Resumo em Espanhol:

Resumen Se evaluó el desempeño de las predicciones del modelo Eta durante el acaecimiento del evento de nevada generalizada que causó el mayor impacto social en la Sierra Sur del Perú (SSP) durante agosto del 2013. La evaluación se desarrolló a escala sinóptica de Sudamérica (A1), y en las regiones próximas a SSP (A2), con una antelación de 96, 48 y 24 h frente al Reanálisis ERA-Interim, centrándose en las variables meteorológicas que propician su acaecimiento. El evento estuvo asociado a la invasión de la corriente en chorro subtropical (JST) y una vaguada profunda próxima a SSP en tropósfera alta, una baja segregada (BS) en tropósfera media y altos valores de humedad relativa sobre la SSP. Se encontró que una buena predicción de la localización del JST sobre A2 conlleva una mejor predicción del movimiento vertical y divergencia, variables que intensifican la ocurrencia de nevadas, resultando la previsión de 24 h la más precisa. Se obtuvieron mayores errores en niveles de tropósfera alta debido a la intensificación de parámetros dinámicos producto de la invasión del JST.

Resumo em Inglês:

Abstract The performance of the Eta model predictions was evaluated during the occurrence of the generalized snowfall event that caused the greatest social impact in the southern highlands of Peru (SSP) during August 2013. The evaluation focused on the synoptic scale of South America (A1), and in the regions close to SSP (A2), 96, 48 and 24 hours in advance compared to the ERA-Interim Reanalysis, focusing on the meteorological variables that trigger its occurrence. The event was associated with the invasion of the subtropical jet stream (JST) and a deep trough close to SSP in the upper troposphere, a Cut Off Low (COL) in the middle troposphere and high values of relative humidity on SSP. It was found that a good prediction of the location of the JST on A2 leads to a better prediction of vertical movement and divergence, variables that intensifies the occurrence of snowfall, resulting in 24-hour forecast being the most accurate. Higher errors were obtained at high troposphere levels because of the intensification of dynamic parameters due to the invasion of the JST.

Resumo em Português:

Resumo As mudanças climáticas são uma resposta da dinâmica do sistema Terra a fatores intrínsecos ou extrínsecos ao planeta. Importantes consequências dessa alteração climática são as ocorrências de secas ou do aumento na intensidade das chuvas em várias regiões do globo terrestre, que pode reduzir ou aumentar a disponibilidade de água no sistema. Para a Amazônia o cenário de severidade de secas pode se agravar, conforme sugerido por modelos climáticos. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é analisar a anomalia de chuva e a tendência de precipitação para o período de 1994 a 2017 em sete estações pluviométricas localizadas na Amazônia Central e relacioná-los aos eventos interanuais/ interdecadais. Para tal, utilizou-se o índice de Anomalia de Chuva (IAC) e o teste não paramétrico de Mann-Kendall. Os resultados sugerem que somente El Niños extremos, tais como os de 1997 e 2015, apresentaram redução na precipitação em todas as estações, enquanto o La Niña de 1999 foi o que apresentou os maiores aumentos, a partir dos IACs. Com relação ao teste de tendências de Mann-Kendall, somente na estação C apresentou uma tendência de aumento na precipitação, evidenciando a necessidade de maiores séries temporais de precipitação para análises mais concisas.

Resumo em Inglês:

Abstract Climate change is a response to the dynamics of the Earth system to intrinsic or extrinsic factors to the planet. Important consequences of this climate change are the occurrence of droughts or an increase in the intensity of rainfall in various regions of the globe, which can reduce or increase the availability of water in the system. For the Amazon, the drought severity scenario may worsen, as suggested by climate models. The purpose of this work is to analyze the rain anomaly and the precipitation trend for the period from 1994 to 2017 in seven pluviometric stations located in Central Amazonia and relate them to the events El Niño and La Niña. For this, the Rain Anomaly Index (RAI) and the Mann-Kendall non-parametric trend assessment test were used. The results suggest that only extreme El Niño, such as those in 1997 and 2015, showed a decrease in precipitation, while La Niña in 1999 was the one that showed the greatest increases, from the RAI. Regarding the Mann-Kendall trend test, only at station C it showed a tendency to increase in precipitation, showing the need for larger precipitation time series for more concise analyzes.

