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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
C O O R D E N A Ç Ã O D E P Ó S -G R A D U A Ç Ã O E M M E T E O R O L O G I A
SÉRGIO CARLOS BUARQUE COELHO
CARACTERÍSTICAS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA DO NORDESTE
BRASILEIRO E SEUS PADRÕES DE ACOPLAMENTO COM AS TSM DO PACÍFICO
EQUATORIAL E DO ATLÂNTICO SUL.
Maceió - AL
2010
SÉRGIO CARLOS BUARQUE COELHO
CARACTERÍSTICAS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA DO NORDESTE
BRASILEIRO E SEUS PADRÕES DE ACOPLAMENTO COM AS TSM DO PACÍFICO
EQUATORIAL E DO ATLÂNTICO SUL.
Dissertação de Mestrado em Meteorologia apresentada
à Universidade Federal de Alagoas/Instituto de
Ciências Atmosféricas/Coordenação de Pós-Graduação
em Meteorologia. Para obtenção do título de Mestre em
Meteorologia – Área de concentração em processos de
superfície - Climatologia.
Orientador: DR. LUIZ CARLOS BALDICERO MOLION
Maceió - AL
2010
UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
C O O R D E N A Ç Ã O D E P Ó S -G R A D U A Ç Ã O E M M E T E O R O L O G I A
i
A minha amada Mãe e Irmã: “DINHA”
(Marluze Buarque Magalhães), Obrigado,
Senhor, por ela existir em minha vida!
DEDICO
ii
AGRADECIMENTOS
•
A Deus Pai antes de tudo pelo dom da vida, pois, sem isso, não existiriam realizações.
•
A minha mãe, Marluze Buarque Magalhães que me incentivou a terminar esta
dissertação, por mais que parecesse impossível;
•
À minha esposa Marcia Elisa Fraga Buarque e aos meus filhos: Xênia (a primeira),
Felipe, Jasmim, Maria Clara (Bibê) e Levi.
•
Em especial, ao Professor Dr. Molion, pelo apoio integral na orientação deste trabalho
de Dissertação e do projeto para bolsa de estudo; obrigado “homem propaganda” da
Meteorologia;
•
Um grande obrigado e sua benção, como Padrinho, ao Prof. Ms Carlos de Oliveira N.
Magalhães (Carlinhos) pela correção gramatical.
•
A FAPEAL pela aprovação e concessão da bolsa de mestrado;
•
Sou grato aos professores do Mestrado em Meteorologia - UFAL: o amigo Prof. Dr.
Manoel Ferreira (Química Atm.); Prof. Dr. Nelson de Jesus Ferreira (Nelsinho –
Sinótica e GRADS); Prof. Dr. Roberto Lyra (Micromet.); Prof. Dr. Leonaldo de
Souza (Agrometeorologia); Prof. Dr Marcos Moura (Rad. Solar); Prof. Dr. Marco A.
Maríngolo (Dinâmica da Atmosfera) e Prof. Dr. Kwty (Meso-escala) pelos
ensinamentos ao longo do curso.
•
Ao professor José de Lima Filho, fundador do curso de Meteorologia na
Universidade Federal de Alagoas, pois tudo começou a partir desse ideal!
•
Aos colegas do Mestrado em Meteorologia – Fabiana (Agrônoma), Mauro (Pará),
Cléber (Físico), Emanuel (NMRH), Erickson (Agrônomo) e Carlos Henrique
(Meteorologista) pelo espírito de amizade e cooperação nesse ambiente de estudo.
•
Em especial ao amigo de sempre Richardson, por sempre estudarmos juntos os
cálculos e as físicas da vida e agora no mestrado também não seria diferente.
•
Aos amigos Ms. Sérgio Bernardo e Alessandro Sarmento (Físicos) pela disposição e
ajuda no decorrer deste trabalho.
iii
Quando um homem descobre que seu pai tinha razão, normalmente já
tem um filho, que o julga um errado.
(Charles Wadsworth – musicólogo americano)
Seja rico – A vitória que vale a pena é a que aumenta a sua dignidade
e reafirma valores profundos. Pisar nos outros para subir desperta o
desejo de vingança.
Seja grato a quem participa de suas conquistas – O verdadeiro
campeão sabe que as vitórias são alimentadas pelo trabalho em
equipe. Agradecer é a melhor maneira de deixar os outros motivados.
(Anônimo)
...Pai nosso, que estais no céu, santificado seja o Vosso nome; venha
a nós o Vosso Reino; seja feita a Vossa vontade, assim na terra como
no céu. O pão nosso de cada dia nos dai hoje; perdoai as nossas
ofensas, assim como nós perdoamos aos que nos ofenderam; e não
nos deixeis cair em tentação, mas livrai-nos do mal.
(JESUS CRISTO – Sermão da Montanha – Mt 6, 6-13)
iv
CARACTERÍSTICAS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIOMÉTRICA DO NORDESTE
BRASILEIRO E SEUS PADRÕES DE ACOPLAMENTO COM AS TSM DO
PACÍFICO EQUATORIAL E ATLÂNTICO SUL.
RESUMO
A necessidade em prever a precipitação a longo prazo levaram muitos autores a tentar
compreender os motivos reguladores da variabilidade interanual climática sobre o Nordeste
do Brasil. As flutuações nas TSM do Pacífico equatorial atuam como um modulador climático
em várias escalas de tempo e estão associados ao fenômeno (El Niño / Oscilação Sul).
Analisamos os padrões mensais e quadrimestrais da precipitação do Nordeste do Brasil (com
ênfase sobre a parte leste do Nordeste do Brasil), relacionadas às anomalias das temperaturas
da superfície dos oceanos Pacífico equatorial e Atlântico sul, a partir dos dados de TSM
obtidos do Compreensiv Ocean-Atmosphere Data System e dos dados de precipitação da
Universidade de Delaware entre 1950 a 1999. As precipitações mensais pelas fases da
Oscilação Decadal do Pacífico e as precipitações quadrimestral foram dispostas
simultaneamente e em lag. Foram definidas condições de El-Niño: anomalia positiva;
derivada positiva; derivada positiva se e somente se as anomalias fossem positivas e o índice
anomalia Interoceânica (AI). O melhor parâmetro de prognóstico da precipitação
quadrimestral, dentro da estação chuvosa do ENE, foi a condição de derivada positiva das
TSM do Pacifico, um mês antes da chuva (lag1), com de correlação positiva de 0,3 a 95% de
significância, caindo para 0,2 (lag2), de fevereiro-maio versus as chuvas abril-julho.
Confirmaram-se os baixos índices de correlação, já foram mencionados por outros autores a
respeito do ENE e as anomalias da TSM do Pacífico equatorial. As anomalias da TSM médias
mensais do Atlântico sul e Pacífico equatorial combinadas mostraram melhores resultados
quando correlacionadas com a precipitação mensal sobre o NEB. Sobre o ENE correlação
positiva de 0,5; no NNE foi de 0,6; caindo para 0,3 de correlação no SNE a 95% de
significância. Os dois sinais combinados responderam por (r=0,7) 49% da variabilidade
comparado ao sinal isolado do Pacífico, correlacionado com a precipitação quadrimestral. O
aumento na previsão das precipitações sobre o ENE se deu a partir da inclusão das anomalias
da TSM do Atlântico e por considerar durante o cálculo das médias normais as mudanças de
sinal verificadas na Oscilação Decadal do Pacífico.
Palavras chave: El Niño, Nordeste do Brasil, correlação, precipitação, TSM do Pacífico.
v
RAINFALL CHARACTERISTICS IN NORTHEASTERN BRAZIL AND THEIR PATTERNS
COUPLING WITH SST EQUATORIAL PACIFIC AND SOUTH ATLANTIC.
ABSTRACT
The need to establish the long-term precipitation led many authors to try to understand why
regulators of interannual climate variability over the Northeast of Brazil. Fluctuations in the
equatorial Pacific SST acts as a modulator of climate on various time scales and are
associated with the phenomenon (El Niño / Southern Oscillation). We analyzed the patterns of
monthly and quarterly precipitation in Northeast Brazil (with emphasis on the eastern part of
Northeast Brazil), related to the anomalies of surface temperatures of the equatorial Pacific
and south Atlantic, from the SST data obtained from the Comprehensive Ocean-Atmosphere
Data System and precipitation data from the universe as we know from Delaware from 1950
to 1999. The monthly precipitation by the phases of the Pacific Decadal Oscillation and
rainfall were arranged both quarterly and lag. Were defined conditions of El Niño: positive
anomaly; positive derivative; positive derivative if and only if the anomalies were positive
and the anomaly index Interoceanic (AI). The best parameter for prediction of quarterly
rainfall within the rainy season in NE, was the condition of positive derivative of the SST of
the Pacific, one month before the rain (lag1) with positive correlation of 0.3 to 95% of
significance, falling to 0.2 (lag2), from February to May versus April-July rainfall. The study
confirmed the low levels of correlation, have been mentioned by other authors about the ENE
and the SST anomalies in the equatorial Pacific. The monthly mean SST anomalies in the
South Atlantic and equatorial Pacific combined showed best results when correlated with
monthly precipitation over northern northeast Brazil. On the east of NE was positive
correlation of 0.5, on the north of NE was 0.6, decreasing to 0.3 correlation over southern
northeast at 95% significance. The two signals combined accounted for (r = 0.7) 49% of the
variability in signal Comparable with isolated Pacific, which was correlated with seasonal
rainfall. The increase in estimates of rainfall over east of NE occurred from the inclusion of
the Atlantic SST anomalies and considered during the calculation of the average normal
changes of signal detected in the Pacific Decadal Oscillation.
Key word: El Niño, northeast Brazil, correlation, precipitation, Pacific SST.
vi
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Estágios de um ciclone de acordo com o modelo clássico ou Norueguês (a)
e o de Shapiro-Kaeyser (b) em adaptação para o hemisfério sul. Fonte: SCHULTZ et
al., 1998. ..................................................................................................................................... 6
Figura 2- - Anomalia do vento em baixos níveis (850 mb) sobre a América do Sul
durante o inverno. Posições do Anticiclone no verão (inverno) em traço mais ao sul
(norte). Fonte: Adaptado de Foss et al, 2008............................................................................ 10
Figura 3 - Nuvens associadas à ZCIT formando uma linha através do Oceano
Pacífico Ocidental. Fonte adaptada da Wikipédia.................................................................... 11
Figura 4 - Esquema da brisa marítima durante o dia e da brisa terrestre em direção ao
oceano, durante a noite. Fonte: NDU ....................................................................................... 14
Figura 5 – (A) Linhas de corrente e vorticidade em 200 hPa para o dia 8 de fevereiro
de 1980. (B) Linhas de corrente e divergência em 200 hPa. Fonte: Adaptado de
MOLION et al (2006)............................................................................................................... 16
Figura 6 – Níveis de pressão com onda curta que gerou um pequeno estrangulamento
nas linhas de pressão gerando Divergênica à jusante (leste) em altos nívies (a);
cavado em altitude e respectiva região de baixa pressão (b) e formação do ciclone e
desprendimento elevando o setor quente capturado (c). Fonte: FELICIO, 2009. .................... 18
Figura 7 - VCAN de origem tropical sobre o NEB visto na imagem do satélite
GOES, dia 22 de dezembro de 1980 às 12:16 TMG, a seta vermelha indica possível
localização do centro da baixa fria. Nebulosidade, ao norte e a leste do centro,
associada à baixa. Fonte: GAN, M. A., (1983). ....................................................................... 18
Figura 8 - Imagem no canal de radiação infravermelha do satélite GOES para o dia 8
de fevereiro de 1980. Fonte: Adaptado de MOLION et al (2006). .......................................... 19
vii
Figura 9 –Circulção de Hadley-Walker e a Inversão sobre os ventos Alísios. Fonte:
MOLION (2007). ..................................................................................................................... 20
Figura 10 – Esquema de formação da camada psicrotérmica segundo GOMES
FILHO, 1979. Fonte MOLION (2007)..................................................................................... 21
Figura 11 – Índice multivariável de ENOS. Fonte ORNELAS (1997). ................................... 23
Figura 12 - Área de atuação da Oscilação Decadal do Pacífico (a) fase fria e (b) fase
quente. Fonte de dados: ESRL/PSD/NOAA em MOLION, 2008. .......................................... 27
Figura 13 - Série temporal do Índice da Oscilação Decadal do Pacífico (Adaptada de
MANTUA et al, 1997).............................................................................................................. 28
Figura 14 - Anomalias da temperatura da superfície do Pacífico no período 19992006 (em °C), em relação à média da fase quente da ODP (1977-1998), (Fonte:
MOLION, 2008)....................................................................................................................... 30
Figura 15 - Normais de Precipitação para Maceió. Adaptada de BERNARDO (1999); ......... 32
Figura 16 - Desvios de precipitação observada UDEL (1950-1999) em cm/mês para
fase quente (1977-1999)
menos fase fria (1950-1976) da ODP para o período
outubro-março. (Fonte dos dados: ESRL/PSD/NOAA – Adaptada de MOLIN, 2008). ......... 32
Figura 17 – Distribuição espacial dos regimes de chuva sobre o Nordeste brasileiro.
Os histogramas de precipitação (mm) são para as estações de cidades selecionas e
marcadas pelas iniciais no mapa. Fonte: Nobre e Molion (1988). ........................................... 34
Figura 18 – Anomalias de TSM durante o mês de janeiro de 1998, mostrando a área
de interesse de ocorrência do El-Niño (180°W - 90°W e 10°N - 10°S). Fonte:
NCEP/NOAA ........................................................................................................................... 39
Figura 19 - Distribuição nula e o que ocorre quando consideramos valores de P cada
vez menores. Fonte: CARVALHO, 2009................................................................................. 44
Figura 20 – Anomalias mensais da TSM do Pacífico. Índice dado por 90°W/180°W
a 10°N/10°S. Média normal de 1950 a 1996. O período de ocorrência das
Anomalias(+) em retângulos (ATSM>0); Os períodos com El Niño estão em
destaque, na linha da data, grifados em vermelho (CPTEC/INPE). Dados (ERTSM
v.1, de 1854-1997).................................................................................................................... 49
Figura 21 – Anomalias mensais de TSM (acima) de 1950 a 1999 referentes às médias
entre 90°W-180° W e 10°N-10°S. a partir do conjunto de dados de superfície do
GHCN (°C), dados (ERSST versão 2, de 1854-2004). A separação cronológica se
refere às mudanças na frequência de El Niños (vermelho) na ODP/IME (abaixo).................. 50
viii
Figura 22 - Correlação entre a grade TSM do todo o Pacífico e o Índice 10ºN/10°S a
180°W/90°W (Pacífico). Dados ERTSM.v1 1950-1996.......................................................... 54
Figura 23 - Correlação entre a grade TSM do todo o Atlântico e o Índice 10ºN/10°S
a 180°W/90°W (Pacífico). Dados ERTSM.v1 1950-1996....................................................... 58
Figura 24 – Anomalia média da TSM do Atlântico Sul extraída da área (25°W/8ºW
por 12°S/5º S) com 0,7 de correlação na Figura 23. Dados do COADS – NCDC.
(ERTSM.v1 de 1854–1997). .................................................................................................... 58
Figura 25 - Correlação entre a grade TSM do todo o Atlântico e o Índice 10ºN/10°S a
180°W/90°W (Pacífico). Dados ERTSM.v2 1950-1999.......................................................... 59
Figura 26 – Anomalia média da TSM do Atlântico Sul (Índice 25º/8ºW por 15º/5º S)
da área da Figura 25 com 0.55 de correlação a 95% de significância. Dados do
COADS – NCDC (ERTSM.v2 de 1854–2004)........................................................................ 59
Figura 27 – Anomalias (+) do Índice Pacífico (ATSM > 0). Média normal 19501999. Dados do COADS – NCDC. (ERTSM.v2). ................................................................... 60
Figura 28 - El Niños definidos como anomalias média mensal do Pacífico (dTSM/dt
> 0) em vermelho. Média normal de 1950 até 1999. Dados do COADS – NCDC.
(ERSST v2 de 1854–2004)....................................................................................................... 60
Figura 29 – Anomalias do Índice do Pácífico cujas derivadas são positivas
(dATSM/dt > 0). Média normal 1950-1999. Dados do COADS – NCDC.
(ERTSM.v2). ............................................................................................................................ 61
Figura 30 - Anomalias(+) do Índice Pacífico cujas derivadas são positivas (ATSM/dt
> 0 se dATSM/dt > 0). Média normal 1950-1999. Dados do COADS – NCDC.
(ERTSM.v2). ............................................................................................................................ 62
Figura 31 - Correlação lag0 (a) para o período abril a julho e lag1(b) período março
a junho entre a precipitação UDEL, 1950-1999 normalizados pela média histórica e
os quadrimestres da ATSM do Pacífico (COADS 1950-1999) – anos normais e com
El Niño definido como ATSM>0. ............................................................................................ 65
Figura 32 - Correlação lag 2 entre as médias quadrimestrais das ATSM>0 sobre o
Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL
50-99). Período AMJJ para precipitação normalizada pela média histórica e os
quadrimestres FMAM da ATSM do Pacífico – anos normais e com El Niño definido
como ATSM>0......................................................................................................................... 66
ix
Figura 33 - Correlação lag 3 entre as médias quadrimestrais das ATSM>0 sobre o
Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL
50-99). Média AMJJ para precipitação normalizada pela média histórica e os
quadrimestres JFMA da ATSM do Pacífico – anos normais e com El Niño definido
como ATSM>0......................................................................................................................... 67
Figura 34 - Correlação lag 4 entre as médias quadrimestrais das ATSM>0 sobre o
Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL
50-99). Média AMJJ para precipitação normalizada pela média histórica e os
quadrimestres DJFM da ATSM do Pacífico – anos normais e com El Niño definido
como ATSM>0......................................................................................................................... 68
Figura 35 - Correlação lag 0 entre as médias quadrimestrais das d(ATSM)/dt > 0
sobre o Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil
(UDEL 50-99). Períodos abril-julho para precipitação normalizada pela média
histórica simultânea com as ATSM do Pacífico – mínimos de La Niñas e máximo de
El Niño definidos como d(ATSM) /dt > 0................................................................................ 70
Figura 36 – Correlação lag1 d(ATSM)/dt>0 com a precipitação sobre o Brasil
(UDEL 1950-99). Precipitação (abril-julho) e Índice ATSM do Pacífico (marçojunho). Dados 1950-1999. ........................................................................................................ 71
Figura 37 – lag2 (a) para o período março-junho e lag3(b) período fevereiro-maio
entre a precipitação da UDEL (1950-1999) com as d(ATSM)/dt>0 do Pacífico
período de abril-julho (COADS 1950-1999)............................................................................ 72
Figura 38 - Correlação lag 0 entre as ATSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial
(COADS 50-99) com
a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99) – El Niño
definido como dATSM / dt>0 quando ATSM > 0. .................................................................. 75
Figura 39 – Correlação lag 1 entre as ATSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial
(COADS 50-99) com
a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99) – El Niño
definido como dATSM / dt>0 quando ATSM > 0. .................................................................. 76
Figura 40 – Correlação lag 2 entre as ATSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial
(COADS 50-99) com
a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99) – El Niño
definido como dATSM / dt>0 quando ATSM > 0. .................................................................. 77
Figura 41 - Condições globais da TSM do Atlântico norte durante condições forte de
Circulação da Termohalina (topo) e a variação da força de Circulação da
x
Termohalina (CT) nos últimos 150 anos (em baixo). Figura adaptada de GRAY
(2009). ...................................................................................................................................... 79
Figura 42 - ODP (topo) possui ciclo de 20-30 anos e parece estar entrando em uma
nova fase fria. As ATSM do Atlântico norte (base), referida como a Oscilação
Multidecadal do Atlântico (AMO) por KERR (2000) tem ciclo de 65-80 anos, com
um intervalo de 0,4°C. Fonte adaptada do website GLOBAL WARMING SCIENCE
(2009). ...................................................................................................................................... 80
Figura 43 – Anomalia Interoceânica da TSM (TSMA – TSMP) parte superior. Médias
1950-1976 e 1977 a 1999. Variação do sinal do ODP/IME parte inferior............................... 81
Figura 44 - Distribuição 1950 a 1999 das anomalias dos Oceanos Pacífico e
Atlântico. As Anomalias do Pacífico tem fator de (-1) em vermelho. A TSM do
Atlântico está em azul. Dados do COADS v2.......................................................................... 83
Figura 45 – Sobreposição de ondas. Anomalias (Atlântico – Pacífico) aqui
denominadas de Anomalia Interoceânica (AI). Dados do COADS v2. ................................... 83
Figura 46 – Correlação lag 0 entre o A.I (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o
Brasil. Média 1950-76(1977-99) considerando a fase quente(fria) da ODP. Dados do
COADS v.2 e UDEL 50-99...................................................................................................... 85
Figura 47 – Assinaturas do A. I. (Oc. Atlat – Pacif.), das ATSM do Atlântico e
Pacífico e da precipitação sobre
44°W/3ºS normalizadas pela média 1950-76.
