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dc.creator.IDARAÚJO, Winicius dos Santospt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6376403005734918pt_BR
dc.contributor.advisor1SOUSA, Francisco de Assis Salviano de.-
dc.contributor.advisor1IDSOUSA, F. A. S.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5392432872592612pt_BR
dc.contributor.advisor2LIMA, Lourivaldo Mota.-
dc.contributor.advisor2IDLIMA, L. M.pt_BR
dc.contributor.advisor2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9373787646962027pt_BR
dc.contributor.referee1BRITO, Jose Ivaldo Barbosa de.-
dc.contributor.referee2BRAGA, Celia Campos.-
dc.contributor.referee3MOURA, Geber Barbosa de Albuquerque.-
dc.contributor.referee4BOLZAM, Mauricio José Alves.-
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi estudar a dinâmica da variabilidade climática da precipitação e da vazão sobre o Nordeste brasileiro (NEB) utilizando Análise Multivariada e Espectral. Para isso, foram usados dados mensais de 11 índices climáticos pluviais (definidos pela Organização Meteorológica Mundial (OMM)) e vazão, obtidos a partir de dados diários (1960-2006) de 258 e 45 estações/postos, pluviométricos e fluviométricos, espectivamente. Para a Análise Multivariada, foi utilizada a Análise de Componentes Principais (ACP) e a Análise de Agrupamento (AA), a fim de se obter a distribuição espaço-temporal da precipitação e vazão e sua respectiva regionalização de grupos homogêneos. Para a Análise Espectral, foi utilizada a Transformada em Ondeletas (TO) com o intuito de se obter os níveis de frequência e energia associados a diferentes periodicidades em cada grupo homogêneo G1, G2, G3 e G4. Além disso, foram efetuadas correlações e espectros cruzados para a vazão e os índices climáticos pluviais de cada grupo contra as anomalias térmicas dos oceanos Pacífico e Atlântico, e três índices oceânicos de variabilidade climática global: Índice de Oscilação Sul (IOS), Índice Multivariado El-Niño (IME) e Oscilação Decadal do Pacífico (ODP). Na ACP, os índices pluviais R99p (Dias extremamente úmidos) e SDII (Índice Simples de Intensidade Diária) foram selecionados e representados no espaço e no tempo por quatro componentes principais (CPs) que explicaram aproximadamente 70% da variância total do sistema, e para os demais índices, três CPs explicaram mais de 90%. Para a vazão, duas CPs explicaram mais de 90% da variância total explicada. Na AA, os índices climáticos pluviais: R50 (Quantidade em dias com precipitação superior a 50 mm) e DUC (Dias Úmidos Consecutivos) foram regionalizados por apenas dois grupos homogêneos (G1 e G2), SDII por três (G1, G2, e G3) e os demais índices por quatro (G1, G2, G3 e G4). Para a vazão, dois grupos (G1 e G2) foram suficientes para representar a fluviometria do NEB. Os resultados da aplicação da TO mostraram que a escala de quatro anos apresentou os maiores níveis de intensidade de energia espectral e modulou em todos os grupos pluviais homogêneos boa parte das oscilações de frequência mais alta, da bienal a semianual, com destaque para a década de 1980. Já para a vazão, os grupos G1 e G2, tiveram nas escalas de um e dois anos (G1) e um e quatro anos (G2), os maiores níveis de energia sobre o NEB, com notório decaimento durante as décadas de 1980 (G1 e G2) e 1990 (G1). Na correlação entre índices pluviais e índices oceânicos/Temperaturas da Superfície do Mar (TSMs), G1 (leste do NEB) demonstrou estar mais significativamente associado às variações das anomalias do Atlântico tropical norte, G4 (norte do NEB) aos índices da ODP e IOS, e os grupos G2 e G3 aos índices da ODP e IME. Para a vazão, Niño 1+2, IOS, IME e ODP exerceram influência em G1 e G2. Os espectros cruzados mostraram que em muitos escalogramas, a frequência de quatro anos foi modulada pelas escalas de 12 e oito anos, e se mostrou bastante atuante quando confrontados os índices pluviais em dias e em mm com os índices TNAI (G1) e ODP (G4), e quando confrontadas as vazões (G1 e G2) com os índices Niño 1+2, IME, IOS e ODP. Com isso, tornou-se mais simples a identificação de padrões temporais da vazão mensal, que afetam sobremaneira a dinâmica fluvial, uma vez que esta é o principal agente transportador de águas para os mananciais. A ODP e o TNAI foram os índices que mais interferiram nas chuvas da região. A variabilidade interanual é ligada ao ciclo do ENOS e a variabilidade decadal de oito a 12 anos, possivelmente oriunda de ciclos de manchas solares, influencia na variabilidade pluviométrica modulando a escala de quatro anos. Concluiu-se ainda que as ferramentas estatísticas foram de extrema utilidade para o conhecimento da climatologia do NEB e mostraram quais possíveis eventos da variabilidade climática exercem maior influência sobre a pluviometria e fluviometria regional e local.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqMeteorologiapt_BR
dc.titleEstudo da variabilidade hidrometeorológica no Nordeste do Brasil utilizando análise multivariada e espectral.pt_BR
