Precipitação em Rio Grande-RS (1913-2016) : análise descritiva e da variabilidade

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Tamires da Rosa
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da FURG (RI FURG)
Texto Completo: http://repositorio.furg.br/handle/1/8847
Resumo: A precipitação é um importante fator que contribui nos fluxos de energia e massa, visto que influência no balanço hídrico, térmico e consequentemente na dispersão da biosfera no planeta. Portanto a investigação da variabilidade das precipitações em diferentes escalas espaço-temporal irá auxiliar no planejamento ambiental. Nesse contexto, o trabalho tem por objetivo analisar a variabilidade temporal (1913 a 2016) da precipitação na cidade de Rio Grande e compreender os fatores remotos que controlam a ocorrência de secas ou chuvas acimada média. As análises da variabilidade temporal das precipitações utilizaram estatística descritiva e inferencial para mensurar as medidas de tendência central, de dispersão e identificar os ciclos temporais da variabilidade da precipitação associada a fatores remotos. Os dados são totais mensais da precipitação observada entre 1913 e 2016 na estação Rio Grande. Na análise descritiva foram mensurados os totais anuais, média mensal, desvio padrão e distribuição de frequência. Além disso, foram subtraídas as médias mensais das amostras, obtendo as anomalias da precipitação, as quais foram comparadas com os índices climáticos (SOI, PDO e SAM), usando a análise de dependência por regressão linear, com a TSM (grade global) e Pressão Atmosférica (grade global) a partir da mensuração dos índices de correlação. A análise espectral (Wavetet) foi usada para identificar os ciclos temporais da precipitação. Os resultados das análises descritivas demonstram que a precipitação mensal em Rio Grande varia entre 0,3mm e 551,8 mm com uma média de 102,1 mm e desvio padrão de 66,1 mm; o total anual da precipitação indicou uma variação entre 625 mm (mínimo) e 2.261,9 mm (máximo), possuindo um acúmulo anual médio de 1.226 mm; a média mensal tem uma varição entre 71,2 mm e 126,7 mm, sendo referentes aos meses de dezembro e setembro, respectivamente; a mensuração do desvio padrão para os três períodos, entre 1920-1950, 1950-1980 e 1980-2010, identificou que o verão e outono foram as estações que apresentaram maior e menor desvio padrão, respectivamente. A variabilidade temporal da precipitação em Rio Grande ocorre nas escalas interanual e interdecenal e estão associadas ao fenômeno ENOS, PDO e SAM, sendo predominante a ocorrência de chuvas acima da média/secas concomitantes ao El Niño/La Niña, fase positiva/negativa da PDO e fase negativa/positiva do SAM. As anomalias superiores a |56,4 mm| foram considerados eventos extremos da precipitação, e foi identificado com a técnica dos quartis 219 meses de seca e 210 meses de chuvas excessivas no período entre 1913 e 2016. Entretanto, os impactos ambientais oriundos da variabilidade climática podem ser mitigados e compensados a partir de um planejamento ambiental proativo e eficiente, que integre as variações naturais da precipitação.