Região de origem do sinal com r=0,7. Dados do COADS v.2 e UDEL. ................................. 85
Figura 48 – Correlação lag 2 entre a A. I. (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre
o Brasil. Média 1950-76(1977-99) considerando a fase quente(fria) da ODP. Dados
do COADS v.2 e UDEL 1950-99............................................................................................. 88
Figura 49 – Assinaturas do A. I. (Oc. Atlat – Pacif.) e da precipitação sobre o ponto
a 39°W/9ºS (ENE - zoom Figura 48 lag2 ) normalizadas pela média 1950-76. Região
de origem do sinal com r = 0,5. Dados do COADS v.2 e UDEL............................................ 88
Figura 50 – Correlação lag 3 entre a A.I. (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o
Brasil. Média 1950-76 (1977-99) considerando a fase fria (quente) da ODP. Zoom de
figura sobre o ENE. Dados do COADS v.2 e UDEL 1950-99................................................. 90
Figura 51 – Correlação lag4 entre a A.I. (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o
Brasil. Média 1950-76 (1977-99) considerando a fase fria (quente) da ODP. Dados
do COADS v.2 e UDEL 1950-99............................................................................................. 91
xi
Figura 52 – Assinaturas da A. I. (Oc. Atlat – Pacif.) e da precipitação sobre o ponto
46°W/17,5ºS (SNE - ) normalizadas pela média 1950-76. Região de origem do sinal
com r = 0,6. Dados do COADS v.2 e UDEL.v.2 e UDEL. ...................................................... 91
LISTA DE TABELAS
Tabela 1correlação.
Graus de liberdade e os níveis de significância dos coeficientes de
Fonte:
Adaptada
de
ESR0L/PSD/NOAA
(http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/correlation/significance.html). ........................................ 46
Tabela 2 – Meses utilizados nas médias quadrimestrais da TSM do Pacífico
Equatorial e nos acumulados quadrimestrais de precipitação sobre o NEB, no período
de pico do ENE em AMJJ – abril, maio, junho e julho (AMJJ) e suas relações com os
lag’s temporais.......................................................................................................................... 47
Tabela 3 - Início, Fim, Duração e Magnitude dos Eventos El Niño no Oceano
Pacífico Equatorial (Niño 3.4), no Período de 1950-2000, adaptada de SOUSA,
2004. ......................................................................................................................................... 51
xii
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AI
Índice Anomalia Interoceânica
AMJJ
Meses de abril, maio, junho e julho.
ATSM
Anomalias da temperatura da superfície do mar
CGA
Circulação Geral Atmosférica
d(ATSM).dt-1
Derivada no tempo das anomalias de temperatura da superfície do mar
d(TSM).dt-1
Derivada no tempo da temperatura da superfície do mar
ENE, NNE e SNE Leste, Norte e Sul do Nordeste do Brasil
ENOS
El Niño e Oscilação Sul
HN e HS
Hemisférios Norte e Sul
IOS
Índice da Oscilação Sul
JFMA
Meses de janeiro, fevereiro, março e abril
mm
Milímetro de chuva ou 1 litro/m2
NEB
Nordeste do Brasil
ODP
Oscilação Decadal do Pacífico
OMA
Oscilação Multidecadal do Atlântico
POA
Perturbações Ondulatórias no Campo dos ventos Alísios
ROL e ROC
Radiação solar de onda longa e de onda curta
SF
Sistema Frontal
SFC
Superfície
TSM
Temperatura da superfície do mar
UDEL
Universidade de Delaware
xiii
VCAN
Vórtices ciclônicos dos altos níveis
ZCAS
Zona de Convergência do Atlântico Sul
ZCEN
Zona de Convergência do Leste do Nordeste
ZCIT
Zona de Convergência Inter Tropical
SUMÁRIO
AGRADECIMENTOS ...................................................................................................................... II
RESUMO.......................................................................................................................................... IV
ABSTRACT ...................................................................................................................................... V
LISTA DE FIGURAS ............................................................................................................................. VI
LISTA DE TABELAS ............................................................................................................................ XI
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS .................................................................................................. XII
INTRODUÇÃO............................................................................................................ 1
OBJETIVOS................................................................................................................. 4
I.
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ........................................................................... 5
1.
Fenomenologia da Precipitação pluviométrica no Nordeste Brasileiro....................................... 5
1.1.
Sistemas Frontais ou Frentes Frias .................................................................................... 6
1.2.
Zona de Convergência sobre o ENE (ZCEN) ................................................................... 8
1.3.
As Perturbações Ondulatórias no campo de Alísios (POAs)........................................... 13
1.4.
Efeitos de brisas e convecção local ................................................................................. 14
1.5.
Vórtices Ciclônicos nos Altos Níveis (VCAN)............................................................... 16
2.
Variabilidade Climática do Nordeste do Brasil ...................................................................... 20
2.1
A questão da Semi-Aridez do Neb..................................................................................... 20
2.2
Variabilidade interanual da precipitação do NEB. ............................................................. 21
2.3
Variabilidade Interdecadal das TSM e a Precipitação......................................................... 27
2.4
Regimes de Precipitação para o NEB ................................................................................ 33
3.
II.
Anomalia interoceânica (A.I.) ................................................................................................ 35
DADOS E METODOLOGIA .......................................................................... 38
1.
Dados.................................................................................................................................... 38
2.
Metodologia .......................................................................................................................... 40
2.1
Coeficiente de Correlação Linear ...................................................................................... 40
2.2
Teste de hipótese .............................................................................................................. 43
2.3
Condições de contorno de TSM ........................................................................................ 48
III.
RESULTADOS E DISCUSSÕES.................................................................... 54
1.
Correlações em lag do Índice TSM do Pacífico com a Precipitação sobre o NEB. ................................ 64
2.1
Anomalias (+) de TSM vs Precipitação no NEB ................................................................ 64
2.2
Anomalias do Índice Pacífico cujas derivadas são positivas
(dATSM/dt > 0) vs
Precipitação no NEB ..................................................................................................................................... 70
2.3
Anomalias(+) do Índice Pacífico cujas derivadas são positivas
(ATSM/dt > 0 se dATSM/dt
> 0) VS precipitação no NEB......................................................................................................................... 74
2.
Interferência do Atlântico Sul nas Interações do Pacífico sobre o ENE.................................... 78
CONCLUSÃO............................................................................................................ 93
REFERÊNCIAS ......................................................................................................... 94
ANEXOS.................................................................................................................. 107
*SCRIPT 1 ....................................................................................................................................... 107
*SCRIPT 2 ....................................................................................................................................... 110
* SCRIPT 3 ...................................................................................................................................... 114
*SCRIPT 4 ....................................................................................................................................... 117
*SCRIPT 5 ....................................................................................................................................... 118
1
INTRODUÇÃO
A região Nordeste do Brasil (NEB) está localizada aproximadamente entre 35° a
47°W e 1° a 18°S, possui uma área aproximadamente de 1,5 milhões de km2, apresentando
maior concentração populacional no litoral, em suas das capitais. A maior parte dessa região
sofre escassez e fortes flutuações interanuais na precipitação pluvial. Essas variações intensas
produzem secas e cheias, com algumas secas que podem durar mais de dois anos
consecutivos. Assim, diferentes regimes de precipitação são identificados com acumulados
anuais variando entre 400 a 2000 mm, em diferentes épocas do ano para os diferentes subregiões (KOUSKY, 1979; KOUSKY, 1980; MOURA E SHUKLA, 1981; RAO et al. 1993;
MOLINER et al. 1994).
As precipitações pluviais estão diretamente relacionadas com a convecção local.
A convecção é caracterizada essencialmente por movimentos ascendentes de ar úmido,
resultantes da ocorrência de pressões atmosféricas mais baixas junto à superfície terrestre, seja
em conseqüência do aquecimento do ar em contato com essa superfície, sejam pela ação da
orografia da própria superfície ou por fenômenos transientes, de caráter puramente dinâmico,
como sistemas frontais e perturbações ondulatória no campo dos ventos. A convecção tropical
pode ser intensificada ou inibida pela circulação geral da atmosfera, de escala global,
fenômeno resultante da interação complexa entre a superfície do planeta, considerando a
distribuição de oceanos e continentes com desigualdade no fornecimento de energia solar,
topografia e cobertura vegetal.
UVO e BRITO (1992) afirmaram que as interações complexas em todas as escalas
de circulação provocam uma notável variabilidade espacial da precipitação pluvial interanual
no NEB. A variabilidade interanual da distribuição de chuvas sobre o NEB está relacionada
com as mudanças nas configurações de circulação atmosféricas de grande escala e com a
interação oceano atmosfera no Pacífico e no Atlântico. Como exemplo de perturbação
climática de grande escala, menciona-se o fenômeno El Niño - Oscilação Sul (ENOS), cujo
impacto pode ser sentido, principalmente, pela modificação do regime e no total de
2
precipitação que, dependendo da intensidade do evento, pode resultar em secas severas,
interferindo de forma expressiva nas atividades humanas. Muitas investigações científicas
apontaram para a influência do ENOS e a ocorrência de eventos, simultâneos ou não, de
anomalias climáticas, tais como enchentes e secas em muitas regiões da terra. Do ponto de
vista meteorológico, uma condição de seca, como definida por MAGALHÃES e GLANTZ
(1992) é caracterizada por acentuada redução dos totais pluviométricos anuais da região; uma
“grande seca” ocorre quando os totais anuais de chuvas não atingem 50% das normais
climatológicas para uma fração significativa (a metade) da área semi-árida do Nordeste. No
entanto, mesmo em anos nos quais os totais pluviométricos anuais são próximos à média
histórica, a distribuição temporal das chuvas durante a estação chuvosa pode afetar
substancialmente tanto os recursos hídricos (a pluviometria diária é bem distribuída
temporalmente que causa pouco escoamento superficial), quanto à agricultura (períodos de
estiagem prolongados intercalam-se com episódios de precipitações mais intensas), também
denominada de “seca verde”.
Mas afinal, o verão está dentro da sua normalidade em 2010, mesmo que se vejam
tantas mortes por inundações ou por deslizamentos? A resposta é afirmativa. Sim é normal o
tempo ficar bem chuvoso no Sudeste e seco no Sul e Nordeste do Brasil durante o verão.
Mesmo assim, muitos concluem que as chuvas continuam matando gente. A chuva, na
verdade, não consegue matar ninguém. Agora, os deslizamentos por ela ocasionados sim. No
entanto, este é um problema social e não meteorológico. As pessoas sem condições de
moradia adequada acabam se alojando em encostas ou próximas a margens de rios e as chuvas
evidenciam a falta de estrutura dos centros urbanos. A natureza anda em seu curso, as cidades
não.
No final das contas, tudo depende do ponto de vista e dos fatores associados que
estamos analisando. A mesma chuva que mata para alguns, é fonte de vida para outros. É
fenômeno meteorológico que faz florescer os solos, esverdear as pastagens e trazer alimento
para toda uma nação, cuja base da economia está na agricultura. Nos períodos que ocorrem as
cheias no NEB, as áreas urbanas são as mais afetadas, principalmente, pela falta de infraestrutura de drenagem e ocupação desordenada por falta de opção da população pobre, que
constroem suas casas em áreas de várzeas, naturalmente alagáveis. Como, também, em áreas
de barreiras (encostas sedimentares), passíveis de deslizamentos. No interior, o extrativismo
vegetal desordenado, não sustentável (remoção da caatinga e das matas ciliares) deixa os
solos desprotegidos contra as enxurradas contribuindo para o processo de desertificação,
tornando o solo impróprio para a agricultura, que intensificando o êxodo rural.
A conseqüência mais danosa que os excessos de chuva são as secas, as quais
assolam regularmente o NE, causando problemas sócio-econômicos, como a morte de mais de
3
meio milhão de pessoas entre 1877-1879 na famosa "Grande Seca". As secas causaram ao
longo do tempo além das intensas migrações regionais, uma das causas da geração de bolsões
de pobreza nos grandes centros urbanos brasileiros, também perdas de safras agrícolas. A
chuva se torna a principal fonte de água doce para o nordeste brasileiro. Incentivos
governamentais financiam a construção de cisternas, para a água de chuva coletada nos
telhados. Outros projetos incluem a construção de muros de contenção ou barragens
subterrâneas, que acumulam água da chuva no subsolo, além dos mais polêmicos como a
transposição do Rio São Francisco.
Essas secas podem ter sido causadas pelo efeito da subsidência relacionado à
intensificação da convecção tropical no Pacífico leste, combinadas às variações na TSM do
Atlântico Sul. As altas pressões, anticiclone do Atlântico Sul, geradoras dos ventos Alísios de
SE são responsáveis pelo transporte de umidade do oceano para o continente. Essa umidade
disponível na baixa troposfera é contida por uma estabilidade atmosférica, camada de
inversão psicrotérmica, devido à região de subsidência em torno de 2 km sobre o NEB. O
efeito tampão da camada reduz a eficiência dos sistemas convectivos ao produzirem
precipitação a partir da umidade disponível nos Alísios. Durante anos de La Niña, reduzida a
subsidência, do ENE apresenta situação de precipitação acima da normalidade (BERNADO,
1999; MOLION e BERNADO, 2000).
Para ROPELEWSKI e HALPERT (1987b), a existência de relações entre TSM no
Pacífico central-leste e anomalias de precipitação ao redor do globo tem levado a um
constante monitoramento da TSM nessas regiões visando se realizar previsões de longo prazo
através de modelos climáticos e estatísticos. O norte do nordeste brasileiro (NNE) é uma das
regiões onde se observam anomalias da precipitação relacionadas com os eventos de ENOS.
As crescentes preocupações relacionadas às mudanças no clima, causadas por emissões
antropogênicas de gases de efeito-estufa e aerossóis vulcânicos (MOLION, 1995a),
provocaram a busca, para detecção de um esperado “sinal” de mudanças climáticas, nas
observações por séries temporais de dados (HOUGHTON, 1996), principalmente devido aos
resultados obtidos nos modelos do clima global (MCG). Sugeriu um aquecimento global e a
conseqüente elevação dos níveis das marés e “inundação” das cidades litorâneas.
O conhecimento de como a variável TSM dos oceanos em torno do NEB podem
influenciar a variabilidade da precipitação pluviométrica contribuiria para previsão de secas,
com antecedência necessária ao planejamento e às medidas políticas. Para manter a evolução
econômica, aproveitando o grande potencial agrícola e turístico de nosso Estado necessário se
faz o conhecimento das interações do clima e “política da água” que garanta o fornecimento
d’água, já que as chuvas são extremamente variáveis no tempo e no espaço.
4
OBJETIVOS
• Definir índice de Temperatura da superfície do Pacífico Equatorial;
• Testar as hipóteses de como as derivadas do índice TSM Pacífico Equatorial,
quadrimestres abril a julho, poderiam influenciar a variabilidade das precipitações sobre o
NEB, simultânea e em lag.
• Definir índice conjunto de TSM Pacífico Equatorial e Atlântico Sul;
• Verificar as influências conjuntas das TSM do Equatorial e Atlântico Sul nas
precipitações mensais sobre NEB.
5
I. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
1. Fenomenologia da Precipitação pluviométrica no Nordeste Brasileiro.
O NEB é uma região de características semi-áridas, apesar de existirem subregiões como o litoral, onde a precipitação é maior que 2000 mm por ano. Fazendo parte do
ciclo hidrológico, a precipitação é produzida pela umidade existente na atmosfera que ao
saturar-se, formam gotas por condensação e/ou coalescência em torno de núcleos de
condensação, caindo caso sejam suficientemente pesadas em vencer a resistência do ar no
interior da nuvem. A umidade pode ser deslocada para camadas mais altas da atmosfera por
processos convectivos, sejam térmicos ou dinâmicos, tais com os provocados pela passagem
de sistemas frontais, por perturbações ondulatórias nos Alísios (POA) dentre outras. Em
média, a umidade relativa na baixa troposfera, no NEB é alta (80 a 90%), porém torna-se
moderada na camada a cerca de 500 metros da superfície (50 a 60%). Essa característica da
atmosfera sobre o NEB levou ARAGÃO (1976) a concluir que os altos valores de umidade na
baixa troposfera sobre o NEB são garantidos, principalmente, pela presença dos ventos
Alísios, que sopram durante todo o ano para o continente. Esse fato sugere que a falta de
precipitação no NEB esteja relaciona com a ausência de um mecanismo dinâmico que
provoque movimentos ascendentes e venha vencer a inversão psicrotérmica predominante em
quase todo ano e não pela falta de umidade. A mencionada inversão psicrotérmica nos baixos
níveis é ocasionada pelos movimentos descendentes de ar em grande escala que, por
compressão adiabática, elevam sua temperatura à medida que perdem altitude.
A precipitação depende da atividade convectiva. Os mecanismos dinâmicos que
são produtores dessa convecção no NEB podem ser classificados como mecanismos de
grande escala, responsáveis, geralmente, pela maior parte da precipitação observada; e
mecanismos de meso e micro-escalas, que completam os totais observados. Para ARAGÃO
(1995) o tempo e clima no Nordeste são influenciados por pelo menos cinco diferentes
sistemas de circulação atmosférica: sistemas frontais e Zona de Convergência Intertropical
(ZCIT) associadas à circulação de Hadley, POA; brisas e vórtices ciclônicos na alta troposfera
(VCAN). Os VCAN’s não possuem uma região específica e podem aparecer em quase todo o
NEB. As brisas junto aos ventos alísios e a ZCEN (MOLION e BERNARDO, 2002b) afetam
uma faixa que vai da costa até 300 km dentro da região.
6
1.1.
Sistemas Frontais ou Frentes Frias
Os sistemas frontais (SF) são formados quando duas massas de ar de temperatura
e umidade diferentes se encontram. Formados no encontro de uma frente quente, uma frente
fria e um sistema de baixa pressão no centro (ciclone), com rotação no sentido horário, no
Hemisfério Sul. Este ciclone desenvolve-se a partir de uma pequena onda.
Os modelos de evolução de um ciclone podem ser: ciclônico norueguês, também
chamado de modelo clássico e o modelo Shapiro-Keyser. Ambos possuem quatro estágios
de desenvolvimento sendo, o primeiro, da perturbação na onda. No Modelo clássico o
segundo e o terceiro consiste no estreitamento da região quente e o quarto consiste na oclusão
do sistema, que caracteriza ciclones esticados em sentido meridional onde a frente fria é que
domina (Figura 1 a).
Assemelha-se com o modelo norueguês, o primeiro modelo meteorológico usado
para previsão do tempo, desenvolvido pela escola de meteorologia de Bergen em 1910. No
entanto, intensos ciclones extratropicais oceânicos apresentavam alguns comportamentos
diferentes, que o modelo norueguês de ciclones não suportava. Com isso, Shapiro e Keyser
elaboraram um novo modelo de ciclones em 1990.
(a)
(b)
Figura 1 - Estágios de um ciclone de acordo com o modelo clássico ou Norueguês (a) e o de ShapiroKaeyser (b) em adaptação para o hemisfério sul. Fonte: SCHULTZ et al., 1998.
O modelo em (Modelo Shapiro-Keyser) basicamente tem a mesma base do
modelo Norueguês, mas permite a fratura da frente fria associada ao ciclone quando o mesmo
está em franca intensificação, e permite a formação de uma seclusão quente (oclusão) que é a
fase madura da ciclogênese. No segundo estágio em (b) aparece um rompimento frontal, que
separa a frente quente da frente fria; no terceiro estágio surge uma frente curvada à montante
e uma frente que se assemelha a letra “T”, no quarto estágio há continuação da frente em
forma de “T” e ocorre a exclusão do setor quente. Este modelo se caracteriza por ciclones
7
esticados, com a direção de seu posicionamento mais zonal, apresentando as frentes quentes
como as dominantes (Figura 1 b).
A penetração de sistemas frontais do Hemisfério Sul (HS) ou seus restos entre as
latitudes 5°S e 18°S são importantes mecanismos produtores de chuvas no sul do NE (SNE) e
para o leste do Nordeste (ENE) como visto em KOUSKY (1979). Durante o inverno, essa
penetração pode ocorrer até latitudes equatoriais, pois, nessa época, a posição média da ZCIT
é em torno de 10°N. Há relatos de frentes do HS que cruzam o equador chegando até 20°N de
latitude sobre o Golfo do México. Ocorre que alguns desses sistemas ou seus fragmentos
podem atingir a região norte do Brasil, provocando o fenômeno da “friagem” nessa região
com diminuição da temperatura da superfície em até 8°C. No sul do Brasil esses sistemas têm
freqüência semanal, mas somente alguns deles chegam ao norte, sendo poucos os que
influenciam a parte central e leste do Nordeste (ARAGÃO, 1995).
Durante janeiro e fevereiro, a precipitação é influenciada pelas frentes frias, que
podem vir também do HN chegando até 10°S (OLIVEIRA, 1986; ALVES e KAYANO,
1991). Verificaram-se forte interação e associação entre sistemas e a convecção, quando os
mesmos têm boa penetração continental, que pode ocorrer preferencialmente entre 15°S e
25°S.
Kousky (1979) estudou a interação entre os SF e o NEB constando que, a variação
da taxa de precipitação anual na região costeira é pequena, porém, a adentrar o continente
verificou que essa variabilidade tornou-se muito maior, principalmente sobre a região do
semi-árido.
Oliveira (1986) estudou a interação entre SF e a convecção tropical, sendo que
nem todos os SF interagem com a mesma intensidade com a esta e que existe uma variação
mensal no número desses eventos associados. No início da primavera do HS, os SF
posicionam sobre a América do Sul no sentido NW-SE, gerando a Zona de Convergência da
América do Sul (ZCAS). A permanência da ZCAS em atividade intermitente posicionada de
12°-15°S produz a estação chuvosa do SNE, entre novembro e março. Grande parte do Estado
da Bahia deve a maior parte de sua cota de precipitação a sistemas frontais que penetram no
Brasil de novembro a março com pico máximo em dezembro.
8
1.2.
