Este estudo utilizou três simulações do RegCM4 forçado por três diferentes modelos globais (GFDL, HadGEM2 e MPI) do CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) para avaliar o clima presente (1981-2005) e o cenário futuro RCP8.5 (2006-2096) sobre regiões de topografia complexa dos Andes. A avaliação do desempenho do modelo na cordilheira dos Andes (CA) foi feita através de comparações com dados de estações meteorológicas e dados interpolados (CRU - Climate Research Unit, CHIRPS - Climate Hazard Group InfraRed Precipitation e CPC-Climate Prediction Center) em quatro sub-regiões representativas, obtidas por análise de cluster. No clima presente, as três simulações do RegCM4 superestimam a precipitação em regiões situadas em alturas entre 3000 e 4200 m. Em geral, nas montanhas dos Andes, as amplitudes dos ciclos anuais de precipitação são maiores no RegCM4 do que nas observações. Indica que o RegCM4 simula grande disponibilidade de vapor de água na atmosfera, resultando em maiores taxas de precipitação, principalmente quando ocorre o período úmido (Decembro, Janeiro e Fevereiro). Em termos de circulação, no clima presente os ventos em 850 hPa, através do Jato de Baixos Níveis (JBN), indicam forte convergência de massa sobre os Andes favorecendo movimentos ascendentes intensos que estaria contribuindo o aumento de precipitação nos modelos e um deslocamento para oeste da AB comparado com a reanálise (ERA-Interim). Estes fatores contribuem para explicar a superestimativa de chuva na região nas simulações. As simulações representam a variabilidade interanual de temperatura e precipitação, mas em geral, nota-se uma intensificação desse sinal em comparação com as observações. As projeções climáticas futuras em função da latitude foram analisadas em um período de 30 anos (2030-2060) e mostram predominância de tendência de aquecimento em todas as latitudes e de redução da chuva no futuro, exceto na simulação do RegCM4 forçado pelo MPI. Para a temperatura do ar, as funções densidade de probabilidade de (PDF) mostram um deslocamento para a direita no clima futuro (20302060), com consequente aumento de eventos extremos o que pode afetar o ciclo hidrológico na CA. / This study used three simulations of RegCM4 forced by three different global models (GFDL, HadGEM2 and MPI) of CMIP5 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 5) to evaluate the present climate (1981-2005) and future scenario RCP8.5 (2006-2096) over regions of complex topography like the Andes. The evaluation of the performance of the model in over Andes (CA) was made through comparisons with data from meteorological stations and interpolated data (CHIRPS) in four sub-regions, obtained by cluster analysis. In the present climate, the three RegCM4 simulations overestimate the precipitation in regions located at heights between 3000 and 4200 m. In general, in the Andes mountains, the amplitudes of annual precipitation cycles are higher in RegCM4 than in observations. It indicates that RegCM4 simulates high availability of water vapor in the atmosphere, resulting in higher precipitation rates, especially when the wet period occurs (December, January and February). In terms of circulation, in the present climate the 850 hPa winds through the Low Level Jet (JBN) indicate a strong mass convergence on the Andes favoring intense upward movements that would be contributing to the increase of precipitation in the models and a displacement towards the west compared to the reanalysis (ERA-Interim). These factors contribute to explain the overestimation of rainfall in the region in the simulations. The simulations represent the interannual variability of temperature and precipitation, but in general, an intensification of this signal is observed in comparison with the observations. Future latitudinal projections were analyzed over a 30-year period (2030-2060) and show a predominance of warming trend at all latitudes and rainfall reduction in the future, except for the simulation of RegCM4 forced by MPI. For air temperature, the probability density functions of (PDF) show a shift to the right in the future climate (2030-2060), with consequent increase of extreme events which can affect the hydrological cycle in the CA.