Resumo em Português:

Resumo Analisa-se a aplicabilidade dos índices clássicos, numericamente modelados, indicadores de condições atmosféricas turbulenta para previsão de turbulência de céu claro (CAT) na região sul do Brasil. Os eventos foram reconstruídos usando 25.465 mensagens de CAT, denominado de AIREP (Air-Report), de 2015 a 2019, e 12.959 observações in-situ da aceleração vertical da gravidade (VRTG) registrados pelas aeronaves de fevereiro de 2018 a dezembro de 2019. Os registros de CAT via VRTG mostraram que os eventos turbulentos são proporcionalmente distribuídos (em parênteses a sua severidade) em 94% (leve), 4% (moderada) e 1% (severa) na região de estudo. As análises sinóticas de 5 estudos de casos revelam que os eventos de CAT ocorreram durante condições de céu claro na presença da corrente de jato e, assim, o cisalhamento de vento foi o mecanismo de sua formação. Três análises, baseada na composição de variáveis modelados pelos modelos GFS0,25 e WRF (com grade de 18, 6 e 2 km), definido como, (1) perfil de vento, temperatura potencial (θ), energia cinética turbulenta (TKE), (2) número de Richardson (Ri) e velocidade vertical (W), e (3) os índices indicadores de CAT denominados de Ri, Brown, Ellrod-Endlich, Ellrod-Knap and Ellroad-Knox, mostraram que quanto maior a resolução espacial da simulação numérica melhor é previsão de CAT. Análises da resposta dos índices modelados versus capacidade destes em representar as condições de uma atmosfera turbulenta, na circunvizinhança dos registros de VRTG, é calculada e se observou que o índice Brown foi o mais eficiente para tal, uma que este foi capaz de identificar 100% dos cinco casos estudados. O resultado de tentativa inicial para ajustar os índices (Brown, Ellrod-Endlich e Ellrod-Knap) de previsão de CAT, usando dados modelados do WRF são bastante promissores, visto que os três índices ajustados foram capazes de detectar, respectivamente, 96%, 96% e 99% da previsão de eventos de CAT, com 12 horas de antecedência nos dias 21 de maio de 2018 e 27 de março de 2019.

Resumo em Inglês:

Abstract This analyzes the classic indexes modeled numerically to predict turbulence in the southern region of Brazil. Historical clear sky turbulence (CAT) events were reconstructed by using 25.465 AIREP messages, from 2015 to 2019, and 12.959 CAT records by aircraft from February 2018 to December 2019. The observations have shown that CAT events are proportionally distributed (in parentheses, its severity) in 94% (light), 4% (moderate), and 1% (severe). Synoptic analyses of five cases studied reveal that turbulence records occurred during clear sky conditions in the presence of a jet stream. Three joint analyses of the compositions of the variables modeled by GFS0.25 and WRF (18, 6 and 2 km grid), defined as, (1) wind profile, potential temperature (θ), turbulent kinetic energy (TKE); and (2) Richardson (Ri) and vertical speed (W), and (3) separately the CAT indicator indices called Ri, Brown, Ellrod-Endlich, and Ellrod-Knap, and Ellroad-Knox, showed that the improvement of spatial resolution data plays an important role in CAT forecasting. The response of the modeled indices is compared to their capacity to characterize the circumstances of a turbulent atmosphere in the vicinity of the VRTG records, and it was revealed that the Brown index was the most efficient for this, able to identify 100% of the five cases examined. The results of an initial attempt to adjust the CAT prediction indices (Brown, Ellrod-Endlich, and Ellrod-Knap) using modeled WRF data are reasonably promising, as the three adjusted indices detected 96%, and 99% of CAT event forecast 12 hours in advance on May 21, 2018 and March 27, 2019.

Resumo em Português:

Resumo Eventos extremos de precipitação são causados pelo excesso ou falta de chuva que podem provocar inundações, períodos de estiagem longos e secas que afetam a vida da população. Este trabalho visa estudar as tendências da precipitação através dos índices de extremos climáticos (CDD, R10mm, Rx1day, Rx5day e R95p) nas sub-bacias Alto Juquiá, Baixo Ribeira e Rio Ribeira de Iguape, localizadas na Bacia do Rio Ribeira de Iguape, tanto no contexto atual quanto futuro. A sub-bacia Alto Juquiá alimenta o Sistema Produtor de São Lourenço que abastece parte dos municípios da Grande São Paulo. Analisaram-se os dados de índices extremos observados e simulados por dois modelos regionais climáticos: Eta-HadGEM2-ES e Eta-MIROC5. A análise histórica dos dados observados identificou tendências de aumento nos números de dias secos consecutivos (CDD) e em anos com dias muito chuvosos (R95p) nas três sub-bacias. As projeções dos dois modelos e cenários indicam para um futuro mais próximo (2006-2040) períodos de estiagem mais longos (CDD) e uma menor intensidade da chuva diária (R95p e Rx1day) até 2099. Ainda, é possível inferir que o modelo Eta-HadGEM2-ES obteve melhor desempenho, já que os erros sistemáticos das simulações foram menores nas sub-bacias de Alto Juquiá e Rio Ribeira de Iguape.

