Resumo em Português:

Resumo Esse estudo teve como objetivo principal analisar as tendências de onze índices de extremos climáticos dependentes da precipitação diária para o Estado do Amazonas, dividindo-o em quatro mesorregiões, bem como, analisar suas relações com as anomalias de TSM nos Oceanos Pacífico (ENOS) e Atlântico (Dipolo do Atlântico). Os dados de precipitação pluviométrica diários, para o período de 1970-2010, foram oriundos do INMET. Dados das anomalias mensais de TSM dos Oceanos Tropicais foram obtidos do CPC/NOAA. Os resultados obtidos mostram que em todo Estado do Amazonas não é possível afirmar categoricamente que ocorreu aumento ou diminuição dos índices extremos de precipitação nas últimas décadas. Além disso, identificou-se que as TSM dos Oceanos Pacífico Equatorial e Atlântico Tropical apresentaram correlações estatisticamente significativas com os índices de extremo de precipitação. Portanto, é possível afirmar que a anomalia de TSM destas áreas tem influência nos índices de precipitação do Estado do Amazonas.

Resumo em Inglês:

Abstract This study aimed to analyze the trends of eleven indices of climate extremes depend on daily precipitation for the state of Amazonas, dividing it into four mesoregions, as well as, to evaluate its relationship with SST anomalies in the Pacific (ENSO) and Atlantic (Atlantic Dipole) Oceans. The daily rainfall data for the period 1970-2010 were derived from INMET. Data of monthly anomalies of SST in the Tropical Oceans were obtained from CPC / NOAA. The results show that in the state of Amazonas is not possible to affirm categorically that there was an increase or decrease of extreme precipitation events in recent decades. Furthermore, it was found that the SST in the equatorial Pacific and Atlantic Tropical Oceans showed statistically significant correlations with indices of extreme precipitation. Thus, it is possible states that SST anomaly in these areas has an influence on precipitation rates in the state of Amazonas.

Resumo em Português:

Resumo Estudos na área da hidrologia mostraram que podemos evitar desastres naturais através de previsões hidrológicas. Nesse trabalho foi utilizada a metodologia de Box-Jenkins de séries temporais multivariadas para previsão diária de nível fluviométrico do rio Tocantins para o município de Marabá-PA, que sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionado pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que residem em áreas de riscos. Foram utilizados dados de níveis diários observados nas estações fluviométricas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/2008 a 31/03/2011. Evidenciou-se que o modelo ajustado conseguiu capturar a dinâmica das séries temporais, com bons prognósticos para o período de sete dias, com erro absoluto máximo de 0,08m, e com precisão na previsão acima de 99,00%. Assim, a pesquisa mostrou que o modelo de previsão teve um bom ajuste apresentando bons resultados, podendo ser utilizado como ferramentas de apoio para Defesa Civil, auxiliando no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

Resumo em Inglês:

Abstract Hydrology studies show that it is possible to avoid natural disasters through the proper use of hydrological forecasts. In this work we used the Box-Jenkins Methodology (Time Series Analysis) to model the daily level of the Tocantins river in the city of Maraba - PA, in order to predict floods caused by its regular increase, an event that usually puts the resident population of risk areas in vulnerable situations. For the study, we used the daily levels of data observed in gauged stations of Maraba and Carolina and Conceição do Araguaia National Water Agency (ANA), the period of 01/12/2008 to 31/03/2011. It was evident that the adjusted model was able to capture the dynamics of time series with good prognosis for a period of seven days with a maximum absolute error of 0.08 m and with precision in forecasting over 99%. The forecasting model showed good results and can then be used as support tools for Civil Defense, assisting in the planning and preparation of preventive actions for the city of Maraba.