Zona de Convergência sobre o ENE (ZCEN)
O ENE (7° a 18°S) tem seu máximo de precipitação no período de abril a julho,
época em que as frentes frias são mais intensas, e que se observa uma Zona de Convergência
sobre o ENE (ZCEN), constituindo um importante mecanismo dinâmico para a produção de
chuvas sobre essa região. A ZCEN apresenta convecção rasa, com um cavado indo até 700
hPa (uma baixa nos níveis médios) cuja orientação é de NW-SE, é alimentada pela umidade
do Atlântico Sul e sua atividade está relacionada às anomalias da TSM. A ZCEN se mostra de
maneira fraca e descontínua em imagens de satélite nas baixas latitudes, produzindo
precipitação numa faixa de até 200 km do litoral. Das duas hipóteses de sua formação, afirma
a primeira que ZCEN nada mais seja que a ZCAS deslocada para latitudes baixas, já que a
ZCIT começa a se dirigir para o HN a partir de abril, porém possui estrutura vertical rasa.
Nesse caso, de acordo com Gan (1999), para a ZCEN se formar, seria necessário a penetração
de uma frente fria ou um cavado na média troposfera para organizar a convecção tropical.
A segunda hipótese é que a ZCEN resultaria de interação da convecção tropical e
convergência de umidade nos baixos níveis, pois, durante o inverno os sistemas frontais sobre
a América do Sul estão, em média, mais ao norte que sua posição de verão, o centro do
anticiclone do Atlântico mais longe da costa, a NW, no que resulta a intensificação do vento.
O atrito diferencial do vento entre continente e oceano poderia estar mantendo a ZCEN uma
vez que a componente sul do vento é mais intensa durante o inverno do HS (MOLION e
BERNARDO, 2002b). Como o vento diminui para dentro da região devido ao atrito com o
continente, logo, o gradiente negativo na direção x, e a vorticidade resultante tem sentido
horário, ou seja, produz convergência e, pela conservação de massa ocorrem movimentos
ascendes de ar.
Considerando HASTENRATH (1985), a equação da vorticidade para a superfície é:
(∂ Fy ) − (∂ Fx )
∇V =
∂x
ςa
∂y
Onde, a Vorticidade superficial foi dada por:
( ∇V ) é a divergência do vento horizontal;
Fx e Fy são as componentes zona1 e meridional da força de atrito;
ς a É a vorticidade absoluta.
9
A equação é válida para condições barotrópicas, sem cisalhamento vertical e com
a vorticidade absoluta constante ao longo do escoamento. Considerando um escoamento cuja
componente principal da força de atrito seja, em módulo, para leste (o atrito do vento diminui
da terra para o mar) enquanto Fx é zero. O termo ∂ F y / ∂ x será positivo e a vorticidade
absoluta
( ς a ) é negativa no HS. Aplicando a equação, vemos que ∇V é negativa, ou
seja, uma convergência. Como não se pode acumular massa, se produz o efeito dinâmico
ascendente de ar (baixa pressão). Uma possível interação com as brisas ou frentes
intensificaria o sistema o que facilitaria a produção de mais chuvas sobre o ENE durante o
inverno.
Em Molion e Bernardo (2002) a área de atuação da convergência seria numa faixa
litorânea relativamente estreita (100 a 200 km) na costa leste. O restante do Nordeste estaria
sob o efeito do movimento subsidente, e da inversão psicrotérmica associada, que ocorre
sobre a maior parte do Brasil Central. Essa subsidência é produzida pelo deslocamento da
Alta da Bolívia para o noroeste da Amazônia e pelo posicionamento da ZCIT mais ao norte. O
mesmo efeito do atrito diferencial induziria divergência (alta pressão), considerando-se uma
componente de leste (Fx) sobre a costa NNE. Nesse caso, FY = 0
e F x < 0 e o gradiente -
( ∂ F x / ∂ y ) > 0 , pois diminui o módulo da componente de atrito Fx para o norte
produzindo divergência. Assim, o mesmo período no NNE (ENE), abril-julho, é um período
seco (chuvoso) pela intensificação da subsidência (ascendência) de ar resultante, o que está de
acordo com as observações.
10
Figura 2- - Anomalia do vento em baixos níveis (850 mb) sobre a América do Sul
durante o inverno. Posições do Anticiclone no verão (inverno) em traço mais ao
sul (norte). Fonte: Adaptado de Foss et al. (2008).
Na Figura 2 apresenta as anomalias do vento ao nível de 850 mb. O efeito da ZCEN
poderia ser observado durante a aproximação do anticiclone durante o inverno do HS. A
componente do vento paralela à costa ENE ou NNE produziria convergência no ENE ou
divergência no NNE como citado anteriormente.
11
Zona de Convergência Intertropical - ZCIT
A ZCIT (Figura 3) está inserida numa região, próxima à faixa equatorial, onde
ocorre a interação de características atmosféricas e oceânicas marcantes:
• zona de confluência dos Alísios (ZCA);
• zona do cavado equatorial;
• zona de máxima temperatura da superfície do mar;
• zona de máxima convergência de massa;
• zona da banda de máxima cobertura de nuvens convectivas.
Figura 3 - Nuvens associadas à ZCIT formando uma linha através do Oceano Pacífico Ocidental. Fonte
adaptada da Wikipédia.
Apesar desta interação as características não se apresentam, necessariamente, ao
mesmo tempo, sobre a mesma latitude. O conjunto de características associadas à ZCIT
possui um deslocamento Norte - Sul ao longo do ano. O seu ciclo tem período de um ano,
alcançando sua posição mais ao norte durante o inverno do Hemisfério Sul, e a sua posição
mais ao sul durante o verão deste mesmo hemisfério. Além dessa oscilação anual, a ZCIT
apresenta oscilações com maiores freqüências, com o período variando de semanas a dias
(FERREIRA, 1996).
A ZCIT é uma extensa região de convergência dos ventos Alísios de nordeste,
produzidos no anticiclone subtropical do HN, e dos ventos Alísios de sudeste, oriundos da alta
subtropical do HS. Apresenta movimentos ascendentes numa faixa onde grandes aglomerados
de nuvens estão presentes e se desloca no sentido para oeste. Caracterizada por uma forte
convergência em baixos níveis, fazendo com que ocorra movimento vertical ascendente
intenso e desenvolvimento de nuvens do tipo Cumulunimbus (Cbs). Ao subir, o vapor
presente no ar ascendente, resfria por expansão adiabática, condensa, recebendo calor latente,
12
originando nuvens produtoras de grandes quantidades de precipitação. A faixa de
aglomerados próxima ao equador é facilmente visualizada por imagens de satélite (faixa
extensa e com largura de 3 a 5º) denominadas de zona de máxima cobertura de nuvens
(Figura 3), a qual varia latitudinalmente durante todo o ano (MOLION, 2007).
Sua intensidade depende da circulação geral da atmosfera na zona do cavado
equatorial, assim como, do aquecimento da superfície, pois está sobre a zona de máxima
temperatura da superfície do mar. O movimento sazonal norte-sul da ZCIT, ou Equador
Climático, associa-se ao mesmo movimento da região de máxima temperatura da superfície
do mar e apresenta um atraso de cerca de dois meses, em média, com relação ao movimento
aparente do sol, variando de 14°N (julho-agosto) a 4°S (março - abril). A posição da ZCIT
causa interferência nas precipitações, tornado-as acima ou abaixo do normal durante as
estações chuvosas. Em anos de La Niña, chega a alcançar os 5ºS. Em anos normais, a ZCIT
encontra-se mais ao norte em meados de abril.
Nobre e Molion (1988) indicaram a existência de ligação entre a ZCIT e as
anomalias de chuva sobre o norte e nordeste. Em períodos de seca, a ZCIT fica bloqueada
mais ao norte em relação a seu posicionamento médio, fazendo com haja movimentos
descendentes sobre as regiões inibindo a precipitação. Já em anos chuvosos
ocorre o
contrário, a ZCIT posiciona-se mais ao sul até aproximadamente 5º S e intensifica-se com o
aumento da convergência.
Nobre e Shukla (1996) afirmam que o excesso ou deficiência de precipitação ao
sul do equador está associado principalmente ao tempo de incursão da ZCIT no HS. O
principal fator que influencia a produção de chuvas no NEB é a posição e intensidade da
ZCIT. A ZCIT pode produzir as chuvas no NNE e centro do NE, principalmente entre
fevereiro e maio. Isso significa que alguns Estados do NE sofrem sua influência, exceto o
centro–sul da Bahia e o ENE (litoral desde o Rio Grande do Norte até Bahia).
13
1.3.
As Perturbações Ondulatórias no campo de Alísios (POAs)
Esse mecanismo de mesoescala é provocado quando frentes do HN interagem
com a ZCIT quando situada mais ao sul ou quando a ZCIT está mais intensa, sobre o
Atlântico ou próxima à costa da África. Em todo caso, os complexos convectivos de
mesoescala (CCM), resultantes dessa interação ou da intensificação da ZCIT, podem gerar
rajadas de ar descendentes mais frias (micro bursts). Essas rajadas atuam como mini sistemas
frontais em forma de arco, responsáveis pelas perturbações no campo dos Alísios (POAs). As
POAs se propagam como ondas para oeste com velocidade de 6° a 8° de longitude por dia.
Kousky et al (1984) afirmaram que se formam entre 5º e 10ºS e tendo uma
velocidade de 8 a 10° de longitude por dia sobre o mar. Em fase com a brisa, penetram até
300km para o continente. Em oposição como a brisa terral, muito comum à noite no litoral do
ENE, pode produzir precipitações de até 50 mm/dia e rajadas de vento de até 50 km/h devido
à intensificação da convergência e redução da velocidade.
Para CHAN (1990) os distúrbios do tipo ondas nos ventos Alísios, predominantes
no Atlântico Sul, associados às formações de aglomerados de nuvens convectivas que se
propagam de leste para oeste, têm sido vistos como um dos principais fatores causadores de
precipitação no ENE.
Yamazaky e Rao (1977) analisaram imagens de satélites de órbita polar para as
faixas 5° a 10°S e 10° a 15°S e concluíram que as perturbações ondulatórias poderiam ser
uma das causas de chuvas no ENE. Assim, as POAs provocariam precipitação ao longo do
litoral de 5° a 13°S (leste do Rio Grande do Norte até o nordeste da Bahia) durante o período
de maio a agosto. A velocidade média de propagação desses sistemas seria de
aproximadamente 1100 km por dia. As POA parecem influenciar áreas costeiras e não
avançam para o interior da região. No INFOCLIMA (2004), durante o mês junho de 2004,
foram observadas fortes chuvas no ENE. A formação de aglomerados de nuvens e a
intensificação da alta pressão subtropical do Atlântico Sul foram favoráveis à ocorrência de
chuvas acima da média histórica em toda a faixa ENE. As entradas de aglomerados de nuvens
associadas a distúrbios de leste produzem totais que ultrapassaram 300 mm por dia. Na cidade
de Maceió, o total acumulado foi igual a 653,6 mm, sendo a média climatológica igual a
298,3 mm para o mês de junho.
A aproximação de sistemas frontais do HS pode provocar aparecimento de linhas
de instabilidade, que se propagam à jusante e paralela aos mesmos. Essas têm velocidade
14
horizontal da mesma ordem que as POAs (10° de latitude por dia), produzindo totais
pluviométricos de 50 mm e rajadas de vento maiores que 100 km/h, com maior freqüência de
abril a julho.
1.4.
Efeitos de brisas e convecção local
Durante as primeiras horas da manhã o continente se aquece mais rapidamente
que o oceano, e se estabelece um gradiente térmico de mais ou menos 1ºC/20 km com
temperaturas mais elevadas sobre o continente. A diferença entre os fluxos de energia
provenientes do continente-oceano para a atmosfera e assim, causa gradientes de pressão em
alguns níveis acima da superfície, impulsionando o movimento. Esse movimento faz com que
haja divergência e convergência na atmosfera próxima e assim, cria-se uma célula de
circulação. Como o continente aquece-se mais rápido que o oceano fazendo com que o ar
sobre o continente se expanda mais rápido do que o ar sobre o oceano, esse gradiente gera
uma circulação rasa (campo de vento), com o ar subindo sobre o continente. A baixa pressão
resultante, advecta ar marinho sobre o continente, cuja componente se soma ao vento Alísio
dominante e o intensifica.
Figura 4 - Esquema da brisa marítima durante o dia e da brisa terrestre em
direção ao oceano, durante a noite. Fonte: NDU
À noite o oceano se mantém mais aquecido que a terra e, assim, o gradiente se
inverte, com o ar subindo sobre o mar, o que resulta na criação de um gradiente horizontal de
15
pressão. Produz-se uma componente de vento oposta aos Alísios, que pode até causar
calmaria entre 23:00 a 01:00h da manhã. O vento resultante, caso a componente seja maior
que os Alísios, é conhecido como brisa terral. Na região de convergência, Alísio/terral, sobre
o oceano, provocam pequenos e médios totais pluviométricos durante a noite, e nas primeiras
horas da manhã. Cerca de 20% a 40% do total pluviométrico do ENE é devido às influências
de meso escala, tais como as brisas, POAs ou linhas de instabilidade (MOLION, 2007).
Kousky (1980) mostrou que o ENE tem um máximo noturno na precipitação
associada com a brisa terrestre é mais do que 50% da precipitação dessa região cai à noite.
Que a provável causa disso é a formação de uma zona de convergência entre a brisa terrestre e
o fluxo dos Alísios de sudeste, ligado ao fato de que a brisa terrestre tende a se intensificar
durante o outono/inverno austral, época com maior contraste de temperatura entre terra–mar.
Durante o dia, a brisa marítima não produz convergência, ela se soma aos Alísios e leva a
umidade para o interior, alcançando uma distância de 200 a 300km, restando à orografia
modular a produção da precipitação.
A convecção local ocorre devido ao aquecimento da superfície e a convergência
de umidade transportada pelos Alísios, produz pequenas nuvens rasas (topo quente) de baixos
totais pluviométricos, no entanto, muito importantes para o semi-árido. Bernardo (1999)
verificou que 56% das chuvas diárias no ENE apresentaram totais inferiores a 5 mm, ou seja,
produzidas por nuvens de pequeno porte, o que caracterizaria uma precipitação de nuvens
rasas. Maior aquecimento provoca intensificação da convergência e a convecção local que,
embora produza pequenas células de chuva e baixos totais pluviométricos, não deve ser
desprezada por constituir-se um mecanismo muito importante para a vida do semi-árido. Esse
tipo de precipitação ocorre em todos os meses, porém pode ser inibida pela subsidência
associada à circulação de grande escala.
16
1.5.
Vórtices Ciclônicos nos Altos Níveis (VCAN)
Outro sistema atmosférico responsável por uma parcela da precipitação sobre o
NEB, mas sem uma região específica de ocorrência, são os ciclones da alta Troposfera
também chamados de Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis (VCAN), baixas frias, que se
formam na alta troposfera sobre a região. A Figura 5 é uma carta de linhas de corrente e
vorticidade relativa em 200 hPa, para o mesmo dia, onde podem ser observados dois centros,
um com vorticidade anticiclônica (Alta da Bolívia), em cerca de 18°S e 53°W, e outro com
vorticidade ciclônica (VCAN) em 18°S e 19°W. A divergência em altos níveis, associada à
Alta da Bolívia, foi intensificada com a entrada do Sistema Frontal do HS em 25°S.
Período de formação ocorre de novembro a março, com freqüência máxima em
janeiro devido ao pico do inverno no HN. Tem como condições necessárias a presença de SF
do HS presente em baixas latitudes; Sistema frontal do HN próximo às latitudes equatoriais e
a Alta da Bolívia intensa e posicionada no oeste/centro-oeste do Atlântico Sul.
(A)
(B)
Figura 5 – (A) Linhas de corrente e vorticidade em 200 hPa para o dia 8 de fevereiro de 1980. (B) Linhas de
corrente e divergência em 200 hPa. Fonte: Adaptado de MOLION et al (2006).
Dean (1971) observou que os VCAN entre 300 e 200mb estariam relacionados à
circulação geral da atmosfera, e que a posição média do centro do vórtice é ao longo da costa
do NEB. Para ARAGÃO (1995), trata-se de uma circulação ciclônica com o centro do vórtice,
mais frio que a periferia, apresentando movimento vertical descendente. Com efeito, a região
central do VCAN apresenta céu claro e sem chuva, enquanto sua periferia é submetida a
17
grandes totais pluviométricos. Esses vórtices podem aparecer nos altos níveis, mas sem
causarem precipitações significativas, porém, quando se estendem desde 700mb até pelo
menos 300mb (9 km) há o aparecimento da precipitação. Geralmente, o ramo ascendente
oeste é o que produz mais precipitação sobre o NEB.
A deformação nas linhas de corrente da Figura 6a geraram um cavado em altitude
e respectiva região de baixa pressão inicial. Na área do cavado, há a aproximação das
isóbaras. Desta maneira, três processos podem ocorrer na área de máxima aproximação das
isóbaras: aumento, redução ou estabilidade na velocidade dos ventos. Como o aumento e a
redução necessitam de trabalho, a atmosfera tende a executar os processos mais simples e
prefere manter a velocidade. Como na região do estrangulamento há convergência de massa, a
atmosfera tende a deslocar o excesso dessa massa para outros níveis, por exemplo, os
inferiores (já que o ar neste nível é mais frio e tende a descer). Em contrapartida, na região de
divergência, o nível superior necessita de massa para compensar, ou seja, adquire dos níveis
inferiores. Está feita a conexão com a superfície (Figura 6c): na área de divergência em
altitude, haverá uma região de convergência em superfície, ou seja, uma alta pressão fria. Já
na área de divergência em altitude, haverá uma região de convergência em superfície, ou seja,
uma baixa pressão quente. Na região da alta, o ar tende a escoar do centro para a periferia e
fortalece o setor frio da Frente Fria. Na região da baixa, o ar tende a escoar da periferia para o
centro e enfraquece o setor quente da Frente Quente, mas fortalece a circulação ciclônica.
O ar em altitude permanece escoando paralelo às isóbaras e cruza as isotermas,
pois o deslocamento foi demasiadamente acelerado para haver equilíbrio térmico. Então,
verifica-se que na região de convergência haverá deslocamento de ar de setores mais frios
para setores mais quentes, ou seja, transporte de ar frio (advecção fria). Em contrapartida, no
deslocamento da região do estrangulamento para a região de divergência haverá transporte de
ar quente (advecção quente).
Depois de muitas horas, quando ocorre a oclusão (Figura 6c), há o máximo
desempenho do processo ciclogenético e a tendência é a formação do ciclone e
desprendimento das frentes em superfície, enquanto o vórtice se estrutura como uma
formação tubular por todos os níveis da troposfera, elevando o setor quente capturado.
Quando o centro de baixa consegue se propagar totalmente pela troposfera, o ciclone tenderá
ao enfraquecimento, já que passou para a fase barotrópica (as isóbaras e isotermas não se
cruzam, ou seja, não há mais troca de energia) e teremos uma baixa tanto em superfície como
em altitude.
18
(a)
(b)
(c)
Figura 6 – Níveis de pressão com onda curta que gerou um pequeno estrangulamento nas linhas de pressão
gerando Divergência à jusante (leste) em altos níveis (a); cavado em altitude e respectiva região de baixa pressão
(b) e formação do ciclone e desprendimento elevando o setor quente capturado (c). Fonte: FELICIO, 2009.
Figura 7 - VCAN de origem tropical sobre o NEB observado na imagem do
satélite GOES, dia 22 de dezembro de 1980 às 12:16 TMG, a seta vermelha
indica possível localização do centro da baixa fria. Nebulosidade, ao norte e a
leste do centro, associada à baixa. Fonte: GAN, M. A., (1983).
Kousky e Gan (1981) afirmam que os VCAN originados nas baixas latitudes,
estão em torno de 600 mb, podendo permanecer nos trópicos por longos períodos, geralmente,
se intensificando, quando de passagem para as latitudes mais altas. Os VCAN podem estar
associados a frentes sobre o ENE, durando até 4 a 6 semanas. A passagem de um sistema
frontal, oriundo das latitudes subtropicais, provoca forte advecção de ar quente, podendo
19
amplificar a crista em altos níveis. Como a vorticidade absoluta se conserva, o cavado a sua
direita (leste) também é intensificado, formando um ciclone da alta troposfera. Esses vórtices
ocorrem durante a estação seca, preferencialmente entre os meses de novembro a março,
sendo janeiro o mês de maior freqüência. Devido à temperatura do ar no centro do vórtice ser
mais baixa do que na área circunvizinha vem à denominação de baixa fria (Figura 7).
Molion et al (2006) analisou um sistema combinado que provocou as chuvas
superiores a 150 mm/dia, em vários postos pluviométricos do Brasil Central e Leste da
Amazônia, e acumulados de 10 dias (7 a 16 do mês) superiores a 800mm, mostrado na
imagem do canal infravermelho do satélite GOES para o dia 8 de fevereiro (Figura 8). A
frente fria do HS alimenta o VCAN pelo ramo direito, enquanto a frente do HN perturba os
Alísios de SE que alimenta o ramo direito do VCAN. Os totais gerados pela atuação conjunta
da passagem de uma crista e cavados bem amplificados no Hemisfério Norte, possivelmente
associados à passagem de um sistema frontal, aparente no canto direito superior da Figura 8
sobre o oeste da África e Atlântico Norte e de um SF do HS, com uma inclinação NW-SE,
cruzando a costa em 25°S. Também houve atuação de um VCAN (Figura 5A) próximo à
costa do Nordeste, além de restos de outro sistema frontal sobre o Atlântico Sul. A ação da
crista e do cavado sobre o Atlântico Tropical Norte, próximo ao norte da América do Sul, é
mostrada na Figura 5B, em que se nota a convergência em altos níveis entre o eixo da crista
e do cavado, que ocasionou movimento subsidente nessa região. Divergência em altos níveis
sobre grande parte da América do Sul, que favoreceu os movimentos ascendentes, foi
consistente com a atividade convectiva visualizada pela nebulosidade na imagem da Figura 8.
