado para o cálculo dos quintis (primeiro e quarto) e da probabilidade de ocorrência de chuvas superior à média climatológica do segundo período (Yj) da EC. Avaliou-se a performance do modelo prognóstico por mesorregião nos anos de 1996 a 2001, inclusive. Nos anos de 1996 e 2000, com grande ocorrência de chuvas acima da média em Yj em todas as mesorregiões estudadas, o índice de acerto foi superior aos 80%, exceto para a EC8 em 2000. No ano de 1998, um ano muito seco, o índice foi inferior aos 80%, quando do prognóstico do total pluviométrico mínimo esperado. De um modo geral, a metodologia apresentada se mostrou consistente e de grande utilidade para a previsão de secas no Estado da Paraíba. / A methodology for forescating the acumulatcd rainfall (AR) in differcnt locations and mesoregions of Paraíba State, based on a model proposcd by Silva (1985,1988), was the objective of this study. A network of 72 rain stations, associated with three mesoregions of Paraíba State, were used. For each State mesoregion (Eastcrn, Central and Western) a rainy scason (RS) was established, with different subdivisions of them. The Beta probability distribution model was ajusted to lhe ratio betwccn lhe AR of the First period of the RS (Xi) and the total AR of the rainy season. That probabilislic model was used in the determination of statistical parameters (first - Ql and forth - Q4 quintis) and the probability of oceurrence of AR, in the second period of the RS, greater than the average of that same period, for each selected location. It was observed that in 1999 and 2000 therc were a great number of accumulated rainfall greater than the average of the second period (Yi) of the RS, for each of selected stations. The index of success, for the AR forecasted in those years, was greater than 80%, except for the RS denominated of EC8 in 2000. In 1998, considered a very dry year, the success index for oceurrence of the minimun AR was less than the expected valuc. Na important conclusion in that, the methodology presented is appropriated and seems to be am important tool for forecasting the oceurrence of drought in Paraíba State.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T22:38:52Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Simone_Colvara_Alves.pdf: 4853512 bytes, checksum: ec920f50f1dd0c01362048392c7e4488 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T22:44:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Simone_Colvara_Alves.pdf: 4853512 bytes, checksum: ec920f50f1dd0c01362048392c7e4488 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-21T22:44:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Simone_Colvara_Alves.pdf: 4853512 bytes, checksum: ec920f50f1dd0c01362048392c7e4488 (MD5) Previous issue date: 2006-11-21 / Sem bolsa / O objetivo deste trabalho de pesquisa foi, o de fazer uma verificação da qualidade dos resultados simulados pelo modelo de mesoescala BRAMS versão 3.2, quanto à previsão da ocorrência de precipitação convectiva e/ou de formação de tempestades, utilizando-se a parametrização da convergência de umidade do Tipo Kuo. Dessa forma, esses resultados foram comparados com os dados observados em superfície de algumas estações do RS e de SC e com as imagens de satélite na região do espectro radiativo infravermelho GOES 8 e GOES 12. Para o desenvolvimento desse estudo, foram selecionados três períodos em que se registraram ocorrências de precipitações e de tempestades, sendo que o primeiro e o terceiro foram verificados para a região de Pelotas (RS) e o segundo para a região litorânea do RS e de SC. Os resultados gerados para o primeiro caso, diferente dos outros dois, além das comparações descritas acima, foram confrontados com os dados simulados com outro modelo de mesoescala (hidrostático), analisado por Almeida (2001); que utilizou também a parametrização da convecção cumulus do Tipo Kuo. Na avaliação numérica desse estudo, foi possível verificar que nos três casos, os volumes de precipitação convectiva foram subestimados pelo modelo BRAMS. Entretanto, qualitativamente, ele apresentou eficiência na simulação de tempestades para a região Sul do Brasil. / The purpose of this research work was to make the quality verification of the results assumed by BRAMS mesoscale model 3.2 model. According to the forecasting of convective precipitation occurrence and/or thunderstorm formation, utilizing the parametrization of Kuo Type humidity convergence. On this way, these results were compared to the data observed on the surface of some station from RS and SC and with the satellite images in the region of GOES 8 and GOES 12 infrared radioactive spectrum. Three periods were selected for the development of this study in which the thunderstorm and precipitation occurrences were registered in case that the first and the third on were verified for Pelotas region (RS) and the second for the coastal region from RS and SC. Besides the comparisons described above, the results developed for the first case were different from the others and confronted to the simulated data with another mesoscale model (hydrostatic) analysed by Almeida (2001) who also utilized the parametrization of Kuo Type cumulus convection. In the numerical evaluation, it was possible to verify that the volumes of convective precipitation were subestimated by BRAMS model in the three cases.