Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2017-03-08T20:18:40Z
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2016_RaquelFetter.pdf: 7574788 bytes, checksum: 10d3a752497782b633048d80205b256f (MD5) / O regime pluviométrico no Brasil apresenta significativas variações no espaço e no tempo e a compreensão dos mecanismos que contribuem para essa variabilidade torna-se mais complexa ao migrar para escalas de maior detalhe. Assim, este trabalho propõe uma abordagem metodológica para o tratamento e estudo da variabilidade pluviométrica no Brasil, por meio de informações espaço-temporais de pluviosidade (1888-2010), direção e velocidade do vento (2012-2015) e do Modelo Digital de Elevação (0.025º). O Índice de Proporção de Escalas (IPE) proposto descreve a contribuição relativa da heterogeneidade do espaço e do tempo na variabilidade do regime pluviométrico; o teste de Mann-Kendall identifica tendências espaço-temporais na variabilidade pluviométrica e o Potencial Orográfico de Chuvas descreve o potencial de o relevo brasileiro influenciar a distribuição espaço-temporal da pluviosidade. Foram identificados 5 padrões de IPE, dos quais, A, B e C indicam uma alta variabilidade das chuvas em função do espaço, numa região circular entorno do Brasil central, mais evidentes em distintos meses do ano, de acordo com a localização. Os padrões D e E, no Brasil central e extremo sul do país, correspondem à alta variabilidade temporal das chuvas, que se mantém elevada praticamente o ano todo. Pela análise multiescalar de tendências, percebe-se um incremento significativo de tendências com maiores generalizações temporais. As tendências positivas (TP) aumentam em quantidade e se fortalecem, enquanto que as tendências negativas (TN) aumentam em quantidade e enfraquecem nos locais onde foram originalmente identificadas. Com o aumento da generalização espacial ocorre a diminuição nas ocorrências quando associadas a pequenas generalizações temporais. O principal efeito da generalização espacial é de homogeneização da distribuição de tendências temporais que, quanto mais pontuais e esparsamente distribuídas no espaço, são suavizadas e até eliminadas, enquanto as TN fracas se fortalecem e, as TP fortes enfraquecem. De modo geral, a maior parte do Brasil apresenta POCs muito próximos a 0 (nulo), indicando a ortogonalidade do vento em relação ao relevo e/ou o caráter plano do mesmo. A exceção é o extremo norte do país, com grandes elevações localizadas, e a porção leste do Brasil, caracterizando esses locais como os mais propícios para a ocorrência de chuvas orográficas (POC+) e o efeito de sombra de chuva (POC-). O POC apresenta grande congruência com a literatura sobre chuvas orográficas e alerta sobre locais e períodos do ano para os quais necessitam de maiores esforços de investigação, como os meses entre maio e outubro, quando o POC se eleva da costa ao interior do continente nas regiões sudeste e nordeste, e do extremo norte do Brasil, onde a quantidade de estudos foi inferior de ao restante do país. Na calibração do POC pelo IPE por meio da análise de correlação linear, os maiores R2 mensais ocorrem para PO+ (formação de chuvas orográficas), principalmente em junho, onde 25% da variabilidade espaço-temporal do efeito orográfico é explicação pelo POC. O caráter ideográfico e nomotético da abordagem proposta possibilitam análises singulares e de caráter genérico da variabilidade pluviométrica, visando o aperfeiçoamento da análise regional, como sugerido para a disciplina geográfica. / The rainfall in Brazil presents significant variations in space and time and understanding the mechanisms that contribute to this variability becomes more complex when migrating to scales of greater detail. Thus, this study proposes a methodological approach for the treatment and study of rainfall variability in Brazil, through space-temporal rainfall information (1888-2010), direction and speed of the wind (2012-2015) and the Digital Elevation Model (0.025o). The Scale Proportion Index (IPE) proposed describes the relative contribution of the heterogeneity of space and time in the rainfall variability; The Mann-Kendall test identifies temporal trends in rainfall and the Orografic Potential of Rainfall (POC) describes the potential of the brazilian relief to influence the spatial and temporal distribution of rainfall. We identified 5 patterns of IPE. The patterns called A, B and C indicate a high variability of rainfall in function of space and draw a circular region around the central Brazil, more evident in some months, according to the location. The patterns D and E, in central Brazil and the southern extreme of the country, show a high temporal variability of rainfall, which remains high almost all the year. The multi-scalar trends analysis shows a significant increase of trends with greater temporal generalizations. Along multiple scales, positive trends increase in quantity and become stronger, while negative tendencies also increase in quantity, but became weaker in the places where they were originally identified. As space generalization increases occurs a decreasing on trend occurrences when associated with small temporal generalizations. The main effect of spatial generalization is the homogeneity for temporal trends. As more punctual and sparsely distributed in space, more smoothed. Along scale increasing, the weak negative tendencies on original scale (detail) turns more strengthened for broad scales. Otherwise, the strong positive tendencies become more and more weak. In general, the greater part of Brazil presents POCs very close to 0 (zero), indicating the orthogonality of the wind in relation to the relief and/or the plane and flat terrain. The exception was the extreme north of the country, with a more complex relief, as well the east Brazilian coast, characterizing the more propitious condition for the orographic rainfall (POC+) and the rain shadows (POC-). The POC presents congruence with the literature on orographic rainfall, but also indicates places and times of seasonal cycle that require future research intensification, specifically the months between May and October, when the POC rises from the coast to the interior of the continent on southeast and northeast regions, as well in the north of Brazil with a lower research effort. The calibration of the POC based on IPE values was carried using a linear regression model. The largest R2 values occur for POC+ (orographic rainfall), especially in June, where 25% of the space-time variability (IPE) was promoted by orographic effect (POC+ variability). The ideographic and nomothetic approach adopted provides generic and singular analysis of rainfall variability, aiming at the improvement of the regional analysis, as suggested for the Geography discipline.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/23239 |
| Date | 12 1900 |
| Creators | Fetter, Raquel |
| Contributors | Steinke, Ercília Torres |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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