Figura 8 - Imagem no canal de radiação infravermelha do
satélite GOES para o dia 8 de fevereiro de 1980. Fonte:
Adaptado de MOLION et al (2006).
20
2. Variabilidade Climática do Nordeste do Brasil
2.1
A questão da Semi-Aridez do NEB.
Nobre e Molion (1988) sugeriram que a semi-aridez do NEB é devida à
adjacência à Região Amazônica, onde ocorrem amplos e intensos movimentos convectivos. O
ar, que ascende sobre a Amazônia, adquire movimento anticiclônico nos altos níveis (alta da
Bolívia), divergindo e parte dele, desloca-se para Leste, criando o ramo descendente e uma
forte inversão dos Alísios. A subsidência se estende desde o Atlântico Sul até mais a oeste,
sobre a Amazônia (Figura 9). Hastenrath (1985) mostrou que, no verão, o centro de
subsidência está a 33° S; 0° quase na costa da África, deslocando-se no inverno até 27°S15°W na direção SE-NW. Quando está mais próximo do Brasil, todo o Centro Oeste, o sul da
Amazônia e o NEB, com exceção da costa do ENE, apresentam o período mais seco do ciclo
anual.
Figura 9 – Circulação de Hadley-Walker e a Inversão sobre os ventos Alísios.
Fonte: MOLION (2007).
Moura e Shukla (1981) mostraram que a precipitação do NEB, em anos secos, é
correlacionada com as anomalias da TSM do Atlântico nas áreas sul e norte deste. Segundo
eles, um ramo ascendente estaria a 10º norte e o ramo descendente sobre o NEB. Marques et
al (1983) verificaram que as maiores diferenças entre as estações seca e chuvosa, com relação
ao transporte de vapor d’água, estariam na troposfera ao norte e ao sul sob o NEB, porém não
haveria diferença de vapor na baixa troposfera entre as duas estações. Perece, então, que as
mudanças na posição da ZCIT e penetração de frentes frias do HS são os norteadores desse
fluxo de vapor d’água da alta troposfera, mas que na baixa troposfera ele é constante. Assim,
21
o NEB fica dependente de fenômenos transientes, como perturbações ondulatórias ou frentes,
capazes de manter a convecção úmida e de romper inversão psicrotérmica, de modo a elevar a
umidade suficientemente alta para que haja saturação e precipitação pluvial.
Gomes Filho (1979), que utilizou a hipótese do feedback biogeofísico, proposta
por J. G. Charney em 1975, na qual superfícies semi-áridas (desertos) possuem alto albedo,
refletem mais radiação solar que as áreas vizinhas e apresentam uma coluna troposférica
relativamente mais fria. Por haver compensação termodinâmica, o ar desce e se aquece por
compressão adiabática, contribuindo também para a intensificação da camada psicrotérmica,
acerca de 2 km de altura sobre a região. Seria mais um motivo para a inibição das chuvas,
particularmente no inverno, período em que o centro da Alta do Atlântico Sul está próximo da
região. Todo o NEB sofreria essa influência, exceto o ENE, que está sob a ação da ZCEN, seu
período mais chuvoso (Figura 10).
Figura 10 – Esquema de formação da camada psicrotérmica segundo GOMES
FILHO, 1979. Fonte MOLION (2007).
2.2
Variabilidade interanual da precipitação do NEB.
A atuação dos fenômenos anteriormente citados sobre o NEB pode variar de ano
para ano, dependendo da circulação geral da atmosfera (CGA) e que, no ENE, os fenômenos
de mesoescala produzem precipitação em até 40% dos casos. Consideremos também, que as
interdependências climáticas entre diferentes partes da Terra, ou seja, as teleconecções podem
influenciar o comportamento de tais precipitações, tendo como foco principal, o fenômeno El
Niño-Oscilação Sul (ENOS), como também, mecanismos externos ao sistema terra-atmosfera-
22
oceano, como no caso das manchas solares ou por erupções vulcânicas (MOLION e
BERNARDO (2002); MOLION (2005)).
A Terra apresenta uma proporção de 29% de continentes e 71% de oceanos em
sua superfície. Considerando que a atmosfera terrestre é aquecida por baixo, devido a sua
transparência à Radiação de Ondas Curtas (ROC), assim, os oceanos constituem uma
condição de fronteira inferior de grande importância para os processos atmosféricos, em
particular o Oceano Pacífico correspondente a 30% da superfície terrestre. Alterações nas
configurações da temperatura da superfície do mar (TSM), que persistam por um tempo
suficientemente longo, certamente devem causar um forte impacto no clima. Existem
fenômenos oceânicos capazes de interferir significativamente no clima global, como por
exemplo, os El Niños, fenômeno oceânico caracterizado pelo aquecimento das águas do
Oceano Pacífico Equatorial. Apresenta duas fases: fase quente e uma fase fria, denominada La
Niña. O El Niño (fase quente) ocorre com uma freqüência variável de 3 a 7 anos, e dura cerca
de 6 a 18 meses. As anomalias de TSM influenciam a atmosfera sobre elas e modifica o
campo de pressão na direção leste-oeste, originando o fenômeno atmosférico denominado
Oscilação Sul (OS) que, por sua vez, modifica a CGA tropical e interfere no clima global por
meio de teleconecções.
Cane e Trenberth (1992) entendem o El Niño-Oscilação Sul (ENOS) como um
fenômeno de escala global associado a um forte e complexo acoplamento oceano-atmosfera, o
qual surge sobre a bacia do Oceano Pacífico Equatorial. Tem como componente oceânica o
El-Niño, relacionado ao aquecimento anômalo das águas próximas à costa do Equador e Peru,
e, como componente atmosférica, a Oscilação Sul, relacionada com as variações no campo de
pressão atmosférica entre o Pacífico Ocidental (Estação de Darwin) e o Pacífico Centro-Leste
(Taiti). A diferença entre as pressões atmosféricas normalizadas nestas estações fornece um
índice denominado de índice de Oscilação-Sul (IOS). O IOS negativo representa a situação de
El Niño. Durante os episódios de El Niño, as regiões aquecidas do Pacífico fazem com que
haja um deslocamento do ramo ascendente da circulação de Walker para leste. Ocorre uma
diminuição da pressão da superfície sob o ramo ascendente. Os ramos descendentes dessa
circulação anômala são encontrados sobre a Indonésia, a Amazônia e Atlântico equatorial,
provocando uma anomalia positiva na pressão. Considerando que mudanças de precipitação
ocorrem inversamente às da pressão, se observam chuvas acima da média na região centroequatorial do Pacífico e redução a oeste do Pacífico.
23
Ornelas (1997) verificou que os El Niños no seu estágio maduro apresentam:
anomalias de Pacífico Leste e Pacífico Equatorial acima da média climatológica maiores que
0,4ºC; convecção intensa e persistente sobre o Pacífico Equatorial Leste; alísios fracos sobre o
Pacífico Equatorial; e jato Subtropical intenso sobre as Regiões Sul e Sudeste do Brasil.
Verificou, ainda, que o fenômeno 1997 indicou que a situação inicial semelhante a aquela de
1982/83 (Figura 11). Quando o fenômeno se apresenta totalmente configurado traz as
seguintes conseqüências para o Brasil: redução das chuvas sobre o Nordeste Brasileiro,
principalmente sobre o setor norte (estação chuvosa: fevereiro a maio); aumento das chuvas
sobre a Região Sul durante dezembro, janeiro e fevereiro; inverno mais quente sobre parte da
Região Sul e Região Sudeste; e ventos fortes em altos níveis sobre as Regiões Sul e Sudeste
do País.
Figura 11 – Índice multivariável de ENOS. Fonte ORNELAS (1997).
Quinn et al. (1978) mostraram que o tempo médio entre episódios de El Niños
sucessivos é de 3,2 anos, porém até 12 anos pode separar dois episódios fortes. Que este se
inicia quando as anomalias mensais médias da TSM estão maiores que +0,5°C. Geralmente, o
fenômeno atinge sua máxima intensidade nos meses de dezembro e janeiro, enfraquecendo na
metade do ano posterior.
24
Segundo KOUSKY et al (1984), durante anos de El Niño, a precipitação aumenta
na costa do Peru, uma vez que essa região está sob influência direta das anomalias positivas
de TSM no Pacífico leste. Por hipótese, para o NEB, uma condição de Índice de Oscilação Sul
(IOS) maior que zero representa um El Niño (anomalia positiva da TSM no Pacífico Sul) que,
por sua vez, produz um estado de seca no NE. Mais recentemente, as observações no CPC
(2007) mostram que os eventos de ENOS apresentam fortes impactos no clima global e que,
em sua fase quente, causam secas nas regiões tropicais e excesso de chuva fora dos Trópicos,
sendo o oposto na fase fria.
Kane (1993) mostrou que não existe correlação significativa entre evento de El
Niño/Oscilação Sul (ENOS) e a variabilidade de chuvas nordestinas
Alves et al (1997), utilizando as definições de ROPELEWSKI e ALPERT
(1987a), chamando de anos (0) para aqueles com ENOS em fase madura e de anos (+) para os
ENOS em dissipação, investigaram essas fases de ENOS em relação aos anos secos, normais
e chuvosos no ENE, mostraram que os sistemas atmosféricos causadores de precipitação no
ENE podem não sofrer influências diretas dos processos decorrentes dos eventos de ENOS.
Apesar dos meses de abril, maio, junho e julho (AMJJ) terem apresentado um maior número
de anos considerados secos, observaram que, mesmo para esses anos, o desvio padrão médio
foi de apenas 0,5 ao longo do ENE (ALVES et al. 1997). Que o resfriamento ou aquecimento
das águas do Pacífico equatorial afeta o volume das precipitações observadas sobre o setor
centro-norte do Nordeste do Brasil (NEB), especialmente em sua quadra chuvosa (fevereiro a
maio). Mas que, não há evidência sólida quanto ao efeito do fenômeno ENOS sobre o ENE,
área que engloba a maior parte de Alagoas e Sergipe. Focalizando o período chuvoso dessa
área, que abrange de maneira geral, os meses de abril a agosto, o fenômeno ENOS não causa
mudanças visíveis no regime pluviométrico dali, já que os desvios de precipitação
normalmente se encontraram em torno da climatologia para aquela área (ALVES et al., 1997).
Igualmente RAO et al. (1993) chegaram ao mesmo resultado, só que pela correlação entre a
precipitação do ENE e o IOS.
Pontes da Silva et al. (2008) observaram a relação estudada entre o volume
pluviométrico observado no período chuvoso dos anos de 2003 a 2006 no Estado de Alagoas
e o fenômeno ENOS. Atuante naquele período deixou claro que os eventos quentes (El Niño)
não afetaram diretamente o regime de chuvas daquela área, o qual apresentou valores que se
encaixam próximo à normal climatológica. A análise mostra que não existiu uma relação
direta entre o período chuvoso de Alagoas e a fase quente do fenômeno ENOS, já que o
25
desvio de precipitação observado na maior parte do Estado ficou em torno da normal
climatológica em todos os anos pesquisados.
Outros fatores moduladores da precipitação de origem externa ao sistema
poderiam potencializar a atuação dos ENOS. A questão seria então, combinar os eventos de
ENOS com outros fatores da mesma forma intensificadores das condições de seca no NEB.
A estabilidade do clima depende basicamente do equilíbrio radiativo do sistema
terra-atmosfera-oceano, ou seja, o fluxo de radiação solar, ou radiação de ondas curtas (ROC),
absorvido pelo Planeta deve ser igual ao de radiação infravermelha, ou radiação de ondas
longas (ROL), emitida pela superfície para o espaço exterior, de modo que o fluxo radiante
que entre seja igual ao que sai a uma dada temperatura. Já o albedo planetário, razão entre a
ROC e a ROC refletida é fator no equilíbrio radiativo, pois quanto mais albedo menos energia
fica no sistema. Ainda, a presença da atmosfera com gases semipermanentes (75% de N2 e
20% de O2) transparente ao ROC e de gases variáveis (4% de Vapor d’água, maior que
0,04% de CO2, CH4 e O3 estratosférico) que reduzem a saída de ROL, o chamado efeito
estufa, garante que a temperatura de equilíbrio seja bem maior. Agora, considere que as
erupções vulcânicas explosivas lançam grandes quantidades de aerossóis na estratosfera, que
é uma camada muito estável. Se o material é rico em dióxido de enxofre (SO2) o qual se
hidrata
formando gotículas de H2SO4 aumentam o albedo planetário e podem causar
resfriamento significativo durante décadas. O efeito de uma erupção é sentido rapidamente em
curto prazo. A seca de 1993 foi considerada por RAO et al (1993) uma das mais severas do
século XX, podendo ser comparada às de 1915 e 1958. Foi atribuída, segundo especialistas,
ao evento de ENOS moderado de 1992/93. Porém, o evento de ENOS mais forte do século
XX só ocorreu entre 1997/98 e não produziu seca com a mesma intensidade. A questão é que
em 1992/93, ao nível global, aerossóis vulcânicos estavam presentes na estratosfera e segundo
MINNIS et al. (1993), usando dados de satélite ERBE, mostraram que a erupção do Pinatubo
(Filipinas) ocorrida em junho de 1991, fez com que o albedo planetário aumentasse 50%, sua
máxima intensidade, diminuindo a entrada de ROC no sistema. Durante vários meses reduziu
de 10 a 15 Wm-2 o saldo de radiação planetário Tropical, reduzindo a temperatura média
Global em apenas 0,5ºC devido à grande capacidade térmica dos oceanos. Molion (1995a),
estudando os eventos dos dois últimos séculos, mostrou a coincidência que existe entre
grandes erupções vulcânicas, secas e eventos de El Niño. Portanto, outro provável mecanismo
produtor de secas é o albedo planetário, que devido à presença de aerossóis, resfria toda a
coluna troposférica, criando uma alta pressão e subsidência, e reduz a evaporação do
26
Atlântico e a convergência de umidade sobre a Amazônia e NEB. Com a troposfera mais fria
e seca, ou seja, mais estável, a convecção e a produção de chuvas são reduzidas. O autor
atribuiu a severidade da seca de 1992/93 à grande erupção vulcânica ocorrida alguns meses
antes. As erupções vulcânicas foram significativamente menores entre 1916-1962, do que no
período após 1962, ejetando, assim, menos material particulado na atmosfera tornado-a, nesse
período, mais transparente. Com a atmosfera menos refletiva, um menor albedo planetário, ou
seja, uma maior absorção da energia solar radiante é verificada. Logo, as taxas de evaporação
seriam bem maiores que as atuais, sobre os 71% da superfície do globo coberta por oceanos.
Assim, a redução dos aerossóis teria provocado, nesse período, mais precipitação e
aquecimento global, pois o vapor d’água é o principal gás de efeito estufa.
O Sol é a principal fonte de energia para os processos físicos que ocorrem na
atmosfera. Porém, sua produção de energia denominada “constante solar”, em média 1368
Wm-2, não é propriamente constante. Observações recentes, feitas por satélites em apenas
dois ciclos de manchas solares de 11 anos, sugerem que sua produção possa variar de 0,2%
pelo menos, ou seja, 2,7 Wm-2 dentro de um ciclo.
27
2.3
Variabilidade Interdecadal das TSM e a Precipitação
Em 1997 pesquisadores da Universidade de Washington detectaram um fenômeno
de oscilação no padrão do comportamento climático sobre o Oceano Pacífico que parecia
obedecer a ciclos de 20 a 30 anos. As temperaturas da superfície do Oceano Pacífico
apresentam uma configuração com variações de longo prazo, semelhante aos El Niños (só que
com duração de 6 a 18 meses), as quais foram denominadas de Oscilação Decadal do Pacífico
- ODP (MANTUA et al., 1997). Da mesma forma que o El Niño, a ODP apresenta duas fases.
A fase fria é caracterizada por anomalias negativas de TSM no Pacífico Tropical e ao longo
da costa oeste das Américas e, simultaneamente, anomalias de TSM positivas no Pacífico
Extratropical em ambos os hemisférios (Figura 12a). Na fase quente da ODP (Figura 12b)
ocorre o inverso, com anomalias de TSM negativas no Pacífico Extratropical. Não se sabe,
ainda, qual é a causa da ODP, principalmente, pela incapacidade técnica em estimar, com
precisão suficiente, o transporte de energia pelas correntes oceânicas, tampouco seus impactos
sobre o clima. Que as estimativas modernas de transporte sugerem que metade do transporte é
feito pela atmosfera e a outra metade pelos oceanos, porém com uma incerteza de 30%, o que
é inviável quando se discute variabilidade climática, particularmente a regional.
0.5°C
-0,3°C
(a)
(b)
Figura 12 - Área de atuação da Oscilação Decadal do Pacífico (a) fase fria e (b) fase quente.
Fonte de dados: ESRL/PSD/NOAA em MOLION, 2008.
A reconstrução dos dados de TSM do Pacífico no Século XX (Figura 13)
mostrou que a ODP apresentou pelo menos duas fases quentes distintas, uma entre
aproximadamente 1925-1946 e outra entre 1977 e 1998, e uma fase fria entre 1947 e 1976.
28
Considerando que a atmosfera é aquecida por baixo, ou seja, pela superfície terrestre, que o
Pacífico ocupa 35% dessa superfície e, ainda, o longo tempo de duração de cada fase da ODP,
essas oscilações devem impor um sinal no clima global que seja detectável nas análises. A
hipótese utilizada é que o Pacífico, e sua ODP, sejam um dos principais controladores
internos do sistema climático na escala interdecadal e que essa oscilação explique parte da
variabilidade climática observada nos últimos 100 anos (MOLION, 2008).
Figura 13 - Série temporal do Índice da Oscilação Decadal do Pacífico (Adaptada de MANTUA et al, 1997).
Na Figura 13 Mantua et al (1997) mostraram as anomalias da temperatura média
global em função do tempo. Observa-se que a temperatura média global aumentou cerca de
0,4°C durante o período da fase quente da ODP (1925-46). Uma análise dos ciclos de 11 anos
de manchas solares revelou que, simultaneamente, o número máximo de manchas aumentou
entre 1920 e 1957, indicando que houve uma maior atividade solar durante esse período. No
período subseqüente (1947-76), que coincidiu com a fase fria da ODP e maior freqüência de
eventos La Niña, as anomalias da temperatura média global apresentaram um decréscimo
aproximado de 0,2°C. A partir de 1977, as anomalias de TSM tornaram-se positivas e a
temperatura média global teve um aumento de 0,4°C, atribuído, possivelmente, à
intensificação do efeito-estufa pelas atividades antropogênicas. Coincidentemente, esse
aumento da temperatura média global aconteceu quando a ODP estava em sua fase quente e a
frequência de eventos El Niño intenso foi intensificado.
29
Para GRAY (2009), o aquecimento global, que tem sido observado desde meados
da década de 1970 e ao longo do século passado, não deve ser automaticamente atribuído às
atividades antropogênicas, produtoras de gases de efeito estufa. O autor propôs um
mecanismo físico alternativo, relacionado com a circulação profunda dos oceanos,
denominado de Ciclo de Transporte global Oceânico. O ciclo compreende a circulação
termohalina com a subsidência de água mais densa pela salinidade no círculo Ártico. A
duração desse ciclo seria de 10 a 15 anos até a ressurgência forçada pela orografia do fundo
dos oceanos, pelo vento e por diferença de salinidade, o que poderia trazer uma gradual
mudança de temperatura global pelos oceanos. Quando a velocidade do ciclo é mais forte
(fraco) do que o normal, há mais (menos) ressurgência de água fria nos oceanos tropicais do
hemisfério sul, a chuva global aumenta(diminui), e com um atraso de 5-10 anos, ocorre um
gradual resfriamento (aquecimento) global ocorre.
Derbi (1885) observou relação entre manchas solares com as relações com as
secas do NEB. Sampaio Ferraz (1950) notou periodicidades aparentes de 12 anos na série
pluviométrica de Fortaleza, com registros desde 1849, e sugeriu que as secas estariam
relacionadas às manchas solares. Foi acertada sua previsão de que haveria seca durante o
máximo de manchas seguinte (1957/58). Em 1958, a precipitação total em Fortaleza foi de
295 mm quando a normal para o período de 130 anos é de 1055 mm, ou seja, houve uma
redução de 72% abaixo da normal. Observações recentes feitas por satélites confirmaram que
a produção de energia solar varia de cerca de 0,1% de ano para ano, ou seja, 1,3 Wm-2 com o
ciclo de 11 anos das manchas solares. A produção de manchas estaria relacionada à presença
do planeta Júpiter no periélio, uma vez que este tem um período de translação de 11,9 anos
(MOLION, 1995a).
A Figura 14 ilustra análises das anomalias de temperatura da superfície do
Pacífico no período de 9 anos (1999-2006), com relação à fase quente da ODP, mostraram
uma configuração semelhante à da fase fria anterior da ODP anterior (1947-1976), sugerindo
que o Pacífico já esteja em uma nova fase fria (Figura 13).
30
Figura 14 - Anomalias da temperatura da superfície do Pacífico no período 1999-2006 (em °C),
em relação à média da fase quente da ODP (1977-1998), (Fonte: MOLION, 2008).
