The goal of this work is to define the atmospheric patterns associated with the extreme
precipitation events in the Rio Grande do Sul (RS) state in spring. The data used were
the rainfall series provided by the Agência Nacional das Águas (ANA, in portugues) and
reanalysis data of high resolution of the Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) of
00 and 12 UTC. From the data of the ANA, on the RS, six homogeneous regions of precipitation
were obtained through of Hierarchical Cluster Analysis technique, which are: the
East and North Coast (R1), Southern and South Coast (R2), the West and the border with
Uruguay (R3), Northern (R4), Midwest (R5) and Northwest (R6). With the averages series
for each homogeneous regions, utilizing the technique of quantis, has located the days
that precipitation over each region was equal or superior to the quantile 99%. With data of
the CFSR was generated a matrix (NxM) being N the dates of extreme events and M are
meteorological fields normalized in grid points, selected in a grid 21x19 on the RS. The
fields chosen are: mean sea level pressure, thickness between 500 and 1000hPa, geopotential
height at 500, zonal component of wind at 850hPa, meridional component of wind
at 850hPa, zonal component of wind at 200hPa, meridional component of wind at 200hPa
and specific humidity at 850hPa. Using the Non-Hierarchical Cluster Analysis, over the
array, were obtained 5 atmospheric clusters, defined as the patterns. For the Cluster 1 the
principal events of extreme precipitation had locating in the regions R2, R3, R5 and R6.
In Cluster 2, the events of extreme of precipitation was, principally, over the region R1. In
Cluster 3, the events of extreme precipitation ocurred in the coastal regions (R1 and R2),
border with Uruguay (R3) and regions wit high topography (R4 and R5). In Cluster 4, the
rainfall extremes is widespread over all regions. And in Cluster 5, extreme precipitation
ocurred principally in the R2, R3 and R4 regions. The Cluster 3 showed strong features of
a front incursion, while the characteristics of a Mesoscale Convective System (MCS) are
present in Cluters 1, 4 and 5. Thus, the three major weather systems that cause extreme
precipitation in RS, the MCS are the most important and only the Upper-level cut-off low
not has been clearly identified, but the Cluster 2 presents some features that may indicate
their presence, which are for example, the trough axis on the RS and the formation of a
surface cyclone on the coast. / O objetivo desta dissertação é a definição de padrões atmosféricos associados a eventos
extremos de precipitação no estado do Rio Grande do Sul (RS), na primavera. Os dados
utilizados foram as séries pluviométricas disponibilizada pela Agência Nacional das
Águas (ANA) e os dados de reanálise de alta resolução do Climate Forecast System Reanalysis
(CFSR) das 00 e 12 UTC. A partir dos dados da ANA, sobre o RS, foram obtidas
seis regiões homogêneas de precipitação, por meio da técnica de Análise de Agrupamento
hierárquica, que são: o Leste e Litoral Norte (R1), Extremo Sul e Litoral Sul (R2),
Oeste e Fronteira com o Uruguai (R3), Extremo Norte (R4), Centro-Oeste (R5) e Noroeste
(R6). Com as séries médias para cada uma das regiões homogêneas foram localizados,
por meio da técnica dos quantis, os dias em que a precipitação sobre cada região foi
igual ou superior ao quantil 99%. Com os dados do CFSR foi gerada uma matriz N x
M sendo o N as datas de eventos extremos e o M são dados normalizados, em pontos
de grade, dos campos meteorológicos selecionados em uma grade 21x19 sobre o RS.
Os campos meteorológicos escolhidos foram: Pressão ao Nível Médio do Mar, Espessura
entre 500hPa e 1000hPa, Altura Geopotencial em 500hPa, Componente Zonal do
vento em 850hPa, Componente Meridional do vento em 850hPa, Componente Zonal do
vento em 200hPa, Componente Meridional do vento em 200hPa e Umidade Específica
em 850hPa. Aplicando a Análise de Agrupamento Não-Hierárquica sobre a matriz dos
campos meteorológicos foram obtidos 5 agrupamentos atmosféricos, definidos como os
padrões atmosféricos. Para o Agrupamento 1 os extremos de precipitação ficaram localizados
principalmente sobre as regiões R2, R3, R5 e R6. No Agrupamento 2 o extremo
de precipitação ficou principalmente sobre a região R1. No Agrupamento 3 os extremos
de precipitação ficaram sobre as regiões litorâneas (R1 e R2), de fronteira com o Uruguai
(R3) e de regiões com elevação no relevo (R4 e R5). No Agrupamento 4 os extremos de
precipitação ficaram generalizados sobre o todas as regiões e no Agrupamento 5 ocasionaram
extremos de precipitação nas regiões R2, R3 e R4. O Agrupamento 3 apresenta
fortes características de uma incursão frontal, enquanto que as características de um
Sistema Convectivo de Mesoescala (SCM) estão presentes nos Agrupamentos 1, 4 e 5.
Assim, dos três principais sistemas meteorológicos que causam precipitação extrema no
RS, os SCM são os mais importantes e somente o Vórtice Ciclônico em Altos Níveis não
foi claramente identificado, mas o Agrupamento 2 apresenta algumas características que
podem indicar a sua presença, que são por exemplo, o eixo do cavado sobre o RS e a
formação de um ciclone em superfície sobre o litoral.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/10267 |
| Date | 18 September 2012 |
| Creators | Santos, Daniel Caetano |
| Contributors | Piva, Everson Dal, Ferraz, Simone Erotildes Teleginski, Dias, Pedro Leite da Silva, Nascimento, Ernani de Lima |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, UFSM, BR, Meteorologia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 100700300004, 400, 300, 300, 300, 500, 300, 08bd76ac-94c5-441d-b977-29a997235070, 224ab2cb-716a-44dc-a3dd-d1380531ed0b, 203a6f13-e9d0-4233-aced-6945ac59e7c3, 71b6265c-b085-48dd-9de3-8f609060f171, f500e485-abef-473a-a2d2-e48c8f893164 |
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