Resumo em Português:

Resumo O presente trabalho apresenta uma abordagem computacional para a predição de um passo à frente em séries de dados meteorológicos pertencentes às regiões de Paty do Alferes e Paracambi, situadas no estado do Rio de Janeiro (RJ). Para tanto, foram utilizados dois modelos de Redes Neurais Artificiais (RNAs): Perceptrons de Múltiplas Camadas (MLP) e Função de Base Radial (RBF). Para confirmar o desempenho dos modelos foi realizada a predição de variáveis horárias e mensais, que foram comparadas com resultados obtidos por modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM), confrontadas com os dados registrados pelas estações meteorológicas e analisadas por meio de técnicas estatísticas, apresentando resultados favoráveis entre 91% a 96% de acerto para todos os casos. Além disso, as previsões também demonstraram uma forte correlação linear com os dados registrados, mantendo-se entre 0,61 a 0,94. Como resultado, pode se destacar as RNAs como uma forte ferramenta para predição dos dados meteorológicos analisados.

Resumo em Inglês:

Abstract This paper presents a computational approach for the one step ahead prediction in meteorological data series belonging to regions of Paty do Alferes and Paracambi, both located in the state of Rio de Janeiro (RJ). Two models of Artificial Neural Networks (ANN) were used: Multilayer Perceptron (MLP) and Radial Basis Function (RBF). To confirm the performance of the models were performed the prediction of hourly and monthly variables. These data were compared with results obtained by Multiple Linear Regression models (RLM), but also with the data registered by meteorological stations and analyzed by statistical techniques. It showed a favorable result, reaching between 91% and 96% of correct predictions for all cases. Moreover, the predictions also showed a strong linear correlation with the actual data, keeping it from 0.61 to 0.94. As a result, the RNAs can stand out as a strong tool for prediction of meteorological data analyzed.

Resumo em Português:

Resumo Uma metodologia para corrigir observações de Radiação de Onda Longa Descendente (OLD) geradas por estações de superfície é apresentada. Consiste na aplicação do método de mínimos quadrados para encontrar coeficientes (ks) específicos de sensores PIR Eppley (EP) e CGR4 Kipp & Zonen (KZ) e reprocessamento das séries temporais. A avaliação da metodologia utilizou dados obtidos de um experimento realizado no Laboratório de Instrumentação Meteorológica - CPTEC/INPE. A aplicação de testes estatísticos na série de dados, com e sem correção, mostra uma redução significativa da Raiz do Erro Quadrático Médio, que passou de 9,02 a 0,43 W/m2 para o sensor EP e de 4,11 a 1,21 W/m2 para o KZ; o viés reduziu de −7,99 para 0,50 W/m2 (EP) e de 3,53 para 0,27 W/m2 (KZ). Um sensor CG4 (KZ) de referência calibrado no Physikalisch-Meteorologiches Observatorium Davos (PMOD), com rastreabilidade foi utilizado.

Resumo em Inglês:

Abstract Hereby is presented a methodology to correct observations of Downwelling Longwave Radiation (DLR) generated by surface stations. It consists in the application of the least squares method to find coefficients (ks) of PIR Eppley (EP) and CGR4 Kipp & Zonen (KZ) sensors, and reprocessing of time series. The evaluation of the methodology used data obtained in an experiment conducted in the Meteorological Instrumentation Laboratory - CPTEC / INPE. The application of statistical tests in the data series, with and without correction shows a significant reduction of the Root Mean Square Error, which went from 9,02 to 0,43 W/m2 for the EP sensor and 4,11 to 1,21 W / m2 for KZ; bias decreased from 0,50 to −7,99 W/m2 (EP) and 3,53 to 0,27 W/m2 (KZ). A CG4 sensor (KZ) of the calibrated reference Physikalisch-Meteorologiches Observatorium Davos (PMOD) with traceability was used.

Resumo em Português:

Resumo Neste trabalho é apresentada uma revisão sobre métodos para cálculo do desvio padrão da direção do vento horizontal (σθ). Três diferentes métodos clássicos encontrados na literatura [Verral e Williams, 1982 (VW), Ackermann, 1983 (ACK), e Yamartino, 1984 (YM)] são avaliados a partir de intercomparação entre eles utilizando-se dados de vento obtidos por radiossondagens. Estas medidas foram realizadas a cada seis horas durante um período de 11 dias do mês de setembro de 2008 (estação seca da região Norte do NE do Brasil, com ventos alísios intensos). Os cálculos mostraram que o método de YM apresentou-se o mais confiável, sendo que os resultados de VW foram muito próximos de YM. Comparando os métodos dois a dois, as máximas diferenças foram de 29 graus entre ACK e YM e 26,3 graus entre ACK e VW, enquanto que entre YM e VW a máxima diferença foi de apenas 2,6 graus. Segundo a literatura revisada, YM é o método mais estável ao longo da variação de σθ, com erro de, no máximo, 2%.

