Análise climática pontual de eventos extremos de precipitação no Rio Grande do Sul.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Juliana Resende da
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPel - Guaiaca
Texto Completo: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/8930
Resumo: Este estudo mostra uma análise quantitativa de casos de eventos extremos de precipitação com potencial de causar inundação nas cidades de Bagé, Encruzilhada do Sul, Iraí, Passo Fundo, Pelotas, Porto Alegre, Santa Maria, Santa Vitória do Palmar, São Luiz Gonzaga, Torres e Uruguaiana no Estado do Rio Grande do Sul. Considera-se, aqui, como casos com potencial de causar inundação aqueles em que a taxa de precipitação (limiar) igualou ou ultrapassou a taxa de precipitação média obtida de acordo com o histórico de inundações de cada cidade. Para o cálculo do limiar, foram coletados os casos de inundações obtidos de algumas fontes, como a Defesa Civil Estadual, enquanto que os dados diários de precipitação utilizados foram fornecidos pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e ANA (Agência Nacional de Águas) do período de 1961 a 2010. Os dados diários foram analisados até 30 dias anteriores ao dia das inundações, a fim de se obter a média acumulada por dia e, baseado nisto, limiares de precipitação (para um determinado número de dias) que possam indicar uma possível inundação na cidade. Posteriormente, obteve-se a quantificação destes eventos extremos de precipitação, assim como sua variação temporal. Pôde-se observar, no geral, que as ocorrências apresentam tendência linear positiva na maioria das cidades, embora não significativa devido a sua grande variabilidade entre os anos. De acordo com a literatura cientifica, a precipitação no sul do Brasil pode ser influenciada pela Temperatura da Superfície do Mar (TSM). Verificou-se, aqui, por meio de correlações lineares entre os índices climáticos - Índice Multivariado do ENOS (IME), Índice Oceânico do Niño (ION), Índice de Oscilação Sul (IOS), Oscilação Decadal do Pacífico (ODP), Índice do Atlântico Sul (IAS), Índice do Atlântico Tropical (IAT) e Índice do Atlântico Sul e Tropical (IAST) - e o número de possíveis casos de inundações nas cidades analisadas, a influência de variações da TSM dos Oceanos Pacífico e Atlântico. Os índices que apresentaram correlações significativas, com nível de significância de 95 e 99%, com casos de inundações em determinadas regiões do Estado foram IME, IOS, ION, ODP, IAS e IAST. Somente o índice IAT não apresentou correlações significativas com nenhuma região do Rio Grande do Sul (RS), ou seja, variações de TSM na região Tropical do Oceano Atlântico não apresentam influência em casos de inundações no RS.
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Para o cálculo do limiar, foram coletados os casos de inundações obtidos de algumas fontes, como a Defesa Civil Estadual, enquanto que os dados diários de precipitação utilizados foram fornecidos pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e ANA (Agência Nacional de Águas) do período de 1961 a 2010. Os dados diários foram analisados até 30 dias anteriores ao dia das inundações, a fim de se obter a média acumulada por dia e, baseado nisto, limiares de precipitação (para um determinado número de dias) que possam indicar uma possível inundação na cidade. Posteriormente, obteve-se a quantificação destes eventos extremos de precipitação, assim como sua variação temporal. Pôde-se observar, no geral, que as ocorrências apresentam tendência linear positiva na maioria das cidades, embora não significativa devido a sua grande variabilidade entre os anos. De acordo com a literatura cientifica, a precipitação no sul do Brasil pode ser influenciada pela Temperatura da Superfície do Mar (TSM). Verificou-se, aqui, por meio de correlações lineares entre os índices climáticos - Índice Multivariado do ENOS (IME), Índice Oceânico do Niño (ION), Índice de Oscilação Sul (IOS), Oscilação Decadal do Pacífico (ODP), Índice do Atlântico Sul (IAS), Índice do Atlântico Tropical (IAT) e Índice do Atlântico Sul e Tropical (IAST) - e o número de possíveis casos de inundações nas cidades analisadas, a influência de variações da TSM dos Oceanos Pacífico e Atlântico. Os índices que apresentaram correlações significativas, com nível de significância de 95 e 99%, com casos de inundações em determinadas regiões do Estado foram IME, IOS, ION, ODP, IAS e IAST. Somente o índice IAT não apresentou correlações significativas com nenhuma região do Rio Grande do Sul (RS), ou seja, variações de TSM na região Tropical do Oceano Atlântico não apresentam influência em casos de inundações no RS.This study presents a quantitative analysis of extreme precipitation events that can cause flood in the following cities of Rio Grande do Sul State: Bagé, Encruzilhada do Sul, Iraí, Passo Fundo, Pelotas, Porto Alegre, Santa Maria, Santa Vitória do Palmar, São Luiz Gonzaga, Torres and Uruguaiana. Here, we considers event that can cause flood every time the precipitation rate (threshold) is greater than or equal to the average precipitation rate based on the flood history of each city. The thresholds were obtained following the flood cases collected from some sources, as Defesa Civil Estadual, whereas daily precipitation data were provided by INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e ANA (Agência Nacional de Águas) from 1961 to 2010. The daily data were analyzed until 30 days before the flood day in order to obtaining the daily accumulated mean and, hence, the thresholds (for a given lag of days) that might indicate a possible flood in the city. Subsequently, there was obtained the quantification of these extreme precipitation events, as well as its time variation. In general, it was observed the number of occurrences have positive linear trend in most cities, although not significant due the great interannual variability. According to scientific literature, rainfall in southern Brazil may be influenced by Sea Surface Temperature (SST) of Atlantic e Pacific. Here, such influence was found by means of linear correlation between climate indices - Multivariate Enso Index (MEI), Oceanic Nino Index (ONI), Southern Oscillation Index (SOI), Pacific Decadal Oscillation (PDO), Índice do Atlântico Sul (IAS), Índice do Atlântico Tropical (IAT) and Índice do Atlântico Sul e Tropical (IAST) - and the number of possible flood cases in the selected cities. The results show a significant correlation, significance level above 95%, between the indices MEI, SOI, ONI, PDO, IAS and IAST and the flood cases in such regions of State. Only the IAT index do not showed significant correlation with any region of Rio Grande do Sul (RS), that is, SST variations in the tropical region of Atlantic ocean have no influences in flood cases of RS.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESporUniversidade Federal de PelotasPrograma de Pós-Graduação em MeteorologiaUFPelBrasilFaculdade de MeteorologiaCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIAEnchenteTemperatura da Superfície do MarEl NiñoFloodingSea Surface TemperatureAnálise climática pontual de eventos extremos de precipitação no Rio Grande do Sul.Climatic analysis punctual of extreme precipitation events in Rio Grande do Sul.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://lattes.cnpq.br/0399299353740102http://lattes.cnpq.br/1873505066686878Nunes, André BeckerSilva, Juliana Resende dainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPel - Guaiacainstname:Universidade Federal de Pelotas (UFPEL)instacron:UFPELTEXTDissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf.txtDissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf.txtExtracted texttext/plain209108http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8930/6/Dissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf.txt4b4b13b097c59bbdce6f24818148408aMD56open accessTHUMBNAILDissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf.jpgDissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1260http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8930/7/Dissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf.jpg40ea9fc959d6491592a6abe8c7c03bbcMD57open accessORIGINALDissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdfDissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdfapplication/pdf2574422http://guaiaca.ufpel.edu.br/xmlui/bitstream/prefix/8930/1/Dissertacao_Juliana_Resende_da_Silva.pdf65ceb94f4050e30cdf86f33639b3f111MD51open accessCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; 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