Porém esta nova fase fria difere da última, período de 1947-1976, na qual o Sol
não havia entrado num período de baixa atividade, em um novo mínimo do Ciclo de
Gleissberg, um ciclo solar cuja duração média é de 90 anos. Observações por satélites
mostraram que os valores de radiação solar, no mínimo do último ciclo de 11 anos de
manchas, em 2006 (1365,3 Wm-2), ficaram abaixo dos mínimos dos dois ciclos anteriores. A
variação da atividade solar dos últimos 300 anos sugere que, nos próximos dois ciclos de
manchas solares, ou seja, até cerca do ano 2030, a atividade solar seja comparável às
primeiras duas décadas do Século XX. Portanto, com o Pacífico em uma nova fase fria e a
atividade solar mais baixa, é muito provável que as condições climáticas globais entre 19471976 venham a se repetir qualitativamente, ou seja, um arrefecimento global nas próximas
duas décadas, semelhante ao que ocorreu na fase fria anterior (MOLION, 2008).
A quantidade de CO2 na atmosfera pode variar com a condição de ODP.
Considerando, o efeito “cerveja choca”, no qual os oceanos deixam de absorver cerca de 30
ppmv de dióxido de carbono (CO2) para cada grau centígrado, que a temperatura de sua
camada de mistura aumentar. Isto é, a solubilidade do CO2 nos oceanos varia inversamente à
sua temperatura. Portanto, durante a fase quente da ODP, em que o Pacífico Tropical está
mais quente e predominam os El Niños, espera-se que mais CO2 fique armazenado na
atmosfera quando comparado com sua fase fria. Como a ODP parece ter entrado novamente
em sua fase fira a partir de 1999, na qual deve permanecer, possivelmente, até cerca de 2030,
31
ou seja, pelos próximos 30 anos, com conseqüente aumento (redução) da freqüência de
eventos La Niña (El Niño), aumentando também o estoque de CO2 dissolvido no oceano. Até
que ponto estas transferências de CO2 afetaria a temperatura global, a qual é muitas vezes
maior que toda produção atropogênica observada? (MOLION, 2007).
Molion (2007a) ainda firmou que no Brasil as condições climáticas não serão
favoráveis, as chuvas se reduziram em todo o país, resultando em deficiência hídrica para
abastecimento de populações e geração de energia elétrica e as Regiões Sul e Sudeste sofrerão
um aumento na freqüência de massas de ar polar intensas (geadas fortes) no inverno. O
Sudeste do Pará poderá apresentar uma redução média de 500 mm a 700 mm por ano, cerca
de 30%, em seus totais pluviométricos.
Para o ENE espera-se o que Bernardo (1999) observou nos períodos de 1930-1960
comparado com 1961-1990. Entre 1961 e 1990, o total anual de precipitação subiu 30% da
media climatológica, distribuídos entre os meses de abril (+39%), junho (+13%) e julho
(+50%) passaram a ser equivalente ao mês de maio, mês de maior precipitação isolada, com
relação ao período 1930-1960. A fase mais seca também sofreu aumento na precipitação.
Como visto na Figura 15, possivelmente, voltaria ao estágio anterior (1930-1960), agravado
ainda mais pela redução da atividade e solar.
Na Figura 16, verifica-se a diferença entre a fase quente e a fase fria da ODP para
o período outubro-março, média em cm/mês, na qual os desvios positivos são representados
na cor azul e negativos na cor amarela. Algumas áreas (cor azul escuro, 20 a 40 mm/mês),
como o sul do Brasil e o ENE apresentam diferenças acumuladas em um quadrimestre, entre
esse duas fases, da ordem de 80mm e 160mm. Tucci (2002) notou que as vazões do Rio
Paraná, em Corrientes a 27°S/58°W, sofreu incremento de 27,8%, após o início dos anos
1970, parte desse incremento foi atribuído ao aumento de 15% a 17% nos totais
pluviométricos sobre a bacia.
Logo, para estas regiões anteriormente citas a fase quente da ODP representou não
seca, mas incremento nos totais pluviométricos. Com uma possível Nov fase fria se
aproximando teríamos, novamente, uma tendência à redução hídrica
32
Figura 15 - Normais de Precipitação para Maceió. Adaptada de BERNARDO (1999);
Figura 16 - Desvios de precipitação observada UDEL (1950-1999) em cm/mês para fase quente (1977-1999)
menos fase fria (1950-1976) da ODP para o período outubro-março. (Fonte dos dados: ESRL/PSD/NOAA –
Adaptada de MOLIN, 2008).
33
2.4
Regimes de Precipitação para o NEB
O ENE abrange do litoral até a Zona da Mata e é a região de maior importância
para o Estado de Alagoas pelo seu potencial econômico e produtor. Ocorre nesta faixa os
maiores totais de precipitações, no que facilita a maioria das atividades econômicas, tais como
as plantações extensivas de cana da agroindústria do açúcar e álcool, a pecuária leiteira, a
agricultura de subsistência e a exploração do turismo e maior densidade demográfica. Moura
et al. (1998) consideraram os meses de outono e de inverno como os mais chuvosos no ENE,
indo de março a julho. Molion e Bernardo (2002) observaram que a quadra mais chuvosa do
ENE compreende os meses de abril, maio junho e julho (AMJJ).
Podemos destacar três regimes pluviométricos sob o NEB em tempos e regiões
distintos de acordo com a Figura 17:
•
O norte do NE (NNE), representado pelo posto pluviométrico de Quixeramobim no
Ceará (5,5ºS/40°W), com o máximo de chuva no mês
de março. Apresenta o período
chuvoso de fevereiro a maio, atingido no litoral 2.000mm/ano. O NNE sofre influência
principalmente da ZCIT, também recebe contribuição das POAs, brisas, convecção local e,
muito raramente, por frentes do HS;
•
O sul do NE (SNE), representado pelo posto pluviométrico de Caitité (14°S/43W),
com pico de chuva no mês de dezembro e período chuvoso de dezembro a março, atinge
600 mm no interior e 3.000 mm/ano no litoral. A ZCAS é o principal mecanismo de produção
de chuvas. O litoral SNE recebe contribuição dos sistemas pré-frontais, das brisas (mar e
terra) e da convecção local;
•
O ENE, faixa até 300km do litoral entre 5° e 8ºS, representado pelos postos
pluviométricos de Olinda (7°S/35ºW) e de Salvador (13°S/39°W), o máximo de precipitação
se dá no mês de maio. O seu período chuvoso vai de abril a julho, atingindo 600 até
3.000mm/ano, que o destaca das regiões ao redor que estão em pleno ou entrando no período
seco. Segundo PONTES DA SILVA et al. (2008), as chuvas no Estado de Alagoas, em seu
período chuvoso, apresentam volumes iguais ou superiores a 1000 mm na sua região nordeste,
entre 500 e 700 mm na região central, sul e noroeste e valores que oscilam entre 250 e 450
mm no setor sudoeste. Para MOLION e BERNARDO (2002), a convergência da umidade dos
alísios pela ZCEN é a maior responsável pela precipitação no período chuvoso. Demais
34
contribuições são pelas POAs, tanto do HS como do HN, por VCAN e as brisas, convecção
local e orográfica completariam (30-40%) da pluviosidade anual. Bernardo (1999) realizou
estudo em dados horários de precipitação, entre 1991 a 1996, para Maceió. Verificou que, dos
dias com chuva, 75% foram de até 10mm/dia. Que os eventos de 50 mm foram raros,
ocorrendo em 4% dos dias de chuva e de preferência no inverno e associados à penetração de
frentes polares. Isso sugeriu que as nuvens que produzem chuvas na região são de topo
quente, associada, possivelmente, à convecção rasa, ou seja, semelhante à ZCEN;
Figura 17 – Distribuição espacial dos regimes de chuva sobre o Nordeste brasileiro. Os histogramas de
precipitação (mm) são para as estações de cidades selecionas e marcadas pelas iniciais no mapa. Fonte: Nobre e
Molion (1988).
35
3. Anomalia interoceânica (A.I.)
O fenômeno El Niño-Oscilação Sul (ENOS) sobre o Pacífico Equatorial, e o
gradiente meridional de anomalias de TSM sobre o Atlântico Tropical modulam
conjuntamente uma grande parte da variância interanual do clima sobre a América do Sul. A
combinação das circulações atmosféricas anômalas induzidas pelas distribuições espaciais de
TSM sobre os oceanos Pacífico Equatorial e Atlântico Tropical afetam o posicionamento
latitudinal da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) sobre o Atlântico, influenciando
desta forma a distribuição da pluviometria sobre a bacia do Atlântico e norte da América do
Sul. No entanto, embora a variabilidade interanual das TSM e ventos sobre o Atlântico
Tropical seja significativamente menor do que aquela observada sobre o Pacífico Equatorial,
essas variáveis têm profunda influência na variabilidade climática sobre a América do Sul,
principalmente sobre a Região Nordeste do Brasil (Hastenrath, 1984; Nobre e Shukla, 1996).
O Atlântico Sul tem sua parcela de atuação às influências dos possíveis efeitos dos
ENOS. Pela sua proximidade com o ENE, a brisa marítima somada aos Ventos Alísios de
NE, advectam umidade até cerca de 200 km dentro da região. Esta convergência da umidade
dos Alísios, pela ZCEN, é a maior responsável pela precipitação no período chuvoso
(MOLION e BERNARDO, 2002). Se o fluxo de umidade dos Alísios tem alguma relação
com as TSM do Atlântico e se as interações desse fluxo com os eventos de Oscilação Sul,
possam amenizar ou, até mesmo, intensificar os efeitos dos ENOS sobre o ENE, então, as
ATSM do Atlântico-Pacífico combinadas poderiam explicar parte da variabilidade de
precipitação sob o ENE.
Para incluir também a variabilidade do Atlântico Sul foi calculado as ATSM, a
partir de uma região representativa entre 25°W-8°W e 5°S-15°S. Essa região foi escolhida por
sua ATSM apresentar correlação linear da ordem de 0,7 (Figura 23) e 0.55 (Figura 25) com
Índice do Oceano Pacífico Equatorial (Figura 20 e Figura 28), respectivamente. Deste modo,
a diferença entre as anomalias do Índice do Atlântico Sul (Figura 26), em um determinado
mês (T), e as anomalias do Índice do Pacífico Equatorial do mesmo mês (T), foram aqui
denominadas de “Anomalia Interoceânica” (Figura 43), obtendo-se uma influência
combinada da TSM de dois oceanos sobre a precipitação no NEB. Não estamos interessados
em avaliar a relação entre as chuvas no NEB com o fluxo de umidade, mas representar em um
único índice - Anomalia Interoceânica - as ATSM do Pacífico e Atlântico, afim de que o
36
correlacione com as precipitações sob o NEB e com o objetivo de identificar possível
influência.
ARAGÃO et al. (2000) relacionaram os gradientes do dipolo do Atlântico Sul e
Norte com a precipitação do ENE e verificaram que 73% dos gradientes positivos (TSM do
Atlântico Sul acima da média e a do Atlântico Norte abaixo) apresentaram chuvas maiores ou
iguais à média normal para os Estados de Alagoas, Sergipe e Bahia. Que o Atlântico Sul
explicou melhor o comportamento das chuvas no ENE, indicando que os sistemas frontais de
sul, ondas de leste nos Alísios e brisas são enfraquecidos (intensificados) e apresentam menor
(maior) freqüência quando as águas do Atlântico Sul estão mais frias (quentes) que a média
normal.
No caso de anomalias positivas, o resultado da sobreposição das duas séries dada
por A.I. = (+TSMAtlântico) - (+TSMPacífico) ocorreria suavização dos dois eventos. O aumento de
subsidência gerada no Pacífico é em parte compensado pela excelente fonte de umidade do
Atlântico, com seu gradiente positivo como citado por ARAGÃO (2000). No caso da A.I. =
(-TSMAtlântico) - (+TSMPacífico), ter-se-ia uma tendência muito favorável à precipitação, tanto pela
ausência do efeito de El Nino sobre o NEB, pela redução da subsidência de ar sobre o
continente, quanto pelo bom fornecimento de umidade advectada do oceano Atlântico Sul.
No Atlântico Sul, mais próximo do local avaliado (ENE), observa-se anomalias
de até 2,5°C (Figura 26), enquanto que no Pacífico vão até +1,8°C. O índice do Pacífico está
em fase até 30% das vezes na área marcada na Figura 25, região utilizada para extrair a série
média do Atlântico. Assim, a situação anos normais +A+P e –A –P de tendência neutra
estariam em 30% da distribuição, enquanto que -A +P (secas) ou +A –P (excesso hídrico) de
tendência intensivista no período restante. Para UVO et al. (1994), a Fração da Covariância
Quadrática para o campo de Precipitação sobre o NEB foi de 7,8% com a TSM do Pacífico.
Entretanto, sobre a TSM do Atlântico um dipolo foi evidente com uma Fração da Covariância
Quadrática associada a esse campo de 11,2%. Concluíram que TSM do Atlântico explica
mais a variância da precipitação sobre o NEB que a TSM do Pacífico e que a bacia do
Atlântico Sul correlacionou positivamente com a precipitação sobre o NEB, covariando no
mesmo sentido. Neste caso, esperamos melhorar a correlação ao usa um índice composto pela
variabilidade do Pacífico e do Atlântico.
UVO et al. (1994), utilizando estatística multivariada como a Decomposição ao
Valor Singular, analisaram as relações entre as anomalias normalizadas da TSM do Pacífico
e da precipitação mensal entre os meses de dezembro e junho. Consideraram tanto as relações
37
simultâneas como atrasos no tempo(lag) para a estação das chuvas do NNE iniciada em
fevereiro. Afirmaram que nenhum padrão significativo da TSM do Pacífico sobre a
precipitação do NEB foi encontrado para este mês. Porém, no mapa de correlação
heterogêneo da TSM do Pacífico e a precipitação média entre fevereiro-maio mostrou
claramente as diferentes influências sobre a precipitação no NNE, mas não sobre o ENE que,
estando no período mais seco, não poderia apresentar déficit hídrico significativos.
A Figura 46, com o Índice A.I., mostra o resultado da correlação entre as
anomalias de precipitação do conjunto de dados de UDEL sobre o Brasil, com ênfase no
NEB. Foram consideradas, no cálculo das médias, as mudanças de sinais verificadas tanto no
Índice Multivariado de ENOS – IME, como nas duas fases da ODP, ocorridas dentro do
intervalo da amostra das séries temporal de temperatura e precipitação.
O fenômeno El Niño-Oscilação Sul (ENOS) sobre o Pacífico Equatorial, e o
gradiente meridional de anomalias de TSM sobre o Atlântico Tropical modulam
conjuntamente uma grande parte da variância interanual do clima sobre a América do Sul. A
combinação das circulações atmosféricas anômalas induzidas pelas distribuições espaciais de
TSM sobre os oceanos Pacífico Equatorial e Atlântico Tropical afetam o posicionamento
latitudinal da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) sobre o Atlântico, influenciando
desta forma a distribuição da pluviometria sobre a bacia do Atlântico e norte da América do
Sul. No entanto, embora a variabilidade interanual das TSM e ventos sobre o Atlântico
Tropical seja significativamente menor do que aquela observada sobre o Pacífico Equatorial,
essas variáveis têm profunda influência na variabilidade climática sobre a América do Sul,
principalmente sobre a Região Nordeste do Brasil (HASTENRATH, 1984; NOBRE e
SHUKLA, 1996).
38
II.
DADOS E METODOLOGIA
1. Dados
Os Dados de precipitação terrestre da UDEL - versão 1.02 de 1950 até 1999 formato NETCDF- Global Historic Climatology Network (GHCN). Após a atualização da
UDEL.(v 1.01) de 1950 a 1996, utilizamos a versão 1.02 estendida até 1999, também no
formato NETCDF (*.nc) compatível com o GRADS. Os dados estão definidos apenas em
terra, não sendo visualizados sobre o mar e, além disso, não possuem boa definição no litoral.
O total de estações utilizadas pelo GHCN para precipitação chegou a 20.599 pontos em todo o
globo, porém sem cobrir os oceanos. O total de estações disponíveis para cada mês variou de
1.870 a 16.360 pontos.
Nos locais sem dados foram feitas interpolações espaciais, baseadas no método
peso-distâncias na tradicional versão esférica de SHEPARD (1968). A fim de se completar a
grade precipitação, a média mensal foi interpolada entre as estações, com dados de 20
estações próximas. Na versão anterior foram apenas utilizadas 07 estações próximas, no que
resultava em maiores erros de interpolação. A validação espacial foi feita retirando uma
estação de valor medido por outra de valor estimado pela interpolação. O erro da interpolação
estimado será dado pela diferença entre o valor real da estação retirada e o valor interpolado.
A validação é refeita para todas as estações e, então, a estação removida é colocada
novamente no conjunto. O tratamento dos dados de precipitação é melhor explicitado em
WILLMOTT e MATSURA (2001).
Os dados de TSM utilizam uma Reconstrução Estendida da média mensal da
Temperatura da Superfície do Mar (RETSM.v2) baseado no conjunto COADS – Compreensiv
Ocean-Atmosphere Data System, versão 2, com período de observações de 1854 – 2004 do
National Climate Data Center (NCDC, 2007). Porém, o período de uso foi limitado, neste
trabalho, entre 1950 – 1999 que é o intervalo dos dados de precipitação da UDEL na versão
1.02. A resolução da grade é de 2,5° de longitude por 2,5° de latitude no formato NETCDF. A
RETSM.v1 (1854 – 1997) também foi utilizada neste trabalho no cálculo do índice da TSM
do Pacífico de 1950 a 1996. Posterior correlação com dados da RETSM.v1 de 1950 a 1996,
foi executado de modo a se verificar a variabilidade de correlações do índice TSM média do
Pacífico com as áreas do Pacífico e Atlântico. O mesmo procedimento foi executado na
RETSM.v2 de 1950 a 1999.
39
O tipo da grade utilizada neste trabalho pode ser visto na Figura 18, que mostra a
disposição da TSM em torno do globo em janeiro de 1998. Destaca-se também, que as áreas
de interesse deste trabalho se localizam as zonas de máxima temperatura do Oceano Atlântico
Sul e sobre o Oceano Pacífico Equatorial. Na Figura 18, as anomalias da TSM atingiram, no
verão do HS, até 4°C acima da média normal no Pacífico Equatorial e 3°C no Atlântico
próximo ao ENE, marcadamente o que foi considerado o El Niño mais forte do século.
Figura 18 – Anomalias de TSM durante o mês de janeiro de 1998, mostrando a área de interesse de
ocorrência do El-Niño (180°W - 90°W e 10°N - 10°S). Fonte: NCEP/NOAA
Smith e Reynolds (2003) aperfeiçoaram, na segunda versão do COADS
(RESST.v2) baseado no conjunto COADS, as técnicas de correção dos dados, minimizando a
quantidade de dados descartados durante a eliminação de pontos fora do esperado (outliers).
Devido a um melhor controle de qualidade, evita-se eliminar os dados bons, oriundos de
anomalias verdadeiras, pois dados históricos de TSM são escassos e é desejável não descartar
boas observações. Assim, o método filtra os dados e remove “outliers”, enquanto minimiza a
rejeição de dados bons. Algumas causas para “outliers” incluem: a má leitura de termômetros,
erros na transcrição de dados, ou erros de posição de navio observador. Logo, a filtragem de
dados e o controle de qualidade são necessários para eliminá-los ou não. O filtro
anteriormente usado na primeira versão do COADS excluía a maioria do outliers, como
também poderia excluir alguns dados bons nas situações em que as anomalias eram altas.
Wolter (1997) mostrou no Pacífico Equatorial Oriental, algumas observações razoáveis da
TSM associadas com um episódio quente em 1878 teriam sido descartadas pelo COADS
devido à filtragem de dados na versão 1. Não mencionou se foi realmente um ano de El Niño
o dado descartado, no entanto, verificou-se que a nova correção trouxe, possivelmente, mais
benefícios e confiabilidade nestes dados de TSM.
40
2. Metodologia
2.1
Coeficiente de Correlação Linear
Objetivando identificar possíveis conexões entre a atmosfera-oceano, calculou-se
a correlação entre:
•
a série temporal de médias mensais da TSM do Oceano Pacífico equatorial com as
séries de precipitação nos demais pontos sobre o NEB;
•
a série temporal de média quadrimestral da TSM do Oceano Pacífico equatorial com a
série (abril, maio, junho e julho) dos demais pontos sobre o NEB
•
um índice, dado pela diferença entre as TSM dos Oceanos Pacífico equatorial e
Atlântico Sul com as séries de precipitação nos demais pontos sobre o NEB;
O coeficiente de correlação é calculado a partir de uma amostra de n pares de
observações X e Y. Ele mede o grau de dispersão em torno da equação linear ajustadas
através do método dos mínimos quadrados, ou o grau de relação das variáveis numa amostra.
Fonseca e Martins (1993) definem o coeficiente de correlação linear pela equação 01 como a
razão entre covariação e a raiz quadra do produto das variações (desvio padrão) de X e Y:
r =
cov ( X Y )
σ x . σ y
−1 ≤ r ≤ 1
Onde:
•
r
- coeficiente de correlação das variáveis x e y;
•
Cov (XY)
- covariância de X e Y
•
σ X
- desvio padrão de X
•
σY
- desvio padrão de Y.
