Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_joao_omena.pdf: 2555778 bytes, checksum: 3d55cd24bdb3d73793d94f037d1c79ea (MD5) Previous issue date: 2010-02-18 / The Rio Grande do Sul is a State with characteristics in agriculture, that the basis of its economy. In addition, the State also receives many tourists in the region of tumuc and coast. These factors suffer influence of temperature and that a study is necessary to state that the economy is not affected. It is known that there is an ocean influence in meteorological variables and emphasizes that the Pacific Ocean is the largest of the oceans. The sea surface temperatures (SST) of the Pacific Ocean, have a configuration with long-term variations, similar to El Niño, called the Pacific Decadal Oscillation (PDO) and it was discovered that the PDO influences in precipitation in the State (Rebello, 2006). Objective is to study the possible influences of PDO maximum and minimum temperature. For this data used the maximum and minimum temperature from 1925 to 2008 surface stations INMET homogeneous temperature zones and PDO index. Anomaly calculations were made of average temperature minimum and average maximum for each station and their respective monthly averages. With these results calculated the PDO index percentile and the average maximum temperature anomalies and minimal. The percentile served to separate bands ranges below normal, up to 40%, between 40% and 60% being the transition track or normal and above 60% as above normal range. The contingency table was also used as a tool to better organize your data and separate them in cases of normal temperature, maximum below (T. Max. ( - )), normal, and above the normal (T.Max. ( + )) and the minimum temperature is below normal (T. Min. ( - )), normal, and above the normal (T. Min. ( + )). After the establishment of contingency table was necessary to calculate percentage results. For better orientation was done a climatology for each region homogeneous separated into upper and lower limits, where values that are within this limit are considered in the normal range. The test was done the Chi square and as a result it was noted that the invalidity of the test is true. It was possible to check this work in R1 the PDO warm influenced an increase maximum temperature and decrease minimum temperature; the cold PDO influenced in R2 an increase minimum temperature and warm PDO decrease maximum temperature and minumum temperature. Cold PDO influenced in R3 increase the maximum and minimum tmeperature and warm PDO decrease maximum temperature and increase minimum temperature; in R4 the cold PDO influenced an increase maximum and minimum temperature and the warm PDO decreased the maximum and minimum temperature. All these results are given in number of cases over the course of the year. However doesn t have significant among variables. So, the State Rio Grande do Sul maximum and minimum temperature are influencied by PDO but this was insignificant. / O Rio Grande do Sul é um estado com características na agricultura, que é a base da sua economia. Além disso, o Estado também recebe muitos turistas na região de serra e litorânea. Esses fatores sofrem influência da temperatura e isso se faz necessário um estudo para que a economia do Estado não seja afetada. Sabese que existe uma influência dos oceanos nas mais diversas variáveis meteorológicas e ressalta-se que o Oceano Pacífico é o maior dos oceanos. As temperaturas da superfície do mar (TSM) do Oceano Pacífico, apresentam uma configuração com variações de longo prazo, semelhante ao El Niño, denominada Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) e foi descoberto que a ODP influencia na precipitação do Estado (Rebello, 2006). Objetiva-se estudar as possíveis influências da ODP na temperatura máxima e mínima. Para isso utilizou-se os dados de temperatura máxima e mínima no período de 1925 a 2008 das estações de superfície do INMET em regiões homogêneas de temperatura e os índices de ODP. Foram realizados cálculos de anomalias de temperatura média máxima e média mínima para cada estação e suas respectivas médias mensais. Com esses resultados calculou-se o percentil dos índices de ODP e das médias das anomalias de temperatura máxima e mínima. O percentil serviu para separar intervalos de faixas abaixo da normal, até 40%, entre 40% e 60% sendo a faixa de transição ou normal e acima de 60% como sendo a faixa acima da normal. A Tabela de Contingência também foi usada como ferramenta para organizar melhor os dados e separá-los em número de casos de temperatura máxima abaixo da normal, (T. Max.( - )), normal, e acima da normal (T. Max.( + )) e o mesmo com a temperatura mínima sendo abaixo da normal (T. Min.( - )), normal, e acima da normal (T. Min.( + )). Após a elaboração da Tabela de Contingência foi necessário calcular em porcentagem seus resultados. Para uma melhor orientação foi feito uma climatologia para cada região homogênea separadas em limites inferior e superior, onde os valores que estiverem dentro desse limite são considerados na faixa de normalidade. Foi feito o teste do Qui-quadrado e como resultado observou-se que a nulidade do teste é verdadeira. Foi possível verificar no trabalho que R1 a ODP quente influenciou num aumento da temperatura máxima e diminuição da temperatura mínima; em R2 a ODP fria influenciou num aumento da temperatura mínima e a ODP quente numa diminuição da temperatura máxima e diminuição da temperatura mínima; em R3 a ODP fria influenciou num aumento da temperatura máxima e mínima e a ODP quente numa diminuição da temperatura máxima e aumento da temperatura mínima; em R4 a ODP fria influenciou num aumento da temperatura máxima e mínima e a ODP quente numa diminuição da temperatura máxima e mínima. Todos esses resultados se deram em número de casos ao decorrer do ano. E apesar disso não houve significância entre as variáveis estudadas. Sendo assim, as temperaturas máximas e mínimas do estado do Rio Grande do Sul sofrem influência da ODP, mas não se obteve significância estatística.