Técnicas de rastreamento como o Forecasting and Tracking the evolution of Cloud Clusters (ForTraCC) e simulações numéricas têm sido utilizadas para entender o desenvolvimento de sistemas convectivos de mesoecala (SCMs), que estão associados à precipitação intensa, rajadas de vento, granizo e até mesmo tornados. Este trabalho adaptou o ForTraCC para rastrear SCMs na radiação de onda longa emergente (ROLE) nas simulações climáticas do RegCM4. As simulações utilizaram a reanálise ERA-Interim como condições inicial e de fronteira em um domínio cobrindo a América do Sul (AS) para os períodos outubro-maio (8 meses) de 1997-2003. A climatologia simulada pelo RegCM4 reproduziu os principais padrões atmosféricos observados na AS, com melhor desempenho no setor sul da AS. Foram investigadas características (morfológicas e cinemáticas) dos SCMs no setor tropical (AMZ) e subtropical (BP). O ForTraCC rastreou número semelhante de SCMs nestas regiões, mas com características diferentes. Na AMZ (BP) a simulação mostra máxima frequência de SCMs em novembro (janeiro) e com padrão de ciclo de vida apresentando início às 03 UTC (09 UTC), máxima extensão às 06 UTC (14 UTC) e dissipação às 12 UTC (23-00 UTC). Isto indica discrepância entre o ciclo de vida dos SCMs simulados e observados de acordo com a literatura, que mostra que os SCMs acompanham predominantemente o ciclo de radiação solar. A forte influência do jato de baixos níveis (JBN) explicaria o horário preferencial de início dos SCMs na BP. Nas simulações, os SCMs subtropicais são em geral maiores, duram mais tempo, possuem temperatura mínima menor e são mais lineares que os tropicais, características também reportadas na literatura. Na AMZ os SCMs não apresentam local preferencial de gênese e dissipação e nem trajetórias típicas, enquanto na BP embora se iniciem em qualquer posição movem-se principalmente para leste. Adicionalmente, para a área entre 10-45º S e 75-30º W foram rastreados os complexos convectivos de mesoescala (CCMs). Nas simulações, os CCMs formam-se preferencialmente às 04 UTC, atingem máxima extensão às 12 UTC (coincidindo com a máxima atividade do JBN) e dissipam-se às 15 UTC e 23 UTC. Os CCMs são predominantemente continentais, duram aproximadamente 16,5 horas (duração é maior que a reportada na literatura) e são maiores que os SCMs. O centro-norte da Argentina, sul-sudeste do Brasil, sul do Peru são as regiões preferenciais de gênese dos CCMs simulados e apresentam trajetórias típicas para leste. Embora existam algumas restrições e diferenças (p.ex.: resolução horizontal, intervalo de tempo entre imagens) nos critérios utilizados na classificação dos SCMs e CCMs simulados e os da literatura, o RegCM4 simulou as principais características morfológicas e cinemáticas desses sistemas. / Forecasting and Tracking the evolution of Cloud Clusters (ForTraCC) technique and numerical simulations have been used to understand the development of Mesoscale Convective Systems (MCSs). In general, these systems are associated with intense rainfall, wind gusts, hail and sometimes with tornados. This work has adapted the ForTraCC to track MCSs in the outgoing longwave radiation (OLR) from RegCM4 climatic simulations. The RegCM4 was nested in ERA-Interim reanalysis in a domain covering the South America (SA) for the periods of October-May (8 months) of 1997-2003. The RegCM4 simulated climatology reproduced the main atmospheric patterns observed in SA, with best performance in its southern part. The MCSs\' morphological and kinematic features were investigated in the tropical (AMZ) and subtropical (BP) sectors. ForTraCC tracked a similar number of MCSs in both regions, but the systems presented dierent features. In AMZ (BP) the simulations show the maximum frequency of MCSs in November (January). In terms of life cycle, in the AMZ (BP) the MCSs start at 03 UTC (09 UTC), attain the maximum extension at 06 UTC (14 UTC) and dissipate at 12 UTC (23-00 UTC). This indicates a discrepancy between simulated and observed MCSs\' life cycle according to the literature, which shows MCSs in AMZ following mainly the solar radiation cycle. The strong infuence of low level jet (LLJ) could explain the preferred time (09 UTC) of initiation of MCSs in the BP. In the simulations, the subtropical MCSs are generally larger, long-lived and colder and they are more linear than tropical ones, features also reported in the literature. In AMZ the MCSs do not show a preferential place for genesis and dissipation neither typical trajectories, while in BP they have no preferential place to start but move mainly eastward. Additionally, mesoscale convective complexes (MCCs) were tracked in the area between 10-45ºS and 75-30ºW. On average, the simulated MCCs form at 04 UTC, attain the maximum extension at 12 UTC (coinciding with maximum activity of LLJ), and dissipate at 15 UTC and 23 UTC. The MCCs are mostly continental, last approximately 16.5 hours (long-lived than reported in observations) and are larger than MCSs. The central-northern Argentina, southern-southeastern Brazil and southern Peru are the preferred regions for genesis of simulated MCCs, which present a typical eastward trajectory. Although there are some restrictions and dierences (e.g. horizontal resolution, interval between \"images\") in the used criteria to classify the simulated MCSs and MCCs and literature, the RegCM4 simulated the main observed morphological and kinematics features of these systems.