A razão entre a variação explicada por uma reta de regressão pela variância total
dos dados é chamada de coeficiente de determinação. Essa razão é sempre um número nãonegativo que chamamos de r2. O percentual de variabilidade explicada, a um dado nível de
significância, entre as variáveis será:
2
% Var = r * 100
41
A quantidade r, chamada de coeficiente de correlação, é dada por:
r=±
∑ (Yest − Y )
∑ (Y − Y )
variacao explicada
=±
total da variação
2
2
, onde r varia entre -1 e 1
Usando o fato de que o desvio-padrão de Y é dado por:
Sy =
∑ (Y − Y )
2
N
Substituindo em (Eq.4) vem:
r = 1−
S Y2. X
S Y2
ou
S XY = S Y 1 − r 2
Para o caso das correlações lineares, a quantidade r é a mesma não importando se
X ou Y são consideradas variáveis independentes. Assim, r é uma boa medida da correlação
linear entre 2 variáveis.
A relação anterior representa a correlação de duas variáveis no mesmo instante t.
Fixando a variável de interesse, podemos então mover a outra em lags e, assim, obtemos outra
expressão, abaixo, mais adequada em termos computacionais:
n− j
r XY L =
∑ (x i − x i ) . (y i + j − y i + j )
i =1
n − j (x − x ) 2
i
i∑=1 i
1/ 2
n− j
. ∑ ( y i+ j − y i+ j ) 2
i =1
onde:
r é o coeficiente de correlação de x em relação à y
L é lag ou fase entre as séries correlacionadas;
x e y são as variáveis da amostra;
x e y serão as médias normais das variáveis;
1/ 2
42
O coeficiente de correlação (r) é uma medida cujo valor se situa no intervalo entre
−1 ≤ r ≤ +1 . Poder-se-ia atribuir qualidades aos valores de r, tal que r = 0 (nulo) não
significa ausência de relação entre X e Y, mas apenas ausência de relação linear, restando
investigar a curva mais adequada, se é que existiria uma. Para r = +1(direta) e r = -1 (inversa)
não indica, necessariamente, que exista dependência entre as variáveis, mas que a relação
linear é perfeita.
Algumas considerações:
1- Correlação entre 02 variáveis, mesmo com coeficientes altos, não traduz a relação de
causa-efeito;
2- Em conclusão, numa correlação entre 02 variáveis quando os coeficientes de
correlação são:
a.
Positivos - significa que as duas variáveis apresentam correlação direta, se uma
aumenta a outra também, tais como as anomalias positivas da temperatura com
áreas positivas da precipitação;
b.
Negativas: as duas variáveis são opostas - Uma aumenta a outra diminui, tais
como as anomalias positivas da temperatura com áreas com déficit da
precipitação.
3 – Os coeficientes não expressam a variação das variáveis e não explicam o percentual de
variação. Assim, r = 0,25 não quer dizer que as TSM explicam 25% das chuvas, mas r2
é que explica a variabilidade.
43
2.2
Teste de hipótese
Suponha n pares de valores observados das variáveis X e Y integrantes de uma
amostra de tamanho n, extraída da população de todos os pares de valores possíveis dessas
variáveis. Por considerarem-se duas variáveis, a população é bidimensional.
O coeficiente de correlação r descreve, apenas, os dados da amostra, porém é de
interesse o parâmetro populacional ρ. Assim, o que se quer é provar a hipótese nula de que
não há relação linear alguma na população (Ho: ρ = 0) é falsa, ou obter intervalos de
confiança para ρ. Para isto, ρ representaria um coeficiente de correlação de uma população
teórica, o que é conseguido a partir do coeficiente de correlação amostral r. A distribuição
amostral de r, sob a hipótese de ρ = 0, é simétrica, que no caso, uma distribuição t Student é
adequada.
Passos para os testes de hipótese:
• Estabelecimento das hipóteses: hipótese nula e hipótese alternativa. Hipótese Nula
(Ho): É um valor suposto para um parâmetro. Se os resultados da amostra não forem muito
diferentes de Ho, ela não poderá ser rejeitada. Hipótese Alternativa(H1): É uma hipótese que
contraria a hipótese nula, complementar de Ho, Essa hipótese somente será aceita se os
resultados forem muito diferentes de Ho
• Obter a DISTRIBUIÇÃO NULA, a qual é simplesmente a distribuição amostral do
teste estatístico dado que a hipótese nula é verdadeira. Dependendo da situação, a distribuição
nula pode ter parâmetros conhecidos (por exemplo, uma distribuição normal, com média µ e
desvio-padrão σ2, Coeficiente de Momento de Assimetria α3 =0, Coeficiente de Momento de
Curtose α4 = 3 e Desvio Médio
, uma distribuição t-student, uma distribuição χ2, etc.);
• Calcular a estatística do Teste: É o valor calculado a partir da amostra, que será usado
na tomada de decisão. Uma maneira de tomar-se uma decisão é comparar o valor tabelado
com a estatística do teste.
• Região Crítica: o valor da estatística do teste, no caso, o valor Z, é calculado supondo
que a hipótese nula (Ho) é verdadeira. No entanto, o valor calculado pode estar associado a
uma probabilidade de ocorrência muito baixa. Nesse caso, a hipótese nula deve ser rejeitada
44
e aceitamos a hipótese alternativa. A região crítica é a região onde Ho é rejeitada. A área da
região crítica é igual ao nível de significância (α), que estabelece a probabilidade de rejeitar
Ho quando ela é verdadeira. Por exemplo, se utilizarmos o nível de significância de 5%, a
probabilidade de rejeitar Ho quando ela é verdadeira é igual a 5%. Na prática, os valores
usuais de alfa são α = 0,01 ou 0,05 ou 0,10.
Figura 19 - Distribuição nula e o que ocorre quando consideramos
valores de P cada vez menores. Fonte: CARVALHO, 2009.
• Conclusão: Aceitar Ho implica que a hipótese nula não pode ser rejeitada. Rejeitar
Ho implica que temos evidências estatísticas para rejeitá-la com um risco conhecido: α.
Há dois tipos de erros que se pode cometer numa análise estatística. Primeiro,
pode-se rejeitar Ho quando, de fato Ho for verdadeiro; ou pode-se aceitar Ho quando, na
verdade for falso:
No Erro Tipo I se rejeita a hipótese nula (H0) quando esta é verdadeira.
No Erro Tipo II não a rejeita no caso de H0 ser falsa.
Segundo a lei das probabilidades de eventos complementares, quem corre um
risco(x)% de errar tem a probabilidade (100 – x)% de acertar, o que também é valido para
probabilidade condicionada à validade de certa hipótese:
Nível de confiança = 100% - nível de significância (risco de erro)
O nível de confiança é uma probabilidade ligada à validade da hipótese nula. Se o
nível de significância é α = 5%, o nível de confiança será 95% a certo grau de liberdade. Isso
45
significa que temos 95% de certeza em declarar que Ho verdadeira, no caso dela ser realmente
verdadeira, ou seja, não se comete o Erro Tipo II (PASQUALI, 2008).
As hipóteses submetidas ao teste unilateral são, para dado nível de significância:
H O : ρ = 0
H1 : ρ > 0
H O : ρ = 0
H1 : ρ < 0
Utilizamos o teste t de Student ao se dispor de variáveis aleatórias quantitativas.
Caso os valores sejam numéricos, existe um coeficiente de correlação. A variável do teste tStudent se distribui com φ = n – 2 graus de liberdade:
tC =
r
n − 2
1− r2
Sendo tcalc observado com n-2 graus de liberdade.
Com base na distribuição unicaudal da distribuição t de Studente, no presente
trabalho foi considerado o nível de 5%. H0 não é rejeitada se t c ≤ t α com n-2 graus de
liberdade nas observações com dados. Para uma correlação quadrimestral, teremos 48 graus
de liberdade em correlações sazonais, ou seja, em 50 anos observados.
As hipóteses submetidas ao teste bilateral são:
H O : ρ = 0
H1 : ρ ≠ 0
Se o coeficiente populacional for diferente de zero, sempre podemos pressupor
uma população normal bivariada e, assim, construir um intervalo de confiança precisando do
desvio padrão do coeficiente de correlação:
1− ρ2
σr =
N −1
Onde,
σ r é o desvio padrão da correlação com N-1 graus de liberdade.
Como a distribuição amostral de r não é simétrica será introduzindo uma variável
Z de Fisher que tem a distribuição aproximadamente normal.
A tabela 1 mostra os resultados do cálculo dos valores das correlações mínimas
em relação aos níveis de significância e o grau de liberdade. A primeira Linha da tabela com
apenas 2 graus de liberdade seria necessário uma correlação de 100% para quaisquer níveis de
46
significância. Com 45 graus de liberdade são suficientes correlações a partir de 0,248 ao nível
de 95%.
Níveis de significância
Graus de
0,990
1,000
Liberdade 0,950 0,980
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
48
1.000
0.920
0.833
0.758
0.697
0.646
0.605
0.570
0.540
0.514
0.491
0.471
0.453
0.437
0.423
0.410
0.398
0.387
0.377
0.367
0.358
0.350
0.343
0.336
0.329
0.322
0.316
0.311
0.305
0.300
0.295
0.291
0.286
0.282
0.278
0.274
0.271
0.267
0.264
0.260
0.257
0.254
0.251
0.248
0,241
1.000
0.954
0.891
0.829
0.774
0.727
0.685
0.650
0.619
0.592
0.567
0.546
0.526
0.509
0.493
0.478
0.465
0.453
0.441
0.431
0.421
0.411
0.403
0.395
0.387
0.380
0.373
0.366
0.360
0.354
0.349
0.343
0.338
0.333
0.329
0.324
0.320
0.316
0.312
0.308
0.304
0.300
0.297
0.294
0,290
1.000
0.977
0.936
0.889
0.844
0.802
0.764
0.729
0.699
0.671
0.647
0.624
0.604
0.585
0.568
0.552
0.538
0.524
0.512
0.500
0.489
0.479
0.469
0.460
0.451
0.443
0.436
0.428
0.421
0.415
0.408
0.402
0.396
0.391
0.385
0.380
0.375
0.370
0.366
0.361
0.357
0.353
0.349
0.345
0,337
1.000
0.986
0.956
0.919
0.880
0.843
0.808
0.775
0.746
0.719
0.695
0.672
0.652
0.633
0.615
0.599
0.584
0.570
0.557
0.545
0.533
0.522
0.512
0.503
0.493
0.485
0.476
0.469
0.461
0.454
0.447
0.441
0.434
0.428
0.423
0.417
0.412
0.407
0.402
0.397
0.392
0.388
0.384
0.379
0,360
Tabela 1- Graus de liberdade e os níveis de significância dos
coeficientes de correlação. Fonte: Adaptada de ESR0L/PSD/NOAA
(http://www.esrl.noaa.gov/psd/data/correlation/significance.html).
47
2.2.1
Correlação linear em lag
Com o intento de localizar possíveis conexões entre as anomalias da TSM dos
oceanos Pacífico e A.I. com eventos de escassez /excesso de chuva no ENE, foi utilizado o
coeficiente de correlação linear simultâneo e em lag Procuramos, assim, verificar possíveis
padrões de acoplamento das anomalias da TSM do Pacífico Equatorial e Atlântico Sul que
poderiam influenciar, durante as fases: aquecida e acima da média (coincidentes ou não com
eventos de El Nino), de tendência ao aquecimento e de tendência ao aquecimento acima da
média; a precipitação mensal e sazonal, principalmente no ENE.
Foram correlacionados, considerando 4 modos da ATSM do Pacífico (ATSM>0;
dATSM/dt>0; dATSM/dt>0 quando as ATSM>0 e A.I.), simultaneamente, com o
quadrimestre mais chuvoso sobre o Pacífico. Igualmente, os 4 modos das ATSM foram
correlacionados com as médias de precipitação em até 3 meses anteriores ao evento. Na
correlação simultânea tipo quadrimestre a quadrimestre, usou-se um total de 50 anos,
considerado um nível de significância de 5% e com 48 graus de liberdade. Na correlação
linear em las, com 3 meses de diferença, utilizou-se até 50 anos com 58 graus de liberdade.
O tempo de atraso de 0 a 4 meses (lag temporais - lag 1 e 4) da ATSM sazonal,
correlacionada com a precipitação sazonal, foi alterada de acordo com a Tabela 2. Deste
modo, as médias quadrimestrais de TSM entre os meses MAMJ, foram correlacionadas com
os totais de precipitação dos meses fixos AMJJ, de acordo com os scripts no Apêndice 1. Essa
quadra representa os meses de maior índice pluviométrico para o ENE, permanecendo fixa.
Do mesmo modo, procedeu-se até o lag4, ou seja, os 4 meses anteriores (DJFM) para a TSM,
mantendo-se a precipitação como variável fixa em AMJJ. Por exemplo, para o lag –1, a
precipitação será em AMJJ e a TSM nos meses MJJA.
lag (L)
TEMPO
TSM (X)
PRECIPITAÇÃO (Y)
0
T
AMJJ
AMJJ
1
T-1
MAMJ
AMJJ
2
T-2
FMAM
AMJJ
3
T-3
JFMA
AMJJ
4
T-4
DJFM
AMJJ
Tabela 2 – Meses utilizados nas médias quadrimestrais da TSM do Pacífico Equatorial e
nos acumulados quadrimestrais de precipitação sobre o NEB, no período de pico do ENE
em AMJJ – abril, maio, junho e julho (AMJJ) e suas relações com os lag’s temporais.
48
As séries de precipitação foram correlacionadas com o índice A.I em até 3 meses
anteriores ao evento. Na correlação simultânea tipo mês a mês usou-se um total de 600 meses,
considerado um nível de significância de 5% e com 598 graus de liberdade. Na correlação
linear em lag, com 3 meses de diferença, utilizou-se até 597 meses com 595 graus de
liberdade.
No caso da correlação entre a série de A.I. e a precipitação, os dados eliminados
na ATSM, devido às correções de falhas (outliers) são respectivamente eliminados da grade
de precipitação sobre o ENE. Para a correlação em lag 0, tomou-se a precipitação e a TSM no
mesmo tempo (T): AMJJ com AMJJ. Para lag 1, a TSM foi em (T-1) e a precipitação em (T),
ou seja, TSM de MAMJ com precipitação de AMJJ. E assim por diante, conforme a Tabela 2.
2.3
Condições de contorno de TSM
Para estudo da correlação El Niño com a precipitação no NEB, delimitou-se uma
área específica na região do Pacífico Equatorial, onde, mais marcadamente, se manifestaram
as anomalias da TSM ligadas ao fenômeno ENOS (UVO e NOBRE, 1989; ALVES e
REPELLI., 1993; ARAGÃO et al., 2000; COELHO e AMBRIZZI, 2000; MOLION, 2005;
PONTES DA SILVA, et al., 2008).
Neste trabalho, as TSM do Pacífico Equatorial foram definidas como uma série
de médias sobre um retângulo 90°W a 180°W com 10°N a 10°S nos dados do conjunto
COADS (versão 2 entre 1854-2004) no que foi extraída a série média no período de 1950 a
1996. Inicialmente, para se testar o El Niño mais intenso do Século XX foi utilizado a ERSST
versão1, de 1854-1997, extraindo a série média do período de 1950 a 1996. A média de todos
os valores contidos nesse retângulo forneceu uma média em cada mês, formando uma série de
600 meses (50 anos) médios. Posteriormente, estas anomalias obtidas foram analisadas de
modo a separar, de forma automatizada, os dados de interesse. Doty et al (1998) sugerem os
comandos DEFINE, TLOOP e AAVE no programa de análises gráfica GRADS. Os scripts
com cálculo das séries médias de área, de correlações e outros estão em ANEXO ao final
desta dissertação.
A Figura 20 apresenta intervalo de dados de 1950 até 1996. Os períodos com El
Niño estão em destaque, na linha da data, grifados em vermelho (CPTEC/INPE) e mostram
em que em alguns anos, de fato ocorreram EL Niños. A subtração do intervalo 1997 a 1999
ocorreu para se verificar o quanto o El Niño de 1997/1998, um dos mais intensos do Século
49
XX, poderia influenciar a correlação interoceânica. A verificação é vista Figura 25 e Figura
26, onde se vêem diluição dos índices correlacionais talvez até pela redução dos gradientes de
TSM.
Figura 20 – Anomalias mensais da TSM do Pacífico. Índice dado por 90°W/180°W a 10°N/10°S. Média
normal de 1950 a 1996. O período de ocorrência das Anomalias(+) em retângulos (ATSM>0); Os períodos com
El Niño estão em destaque, na linha da data, grifados em vermelho (CPTEC/INPE). Dados (ERTSM v.1, de
1854-1997).
Verificamos que a série de médias mensais da TSM, obtidas sobre um retângulo
90°W a 180°W por 10°N a 10°S, estavam de acordo com os Índices Multivariados de ENOS
(IME) de WOLTER & TIMLIN (2006), como pode ser visto na Figura 21.
50
Figura 21 – Anomalias mensais de TSM (acima) de 1950 a 1999 referentes às médias entre 90°W-180° W e
10°N-10°S. a partir do conjunto de dados de superfície do GHCN (°C), dados (ERSST versão 2, de 1854-2004).
A separação cronológica se refere às mudanças na frequência de El Niños (vermelho) na ODP/IME (abaixo).
Com o intuito de verificar como as variações da TSM do Pacífico influenciam as
precipitações sobre o NEB, definiu-se quatro condições de contorno. Três a partir da série de
TSM média de área do Pacífico Equatorial, simulando as situações de “El Niño” e, ainda,
buscando a melhor variação em atraso (lag) para uma possível previsão de comportamento na
precipitação sazonal do ENE ligadas às condições da TSM do Pacífico equatorial. A
precipitação correlacionada foi dada pela média da quadra mais chuvosa do ENE, ou seja, os
meses de abril até julho. A média normal do período de dados foi utilizada, correspondendo
aos 600 meses (jan/1950 até dez/1999).
51
A quarta condição fez-se através de um índice adimensional dado pela
diferença entre as ATSM do Atlântico Sul e do Pacífico Equatorial, aqui denominada de
“Anomalias Interoceânicas” – (A.I.). A A.I. foi correlacionada mês a mês, não fixando,
assim, a sazonalidade do ENE dos meses de abril a julho de acordo com o Script 05.
Admitindo-se ainda, que influências oceânicas ao estarem acima ou abaixo da média,
produzam chuvas em excesso ou secas severas, um gradiente (AI), obtido com contribuições
de cada oceano, pode sugerir a potencialização, neutralização ou apenas amenizar as
interações como mostra o resultado na Figura 45.
Vários autores mostraram serem baixos os coeficientes de correlação entre a TSM
do Pacífico e a precipitação no Leste do NEB (ENE). Por exemplo, Coelho e Ambrizzi (2000)
apresentaram uma correlação de apenas +0,2 entre a precipitação do ENE e os períodos de
ENOS. Já para Aragão et al. (2000), as correlações entre índices regionais pluviométricos
variaram entre –0,35 no Rio Grande do Norte (RN) até –0,11 em Sergipe (SE), considerando
as anomalias da TSM média entre dezembro e fevereiro na região de ENOS 3 (Pacífico
Centro-oeste equatorial).
Tabela 3 - Início, Fim, Duração e Magnitude dos Eventos El Niño no Oceano Pacífico
Equatorial (Niño 3.4), no Período de 1950-2000, adaptada de SOUSA, 2004.
A Tabela 3, adaptada de SOUSA (2004), mostra o comportamento das anomalias
de TSM do oceano Pacífico no período de 1950 a 2000 (51 anos ou 612 meses), analisado
através do critério de TRENBERTH (1997) com as médias móveis de 5 meses na região Niño
52
3.4 >0,4°C (El Niño). Baseados neste critério podem ser definidos o início, o fim, a duração e
a magnitude de cada evento.
Sousa (2004) identificou 16 eventos El Niño, num total de 186 meses ou 30% do
período. Verificou que o El Nino 97/98 não foi o mais longo, porém foi o mais intenso em
média com 1,9°C. Que o evento de 1982/83 foi considerado o mais forte de todos com um
pico de 2,9ºC, seguido dos eventos de 1997/98, 1972/73, 1991/92, 1957/58, 1986/88 e
1965/66.
INPE/CPTEC consideraram anos de El Nino como segue: 1951/52; 53/54; 57/58;
63/64; 65/66; 69/70; 72/73; 76/77; 77/78; 82/83; 86/87; 91/92; 92/93; 94/95 e 97/98,
possivelmente nas anomalias da TSM do Pacífico >0,5°C.
Neste trabalho foram considerados como El Nino, 04 condições de contorno das
TSM do Pacífico equatorial, para posterior correlação com as precipitações interanuais
acumuladas nos quadrimestres de abril, maio, junho e julho durante um período entre 1950 a
1999 (50 anos), nos intervalos de dados onde:
1 – as anomalias da TSM (ATSM) forem positivas, ( T − T ) > 0, onde, na
literatura se consideram estes anos como normais e após 0,5ºC acima da média, como de El
Niño. Foram excluídos da série os demais dados, cujos valores estejam abaixo da média.