Resumo em Inglês:

Abstract In this paper, a review about three classical methods for calculating the standard deviation of the horizontal wind direction (σθ) is presented. These methods described by Verral and Williams, 1982 (VW), Ackermann, 1983 (ACK), and Yamartino, 1984 (YM) are evaluated by intercomparison between them using wind data obtained from radiosonde measurements. These measurements were taken every six hours over a period of 11 days of September 2008 (dry season of the north of NE region of Brazil, with strong trade winds). Calculations indicated that YM method showed to be the most reliable, whereas the results of VW were very close to YM. Comparing the methods two by two, the maximum differences were 29 degrees between ACK and YM and 26.3 degrees between ACK and VW, while between YM and VW the maximum difference was only 2.6 degrees. According to the reviewed literature, YM is the most stable method over the range of σθ, with maximum error of 2%.

Resumo em Português:

Resumo Uma das principais aplicações das estimativas de precipitação por satélite é a modelagem hidrológica em bacias onde a rede convencional e em tempo real de pluviômetros são precárias no que se refere à resolução espacial e temporal de dados. Neste trabalho discute-se o desempenho do modelo de erro de precipitação por satélite estocástico multidimensional - SREM2D (do inglês, Two-Dimensional Satellite Rainfall Error Model), o qual simula conjuntos de campos diários de precipitação com os mesmos padrões estatísticos (dispersão) que a diferença dos campos de chuva estimados por satélite e pluviômetro de uma série maior. A maioria dos modelos tratam o erro como uma medida uni-dimensional sem o reconhecimento que a precipitação é um processo intermitente no tempo e no espaço. O modelo SREM2D caracteriza a estrutura espacial, a dinâmica temporal e a variabilidade espacial do erro de estimativa das taxas de precipitação. Este trabalho avalia os resultados das simulações do SREM2D para diversos algoritmos de estimativa de precipitação por satélite na bacia dos rios Tocantins-Araguaia. Resultados mostram que o conjunto obtido através das realizações do modelo SREM2D reduziram o viés dos algoritmos de estimativa de precipitação por satélite principalmente para bacias com área de drenagem superior a 12.000 km2.

Resumo em Inglês:

Abstract One of the most important applications of satellite rainfall estimates is the hydrological modeling in basins where the conventional and real time rain gauges networks are inadequate in term of the spatial and temporal resolution. This study discuss the performance of the multidimensional stochastic error model (SREM2D), which simulates an ensemble of daily precipitation fields with the same statistical patterns (spread) as the differences of satellite precipitation fields and rain gauges of a longer data series. Most models treat errors only in one dimension, without recognizing that rainfall is a time and space intermittent process. The SREMD2 model characterize the spatial and temporal structure, and the stail variability of errors, of rainfall estimates. This study assess SREM2D simulations results for several rainfall estimates algorithms in the Tocantins-Araguaia river basin. Results show that the ensemble derived from the SREM2D model reduced bias, of the satellite precipitation estimation algorithms mainly for basin with drainage area higher than 12000 km2.

Resumo em Português:

Resumo A concentração de gases de efeito estufa (GEE) na atmosfera tem aumentado acentuadamente desde a revolução industrial, o que levou a intensificação do efeito estufa e consequentemente vem causando o aquecimento global. A análise espacial de tendências permite observar as mudanças no comportamento e determinar em quais regiões uma determinada variável vem sofrendo mudanças ao longo do tempo. Diante disso, o objetivo do presente trabalho foi analisar as tendências temporais da precipitação e da temperatura média no Brasil, utilizando o método Contextual Mann-Kendall (CMK), utilizando dados espacialmente distribuídos elaborados pelo Climatic Research Unit (CRU), entre os anos 1961 e 2011. A umidade relativa e a evapotranspiração foram analisadas no intuito de auxiliar na interpretação dos resultados da precipitação e temperatura. Os resultados mostraram tendências não significativas em mais de 70% do território brasileiro em todos os meses na precipitação, porém a temperatura média apresentou tendência positiva significativa em grande parte do Brasil ao longo de todo ano. Em geral, a evapotranspiração apresentou um comportamento diretamente proporcional à temperatura, enquanto que a umidade relativa apresentou comportamento inversamente proporcional. A continuidade dessas tendências poderá resultar em impactos na agricultura e no ciclo hidrológico, e consequentemente para a fauna e flora e para a população.