Técnicas de rastreamento como o Forecasting and Tracking the evolution of Cloud Clusters (ForTraCC) e simulações numéricas têm sido utilizadas para entender o desenvolvimento de sistemas convectivos de mesoecala (SCMs), que estão associados à precipitação intensa, rajadas de vento, granizo e até mesmo tornados. Este trabalho adaptou o ForTraCC para rastrear SCMs na radiação de onda longa emergente (ROLE) nas simulações climáticas do RegCM4. As simulações utilizaram a reanálise ERA-Interim como condições inicial e de fronteira em um domínio cobrindo a América do Sul (AS) para os períodos outubro-maio (8 meses) de 1997-2003. A climatologia simulada pelo RegCM4 reproduziu os principais padrões atmosféricos observados na AS, com melhor desempenho no setor sul da AS. Foram investigadas características (morfológicas e cinemáticas) dos SCMs no setor tropical (AMZ) e subtropical (BP). O ForTraCC rastreou número semelhante de SCMs nestas regiões, mas com características diferentes. Na AMZ (BP) a simulação mostra máxima frequência de SCMs em novembro (janeiro) e com padrão de ciclo de vida apresentando início às 03 UTC (09 UTC), máxima extensão às 06 UTC (14 UTC) e dissipação às 12 UTC (23-00 UTC). Isto indica discrepância entre o ciclo de vida dos SCMs simulados e observados de acordo com a literatura, que mostra que os SCMs acompanham predominantemente o ciclo de radiação solar. A forte influência do jato de baixos níveis (JBN) explicaria o horário preferencial de início dos SCMs na BP. Nas simulações, os SCMs subtropicais são em geral maiores, duram mais tempo, possuem temperatura mínima menor e são mais lineares que os tropicais, características também reportadas na literatura. Na AMZ os SCMs não apresentam local preferencial de gênese e dissipação e nem trajetórias típicas, enquanto na BP embora se iniciem em qualquer posição movem-se principalmente para leste. Adicionalmente, para a área entre 10-45º S e 75-30º W foram rastreados os complexos convectivos de mesoescala (CCMs). Nas simulações, os CCMs formam-se preferencialmente às 04 UTC, atingem máxima extensão às 12 UTC (coincidindo com a máxima atividade do JBN) e dissipam-se às 15 UTC e 23 UTC. Os CCMs são predominantemente continentais, duram aproximadamente 16,5 horas (duração é maior que a reportada na literatura) e são maiores que os SCMs. O centro-norte da Argentina, sul-sudeste do Brasil, sul do Peru são as regiões preferenciais de gênese dos CCMs simulados e apresentam trajetórias típicas para leste. Embora existam algumas restrições e diferenças (p.ex.: resolução horizontal, intervalo de tempo entre imagens) nos critérios utilizados na classificação dos SCMs e CCMs simulados e os da literatura, o RegCM4 simulou as principais características morfológicas e cinemáticas desses sistemas. / Forecasting and Tracking the evolution of Cloud Clusters (ForTraCC) technique and numerical simulations have been used to understand the development of Mesoscale Convective Systems (MCSs). In general, these systems are associated with intense rainfall, wind gusts, hail and sometimes with tornados. This work has adapted the ForTraCC to track MCSs in the outgoing longwave radiation (OLR) from RegCM4 climatic simulations. The RegCM4 was nested in ERA-Interim reanalysis in a domain covering the South America (SA) for the periods of October-May (8 months) of 1997-2003. The RegCM4 simulated climatology reproduced the main atmospheric patterns observed in SA, with best performance in its southern part. The MCSs\' morphological and kinematic features were investigated in the tropical (AMZ) and subtropical (BP) sectors. ForTraCC tracked a similar number of MCSs in both regions, but the systems presented dierent features. In AMZ (BP) the simulations show the maximum frequency of MCSs in November (January). In terms of life cycle, in the AMZ (BP) the MCSs start at 03 UTC (09 UTC), attain the maximum extension at 06 UTC (14 UTC) and dissipate at 12 UTC (23-00 UTC). This indicates a discrepancy between simulated and observed MCSs\' life cycle according to the literature, which shows MCSs in AMZ following mainly the solar radiation cycle. The strong infuence of low level jet (LLJ) could explain the preferred time (09 UTC) of initiation of MCSs in the BP. In the simulations, the subtropical MCSs are generally larger, long-lived and colder and they are more linear than tropical ones, features also reported in the literature. In AMZ the MCSs do not show a preferential place for genesis and dissipation neither typical trajectories, while in BP they have no preferential place to start but move mainly eastward. Additionally, mesoscale convective