Neste caso, os El Niños foram entendidos com todas as ATSM positivas. Na Figura 21 os
dados eliminados (hachuras em azul), assim com a média, entendidos como “La Ninas” foram
eliminados. Os acima da média (ATSM>0) estão representados em pontos vermelho. Para
isto, Doty et al. (1998) sugere o comando MASKOUT de GRADS 1.8 para eliminação de
dados se o argumento for negativo num dado instante de tempo. A curva de ATSM média do
Pacífico resultante é positiva e descontínua no tempo. Eliminados os dados, calculam-se as
médias quadrimestrais (AMJJ). A mesma aplicação foi efetuada nos dados de precipitação da
UDEL sobre a região de interesse para posterior correlação. A série das ATSM média do
Pacífico em círculos vazados/verdes, vista na Figura 27, serviu de base para se extrair a série
quadrimestral. Esta série quadrimestral foi então correlacionada: simultânea e adiantado de
um a quatro meses, fixadas as precipitações da quadra mais chuvosa sobre o ENE, nos meses
de abril, maio, junho e julho (AMJJ) de acordo com os scripts descritos em Anexo;
2 – as derivadas das anomalias da TSM [d( T − T ) / dt > 0] forem positivas. Neste
caso, os El Niños foram entendidos desde a mínima temperatura de La Niña, ou seja, bem
antes das temperaturas ultrapassarem a média histórica, abrangendo, dessa forma, apenas o
lado esquerdo (crescente) da curva da ATSM. A Figura 28 tem os resultados desta
53
interpretação, em vermelho, com que a série média da ATSM do Pacífico Equatorial é vista
sob a condição de derivada positiva. A Figura 29 serviu de base para se extrair a série
quadrimestral entre 1950 a 1999. Esta série quadrimestral foi então correlacionada:
simultânea e adiantado de um a quatro meses, fixadas as precipitações da quadra mais
chuvosa sobre o NEB, nos meses AMJJ;
3 – Considerando a combinação das duas condições anteriores, ou seja, utilizando
os dados com ( T − T ) > 0 e para todo d( T − T ) / dt > 0. Assim, apenas os lados crescente dos
desvios da TSM do Pacífico que estiveram cima da média histórica serão considerados como
condição de ENOS. A Figura 30 serviu de base para se extrair a série quadrimestral entre
1950 a 1999. Esta série quadrimestral foi então correlacionada: simultânea e adiantado de um
a quatro meses, fixadas as precipitações da quadra mais chuvosa sobre o NEB, nos meses
AMJJ;
4 – A TSM média do Pacífico combinada com a TSM média do Atlântico Sul em
um índice denominado A. I. – anomalia Interoceânica a ser descrita na seção 3 da Revisão
deste trabalho.
1) Em resumo foi obtido o Índice da TSM do Pacífico (90°W/180°W a10°N/10°S ) a partir:
TSM.v1 – (1854 – 1997) – correlação Índice versus TSM Atlântico - 1950 a 1996;
TSM.v2 – (1854 – 2004) – correlação Índice versus TSM Pacifico/Atlântico - 1950
a 1999;
Verificando a variabilidade de correlações do índice do Pacifico com as áreas do
Pacífico e definindo região do Atlântico Sul – (25º/8ºW por 15º/5º S).
2) Em seguida determinou-se quatro condições de contorno das TSM (1950 – 1999):
Anomalias(+) da TSM do Pacífico – média de abril a julho
Derivadas(+) das anomalias(+) da TSM do Pacífico – abril a julho
Derivadas(+) da TSM do Pacífico – abril a julho
Índice Conjunto Anomalia Interoceânica (AI) – mensal dado por AI igual a
(TSMAtlântico) – (TSMPacífico).
3) Correlação condições de TSM em lag versus Precipitação sobre o NEB:
Precipitação sobre o NEB fixada no quadrimestre (abril a julho);
Precipitação sobre o NEB mensal e em lag no caso da AI.
54
III. RESULTADOS E DISCUSSÕES
As correlações entre a série média da TSM do Pacífico (Índice do Pacífico) da
área 10°N-10°S por 90°-180°W da ERTSM.v1, 1950 a 1996 (Figura 20), com as séries entre
20°N-20°S por 50°-190°W também da ERTSM.v1 de mesmo período são mostradas na
Figura 22. O nível de significância foi de 95% a 550 graus de liberdade. O resultado revela
em quais regiões deste oceano estão mais relacionadas com esta série médias regionais.
Resultados equivalentes ao da série de referência seriam produzidos, principalmente, com os
núcleos a 5°N-6°S e 150°-110°W, cujo coeficiente de correlação de 0,95 explica 90,3% da
variabilidade desta. Os núcleos estão em sua maior parte no HS de encontro à América
Central. Podemos afirmar que, ao correlacionarmos a precipitação sobre o NEB, tanto com a
série do índice do Pacífico ou com quaisquer séries oriundas dessas áreas na Figura 22:
(148°W-115°W por 2°S-7°S) e (128°W-104°W por 0°-6°N), de correlação 0,95, obter-se-ia,
possivelmente o mesmo padrão de teleconecções. Verificou-se, ainda, que ao norte de
170°W-15°N, as relações lineares tornaram-se negativas até r = –0,35, indicando que de
12,3% dos meses foram frios, quando essa região estava aquecida. Isto pode ser melhor
observado na Figura 23.
Figura 22 - Correlação entre a grade TSM do todo o Pacífico e o Índice 10ºN/10°S a 180°W/90°W (Pacífico).
Dados ERTSM.v1 1950-1996.
55
A Figura 23 apresenta a correlação entre as médias (10°N-10°S por 90°W-180° e
1950 – 1996) das TSM sobre Oc. Pacífico Equatorial e as TSM do Oc. Atlântico, utilizando
dados da versão 1 da ERSST de 1854–1997. Foi verificado um coeficiente de correlação
linear entre os dois oceanos de 0,7 com núcleo situado a 5°S-12°S por 8°W-25°W. Isto sugere
que 49% da variabilidade na região hachurada do Atlântico Sul apresentou um teleacoplamento com a TSM do Pacífico Equatorial. Deste modo, há uma tendência para se
estabelecer, na bacia do Atlântico Sul, anomalias positivas durante eventos de El Niño (La
Niña). Dessa área em questão, foi retirada uma série média regional (Índice do Atlântico),
representante das variações do Atlântico Sul, mostrada na Figura 24, onde, verifica-se que os
mínimos na TSM do Atlântico, a partir 1977, são menores que os ocorridos nas décadas
anteriores.
A Figura 25 apresenta a correlação entre as médias (10°N-10°S por 90°W-180° e
1950 – 1999) das TSM sobre a bacia do Pacífico Equatorial e as TSM do Oceano Atlântico,
utilizando dados da versão 2 da ERSST de 1854–2004. Com a ampliação da testou-se a
influência do El Niño 1997/98 em relação às correlações com a série média até 1996, ou seja,
após a inclusão de mais 3 anos de dados, contendo este evento considerado o mais forte do
século XX. Observamos que houve redução da variabilidade explicada entre a série média do
Pacífico (1950-1999) e as TSM do Atlântico em relação à correlação anterior (1950 a 1996).
Observa-se também, que o núcleo de máxima correlação com -0,55 da Figura 23, no Atlântico
Norte, reduziu na Figura 25 para –035. O mesmo ocorreu com o núcleo de +0,7, que caiu para
+0,55 no Atlântico Sul, com nível de confiança superior a 95%. No Atlântico Sul a região
com 0,55 com a TSM média do Pacífico está a 10ºS e 25ºW. Em mais de 30% (r2) dos meses
até 1996, a referida região estava mais quente (fria) quando o Pacífico Equatorial também
estava aquecido. Ainda na Figura 23 o dipolo do Atlântico tem sua linha de transição
inclinada em relação à linha do Equador. Ela aproxima-se da costa do NEB a 4°N por 50° W,
mudando de direção, possivelmente, devido às influências da costa brasileira nas isotermas do
oceano. Há evidências observacionais, teóricos e resultados de modelos de circulação geral da
atmosfera, que as condições oceânicas e atmosféricas sobre a Bacia do Atlântico Tropical
influenciam fortemente na variabilidade interanual do clima sobre as Américas (MOURA e
SHUKLA, 1981; HASTENRATH, 1984; NOBRE e SHUKLA, 1996).
As reduções nos coeficientes de correlação sugerem que a parcela de aquecimento
(resfriamento) local do Atlântico explicada pela TSM do Pacífico sejam relativamente
menores. Reduziu, assim, a variabilidade do Atlântico explicada pela TSM média do Pacífico,
56
embora, estatisticamente significantes. Os anos adicionados foram anos de El Niño intenso e
esta variabilidade, possivelmente, não foi acompanhada pela Bacia do Atlântico. A atenuação
dos coeficientes de correlação pode ter sido provocada por causas exclusivas no Pacífico.
Segundo SMITH e REYNOLDS (2003), também houve modificações da versão 1 para a
versão 2, aperfeiçoando o preenchimento de falhas e quantidade de estações de dados da
ERSST e estes poderiam ter influências nos resultados.
Uvo et al (1994) conduzindo uma análise Estatística Multivariada entre a TSM do
Atlântico e Pacífico, mostraram que as anomalias da TSM nos dois oceanos estão bem
correlacionadas. Entre as regiões El Niño de janeiro e a bacia do Atlântico Norte de março
obtiveram coeficientes maiores que 0,6 em módulo. As anomalias da TSM do Atlântico Sul
de março com as regiões de El Niño em janeiro não apresentaram coeficientes altos; mas
foram igualmente positivas em sua totalidade. Os autores não mencionaram a situação
janeiro-janeiro.
Curtis e Hastenrath (1995) verificaram que os eventos quentes no Pacífico são
tipicamente seguidos, após vários meses, de aquecimento das águas do Atlântico Tropical
devido à combinação de forçantes relacionadas ao campo de vento. O gradiente
interhemisférico de TSM no final do verão austral controla hidrostaticamente o gradiente
meridional de pressão na superfície, conseqüentemente influencia o campo da componente
meridional do vento e a posição latitudinal da ZCIT, com conseqüências para as precipitações
no Nordeste e possivelmente Norte do Brasil.
Enfield e Mayer (1997) e outros mostraram que o Atlântico Tropical Norte é a
região mais fortemente afetada, tendo em torno de 25% da sua variabilidade explicada pela
tele conexão com o Pacífico. As anomalias de TSM do Atlântico Tropical Norte são forçadas
pelos fluxos de calor latente modificados na camada de mistura, associados com as variações
de velocidades dos ventos alísios relacionados ao ENSO. O processo é sazonal, ocorre na
primavera boreal e leva a efeitos defasados na ZCIT e no Atlântico Tropical Sul durante os
meses de verão seguintes. As conclusões que chegaram foram que a variabilidade de grande
escala das anomalias de TSM do Atlântico Tropical é representada por dois modos
dominantes de componentes principais que enfatizam a total independência das suas
flutuações na região tropical norte e sul. A variabilidade do ENSO do Pacífico é fortemente
correlacionada com as anomalias de TSM do Atlântico Tropical quando filtradas para
focalizar as flutuações na escala interanual (menos que 60 meses).
57
Jones et al. (1999) mostraram que os desvios da temperatura do ar média global
desde 1860 a 1998 coincidem com as fases da ODP. Os dois períodos de aquecimento global,
1925-1946 e 1977-1998, coincidem com as respectivas fases quentes da ODP, enquanto o
resfriamento global no período 1947-1976, não explicado pelos defensores do aquecimento
global antropogênico correspondeu à sua fase fria (MOLION, 2008). E mostraram que a
freqüência de eventos El Niño (La Niña) foi maior durante a fase quente (fria) da ODP.
Diante do exposto, a área do Atlântico, que representou a maior variabilidade
explicada pela série média de área das TSM do Pacífico, também poderia ser relacionada com
os eventos pluviométricos do ENE. A referida área do Atlântico tem coeficiente de correlação
0,55 a 95% de confiança. Desta área foi extraída uma série média representativa destas séries
de TSM do Atlântico Sul com maior variabilidade com a TSM média do Pacífico Equatorial.
Da combinação destas duas séries médias (Atlântico Sul e Pacífico Equatorial) em um índice
denominado de Anomalia Real (A.I.) a ser correlacionada com as precipitações sobre o NEB,
considerando os divisores vistos nos pontos de mudança de sinal na ODP, como referência no
cálculo da correlação.
58
Figura 23 - Correlação entre a grade TSM do todo o Atlântico e o Índice 10ºN/10°S a
180°W/90°W (Pacífico). Dados ERTSM.v1 1950-1996.
Figura 24 – Anomalia média da TSM do Atlântico Sul extraída da área (25°W/8ºW por 12°S/5º S)
com 0,7 de correlação na Figura 23. Dados do COADS – NCDC. (ERTSM.v1 de 1854–1997).
59
Figura 25 - Correlação entre a grade TSM do todo o Atlântico e o Índice 10ºN/10°S a
180°W/90°W (Pacífico). Dados ERTSM.v2 1950-1999.
Figura 26 – Anomalia média da TSM do Atlântico Sul (Índice 25º/8ºW por 15º/5º S) da área da Figura 25
com 0.55 de correlação a 95% de significância. Dados do COADS – NCDC (ERTSM.v2 de 1854–2004).
60
Figura 27 – Anomalias (+) do Índice Pacífico (ATSM > 0). Média normal 1950-1999. Dados do COADS –
NCDC. (ERTSM.v2).
Figura 28 - El Niños definidos como anomalias média mensal do Pacífico (dTSM/dt > 0) em vermelho. Média
normal de 1950 até 1999. Dados do COADS – NCDC. (ERSST v2 de 1854–2004).
Na Figura 28 pode se observar dois períodos. O primeiro, mais frio, até 1976 com
TSM máxima da ordem de 28,4ºC e, um segundo, marcadamente mais quente até 1999 com
pico de 28,9°C. Foi observada, ainda, a presença de El Niños de maior duração e intensidade
a partir de 1976. Por 30 anos (1950–1977), ocorreu, em média, um evento de El Niño de porte
relativamente menor a cada 4,3 anos, sendo que nos últimos 16 anos (1980–1996), a
freqüência aumentou para 01(um) evento de El Niño por cada 4 anos. Neste período, eles são
mais duráveis do que antes dos anos 80. O maior evento foi o iniciado em 1991 até 1995. Fica
claro que existe uma distinção entre os dois períodos, que pode ser mais bem visto com o
61
Índice Multivariado de ENOS (IME), que destaca, mais precisamente, a mudança a partir de
1977. Há de se ressaltar que este modelo não excluiu a variabilidade interanual e episódios de
anomalias positivas de menor duração, os quais aparecem como El Niños fracos e não estão
catalogados oficialmente, pois podem não passar de 0,5ºC da média. Assim, a intenção foi
manter a variabilidade livre de escolhas por períodos pré-definidos como El Niños, deixando
a escolha automatizada por um processo matemático.
Supondo que os efeitos dos ENOS já estejam em atuação, mais especificamente,
sobre o ENE, antes mesmo da TSM do Pacífico Equatorial atingir a sua média normal,
durante o processo de aquecimento das águas deste oceano, tomemos também como uma
situação de El Niño todos os dados em situação crescente. O resultado dessa simulação é visto
na Figura 29 até 1999, onde, apenas o ramo crescente da TSM foi preservado para que seja,
posteriormente, relacionada à pluviometria ocorrida no NEB.
Figura 29 – Anomalias do Índice do Pacífico cujas derivadas são positivas (dATSM/dt > 0). Média normal
1950-1999. Dados do COADS – NCDC. (ERTSM.v2).
Na Figura 30, a mesma TSM média de área foi suprimida de sua fase jovem e de
dissipação dos El Niños, ou seja, apenas os dados à esquerda e positivos da curva das ATSM
do Pacífico foram utilizados nos processo de correlação. Matematicamente, consideraram-se
os dados crescentes e acima da normal climatológica, ou seja, onde a primeira derivada das
anomalias for positiva d( T − T )/dt > 0 e onde as anomalias T − T >0 fossem positivas.
62
Nota-se uma redução nos período de ENOS, tornando-os ainda mais fragmentados. Na Figura
30 destacam-se, ainda, as anomalias positivas, indicando como o aquecimento está acima
média. São observados, deste modo, os El Niños em estado jovem (antes da média) ainda com
anomalias negativas, porém em pleno aquecimento até ultrapassarem a média tornando-se
anomalias positivas e em contínuo aquecimento. A primeira derivada da TSM com relação ao
tempo detectou-se um El Niño em fase de intensificação.
Teoricamente, com o aquecimento acima da média, as águas do Pacífico
provocam ascendência de ar e nuvens, com ramos de subsidência sobre o Nordeste do Brasil e
a Amazônia. Analisando a primeira derivada da TSM com relação ao tempo, detectou-se um
EN em fase de enfraquecimento, o qual foi eliminado dos dados. Mesmo estando acima da
média climatológica, o lado direito da curva da anomalia eliminado da Figura 30 estaria
sofrendo um feedback negativo e não mais influenciaria o NEB. Assim, a nebulosidade
produzida durante o aquecimento, reduziria a energia solar direta disponível para o oceano e
aumentaria o albedo planetário que, por sua vez, atuaria como redutor da TSM do Pacífico.
Figura 30 - Anomalias(+) do Índice Pacífico cujas derivadas são positivas (ATSM/dt > 0 se dATSM/dt > 0).
Média normal 1950-1999. Dados do COADS – NCDC. (ERTSM.v2).
Buscou-se correlacionar os efeitos das anomalias das TSM média, com a quadra
mais chuvosa do ENE que é AMJJ segundo MOURA et al.. (1998) e MOLION e
BERNARDO (2002).
63
Doty et al (1988) relatam que para correlacionar duas grades ponto a ponto é
necessário que sejam matrizes de mesma dimensão, o que não ocorreu entre UDEL (0,5º x
0,5°) e a ERSST (2,5° x 2,5°). A solução poderia ser a produção de séries de médias
temporais e/ou índice representativo de uma das grades que, no caso em pauta, foram
extraídos médias quadrimestrais do Pacífico e as Anomalias Interoceânica (Atlântico e
Pacífico) a serem correlacionados com a precipitação sobre o ENE.
As séries da ATSM de médias quadrimestrais no período de inverno do ENE
foram correlacionadas em lag com a precipitação quadrimestral. Cada grade foi definida como
uma variável entre 1950-1996, exigindo memória computacional proporcional à área (latitude
x longitude) utilizada, rodando em scripts do GRADSR no formato .gs (DOTY et al.,1998). Os
scripts do Apêndice 1 foram rodados em programa gráfico 2D de código livre - Grid Analysis
end Display System (GRADS), versão 1.8 for Windows®, Copyright (c) 1988-2001 by Brian
Doty (Center for Ocean-Land-Atmosphere Interactions, Institute for Global Environment and
Society, Calverton), com imagens resultantes no formato, pelo menos, em 1600 por 1200 no
formato “.gif”.
64
1. Correlações em lag do Índice TSM do Pacífico com a Precipitação sobre o NEB.
Para identificar possíveis padrões de acoplamento dos ENOS com a precipitação
sobre o NEB, a correlação linear foi utilizada com várias combinações de TSM do Pacífico
produtoras de El Niños entre jan/1950 a dez/1999. Desse modo, esse método possibilitaria
identificar, caso existam, padrões de teleconecções ligados à escassez ou excesso de
precipitação no NEB.
2.1
Anomalias (+) de TSM versus Precipitação no NEB
A partir da Figura 27 foram considerados apenas os períodos da TSM>0 para se
obterem os dados quadrimestrais. Os demais meses foram eliminados da série TSM do
Pacífico e da grade de precipitação da UDEL. Restaram desta forma, os valores com anos
normais (tais como 1975 ou 1998) e todos os anos de El Niños, partir de 0,5ºC acima da
média histórica de 50 anos entre 1950 a 1999. Então, foram extraídas 50 médias
quadrimestrais dos meses de abril-julho (AMJJ), apenas dos meses com ATSM>0. Foi
executado o mesmo procedimento na grade de precipitação da UDEL, fixando esta no
quadrimestre mais chuvoso AMJJ. O lag 0 foi composto dos quadrimestres AMJJ da UDEL
relacionado com a ATSM também de AMJJ. E assim, sucessivamente, até o lag4 com a
precipitação da UDEL acumulada dos meses AMJJ relacionada com as ATSM do Pacífico de
dezembro, janeiro, fevereiro e março (DJFM).
São mostrada na Figura 31 as isolinhas de coeficientes de correlação entre a
precipitação quadrimestral da UDEL normalizada pela média e as ATSM do Pacífico para o
período abril a julho, 1950-1999 (a) simultânea e (b) um mês antes.
Na Figura 31 (a) todo o Brasil e NEB, apresentaram coeficientes de correlação
baixos, sugerindo que a parcela da precipitação do período mais chuvoso local, explicada pelo
quadrimestre das ATSM do Pacífico, possui correlação muito pequena e estatisticamente não
significante. As correlações foram generalizadamente nulas sobre o Brasil (cor branca). No
Centro-Oeste, Sul da Amazônia e NEB ocorreram tendências fracamente negativas. Já no
litoral do ENE, as correlações foram de nulas a fracamente positivas. Assim, em lag0 houve
correlação, sugerindo que os sistemas produtores de chuva local são pouco afetados pelas
médias quadrimestral da TSM do Pacífico.
65
(a)
(b)
Figura 31 - Correlação lag0 (a) para o período abril a julho e lag1(b) período março a junho entre a precipitação
UDEL, 1950-1999 normalizados pela média histórica e os quadrimestres da ATSM do Pacífico (COADS 19501999) – anos normais e com El Niño definido como ATSM>0.
Verificando a interação entre a ATSM do Pacífico e a quadra mais chuvosa sobre
do ENE, constatou-se que durante os meses de abril a julho as ATSM do Atlântico Sul
influenciaram suavemente e de forma inversa a precipitação no centro-oeste do Brasil.
Quando as ATSM quadrimestrais apresentam-se maiores que zero, não podendo afirmar se a
média de chuva de AMJJ aumentará no Centro-oeste e Sudeste do Brasil. O NNE, o norte do
Pará e o ENE a relação foi fraca, no entanto, direta, demonstrando que se as ATSM tendessem
a El Niño, a chuva aumentaria sobre a região mas, a 48 graus de liberdade, uma correlação de
0,1 não é significante. Não houve, então, correlação em lag0 para as anomalias positivas
quadrimestrais do período em estudo.
