Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T21:50:51Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Graciela_Redies_Fischer.pdf: 562537 bytes, checksum: e10a16427d8b4f6352c366ea11522b0c (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T22:45:21Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Graciela_Redies_Fischer.pdf: 562537 bytes, checksum: e10a16427d8b4f6352c366ea11522b0c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-21T22:45:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Graciela_Redies_Fischer.pdf: 562537 bytes, checksum: e10a16427d8b4f6352c366ea11522b0c (MD5) Previous issue date: 2007-10-18 / Sem bolsa / A precipitação pluvial, medida em estações meteorológicas, nem sempre é um bom parâmetro para avaliar-se a disponibilidade hídrica em determinado período. Os totais da precipitação pluvial correspondem a todo o período considerado, não sendo levado em conta se foram bem ou mal distribuídos. Com o Número de Dias de Chuva, tem-se uma idéia da intensidade da precipitação pluvial, pois ao se analisar o mesmo total de chuva, em intervalos de tempo distintos, obtém-se qual a intensidade, bem como a variabilidade quantitativa da mesma. Conhecer e poder prever grandezas meteorológicas tem sido objeto de estudo de pesquisadores de todo globo: os prognósticos devem contemplar tanto a escala temporal quanto a espacial. Partindo da hipótese de que as escalas dos modelos de previsão de longo prazo, atualmente existentes, não contemplam as diversidades climáticas regionais do Estado do Rio Grande do Sul e que estudos regionalizados podem melhorar as informações demandadas pela sociedade, este trabalho teve como objetivo principal determinar as relações preditivas entre o Número de Dias de Chuva (NDC) de algumas estações meteorológicas do Rio Grande do Sul e as Temperaturas da Superfície do Mar (TSM). Nesta pesquisa foram usados dois conjuntos de dados: o primeiro formado por dados mensais de Número de Dias de Chuva de 17 estações meteorológicas do Estado, para o período de 1982 a 2005; o segundo, composto por dados de Temperatura da Superfície do Mar, para o período de 1982 a 2005. A série foi dividida em dois períodos: o dependente, compreendendo o intervalo de 1982 a 2002, para determinação das equações preditivas, bem como os coeficientes de regressão, e o período independente, cujo intervalo foi de 2003 a 2005, para validação do modelo. Os dados de TSM foram utilizados para, através das equações de regressão, estabelecer as relações entre as variáveis. Depois de estabelecidas as equações, foram calculados os valores previstos de NDC, e então comparados com valores observados, a fim de se verificar a eficiência do modelo. Para todas as regiões e para os meses analisados, obtiveram-se bons resultados na previsão de NDC. A série de dados prevista e a observada seguem um mesmo padrão de distribuição desta variável, embora existam alguns valores previstos que apresentam diferenças dos observados, essas não são significativas. No período independente, a série prevista mostra as maiores diferenças em relação aos valores observados. A região em que o modelo apresenta melhor destreza é a região ecoclimática da Campanha (R9) e o mês de melhor previsão é julho. / A pluvial precipitation measured in meteorologic stations, is not always a good parameter to evaluate the hydric availability in a determined period. The total pluvial precipitation corresponds the whole period considered, not taking into account if they were distributed well or badly. With the Number of Rainfall Days, there is an idea of the intensity of the pluvial precipitation, as analysing the same total of rain in intervals of distinct time, obtaining the intensity as well as the quantitative variability of the same. To know and be able to predict grandeur meteorologics has been the purpose of researchers in the whole world. The forecast must contemplate the temporal scale as much as the spatial. Starting from the theory that the scales of model prediction at long term, now existing, does not contemplate the diverse climatical regions State of Rio Grande do Sul and the regional studies can improve the information demanded by society, this study had as main objective to determine the predicted relations between the Number of Rainfall Days (NRD) of some meteorologic stations of Rio Grande do Sul and the Sea Surface Temperature (SST). In this research, were used two sets of data; the first formed by monthly datas of Number of Rainfall Days in 17 meteorologic stations in the State, from the period of 1982 to 2005. The second, composed of datas of the Sea Surface Temperature, from period 1982 to 2005. The series were divided into two periods, the dependent, comprehending the gap from 1982 to 2002, for determination of predicted equations as well as the factor of regression, and the independent period, which gap was from 2003 to 2005, for validation of the model. The datas of SST were used to, through the equations of regression, establish the relations between the variables. After establishing the equations, the values predicted of NRD were calculated, and them compared with the values observed, in order to verify the efficiency of the model. For all the regions analysed, were obtained good results in the prediction of Number of Rainfall Days for all the months analysed. The series of observed data, proceeds the same standard of distribution of this variable, although there are some foreseen values that present differences in observed values, but are not significant. In the independent period, the foreseen series show the biggest differences in relation to the observed values. The region in which the model presents the best dexterity is the echoclimatic region of Campanha (R9) and the month of best prediction is July.