Resumo em Inglês:

Abstract Extreme precipitation events are caused due to excess or lack of rain sufficient to cause flooding, prolonged dry spells and droughts that can affect the population's life. This work aims to study the precipitation behavior through climatic extremes indices (CDD, R10mm, Rx1day, Rx5day and R95p) in Alto Juquiá, Baixo Ribeira and Ribeira de Iguape sub-basins located in Ribeira de Iguape River Basin, in both current and future contexts. The Alto Juquiá sub-basin feeds the São Lourenço Water Production System, which supplies part of the municipalities of Greater São Paulo. The extreme index data observed and simulated by two regional climate models: Eta-HadGEM2-ES and Eta-MIROC5. Historical analysis of the observed data identified an increasing trend in the number of consecutive dry days (CDD) and extremely rainy years (R95p) in the three sub-basins. The projections of the two models and scenarios indicate for closer future (2006-2040) longer periods of drought (CDD) and a lower intensity of rain (R95p and Rx1day) until 2099. It is also possible to infer that the model HadGEM2-ES performed better, since the systematic errors were lower in the Alto Juquiá and Rio Ribeira de Iguape sub-basins.

Resumo em Espanhol:

Resumen La Intercuenca Alto Apurímac (IAA) está ubicada en la sierra sur de los Andes peruanos, en la cabecera de la cuenca amazónica. Este estudio se enfocó en evaluar la distribución espacial y temporal de las sequías e inundaciones meteorológicas a través de la aplicación del método del índice China-Z (CZI) para el periodo 1986-2015, utilizando datos de precipitación observada y del satélite Tropical Rainfall Measuring Missions (TRMM). Los resultados revelaron que la serie de datos observados y de los datos obtenidos del satélite TRMM presentan características estadísticas similares, suficientemente robustas como para representar información pluviométrica. Así, a través de CZI se logró identificar y clasificar las clases de sequías e inundaciones a nivel temporal y espacial, concluyendo que en su mayoría las sequías se presentaron en el mes de diciembre, hacia la zona del oeste de la IAA, siendo los años críticos entre 1988-1992; mientras que las inundaciones ocurrieron con mayor frecuencia en el mes de febrero, hacia la franja este de la IAA, siendo 2011 y 2012 años excepcionales. Así, la investigación mostró que la aplicación de CZI es eficaz para detectar y clasificar sequías e inundaciones para los Andes sudamericanos.

Resumo em Inglês:

Abstract The Alto Apurimac Interbasin (IAA) is located in southern highlands at the headwaters of the Amazon basin of the Peruvian Andes. This study focused on evaluating the spatial and temporal distribution of meteorological droughts and floods through the China-Z Index (CZI) method for the period 1986-2015, using observed precipitation and Tropical Rainfall Measuring Missions (TRMM) satellite data. The results revealed that the observed data and data obtained from the TRMM satellite present similar statistical characteristics, which represent pluviometric robust information. Thus, through CZI it was possible to identify and classify the types of droughts and floods at a temporal and spatial level. Concluding that the most droughts occurred in december towards the western area on IAA with critical years between 1988-1992 while floods occurred more frequently in february towards the eastern fringe on IAA with 2011 and 2012 were exceptional years. Thus, the research showed that the application of CZI is effective in order to detect and classify droughts and floods for the South American Andes.

