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Título: Análise da variabilidade da precipitação sobre o Brasil tropical via um índice intrassazonal multivariado
Título(s) alternativo(s): Precipitation variability analysis on Brazil tropical by intraseasonal multivariate index
Autor(es): Barreto, Naurinete de Jesus da Costa
Palavras-chave: Intrassazonal;Mudanças climáticas;CMIP5
Data do documento: 6-Fev-2015
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citação: BARRETO, Naurinete de Jesus da Costa. Análise da variabilidade da precipitação sobre o Brasil tropical via um índice intrassazonal multivariado. 2015. 120f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2015.
Resumo: The intraseasonal variability is an important component of Earth’s climate system, shows interaction with various meteorological phenomena, being a link between weather and climate systems, making it an essential tool for forecasting and climate projection. The aim of this study is to evaluate the behavior of intraseasonal precipitation over Brazil Tropical and possible changes caused in climate simulation scenarios, Historical that represents the current climate (1979 -2005) and Representative Concentration Pathways (RCP8.5) representing projections of climate change with increasing radioactive forcing of air at 8.5W/m2 for the period 2070 to 2100. Among the results are: the first step to the establishment of a intraseasonal multivariate index for Brazil Tropical, by applying the maximum covariance analysis, associated with the projection ofthedominantmodesinorthogonalaxes.Thusitispossibletocharacterizetheresulting patterns in eight phases, whose compositions represent the evolution of intrassazonalidade on the study region. In the second step was carried out an assessment of the sensitivity of the models Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) theweeklyvariabilityofrainfallduringthemonthsofsummerandfallAustal,thesixteen models evaluated, it was observed that only six were able to represent significantly the pattern of rainfall, and of these MRI-CGCM3 model was the one that obtained the best result. The third and final step was the application of the methodology used in step 1 in the model that best represented the rainfall pattern, found in Step 2, ie in MRI-CGCM3 in a general context it was noted that this model is able to represent well the pattern of spatial variability and evolutionary cycle, however the regional point of view, there is still need for improvement in the representation of systems.
metadata.dc.description.resumo: A variabilidade intrassazonal é uma importante componente do sistema climático da Terra, apresenta interação com diversos fenômenos meteorológicos, sendo um elo entre os sistemas de tempo e clima, tornando-se uma ferramenta essencial para previsão e projeção do clima. O objetivo principal deste trabalho é avaliar o comportamento intrassazonal da precipitação sobre o Brasil Tropical e possíveis alterações ocasionadas nos cenários de simulação climática: “Historical” que representa o clima atual (1979 -2005) e “RCP8.5” representando as projeções de mudanças climáticas com o aumento da forçante radioativa da atmosférica em 8,5 W/m² para o período de 2070 até 2100. Entre os resultados obtidos estão: na primeira etapa à elaboração de um índice multivariado intrassazonal para o Brasil Tropical, por meio da aplicação da análise de máxima covariância, associada à projeção dos modos dominantes em eixos ortogonais. Desta forma é possível caracterizar os padrões resultantes em oitos fases, cujas composições representam a evolução da intrassazonalidade sobre a região de estudo. Na segunda Etapa foi realizada uma avaliação da sensibilidade dos modelos do “Coupled Model Intercomparison Project Phase 5”(CMIP5) à variabilidade semanal de precipitação durante os meses de verão e outono austal, dos dezesseis modelos avaliados, observou-se que apenas seis foram capazes de representar de forma significativa o padrão de precipitação, e dentre estes o modelo MRI-CGCM3 foi o que obteve o melhor resultado. A terceira e ultima etapa consistiu na aplicação da metodologia empregada na etapa 1 no modelo que melhor representou o padrão de precipitação, encontrado na Etapa 2, ou seja no MRI-CGCM3, num contexto geral notou-se que este modelo é capaz de representar bem o padrão de variabilidade espacial e ciclo evolutivo, entretanto do ponto de vista regional, ainda há necessidade de melhorias na representatividade dos sistemas.
URI: http://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/20409
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