complexes (MCCs) were tracked in the area between 10-45ºS and 75-30ºW. On average, the simulated MCCs form at 04 UTC, attain the maximum extension at 12 UTC (coinciding with maximum activity of LLJ), and dissipate at 15 UTC and 23 UTC. The MCCs are mostly continental, last approximately 16.5 hours (long-lived than reported in observations) and are larger than MCSs. The central-northern Argentina, southern-southeastern Brazil and southern Peru are the preferred regions for genesis of simulated MCCs, which present a typical eastward trajectory. Although there are some restrictions and dierences (e.g. horizontal resolution, interval between \"images\") in the used criteria to classify the simulated MCSs and MCCs and literature, the RegCM4 simulated the main observed morphological and kinematics features of these systems.

As mudanças de uso e cobertura da terra ocasionam alterações no balanço de energia, na temperatura do ar, na precipitação, na umidade do ar e na circulação regional e global. Consequentemente, mapas de uso e cobertura da terra e suas respectivas características físico-químicas e biológicas constituem-se em uma importante variável na modelagem numérica de sistemas terrestres. Entretanto, na maioria dos modelos regionais de previsão do tempo e clima, o mapa de uso e cobertura da terra não é atualizado com frequência e encontra-se defasado, o que influencia os resultados das simulações. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo principal verificar o impacto nas simulações numéricas do RegCM4 oriundas da atualização do mapa de uso e cobertura da terra e dos parâmetros físicos como, por exemplo, o índice de área foliar (IAF), a reflectância no visível ( 0,7m) e no infravermelho próximo e médio (>0,7m) utilizados pelo Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (BATS), além da validação dos dados provenientes do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Consequentemente, a comparação entre os dados de precipitação mensal estimada pelo TRMM e 183 estações meteorológicas espalhadas por todo o Brasil apresentam uma concordância de aproximadamente 97%. Ainda, em relação à precipitação, temperatura máxima e temperatura mínima, obtém-se um melhor ajuste do modelo RegCM4 quando os dados de entrada do modelo são compostos pelas reanálises do SST-ERA-Interim e ERA-Interim e com a parametrização cúmulos proposta por Emmanuel. A partir da atualização do uso e cobertura da terra utilizado no modelo de superfície BATS para o ano 2007 obteve-se uma melhora de 10% na simulação da precipitação, aumentando de 0,84 para 0,92 o coeficiente de correlação (significante a p<0,05, teste t-student). Do mesmo modo, a simulação realizada com a alteração dos valores de fração máxima de cobertura vegetal apresentou valores de precipitação 18% acima dos observados. Ainda, as alterações da reflectância no visível e no infravermelho próximo e do índice de área foliar superestimaram a precipitação em 19% e 23%. Ressalta-se que todas as simulações apresentaram boa concordância no que diz respeito à temperatura máxima e mínima, apresentando valores muito próximos ao esperado. A variação trimestral dos parâmetros físicos utilizados pelo modelo de superfície BATS reduziram para 3% as superestimativas de precipitação, provendo uma correlação de 92% (significante a p<0,05, teste t-student). Em relação às variáveis meteorológicas, as principais diferenças encontradas na evapotranspiração, precipitação, umidade relativa do ar e temperatura a 2 metros concentram-se na região noroeste do Estado do Mato Grosso, nas divisas dos Estados de Mato Grosso do Sul e Mato Grosso com a Bolívia (áreas alagadas do Pantanal brasileiro), região noroeste do Paraguai e para a região da Bacia do Rio da Prata na Argentina, Região Nordeste do Brasil entre outras, devido principalmente à alteração da classe Floresta Ombrófila Densa para áreas de pastagem e agricultura e à substituição de áreas de agricultura por áreas de gramíneas, pastagem, vegetação arbustiva e Floresta Estacional Decidual. / The land use and land cover changes modify the air temperature, precipitation, air moisture, energy balance and regional and global circulations. Consequently, the land use and land cover maps and its physical-chemical and biological properties are important variables for numerical modeling of terrestrial systems. However, in most of regional weather and climate models the land use and land cover maps are not frequently updated, being out-of-date and, influencing the results of simulations. Therefore, this work has as main objective to analyze the impacts in numerical simulations by RegCM4 of land