Resumo em Inglês:

Abstract The concentration of greenhouse gases (GHGs) in the atmosphere has increased dramatically since the industrial revolution, which led to intensification of the greenhouse effect and thus global warming. The spatial trend analysis allows us to observe changes in behavior and determine which region a given variable has suffered significant changes over time. Therefore, the aim of this study was to analyze trends in time series to rainfall and mean temperature in Brazil using the Contextual Mann-Kendall method (CMK), using data produced by spatially distributed Climatic Research Unit (CRU), between 1961 and 2011. The relative humidity and potential evapotranspiration were used to help understand the results. The results showed no significant trends in over 70% of the Brazilian territory in all months in the precipitation, but the mean temperature showed a significant positive trend in much of Brazil throughout the year. In general, evapotranspiration presented a behavior directly proportional to the temperature, while the relative humidity had an inversely proportional behavior. The continuation of these trends could result in impacts on population, agriculture, water cycle, fauna and flora.

Resumo em Português:

Resumo A seca é um fenômeno de comportamento estatístico, seus efeitos variam em função da região de estudo da relação entre a seca meteorológica (ausência de chuva) e outros fatores relacionados à seca agrícola (solos e cultivos), seca hidrológica (suprimento de água) e seca socioeconômica (impacto social e econômico). A seca meteorológica é a base para os outros tipos de seca. Neste contexto, o presente trabalho buscou analisar a intensidade da anomalia temporal do regime de chuva na microbacia de Santa Maria/Cambiocó, localizada na região Noroeste do Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste do Brasil. Para tanto, foi utilizado o índice de anomalia de chuva calculado com base em duas estações pluviométricas envoltórias à região com períodos consecutivos de 10 anos de dados. A estação seca, inverno, abrange os meses de junho, julho e agosto e a estação chuvosa, verão, abrange os meses de novembro, dezembro e janeiro. Não foram constatadas alterações de tendência do regime pluviométrico ao longo da série observada que pudessem influenciar a seca meteorológica. Consequentemente, não foram verificadas, no período analisado, tendências que pudessem justificar impactos de anomalias climáticas ou de mudanças climáticas ao longo das séries observadas.

Resumo em Inglês:

Abstract Drought is a statistical phenomenon, its impacts vary according to the region under study and the relationship between the meteorological drought (no rainfall) and other factors related to agricultural drought (soil and crops), hydrological drought (water supply) and socioeconomic drought (social and economic impacts). Meteorological drought is the basis for the other types of drought. In this context, the present study aimed to analyse the intensity of rainfall temporal anomaly in the representative catchment of Santa Maria/Cambiocó located in the Northwest Region of Rio de Janeiro State, Southeast Region of Brazil. The rain anomaly index was calculated based in two gauge stations ten-year rainfall time series. The dry season, winter, covers the months of june, july and august and the rainy season, summer, covers the months of november, december and january. No changes were verified in the rainfall series trends that could influence the observed meteorological drought. Consequently, no tendency in the observed time period, that could be justified by climate anomalies or climate change impacts, were identified.