Resumo em Português:

Resumo As características meteorológicas de uma determinada região são de grande importância na manutenção das atividades humanas, uma vez que afetam a sociedade tanto de maneira positiva quanto negativa. Assim, o objetivo do estudo foi analisar as principais características dos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs) no Nordeste do Brasil (NEB). Utilizando o ForTraCC, um algoritmo para rastreamento de aglomerados convectivos, as seguintes características foram analisadas: ciclo de vida, distribuição espacial, período de maior frequência e o tamanho. Os resultados mostram que anualmente ocorrem, em média, 321 (±137) SCMs no NEB. O mês de março é o que apresenta a maior frequência na ocorrência de SCMs, enquanto agosto a menor. O quadrimestre fevereiro-março-abril-maio (FMAM) é o período com maior ocorrência de SCMs. No NEB, os SCMs se formam com uma frequência maior durante o dia, além de possuir um tempo médio de duração de 7 h (±5 h) e atingirem o estágio de maduro após 3 ou 4 h de sua gênese. Na fase de maturação, o tamanho médio é de 50.020 km2 (±86.453 km2). A densidade de gênese dos SCMs no NEB é maior sobre o continente do que sobre o oceano Atlântico Tropical e ocorre de forma desigual no território.

Resumo em Inglês:

Abstract The meteorological characteristics of a given region are of great importance in the maintenance of human activities, as they affect society both positively and negatively. Thus, the objective of the study was to analyze the main characteristics of Mesoscale Convective Systems (MCSs) in Northeast Brazil (NEB). Using the ForTraCC, an algorithm for tracking convective clusters, the following characteristics were analyzed: life cycle, spatial distribution, period of highest frequency and size. The results show that an average of 321 (±137) MCSs occur annually in the NEB. The month of march is the one with the highest frequency in the occurrence of MCSs, while august is the lowest. The four-month period February, March, April and May (FMAM) is the period when more MCSs occur. In the NEB, MCSs form with a higher frequency during the day, having an average duration time of 7 h (±5 h) and reaching the stage of maturity after 3 or 4 hours of their genesis. At the maturity stage, the average size is 50.020 km2 (±86.453 km2). The density of genesis of MCSs in the NEB is greater over the continent than over the Tropical Atlantic Ocean and occurs unevenly in the territory.

Resumo em Português:

Resumo A gestão de risco das secas é fundamentada em três pilares principais sendo estes o monitoramento, a avaliação de impacto e a elaboração dos planos de ação. O Monitor de Secas do Brasil representa o início da gestão de riscos no país, no entanto ainda é necessário avançar nas demais etapas desse modelo de gestão. A agricultura é considerada mais sensível às variações climáticas, assim, estudos de impactos de seca neste setor buscam identificar vulnerabilidades e melhorar a capacidade adaptativa. Diante deste contexto, esta pesquisa identificou impactos de secas no setor agrícola em três territórios do estado de Sergipe. O coeficiente de correlação linear indicou que a produção de grãos e o rendimento médio da cultura possui correlação direta com a precipitação. Em relação aos dados do garantia-safra e da pecuária, a correlação não foi considerada aceitável. Verificou-se que as categorias de seca extrema e excepcional foram responsáveis por grandes perdas da safra de grãos. Apesar de ser em menor grau, a categoria de seca grave também gerou alguns danos a este setor. As categorias de seca fraca e moderada não resultaram em perdas na produção anual de grãos dos territórios, no entanto geraram prejuízos para pequenos produtores.

Resumo em Inglês:

Abstract Drought risk management is based on three main pillars, such as monitoring, impact assessment and the preparation of action plans. The Brazil Drought Monitor represents the beginning of risk management in the country, however it is still necessary to advance in the other stages of this management model. Agriculture is considered more sensitive to climate variations, studies of drought impacts in this sector seek to identify vulnerabilities and improve adaptive capacity. In this context, this research identified impacts of droughts in the agricultural sector in three territories of the state of Sergipe. The linear correlation coefficient indicated that grain yield and average yield of the crop have a direct correlation with precipitation. Regarding the crop guarantee and livestock data, the correlation was not considered acceptable. It was found that the categories of extreme and exceptional drought were responsible for large losses of the grain crop. Despite being to a lesser extent, the severe drought category has also generated some damage to this sector. The categories of weak and moderate drought did not result in losses in the annual grain production of the territories, however they generated losses for small producers.