use and land cover maps updating, as well as the alteration of physical parameters, such as the leaf area index (LAI), the visible (<0.7 m) and near infrared and medium (> 0.7 m) reflectance used by the Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (BATS). The validation of simulated precipitation by comparison to the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) data is also an objective. The comparison between monthly precipitation data estimated by TRMM and the 183 weather stations distributed throughout Brazil presented a concordance of approximately 97%. Also related to rainfall, maximum and minimum temperature simulations, better assessments of RegCM4 were found when SST-ERA-Interim, ERA-Interim reanalysis and cumulus parameterization proposed by Emmanuel were used. In addition, the update of the South America 2007 land use and land cover map used by BATS has improved the simulation of precipitation in 10%, increasing the correlation coefficient from 0.84 to 0.92 (significant at p <0.05, t-test student). Moreover, the results show good agreement between simulated and observed maximum and minimum temperature, with correlation coefficients near to 0.95 for both variables. Correspondingly, the simulations performed with adjustments on maximum fractional of vegetation cover showed precipitation mean value 18% above the observed data. Changes in visible and infrared reflectance and in the leaf area index overestimated the precipitation in 19% and 23%, respectively. It is noteworthy that all simulations showed good agreement for maximum and minimum temperature, with values very close to those observed. The three-monthly (seasonal) change of the physical parameters, which characterize the surface model BATS, provided a reduction of 3% in the mean simulated precipitation if compared to the results obtained without seasonal variation of surface parameters. The linear correlation between simulated and observed monthly precipitation obtained by considering seasonal changes in the surface parameter was equal to 92% (significant at p <0.05, Student\'s t-test). Regarding to atmospheric variables, the more significant differences observed in evapotranspiration, precipitation, relative humidity and temperature above two meters from surface are located in the northwest of Mato Grosso state, at the Mato Grosso do Sul, Mato Grosso states and the Bolivia bordering (placed on the Brazilian Pantanal wetlands), over Northeastern Brazil region, northwestern Paraguay, and River Plate Basin, among others. These important differences are due to the substitution of Tropical Rain Forest by pasture and agriculture and, the replacement of agricultural areas by areas of grass pasture, shrub and Deciduous Forest.

As mudanças de uso e cobertura da terra ocasionam alterações no balanço de energia, na temperatura do ar, na precipitação, na umidade do ar e na circulação regional e global. Consequentemente, mapas de uso e cobertura da terra e suas respectivas características físico-químicas e biológicas constituem-se em uma importante variável na modelagem numérica de sistemas terrestres. Entretanto, na maioria dos modelos regionais de previsão do tempo e clima, o mapa de uso e cobertura da terra não é atualizado com frequência e encontra-se defasado, o que influencia os resultados das simulações. Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo principal verificar o impacto nas simulações numéricas do RegCM4 oriundas da atualização do mapa de uso e cobertura da terra e dos parâmetros físicos como, por exemplo, o índice de área foliar (IAF), a reflectância no visível ( 0,7m) e no infravermelho próximo e médio (>0,7m) utilizados pelo Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (BATS), além da validação dos dados provenientes do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Consequentemente, a comparação entre os dados de precipitação mensal estimada pelo TRMM e 183 estações meteorológicas espalhadas por todo o Brasil apresentam uma concordância de aproximadamente 97%. Ainda, em relação à precipitação, temperatura máxima e temperatura mínima, obtém-se um melhor ajuste do modelo RegCM4 quando os dados de entrada do modelo são compostos pelas reanálises do SST-ERA-Interim e ERA-Interim e com a parametrização cúmulos proposta por Emmanuel. A partir da atualização do uso e cobertura da terra utilizado no modelo de superfície BATS para o ano 2007 obteve-se uma melhora de 10% na simulação da precipitação, aumentando de 0,84 para 0,92 o coeficiente de correlação (significante a p<0,05, teste t-student). Do mesmo modo, a simulação realizada com a alteração dos valores de fração