dc.date.issued2013-06-04-
dc.description.abstractThe aim of this work was to study the dynamics of climate variability in precipitation and flow over the Brazilian Northeast (BN) using Multivariate Analysis and Spectral. For this, were used monthly data from 11 climates indexes rain (defined by the World Meteorological Organization (WMO)) and flow rate, obtained from daily data (1960-2006) of 258 and 45 stations/posts, pluviometric and fluviometric, respectively. For Multivariate Analysis, was used Principal Component Analysis (PCA) and Cluster Analysis (CA) in order to obtain the spatial and temporal distribution of rainfall and flow and their respective regionalization of homogeneous groups. For spectral analysis was used Wavelet Transform (WT) in order to obtain the frequency and power levels associated with different frequencies in each group homogeneous G1, G2, G3 and G4. Furthermore, correlations and cross spectrals were performed for flow and climatic indexes rain from each group against thermal anomalies of Pacific and Atlantic oceans, and three indexes of ocean climate variability global: Southern Oscillation Index (SOI), Multivariate El Niño Index (MEI) and Pacific Decadal Oscillation (PDO). For PCA, the indexes rain R99p (extremely wet days) and SDII (Simple Daily Intensity Index) were select and represented in space and time by four principal components (PCs) that explained approximate 70% of the total variance of the system, and for other indexes, three PCs explain more than 90%. For the flow, two CPs explained more than 90% of the total variance explained. In CA, the rain climate indexes: R50 (Amount in days with precipitation exceeding 50 mm) and WCD (Wet Consecutive Days) were regionalized by only two homogeneous groups (G1 and G2), SDII for three (G1, G2, and G3) and the other indexes for four (G1, G2, G3 and G4). For the flow, two groups (G1 and G2) were sufficient for represented fluviometric of the BN. The results of applying WT showed that the scale of four years had the highest levels of energy intensity and spectral modulated in all groups homogeneous rain much of the higher frequency oscillations of the biennial at semiannual, highlighting the decade of 1980s. As for the flow, G1 and G2, were the scales one and two years (G1) and one and four years (G2), the highest levels of energy on the BN, with noticeable decay during the 1980s (G1 and G2) and 1990s (G1). In the correlation between rainfall indexes and indexes oceanic/sea surface temperatures (SSTs), G1 (eastern BN) was shown to be significantly more anomalies associated with variations in the Tropical North Atlantic, G4 (northern of the BN) of indexes PDO and SOI, G2 and G3 of indexes PDO and MEI. For the flow, Niño 1+2, SOI, MEI and PDO exerted influence in G1 and G2. The cross spectral showed that in many, the frequency of four years was modulated by the scales of 12 and eight years, and proved quite active when confronted indexes rain in days and in milimeters with the indexes TNAI (G1) and PDO (G4), and when confronted flow rates (G1 and G2) with the indexes Niño 1+2, MEI, SOI and PDO. With that, it became easier to identify temporal patterns of monthly runoff, which greatly affect the river dynamics, since this is the main agent for transporting water fountains. The indexes PDO and TNAI were most affected the rainfall in the region. The interannual variability is linked to the cycle of ENSO and decadal variability eight to 12 years, possible from of the sunspots cycles, influences in variability rainfall modulating the level of four years. It was also concluded that the statistical tools are extremely useful for understanding the climatology of the BN and showed what possible events of climate variability exert greater influence on the pluviometric and fluviometric regional and local.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3695-
dc.date.accessioned2019-05-07T15:25:02Z-
dc.date.available2019-05-07-
dc.date.available2019-05-07T15:25:02Z-
dc.typeTesept_BR
dc.subjectAnálise Multivariadapt_BR
dc.subjectAnálise Espectralpt_BR
dc.subjectHidrometeorologiapt_BR
dc.subjectMultivariate Analysispt_BR
dc.subjectSpectral Analysispt_BR
dc.subjectHydrometeorologypt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorARAÚJO, Winícius dos Santos.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeStudy of hydrometeorological variability in northeast Brazil using multivariate and spectral analysis.pt_BR
dc.description.sponsorshipCapespt_BR
dc.identifier.citationARAÚJO, W. dos S. Estudo da variabilidade hidrometeorológica no Nordeste do Brasil utilizando análise multivariada e espectral. 2013. 196 f. Tese (Doutorado em Meteorologia), Programa de Pós-graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2013.pt_BR
Appears in Collections:Doutorado em Meteorologia.

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WINÍCIUS DOS SANTOS ARAÚJO – TESE (PPGMet) 2013.pdf48.78 MBAdobe PDFView/Open


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