Resumo em Português:

Resumo Com o presente estudo, objetivou-se analisar a intensidade e tendência das precipitações intensas no Estado do Rio de Janeiro, a partir de 50 anos de dados diários (1968-2017) de 53 postos pluviométricos. Foram determinadas regiões homogêneas com base na média mensal das precipitações diárias intensas (≥ percentil 95) e analisados quatro indicadores de extremos climáticos: máxima precipitação anual em 1 dia (Rx1day), índice de intensidade diária simples (SDII), precipitação total anual de dias em que a precipitação ≥ percentil 95 (R95p) e precipitação total anual em dias úmidos (PRCPTOT). Para detectar tendências estatisticamente significativas, utilizou-se o teste de Mann-Kendall. A magnitude das tendências foi obtida pelo estimador de Sen. Os resultados evidenciaram duas regiões homogêneas de precipitação intensa. A região 2, composta por áreas das Baixadas Litorâneas, sudeste da região Metropolitana e sul do Norte Fluminense, apresentou precipitação mais intensa que as demais áreas do estado (região 1). A região 2 também apresentou maior quantidade de indicadores de extremos com tendências significativas (ao nível de confiança de 95%), que em sua maioria, foram de aumento de precipitação. No SDII, as magnitudes foram maiores ou iguais a +0,16 mm/dia/ano em Porciúncula, Conceição de Macabu, Cachoeiras de Macacu e Nova Friburgo.

Resumo em Inglês:

Abstract The present study aimed at analyzing the intensity and trend of intense precipitations in Rio de Janeiro State, by using daily data taken from 53 pluviometric stations since 50 years ago (1968-2017). Homogeneous regions have been determined based on the monthly average of intense daily rainfall (≥ 95th percentile) being analyzed four climate extreme indicators: maximum annual precipitation in 1 day (Rx1day), simple daily intensity index (SDII), annual total precipitation having daily precipitation ≥ 95th percentile (R95p) and annual total precipitation in wet days (PRCPTOT). For detecting significant statistically trends, it was used the Mann-Kendall test. The magnitude of the trends was obtained by the Sen estimator. The results have shown two homogeneous regions of intense precipitation. Region 2, composed by areas of the Baixadas Litorâneas, southeast of the Metropolitan region and south of North Fluminense, presented more intense rainfall than the other areas of the State (region 1). Region 2 has also presented a larger number of extreme indicators with significant trends (at 95% of confidence level), being in their majority represented by increased precipitation. In SDII, the magnitudes were higher than or equal to +0,16 mm/day/year in Porciúncula, Conceição de Macabu, Cachoeiras de Macacu and Nova Friburgo.

Resumo em Português:

Resumo Os índices de classificação climática Thornthwaite são essenciais para interpretar os tipos de clima no estado do bioma pantanal (Mato Grosso do Sul), simplificando o processo de cálculo e interpretação do equilíbrio climatológico da água pelos agricultores. Contudo, existem poucos estudos encontrados na literatura que caracterizam o clima do bioma pantaneiro em diferentes cenários climáticos. Procuramos avaliar as alterações climáticas utilizando o índice de humidade da classificação climática de Thornthwaite no bioma pantaneiro. Utilizámos séries históricas de dados climáticos de todos os 79 municípios de Mato Grosso do Sul entre 1987 e 2017, que foram divididos em microrregiões. A temperatura do ar e a precipitação foram recolhidas numa escala diária. Os dados de precipitação e evapotranspiração potencial permitiram calcular o balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather. Caracterizámos todos os locais como húmidos e secos utilizando índices de aridez propostos por Thornthwaite. O modelo climático global utilizado foi BCC-CSM 1.1 desenvolvido no Centro Climático de Pequim (BCC) com uma resolução de 125 x 125 km. Utilizámos os cenários RCP-2.6, RCP-4, RCP-6 e RCP-8.5 para analisar projecções do século XXI (períodos 2041-2060 e 2061-2080). Foram gerados mapas a partir de índices climáticos de Mato Grosso do Sul usando o método de interpolação kriging com modelo esférico, um vizinho, e resolução de 0,25°. As microrregiões mostraram diferentes padrões no que diz respeito aos componentes do balanço hídrico e índice de humidade. O índice de humidade tinha uma média de 15,94. O clima predominante no estado de Mato Grosso do Sul é C2 (sub-húmido húmido). O estado de Mato Grosso do Sul tem dois períodos bem definidos durante o ano: um período seco e um período chuvoso. Três tipos de clima predominam em Mato Grosso do Sul e, de acordo com a classificação Thornthwaite (1948), são B1 (húmido), C2 (sub-húmido húmido), e C1 (sub-húmido seco). A caracterização da água em Mato Grosso do Sul mostrou 234,78 mm ano−1 de excesso de água, 80,8 mm ano−1 de défice hídrico, e 1.114,8 mm ano−1 de evapotranspiração potencial. O défice de água e a evapotranspiração potencial diminuem à medida que a latitude aumenta. As projecções climáticas mostram, em todos os cenários, reduzir a área classificada como umida no estado (B1, B2 e B3), além de adicionar a classe seca sub-húmida (C1). O Cenário RCP 8.5 em 2061 - 2080 é a situação mais preocupante de todas, porque o estado pode sofrer grandes alterações, especialmente na região do bioma pantanal.

