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A Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) e sua influência nas temperaturas máximas e mínimas do Rio Grande do Sul

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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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpel.edu.br:123456789/2198
Date18 February 2010
CreatorsOmena, João Carlos Ribeiro, Omena, João Carlos Ribeiro
ContributorsCPF:13196359468, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4779052E6, Marques, Julio Renato, CPF:47255820000, http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4796372D6, Diniz, Gilberto Barbosa
PublisherUniversidade Federal de Pelotas, Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, UFPel, BR, Meteorologia
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPEL, instname:Universidade Federal de Pelotas, instacron:UFPEL
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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