máxima de cobertura vegetal apresentou valores de precipitação 18% acima dos observados. Ainda, as alterações da reflectância no visível e no infravermelho próximo e do índice de área foliar superestimaram a precipitação em 19% e 23%. Ressalta-se que todas as simulações apresentaram boa concordância no que diz respeito à temperatura máxima e mínima, apresentando valores muito próximos ao esperado. A variação trimestral dos parâmetros físicos utilizados pelo modelo de superfície BATS reduziram para 3% as superestimativas de precipitação, provendo uma correlação de 92% (significante a p<0,05, teste t-student). Em relação às variáveis meteorológicas, as principais diferenças encontradas na evapotranspiração, precipitação, umidade relativa do ar e temperatura a 2 metros concentram-se na região noroeste do Estado do Mato Grosso, nas divisas dos Estados de Mato Grosso do Sul e Mato Grosso com a Bolívia (áreas alagadas do Pantanal brasileiro), região noroeste do Paraguai e para a região da Bacia do Rio da Prata na Argentina, Região Nordeste do Brasil entre outras, devido principalmente à alteração da classe Floresta Ombrófila Densa para áreas de pastagem e agricultura e à substituição de áreas de agricultura por áreas de gramíneas, pastagem, vegetação arbustiva e Floresta Estacional Decidual. / The land use and land cover changes modify the air temperature, precipitation, air moisture, energy balance and regional and global circulations. Consequently, the land use and land cover maps and its physical-chemical and biological properties are important variables for numerical modeling of terrestrial systems. However, in most of regional weather and climate models the land use and land cover maps are not frequently updated, being out-of-date and, influencing the results of simulations. Therefore, this work has as main objective to analyze the impacts in numerical simulations by RegCM4 of land use and land cover maps updating, as well as the alteration of physical parameters, such as the leaf area index (LAI), the visible (<0.7 m) and near infrared and medium (> 0.7 m) reflectance used by the Biosphere Atmosphere Transfer Scheme (BATS). The validation of simulated precipitation by comparison to the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) data is also an objective. The comparison between monthly precipitation data estimated by TRMM and the 183 weather stations distributed throughout Brazil presented a concordance of approximately 97%. Also related to rainfall, maximum and minimum temperature simulations, better assessments of RegCM4 were found when SST-ERA-Interim, ERA-Interim reanalysis and cumulus parameterization proposed by Emmanuel were used. In addition, the update of the South America 2007 land use and land cover map used by BATS has improved the simulation of precipitation in 10%, increasing the correlation coefficient from 0.84 to 0.92 (significant at p <0.05, t-test student). Moreover, the results show good agreement between simulated and observed maximum and minimum temperature, with correlation coefficients near to 0.95 for both variables. Correspondingly, the simulations performed with adjustments on maximum fractional of vegetation cover showed precipitation mean value 18% above the observed data. Changes in visible and infrared reflectance and in the leaf area index overestimated the precipitation in 19% and 23%, respectively. It is noteworthy that all simulations showed good agreement for maximum and minimum temperature, with values very close to those observed. The three-monthly (seasonal) change of the physical parameters, which characterize the surface model BATS, provided a reduction of 3% in the mean simulated precipitation if compared to the results obtained without seasonal variation of surface parameters. The linear correlation between simulated and observed monthly precipitation obtained by considering seasonal changes in the surface parameter was equal to 92% (significant at p <0.05, Student\'s t-test). Regarding to atmospheric variables, the more significant differences observed in evapotranspiration, precipitation, relative humidity and temperature above two meters from surface are located in the northwest of Mato Grosso state, at the Mato Grosso do Sul, Mato Grosso states and the Bolivia bordering (placed on the Brazilian Pantanal wetlands), over Northeastern Brazil region, northwestern Paraguay, and River Plate Basin, among others. These important differences are due to the substitution of Tropical Rain Forest by pasture and agriculture and, the replacement of agricultural areas by areas of grass pasture, shrub and Deciduous Forest.