Resumo em Inglês:

Abstract Thornthwaite climate classification indices are essential to interpret climate types in the state of the pantanal biome (Mato Grosso do Sul), simplifying calculation process and interpretation of climatological water balance by farmers. However, there are few studies found in the literature that characterize the climate of pantanel biome in different climatic scenarios. We seek to assess climate change using humidity index of Thornthwaite climate classification in pantanal biome. We used historical series of climate data from all 79 municipalities of Mato Grosso do Sul between 1987 and 2017, which were divided into microregions. Air temperature and precipitation were collected on a daily scale. Precipitation and potential evapotranspiration data allowed calculating water balance by the Thornthwaite and Mather method. We characterized all locations as wet and dry using aridity indices proposed by Thornthwaite. The global climate model used was BCC-CSM 1.1 developed at the Beijing Climate Center (BCC) with a resolution of 125 x 125 km. We used the scenarios RCP-2.6, RCP-4, RCP-6 and RCP-8.5 for analyzing 21st century projections (2041-2060 and 2061-2080 periods). Maps were generated from climate indices of Mato Grosso do Sul using kriging interpolation method with spherical model, one neighbor, and 0.25° resolution. The microregions showed different patterns regarding water balance components and humidity index. Humidity index had a mean of 15.94. The prevailing climate in the state of Mato Grosso do Sul is C2 (moist subhumid). The state of Mato Grosso do Sul has two well-defined periods during the year: a dry and a rainy period. Three climate types predominate in Mato Grosso do Sul and, according to the Thornthwaite classification, are B1 (humid), C2 (moist subhumid), and C1 (dry subhumid). Water characterization in Mato Grosso do Sul showed 234.78 mm year−1 of water surplus, 80.8 mm year−1 of water deficit, and 1,114.8 mm year−1 of potential evapotranspiration. Water deficit and potential evapotranspiration decrease as latitude increases. The climatic projections show, in all scenarios, reduce the area classified as umida in the state (B1, B2 and B3), besides adding the dry subhumid class (C1). The Scenario RCP 8.5 in 2061 - 2080 is the most worrisome situation of all, because the state can undergo major changes, especially in the pantanal biome region.

Resumo em Português:

Resumo Este estudo visava estimar as temperaturas mínimas e máximas mensais do ar nas regiões canavieiras do Brasil. Uma série histórica de 30 anos (1988-2018) de temperaturas máximas (Tmax) e mínimas (Tmin) do ar da plataforma da NASA/POWER foi utilizada para 62 locais que produzem cana-de-açúcar no Brasil. A regressão linear múltipla foi utilizada para modelagem de dados, em que as variáveis dependentes eram Tmin e Tmax e as variáveis independentes eram a latitude, longitude e altitude. A comparação entre modelos de estimativa e os dados reais foi realizada utilizando os índices estatísticos MAPE (precisão) e coeficiente de determinação ajustado (R2adj) (precisão). Os valores MAPE mais baixos dos modelos para estimar a temperatura mínima do ar ocorreram principalmente no Norte durante Fevereiro, Março, e Janeiro. Também os modelos mais precisos para estimar a temperatura máxima do ar ocorreram na região Sudeste durante Janeiro, Fevereiro, e Março. Os valores MAPE e R2adj mostraram precisão e precisão nos modelos para estimar tanto a temperatura máxima como a mínima, indicando que as equações podem ser usadas para estimar as temperaturas em áreas de cana-de-açúcar. O modelo de estimativa de Tmin para a região Sudeste em Julho mostra o melhor desempenho, com um valor MAPE de 1,28 e um R2adj de 0,94. O modelo Tmax da região Norte para Setembro apresenta maior precisão e precisão, com valores de 1,28 e 0,96, respectivamente.