Resumo em Português:

Resumo O Pantanal apresenta períodos de inundação que modelam a paisagem e atuam como filtro ao estabelecimento e desenvolvimento de plantas. Perturbações antrópicas ou naturais podem alterar a distribuição da energia disponível no ecossistema. Diante da necessidade de compreensão da variabilidade temporal do balanço de energia em paisagens naturais inundáveis, o objetivo deste estudo foi analisar a sazonalidade do balanço de energia em área arbustiva alagável composta por Combretum lanceolatum Pohl no Pantanal Mato-grossense. As estimativas do fluxo de calor latente (LE) e sensível (H), e da evapotranspiração (ET) foram obtidas pelo método da razão de Bowen entre maio de 2012 e abril de 2013. A energia disponível foi destinada prioritariamente ao LE (64,1%), seguido ao H (35,8%) e quase zero ao fluxo de calor no solo (0,1%). Os componentes do balanço de energia apresentaram forte sazonalidade, com maior LE durante a estação chuvosa e maior H durante a estação seca. A evapotranspiração foi menor durante a estação seca devido ao baixo conteúdo de água no solo e transpiração da vegetação dominante na área de estudo. Os resultados obtidos nesse trabalho sugerem que o ambiente estudado é limitado pela disponibilidade de energia e água.

Resumo em Inglês:

Abstract The Pantanal has flood periods that model the landscape and act as a filter to the establishment and development of plants Anthropogenic or natural disturbances can alter the available energy distribution in the ecosystem. Due to the need of understanding the temporal variability of the energy balance in flood natural landscapes, the objective of this study was to analyze the seasonality of the energy balance in flooded shrub area consisting of Combretum lanceolatum Pohl in Mato Grosso Pantanal. The estimates of latent (LE) and sensible (H) heat flux, and evapotranspiration (ET) were obtained by the method of Bowen ratio between May 2012 and April 2013. The available energy was intended primarily to LE (64.1%), followed by H (35.8%) and almost zero to heat flow in soil (0.1%). The components of the energy balance showed strong seasonality, with highest LE in the wet season and highest H in the dry season. The evapotranspiration was lower during the dry season due to the lower soil water content and transpiration of dominant vegetation in the study area. Results suggest that the study area was limited by the availability of energy and water.

Resumo em Português:

Resumo O Início e Fim da Estação Chuvosa (IEC e FEC, respectivamente) são encontrados em Minas Gerais (MG) para 1998-2012 através de duas metodologias: uma que utiliza dados diários de precipitação e outra que utiliza dados diários de Radiação de Onda Longa antissimétrico equatorialmente (ROLant). O IEC (FEC) é indicado pela mudança de sinal positivo-negativo (negativo-positivo) das médias espaciais do ROLant, como em Garcia e Kayano (2009; 2013), e, pelo método de Liebmann et al. (2007), determina-se pelo mínimo (máximo) da curva do acumulado das anomalias diárias de precipitação. Para comparação, as séries de precipitação diária na região também são analisadas. As datas de IEC encontradas por ambos os métodos são mais próximas entre si quando comparadas às do FEC, que apresenta maior variabilidade em ambos os métodos. Ambos os métodos detectam com qualidade as datas de IEC e FEC em MG, sendo discutidas suas principais diferenças. Cabe ressaltar que o método de Garcia e Kayano (2009;2013) é relativamente mais vantajoso quando comparado ao de Liebmann et al. (2007), pois utiliza dados de ROL, disponíveis em tempo quase real, diferente dos índices baseados em precipitação; e, ainda, por ser independente do período analisado, característica do método de Liebmann et al. (2007).

Resumo em Inglês:

Abstract The Onset and Demise of the rainy season (ONR and DER, respectively) are found in Minas Gerais (MG) for the 1998-2012 period with two methodologies: one using daily rainfall data and another that using daily data of antisymmetric equatorially outgoing longwave radiation (AOLR). The ONR (DER) is indicated by a sign change from positive-negative (negative-positive) of the AOLR spatial averages, as in Garcia and Kayano (2009; 2013), whereas for the Liebmann et al. (2007) method that date is determined by the minimum (maximum) of the anomalous accumulation of daily precipitation. For comparison, the daily precipitation series in the region are also analyzed. The ONR dates found by both methods are closer to each other compared to the DER, which has greater variability in both methods. Both methods detect the ONR and DER dates in MG with quality and the main differences between them are discussed in the text. It is worth noting that the Garcia and Kayano (2009; 2013) method is relatively more advantageous when compared to the method of Liebmann et al. (2007), because it depends solely on the OLR data, which are available on near real-time basis, different of the indices based on precipitation; and also to be independent of the analyzed period, which is characteristic of the Liebmann et al. (2007) method.