Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This paper presents the climatology of precipitation for the state of Rio Grande
do Sul using the regional climate model RegCM3, 3rd version of the model. Four 30-
year Climatologies were carried for the interval from 1975 to 2005 for the four
convective schemes present in the model, Grell (1993) that has two locks, Arakawa
and Schubert (1974) and Frisch and Chappell (1980), the modified Kuo by Anthes
(1977) and Emanuell (1991). For each convective scheme were made four
Climatologies one for each season: Summer, Autumn, Winter and Spring. From real
data drawn from various sources and compiled by Liebmann and Allured, (2005),
quarterly Climatologies were developed with real data (Observed) making it possible
to analyze the sensitivity of the convective schemes through the Simulated
Climatologies by RegCM3. The work also presents statistical analyzes to evaluate
the performance of each convective scheme relating to the pattern of precipitation
found in Climatologies of real data and also the climatological distribution variability,
climatological distribution frequency and climatological precipitation anomalies .To
analyze the distribution were evaluated daily average rainfall and maximum daily
rainfall daily maximum minimum. To evaluate the dispersion between the observed
and simulated values, were made measured dispersion and correlation with a
significance level of 99%, the calculus of quantiles, standard deviation, IQR, RMSE
and it was possible to estimate with higher degree of certainty which convective
scheme can get closer to the observed climatology. / O presente trabalho apresenta as climatologias de precipitação para o estado
do Rio Grande do Sul utilizando o modelo climático regional RegCM3, 3ª versão do
modelo. Foram realizadas quatro climatologias de 30 anos para o intervalo de 1975
a 2005 para os quatro esquemas convectivos presentes no modelo, Grell que possui
dois fechamentos, Arakawa e Schubert e Frisch e Chappell, o esquema Kuo
modificado por Anthes e Emanuell. Para cada esquema convectivo foram feitas
quatro climatologias sendo uma para cada estação do ano: Verão, Outono, Inverno e
Primavera. A partir de dados reais retirados de diversas fontes e compilados por
Liebmann e Allured, (2005), foram desenvolvidas climatologias trimestrais com
dados reais (Observados) o que possibilitou analisar a sensibilidade dos esquemas
convectivos através das climatologias simuladas pelo RegCM3. O Trabalho ainda
apresenta análises estatísticas para avaliar o comportamento de cada esquema
convectivo em relação padrão de precipitação encontrada nas climatologias de
dados reais, bem como a variabilidade na distribuição climatológica, freqüência de
distribuição climatológica, anomalias de precipitação climatológica. Para análise da
distribuição diária foram avaliadas médias diárias de precipitação bem como a
precipitação máxima diária e mínima máxima diária. Para avaliar a dispersão entre
os valores Observados e Simulados, foram feitas medidas de dispersão como
correlação a um nível de significância de 99%, cálculo do Quantis, Desvio Padrão,
IQR, RMSE e assim foi possível estimar com um nível maior de certeza qual
esquema convectivo consegue se aproximar mais da climatologia observada.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/10261 |
| Date | 29 February 2012 |
| Creators | Guerra, Viviane da Silva |
| Contributors | Ferraz, Simone Erotildes Teleginski, Roberti, Débora Regina, Nunes, André Becker |
| 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, 500, 300, 890e04b2-49dc-4fe7-a16e-07665d183a7d, 47530e59-f3f8-4a92-9f6a-05ec36068708, 68fb70ad-b459-4102-a15c-f9e365df6d74, 6dd9dca8-af15-4e73-8f18-cd693992dab4 |
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