Resumo em Inglês:

Abstract This study aimed to estimate the minimum and maximum monthly air temperatures in the sugarcane regions of Brazil. A 30-year historical series (1988-2018) of maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperatures from the NASA/POWER platform was used for 62 locations that produce sugarcane in Brazil. Multiple linear regression was used for data modeling, in which the dependent variables were Tmin and Tmax and the independent variables were latitude, longitude, and altitude. The comparison between estimation models and the real data was performed using the statistical indices MAPE (accuracy) and adjusted coefficient of determination (R2adj) (precision). The lowest MAPE values of the models for estimating the minimum air temperature occurred mainly in the North during February, March, and January. Also, the most accurate models for estimating the maximum air temperature occurred in the Southeast region during January, February, and March. The MAPE and R2adj values showed accuracy and precision in the models for estimating both the maximum and minimum temperatures, indicating that the equations can be used to estimate temperatures in sugarcane areas. The Tmin estimation model for the Southeast region in July shows the best performance, with a MAPE value of 1.28 and an R2adj of 0.94. The Tmax model of the North region for September presents higher precision and accuracy, with values of 1.28 and 0.96, respectively.

Resumo em Português:

Resumo A previsão, assim como a estimativa de precipitação, é um dos desafios da comunidade científica no mundo, devido à alta variabilidade espacial e sazonal deste elemento meteorológico. Para tanto, metodologias que permitam a interpolação precisa desses elementos são de fundamental importância. Assim, buscamos avaliar a eficiência dos métodos de interpolação no mapeamento de chuvas e compará-la com regressão linear múltipla em regiões tropicais. Os métodos de interpolação estudados foram distância inversa ponderada (IDW) e Krigagem. Dados meteorológicos mensais de chuva de 1961 a 1990 foram obtidos de 1.505 estações pluviométricas da região Sudeste do Brasil, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia. A comparação entre os dados interpolados e os dados reais de precipitação das estações meteorológicas de superfície foi realizada através das seguintes análises: acurácia, precisão e tendência. A média PYEAR para verão, outono, inverno e primavera foram 596 mm estações−1 (s = ±118 mm), 254 mm estações−1 (s = ±52 mm), 114 mm estações−1 (s= ±54 mm) e 393 mm (s = ±58 mm) mm estações−1, respectivamente. A precisão da Kriging é um pouco alta em relação ao IDW. Já o MAPEKRIGING foi de 2% enquanto o MAPEIDW foi de 3%. Os métodos IDW e Krigagem foram precisos e com baixas tendências na estimativa de precipitação. Enquanto a regressão linear múltipla apresentou baixa acurácia quando comparada aos métodos de interpolação. Apesar da menor precisão a regressão linear múltipla é mais prática e fácil de usar, pois estima a chuva apenas com altitude, latitude e longitude, variáveis de entrada que todos conhecem. Os maiores erros na estimativa da distribuição espacial da precipitação ocorreram no inverno para todos os métodos de interpolação.

Resumo em Inglês:

Abstract The prediction, as well as the estimation of precipitation, is one of the challenges of the scientific community in the world, due to the high spatial and seasonal variability of this meteorological element. For this purpose, methodologies that allow the accurate interpolation of these elements have fundamental importance. Thus, we seek to evaluate the efficiency of the interpolation methods in the mapping of rainfall and compare it with multiple linear regression in tropical regions. The interpolation methods studied were inverse distance weighted (IDW) and Kriging. Monthly meteorological data rainfall from 1961 to 1990 was obtained from 1505 rainfall stations in the Southeast region of Brazil, provided by the National Institute of Meteorology. The comparison between the interpolated data and the real precipitation data of the surface meteorological stations was performed through the following analyzes: accuracy, presicion and tendency. The mean PYEAR, for summer, autumn, winter, and spring are 596 mm seasons−1 (s= ±118 mm), 254 mm seasons−1 (s= ±52 mm), 114 mm seasons−1 (s= ±54 mm) and 393 (s= ± 58 mm) mm seasons−1, respectively. The Kriging highlight accuracy slightly high in relation to IDW. Since the MAPEKRIGING was of 2% while the MAPEIDW was of 3%. The IDW and Kriging methods were accurate and, with low trends in precipitation estimation. While multiple linear regression showed low accuracy when compared with interpolation methods. Despite the lower accuracy the regression linear is more practical and easy to use, as it estimates the rain with only altitude, latitude and longitude, input variables that commonly known input variables. The largest errors in estimating the spatial distribution of precipitation occurred in Winter for all interpolation methods.