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As análises da variabilidade temporal das precipitações utilizaram estatística descritiva e inferencial para mensurar as medidas de tendência central, de dispersão e identificar os ciclos temporais da variabilidade da precipitação associada a fatores remotos. Os dados são totais mensais da precipitação observada entre 1913 e 2016 na estação Rio Grande. Na análise descritiva foram mensurados os totais anuais, média mensal, desvio padrão e distribuição de frequência. Além disso, foram subtraídas as médias mensais das amostras, obtendo as anomalias da precipitação, as quais foram comparadas com os índices climáticos (SOI, PDO e SAM), usando a análise de dependência por regressão linear, com a TSM (grade global) e Pressão Atmosférica (grade global) a partir da mensuração dos índices de correlação. A análise espectral (Wavetet) foi usada para identificar os ciclos temporais da precipitação. Os resultados das análises descritivas demonstram que a precipitação mensal em Rio Grande varia entre 0,3mm e 551,8 mm com uma média de 102,1 mm e desvio padrão de 66,1 mm; o total anual da precipitação indicou uma variação entre 625 mm (mínimo) e 2.261,9 mm (máximo), possuindo um acúmulo anual médio de 1.226 mm; a média mensal tem uma varição entre 71,2 mm e 126,7 mm, sendo referentes aos meses de dezembro e setembro, respectivamente; a mensuração do desvio padrão para os três períodos, entre 1920-1950, 1950-1980 e 1980-2010, identificou que o verão e outono foram as estações que apresentaram maior e menor desvio padrão, respectivamente. A variabilidade temporal da precipitação em Rio Grande ocorre nas escalas interanual e interdecenal e estão associadas ao fenômeno ENOS, PDO e SAM, sendo predominante a ocorrência de chuvas acima da média/secas concomitantes ao El Niño/La Niña, fase positiva/negativa da PDO e fase negativa/positiva do SAM. As anomalias superiores a |56,4 mm| foram considerados eventos extremos da precipitação, e foi identificado com a técnica dos quartis 219 meses de seca e 210 meses de chuvas excessivas no período entre 1913 e 2016. Entretanto, os impactos ambientais oriundos da variabilidade climática podem ser mitigados e compensados a partir de um planejamento ambiental proativo e eficiente, que integre as variações naturais da precipitação.Rainfall is an important factor that contributes to the energy and mass flows, since it influences the hydric and thermal balance, and consequently in the dispersion of the biosphere on the planet. Therefore, the investigation of rainfall variability at different space-time scales will aid in environmental planning. In this context, the goal of this study is to analyze the temporal variability (1913 to 2016) of the rainfall in the city of Rio Grande and to understand the remote factors that control the occurrence of droughts or rains above the average. The analyses of the temporal variability of rainfalls used descriptive and inferential statistics to measure the central tendency and dispersion and to identify temporal cycles of the rainfall variability associated with remote factors. The data are the monthly totals of rainfall observed between 1913 and 2016 at Rio Grandestation. In the descriptive analysis were measured the annual totals, monthly average, standard deviation, and frequency distribution. In addition, monthly averages of the samples were subtracted, obtaining the rainfall anomalies, which were compared with the climatic indexes (SOI, PDO, and SAM), using the linear regression dependency analysis with the SST (global grid) and Atmospheric Pressure (global grid) from the measurement of correlation indexes. Spectral analysis (Wavetel) was used to identify the temporal cycles of rainfall. The results of the descriptive analysis show that the monthly rainfall in the city of Rio Grande varies between 0.3 mm and 551.8 mm with an average of 102.1 mm and a standard deviation of 66.1 mm; the annual total of rainfall indicated a variation between 625 mm (minimum) and 2,261.9 mm (maximum), with an annual buildup average of 1,226 mm; the monthly average has a variance between 71.2 mm and 126.7 mm, referring to the months of December and September, respectively; the measurement of the standard deviation for the three periods, between 1920-1950, 1950-1980, and 1980-2010, identified that summer and autumn were the seasons with the highest and lowest standard deviation, respectively. The temporal variability of the rainfall in the city of Rio Grande occurs in the interannual and interdecadal scales and are associated to the ENSO, PDO and SAM phenomena, being predominant the occurrence of rains above the average/droughts concomitant to El Niño/La Niña, positive/negative phase of the PDO and negative/positive phase of SAM. Anomalies greater than |56,4 mm| were considered extreme events of rainfall, and it was identified, with the use of the quartiles method, 219 months of drought and 210 months of excessive rains in the period between 1913 and 2016. However, the environmental effects from climate variability can be mitigated and compensated by a proactive and efficient environmental planning that integrates the natural variations of rainfall.porFURGPrecipitaçãoVariabilidadeRio GrandePrecipitationVariabilityPrecipitação em Rio Grande-RS (1913-2016) : análise descritiva e da variabilidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da FURG (RI FURG)instname:Universidade Federal do Rio Grande (FURG)instacron:FURGORIGINALTamires.pdfTamires.pdfapplication/pdf4971252https://repositorio.furg.br/bitstream/1/8847/1/Tamires.pdf6d52a7fd9a200a733f6f003c868e9a24MD51open accessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.furg.br/bitstream/1/8847/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52open access1/88472020-06-18 18:09:58.269open accessoai:repositorio.furg.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.furg.br/oai/request || http://200.19.254.174/oai/requestopendoar:2020-06-18T21:09:58Repositório Institucional da FURG (RI FURG) - Universidade Federal do Rio Grande (FURG)false
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