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_catia_cristina_braga_rodrigues.pdf: 1202246 bytes, checksum: 0067166e90de2215d4ec858dba3e1ba5 (MD5) Previous issue date: 2012-04-18 / The periods of large variations in rainfall in the Mato Grosso do Sul State (centralwest region, Brazil), in particular the great floods or droughts, generate large economic losses to the state. The summer drought may further compromise the winter period, which often short rains occur. The main objective of this research is to verify bimonthly rainfall variation in the state of Mato Grosso do Sul during the summer (maximum variation) and the winter (minor variations) and their relationships with the bimonthly SST anomalies combined of the South Pacific and South Atlantic oceans. The combined anomalies were represented by Principal Oscillation Patterns (POPs), which represent the predominant patterns of ocean circulation. Monthly precipitation data from January to December (from 1981 to 2009) and monthly data of Sea Surface Temperature (SST) were used. From the rainfall climatology of the marking periods were selected two periods: December/January (rainier) and July/August (dry season). Homogeneous regions were generated by the K-means Method, three for December/January period and two for the July/August period. The regional accumulated rainfall presented no significant trend at 5% probability. The regional accumulated precipitation anomalies of two-month periods showed no significant correlations with SST anomalies in the Central Pacific (Niño 3.4) along the studied period. During the two months December/January, the largest excess precipitation in the region occurred with a predominance of strong El Nino events and droughts in major events La Niña and neutral. In regions 2 and 3 there is not a predominant sign of some events. During the July/ August period, the greatest excesses of precipitation occurred in the region with a predominance of La Niña events, with less relation respect region 2, both regions in a coherent signal (Neutral and La Niña). In cases of severe dry period, both regions have low relation with the events signals. The settings of multiple regressions of bi-monthly precipitation accumulated in homogeneous regions with the scores of the first six patterns of SST showed significant increase in both studied marking periods. The correlation coefficient between the bimonthly observed accumulated precipitation and regional estimates were significant at 1% probability in all regions. This occur especially in the region that represents the northwest quarter of the state in December/January and in the region that represents the major portion of Mato Grosso do Sul State in the July/August period. / Os períodos de grandes variações da precipitação no Mato Grosso do Sul, em especial as grandes cheias ou grandes estiagens, trazem grandes prejuízos financeiros ao Estado. As estiagens de verão podem comprometer ainda mais o período de inverno, no qual já é normal ocorrer poucas chuvas. Esta pesquisa tem por proposta principal verificar as variações bimensais da precipitação no estado de Mato Grosso do Sul nos períodos de verão (variações máximas) e inverno (variações mínimas) e suas relações com as anomalias bimensais de TSM combinadas dos oceanos Pacífico Sul e Atlântico Sul. As anomalias combinadas foram representadas pelos Padrões de Oscilação Principal (POP), os quais representam os padrões predominantes de circulação oceânica. Foram usados dados de precipitação mensal de janeiro a dezembro, período de 1981 a 2009 e dados médios mensais de Temperatura na Superfície do Mar (TSM). A partir da climatologia da precipitação foi selecionado os bimestres dezembro/janeiro (mais chuvoso) e julho/agosto (menos chuvoso) e geradas pelo método K-means regiões homogêneas, sendo três para o bimestre dezembro/janeiro e duas para o bimestre julho/agosto. As precipitações acumuladas regionais não apresentaram tendência temporal significativas a 5% de probabilidade. As anomalias de precipitação acumulada regionais dos bimestres não apresentaram correlações significativas com as anomalias de TSM na região do Pacífico Central (Niño 3.4) ao longo do período estudado, mas durante o bimestre dezembro/janeiro, os maiores excessos de precipitação da região 1 ocorreram com forte predomínio de eventos El Niño fortes e a maiores estiagens em Eventos La Niña e Neutros. Nas regiões 2 e 3 não existem um sinal predominante de alguns dos eventos. Durante o bimestre julho/agosto, os maiores excessos de precipitação ocorreram na região 1 com predomínio de eventos La Niña, com menor relação na região 2, mas ambas regiões com coerência do sinal (Neutro e La Niña). Nos casos de fortes estiagens, ambas as regiões apresentam baixa relação com os sinais dos eventos. Os ajustes das regressões múltiplas das precipitações acumuladas bimestrais nas regiões homogêneas com os escores dos seis primeiros padrões de TSM apresentaram aumento de significância em ambos bimestres estudados. O coeficiente de correlação entre as precipitações acumuladas regionais bimestrais observadas e estimadas foram significativas a 1% de probabilidade em todas as regiões, especialmente na região que representa o noroeste do Estado no bimestre dezembro/janeiro e a região que representa a maior parte do estado do Mato Grosso do Sul no bimestre julho/agosto.