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.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The objective of this study was to define a methodology for monitoring a flooded rice crop forecast for Rio Grande do Sul, and to evaluate the effect of the flood time on growth, development and rice productivity. Two experiments were conducted during the 2013/14 growing season, using a randomized blocks design with four replications. The treatments in Experiment 1 were flooding in V3, V5, V8 and V9, and in Experiment 2 the treatments were flooding in V5, V8, V9 and V10. The onset of flooding did not influence the emission of leaves, the final leaf number, the final number of tillers and crop development. Leaf growth rate is affected by the onset of flooding when rainfall was less than the crop evapotranspiration. It is not clear if kernel yield is or not affected by the time that flooding starts. To define a methodology for monitoring a flooded rice crop forecast for Rio Grande do Sul, the SimulArroz rice model were coupled to regional climate model RegCM4 for generation the daily seasonal forecast. Nine members of RegCM4 model were used, with different parameterization (01, 07, 10, 13, 19, 22, 31, 34 and 37) and four boots (01, 02, 3:04) per month, with daily data of minimum temperature, maximum temperature and solar radiation. Three points with 45 km resolution grid were used for generating data of the minimum temperature (°C) maximum temperature (°C) and solar radiation (MJ m-2 day-1), covering the municipalities of Restinga Seca, Itaqui and Uruguaiana. The predictions were compared with SimulArroz crop monitoring with INMET automatic weather stations data and data collected in three cropping areas in Restinga Seca and 2 in Itaqui. The compared variables were leaf emission (Haun Stage - HS), final leaf number, development stage (COUNCE et al., 2000) and productivity (Mg ha-1). The best predicting irrigated rice crop forecast in Rio Grande do Sul were: member 31 minimum temperature, member 34 maximum temperature and a member 01 solar radiation (M31M34M01); minimum and maximum temperature and solar radiation boot 01 member 19 (M19S01) and; minimum and maximum temperature and solar radiation boot 03 member 01 (M01S03). The seasonal forecast generated by RegCM4 model coupled to SimulArroz rice model made possible the numerical prediction of rice crop in Rio Grande do Sul. / O objetivo deste trabalho foi definir uma metodologia para acompanhamento e previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul, e avaliar o efeito da época de inundação sobre variáveis de crescimento, desenvolvimento e produtividade de arroz irrigado. Foram conduzidos dois experimentos durante o ano agrícola 2013/14, em delineamento experimental de blocos ao acaso, com quatro repetições. Os tratamentos no Experimento 1 foram: inundação em V3, V5, V8 e V9, e no Experimento 2 os tratamentos foram: inundação em V5, V8, V9 e V10. A época de inundação não influenciou a emissão de folhas, o número final de folhas, o número final de perfilhos e o desenvolvimento da cultura. A taxa de crescimento foliar quando a precipitação foi menor que a evapotranspiração da cultura do arroz. Não é clara se a produtividade de grãos é ou não afetada pela época de inundação do solo. Para definir uma metodologia para acompanhamento e previsão de safra de arroz irrigado para o Rio Grande do Sul, foi utilizado como modelo de arroz o SimulArroz, acoplado ao modelo climático regional RegCM4 para geração dos dados meteorológicos diários da previsão sazonal. Foram utilizados nove membros do modelo RegCM4, com diferentes parametrizações (01, 07, 10, 13, 19, 22, 31, 34 e 37), e quatro inicializações (01, 02, 03 e 04) por mês, com dados diários de temperatura mínima, temperatura máxima e radiação solar.Três pontos de resolução de 45 km de grade foram utilizados para geração dos dados de temperatura mínima (°C), temperatura máxima (°C) e radiação solar (MJ m-2 dia-1), abrangendo os municípios de Restinga Seca, Itaqui e Uruguaiana. As previsões foram comparadas com o acompanhamento de safra do SimulArroz rodado com dados das estações meteorológicas automáticas do INMET, e com dados observados em 3 lavouras em Restinga Seca e 2 em Itaqui. As variáveis comparadas foram emissão de folhas (Haun Stage - HS), número final de folhas, estádio de desenvolvimento (COUNCE et al., 2000) e produtividade (Mg ha-1). As melhores previsões para realizar previsão de safra de arroz irrigado no Rio Grande do Sul foram: temperatura mínima do membro 31, temperatura máxima do membro 34 e radiação solar do membro 01 (M31M34M01); temperatura mínima, máxima e radiação solar da inicialização 01 do membro 19 (M19S01) e; temperatura mínima, máxima e radiação solar da inicialização 03 do membro 01 (M01S03). A previsão sazonal gerada pelo modelo RegCM4 acoplado ao modelo de arroz SimulArroz possibilitou a previsão numérica de safra de arroz para o Rio Grande do Sul.

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