Na Figura 31 (b), apresenta-se a correlação entre a precipitação quadrimestral
fixada em AMJJ e as ATSM atrasadas de 1 mês, ou seja, iniciado o quadrimestre em MAMJ.
Nota-se que os coeficientes de correlação foram superiores a 0,3 em módulo para algumas
localidades, com o mesmo nível de confiança. Com as ATSM 1 mês antes da média
quadrimestral de precipitação, verificou-se maior definição e aumento da área negativa entre
8º e 12°S / 55°W maçada na Figura 31 (b), com núcleos de r = –0,4 ao norte de Mato Grosso
e na região central do Pará. No ENE os coeficientes de correlação positivos com até 0,2 de
correlação variam de valores ligeiramente negativos a positivos. Observaram-se
66
configurações opostas, com coeficientes de correlação negativos no Norte e Nordeste e
positivos no Sul e Sudeste, até 0,4 em módulo em algumas localidades, com nível de
confiança superior a 95% a 48 graus de liberdade. Coeficientes positivos indicam que,
quadrimestres das ATSM positivas, tais como associados aos El Niños, sugere chuva abaixo
da média localmente. Não ainda significativo para o ENE.
Figura 32 - Correlação lag 2 entre as médias quadrimestrais das ATSM>0 sobre o Oc. Pacífico Equatorial
(COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99). Período AMJJ para precipitação normalizada
pela média histórica e os quadrimestres FMAM da ATSM do Pacífico – anos normais e com El Niño definido
como ATSM>0.
A Figura 32 lag2, ilustra as ATSM médias do Pacífico de 2 meses antes da
ocorrência da precipitação. Observa-se aumento dos coeficientes de correlação para –0,5 e o
deslocamento dos núcleos mais para o norte; aqueles que ocupavam o norte de Mato Grosso
passaram a ocupar o Estado do Amazonas e Pará, entre 10° a 4°S / 60ºW, com núcleos de 0,5
de correlação. A expansão da área negativa atingiu o litoral entre o Rio de Janeiro e São
Paulo, coincidindo com a atividade da ZCAS. O ENE apresentou correlação de nula até
fracamente positiva, caindo para apenas 0,1 entre Pernambuco, Alagoas até a metade do
litoral da Bahia, como é observado em zoom (Figura 32, lag 2). As áreas de atuação da
ZCAS e da ZCIT são as mais afetadas, onde o déficit de precipitação gerado é mais
facilmente observado; pois são zonas convectivas, porém ressalta-se que o período observado
trata-se da estação das chuvas no ENE e o déficit registrado aqui seja uma questão da
sazonalidade. Assim, a variância (R2 =0,25) 25% das vezes que as anomalias estavam acima
da média climatológica, representou redução de chuvas na referida região.
67
Figura 33 - Correlação lag 3 entre as médias quadrimestrais das ATSM>0 sobre o Oc. Pacífico Equatorial
(COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99). Média AMJJ para precipitação normalizada
pela média histórica e os quadrimestres JFMA da ATSM do Pacífico – anos normais e com El Niño definido
como ATSM>0.
Na Figura 33 (lag 3), sugere correlação entre precipitação acumulada de AMJJ
observada durante o inverno do HS e as ATSM positivas atrasadas de 3 meses. Agora na
época das chuvas no ENE, houve retração das áreas de maior correlação negativa, tendendo o
déficit de chuva a concentrar-se sobre a ZCIT e ZCAS em relação ao período. Houve um
avanço no norte do NE (NNE) para levemente negativo, o qual também está no período de
estiagem, reduzindo ainda mais as áreas de relação linear positiva no ENE. Em zoom-lag3, o
ENE apresentou valores ligeiramente positivos (vermelho) a 95% de significância. Apesar da
resolução não acompanhar, com precisão as linhas do mapa no litoral, observa-se que entre
Alagoas e Pernambuco, região de Maragogi há fraca correlação positiva (tendência a
excedente hídrico), sugerindo que a parcela da precipitação local, explicada pelos estágios
maduros dos ENOS, seja relativamente pequena, embora estatisticamente significante.
Resultados semelhantes foram obtidos por MOLION (2008), ao analisar a
correlação espacial entre a precipitação sobre o Brasil e a oscilação de baixa freqüência da
ODP. Possivelmente, a resposta da ODP não seja direta, mas esta pode alterar remotamente
(teleconexões), tanto em intensidade como em localização, as estruturas da circulação geral da
atmosfera e seus respectivos campos de pressão atmosférica, de vento e de convergência do
fluxo de umidade, relacionados a fenômenos atmosféricos causadores de precipitação sobre o
território nacional, como Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), Zona de Convergência
68
da América do Sul (ZCAS) e Alta da Bolívia. Verificou-se também, que os coeficientes de
correlação foram negativos na parte norte do Brasil e NNE e positivos sobre o ENE e Sul do
Brasil. No caso Figura 33, apenas os quadrimestres ATSM>0 foram correlacionados com o
acumulado de abril a julho e caso os coeficientes de correlação forem positivos (negativos) e
as ATSM do Pacífico também positivas, significa que chove acima (abaixo) da média relativa
ao período dos dados. O autor tomou com exemplo, a região entre os paralelos 55°W-60°W e
ao norte de 12°S com correlação negativa de 0,6 em módulo a um nível de confiança 99,5%.
A região engloba a Bacia do Rio Xingu e parte do Tapajós, diferenças entre a fase quente
menos a fria da ODP de até 400mm na média semestral de outubro a março.
Figura 34 - Correlação lag 4 entre as médias quadrimestrais das ATSM>0 sobre o Oc. Pacífico Equatorial
(COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99). Média AMJJ para precipitação normalizada
pela média histórica e os quadrimestres DJFM da ATSM do Pacífico – anos normais e com El Niño definido
como ATSM>0.
69
A Figura 34 (lag 4) mostra a correlação espacial entre a precipitação UDEL,
média de AMJJ e as ATSM do Pacífico no período dezembro a março representadas por
isolinhas de coeficientes de correlação sobre o Brasil. Um núcleo significativo de r = –0,4 ao
norte de 5°S, iniciando a 63°W até o extremo NNE, responderam às anomalias quadrimestrais
positivas da TSM do Pacífico quatro meses antes da ocorrência do período chuvoso do ENE.
A maior parte do Brasil apresentou um índice de –0,3, significando que apenas 9% das médias
quadrimestrais acima da média climatológica, tomadas quatro meses antes da precipitação
ocorrida, representaram redução de chuvas na referida região. Assim, a maior influência dos
El Niños, em estado maduro e em início de dissipação parece ser na área de atuação da ZCIT.
Esses resultados concordam com os de ROPELESKI e HALPERT (1987) e com os de
ALVES et al. (1997). Já Nobre et al (2000) sugere que atuam sobre o Nordeste processos
atmosféricos de mais alta freqüência (ondas de leste e VCAN por exemplo) do que o
fenômeno ENOS e o dipolo do Atlântico, com seus efeitos mais perceptíveis durante alguns
anos tal com em 1992.
70
2.2
Anomalias do Índice Pacífico cujas derivadas são positivas
(dATSM/dt > 0) vs Precipitação no NEB
A partir da Figura 29 foram considerados apenas os períodos de d(TSM) /dt > 0 e
foram obtidos os dados quadrimestrais. Os demais meses foram eliminados da série de ATSM
do Pacífico e da grade de precipitação da UDEL. Restaram desta forma, os valores com anos
iniciados com La Ninas maduras (tais como 1976 ou 1988) e terminados em de El Niños
jovens, acima da média histórica de 50 anos entre 1950 a 1999. A partir desse filtro foram
extraídas 50 médias quadrimestrais dos meses de abril, maio, junho e julho (AMJJ), apenas
destes meses com d(ATSM)/dt>0. Foi executado o mesmo procedimento na grade de
precipitação da UDEL, fixando esta no quadrimestre mais chuvoso AMJJ. O lag0 foi
composto dos quadrimestres AMJJ da UDEL correlacionado com a ATSM também de AMJJ.
E assim, sucessivamente, até o lag3 com a precipitação da UDEL acumulados dos meses
AMJJ correlacionada com as ATSM do Pacífico de janeiro a abril (JFMA).
Figura 35 - Correlação lag 0 entre as médias quadrimestrais das d(ATSM)/dt > 0 sobre o Oc. Pacífico
Equatorial (COADS 50-99) com a precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99). Períodos abril-julho para
precipitação normalizada pela média histórica simultânea com as ATSM do Pacífico – mínimos de La Niñas e
máximo de El Niño definidos como d(ATSM) /dt > 0.
71
Na Figura 35 (lag 0) a correlação entre médias do período AMJJ onde
d(TSM)/dt> 0 e a precipitação normalizada pela média 1950-1999 foram simultâneas. De
maneira geral também se observaram configurações opostas, com coeficientes de correlação
positivos no extremo norte do Brasil, NNE, ENE e sul do Brasil e negativos no centro oeste,
WNE e sudeste do Brasil, excedendo 0,4 em módulo, com nível de confiança superior a 95%.
Coeficientes positivos indicam que, para d(ATSM)/dt positiva - geralmente associados às
mínimas das La Ninas até as máximas dos El Niños - chove acima da média localmente. Nas
regiões de correlação positiva entre ENE até o norte do Pará, um acréscimo poderia ser
verificado no período abril-julho, respondendo por 16% da variabilidade da precipitação.
Sendo a fase quente predominante na formação de El Niños do que La Ninas, Molion (2008)
verificou para a fase quente menos a fase fria da ODP aumento de 100 a 200 mm para o
período de outubro-março sobre o ENE.
Figura 36 – Correlação lag1 d(ATSM)/dt>0 com a precipitação sobre o Brasil (UDEL 1950-99).
Precipitação (abril-julho) e Índice ATSM do Pacífico (março-junho). Dados 1950-1999.
A correlação entre precipitação do período abril-julho e as ATSM atrasadas de
período maio-junho (Figura 36 - lag1) apresentou coeficientes de correlação positivo
superiores a 0,3 em módulo para o ENE (zoom da Figura 36 lag1), ao nível de confiança de
95%. Com as d(TSM)/dt>0 um mês antes da média quadrimestral de precipitação, verificouse menor definição e diminuição da área positiva do ENE. A área negativa aumentou para r=–
0,4 no centro oeste e sudeste do Brasil.
72
(a)
(b)
Figura 37 – lag2 (a) para o período março-junho e lag3(b) período fevereiro-maio entre a precipitação da
UDEL (1950-1999) com as d(ATSM)/dt>0 do Pacífico período de abril-julho (COADS 1950-1999).
Na Figura 37 lag2 (a) as médias da TSM do Pacífico de fevereiro a maio, cerca
de dois meses antes da estação chuvosa do ENE (abril-julho), mostraram áreas entre 25ºS a
30°S – 55°W, a noroeste do Rio Grande do Sul com r = 0,25 com 95% confiança e 48 graus
de liberdade. Processos comuns nesta região, como a passagem de frentes frias, serão tanto
mais produtoras de precipitação quanto mais permanecerem no local, e parecem estar sendo
aumentadas (reduzidas) de suas potencialidades normais, refletindo r2 = 6,3% dos meses com
excesso (déficit) de chuva durante a fase final dos eventos de La Niña até o pico dos El Niños.
No curso dessas frentes frias foi observada a formação de três áreas de correlação positiva,
que se apresentou em três máximos:
O primeiro, à montante da Cordilheira dos Andes, abaixo de 30°S/ 70°W e
considerando-se que o fluxo é forçado pela orografia a elevar-se, haverá maior produção de
chuva à montante da referida cordilheira durante o final das La Niñas e início de El Niño
(d(ATSM)/dt>0). O núcleo desaparece a norte de 30°S, talvez pela proximidade com a zona
da subsidência resultante do anticiclone do Pacífico Sul;
73
O segundo núcleo apresentou seu máximo bem visível, com 0,25 de correlação a
28°S/54ºW próximo a Corrientes na Argentina, cujo excedente hídrico dessa região foi
devidamente investigado por TUCCI (2002);
E o terceiro sobre o ENE, verifica-se que é possível que haja interação do terceiro
máximo intensificando a ZCEM. Assim, fatores como as TSM do Atlântico não
contabilizados pela TSM do Pacífico, além dos efeitos brisas, frentes do HS, ondas nos
Alísios e os VCAN, podem modular a formação desse núcleo, o que aumentaria a correlação.
As demais localidades, entre 0° e 20°S, apresentaram tendência a reduções na
precipitação com os episódios de El Niños. Nestas condições a ZCAS reduziram seus
potenciais pluviométricos, possivelmente devido à forte subsidência de ar característico nas
condições de ENOS, oriundos das células de Walker instaladas sobre o Pacífico. Ressalta-se
ainda, que o período abril-julho, inverno do HS, é a época de chuvas no ENE e de
pouquíssima precipitação na maior parte do Brasil, logo, as áreas negativas já estariam fora de
seu máximo chuvoso.
Considerando como prognóstico, a quadra JFMA das d(ATSM)/dt>0 (Figura 13 lag3) os melhores resultados foram encontrados na zona de influência da ZCIT de até –0,3 na
quadra AMJJ de precipitação. Nas demais regiões não houve correlações significativas a 95%
de confiança, não representando um bom previsor do comportamento da precipitação nas
condições de 3 meses antes do período abril-julho.
74
2.3
Anomalias(+) do Índice Pacífico cujas derivadas são positivas
(ATSM/dt > 0 se dATSM/dt > 0) vs precipitação no NEB.
Nessa terceira condição de ATSM a ser correlacionada, tomaram-se como
referência os dados, como os descritos na Figura 30, adotando todos os valores das ATSM do
Pacífico Equatorial entre 1950-1999 (Dados do ERSST v2 de 1854–2004 COADS – NCDC)
que estava acima da média normal e, cuja inclinação estava em forma crescente tal como
dATSM/dt > 0 se ATSM>0, obtendo os dados quadrimestrais. Os demais meses foram
eliminados da série de TSM do Pacífico e da grade de precipitação da UDEL (1950-1999).
Nos dados de precipitação da UDEL, sobre o Brasil, foram aplicados o mesmo
filtro de modo a correlacionar o período abril-julho, destacando a realidade do ENE. Dos
dados filtrados foram extraídas 50 médias quadrimestrais do período abril-julho (AMJJ), ou
seja, apenas dos meses com dATSM/dt> 0 para todo ATSM>0.
Essa combinação possibilitaria a caracterização das possíveis relações dos El
Niños, em estado avançado de formação, e ainda em expansão, com os sistemas produtores
de precipitação da referida região. A partir desses máximos de ATSM que foram calculadas as
médias quadrimestrais, nos acumulados pluviométricos levando-se em consideração a
sazonalidade e a eliminação de “outliers” da série. A correlação que se seguiu teve os
seguintes resultados:
75
Figura 38 - Correlação lag 0 entre as ATSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a
precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99) – El Niño definido como dATSM / dt>0 quando ATSM > 0.
Pode se verificar o resultado da correlação simultânea (AMJJ x AMJJ), entre
anomalias da TSM acima da média da série de 50 anos (Figura 30), e as médias
pluviométricas do período abril-julho (o período mais chuvoso do ENE na Figura 38-lag 0).
A série de ATSM, utilizada na correlação com chuva, possui correlação de até r = 0,95 a 95%
de significância, com duas áreas entre 150°W e 115°W sobre a banda equatorial do Pacífico
(Figura 22). No setor ampliado da Figura 38, entre Alagoas e Pernambuco, apresentou
pequena área (próximo a Maragogi) que explica cerca de 4% da variabilidade de excesso de
chuvas em função dos máximos de EL Niño.
Segue-se, então, uma faixa de transição com correlação de 0,1 (não significante a
48 graus de liberdade e 95% de significância) sobre o SNE, ENE e NNE. Possivelmente seria
uma zona de transição da influência do litoral e seus eventos de escala subsinótica. No
extremo norte do Brasil verificou uma possível faixa de transição para os efeitos de
subsidência de ar, próximo à ZCIT, que durante o inverno do HS está em média a 4ºN.
Observou-se ainda, correlação negativa com núcleos de até 0,3 em módulo,
respondendo por r2 = 9% da variabilidade do período abril-julho. Os referidos núcleos sobre a
região central do Brasil (10ºS/53ºW) estariam sob a subsidência da ZCIT, como também, da
célula de Waker do Pacífico, característica dos episódios de El Niños. Desde o sul do Acre,
Amazonas e Pará (sul de 4ºS), passando pelo centro oeste até o sudeste do Brasil a 24°S /
45°W, região de influência da ZCAS teve correlação negativa indicando redução dos totais
pluviométricos para a condição de ATSM em questão.
76
Figura 39 – Correlação lag 1 entre as ATSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a
precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99) – El Niño definido como dATSM / dt>0 quando ATSM > 0.
.
A correlação linear da TSM do período, ou seja, um mês antes da quadra AMJJ
foi da ordem de 10% sobre o litoral do Rio Grande do Norte até Salvador (Figura 39-lag 1).
Do Acre ao Piauí, obteve-se déficit de até 16% dos meses (r = -0,4) na pluviometria
observada. A previsão em curto prazo poderia ser utilizada seguindo este parâmetro nessas
regiões, pois poderia haver interesse em falar em redução hídrica fora da estação de máxima
precipitação, para saber se vai ser mais seco que o normal, pois algumas culturas são
plantadas fora do período de máxima precipitação
Aqui, o padrão de excedente pluviométrico também segue como descrito na
Figura 37 lag2 (a), só que sobre o litoral de Alagoas/Pernambuco não foi estatisticamente
significativo ao nível de 95%, ficando a correlação TSM/Precipitação em torno de +0,1.
77
Figura 40 – Correlação lag 2 entre as ATSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial (COADS 50-99) com a
precipitação sobre o Brasil (UDEL 50-99) – El Niño definido como dATSM / dt>0 quando ATSM > 0.
Na Figura 40 lag 2, verificou-se boa indicação de redução na precipitação relativa
sobre 5ºS entre 60ºW/40°W dois meses após o registro dessas condições de ATSM. Um
coeficiente de correlação linear de – 0,4 para 50 anos à n-2 (48) graus de liberdade é
significativa estatisticamente ao nível de 95%, ou seja, 5% de que não haja relação entre a
ATSM e precipitação. Com esse coeficiente (- 0,4), a variância explicada seria de r2 = 0,16,
ou seja, 16% da variabilidade. Mantiveram-se os núcleos de –0,4 ao norte da Ilha de Marajó,
seguido por outros sobre os Estados do Amazonas, Pará até o NNE .
Excesso hídrico é visto no Sul e Sudeste do Brasil (20º/30°S por 60°/48°W) com
coeficiente de correlação linear positivo de 0,3 em módulo, ao mesmo nível de significância.
Não houve correlações significativas com o ENE.
78
2. Interferência do Atlântico Sul nas Interações do Pacífico sobre o ENE.
O índice da ODP foi construído a partir da diferença entre as TSM do Oceano
Pacífico centro tropical e as TSM do extratropical. Quando o valor do índice apresenta-se
negativo, indica que a TSM no Pacífico centro tropical está abaixo da média da região, e no
Pacífico Extratropical Norte se apresenta acima da média. No caso de correlação, a série
precipitação da UDEL inicia em 1950, mas a fase fria iniciou três anos antes. Entre o período
1950 e 1976 encontrou-se a ODP negativa ou fase fria (Figura 13), se caracterizando pela
maior frequência de La Niñas. Entre 1977 a 1999 encontraram-se a ODP positiva ou fase
quente, marcada pela maior frequência dos El Niños.
A diferença é que os efeitos de cada ODP podem persistir por 20 a 30 anos; já os
El Niños apenas de 6 a 18 meses em média. A última fase fria da ODP ocorreu entre 1947 e
1976 e foi caracterizada por anomalias negativas das TSM no Pacífico Tropical e
simultaneamente, anomalias de TSM positivas no Pacífico Extratropical norte e sul. Já o
segundo período de dados faz parte da fase quente da ODP, a qual se estendeu de 1976 a 1999
e apresenta configuração oposta. Verificamos que a média do primeiro(segundo) período,
marcado pela mudança de sinal, foi de 26,77°C (27,14°C) significando um acréscimo de
+0,37°C na TSM do Pacífico entre as duas fases da ODP, período de dados 1950 a 1999
referentes às médias entre 90°W/180° W e 10°N/10°S da ERSST v.2. Christy e Spencer
(2004) verificaram que as temperaturas médias globais, obtidas por meio de Microwave
Sounding Units (MSU) a bordo de satélites desde 1979, aumentavam dada a ocorrência dos El
Niño e diminuíam quando ocorriam La Niñas. No máximo do El Niño forte de 1997/98, a
temperatura média global chegou a apresentar uma anomalia positiva de aproximadamente
0,75°C em abril de 1998, enquanto, na La Niña de 1984/85, as anomalias de setembro de
1984 chegaram a –0,50°C. Isso mostra a possibilidade de conexão desses eventos com
atmosfera.
Diversos autores também observaram teleconexão entre o Pacífico e o Atlântico
Tropical (MOURA e SHUKLA (1981); ROPELEWSKI e HALPERT (1987b); NOBRE e
SHUKLA (1996); MARSHALL et al. (2001) e WALTER e GRAF (2002)).
Gray (2009) verificou que a TSM do Atlântico norte 1858 a 2006 tem correlação
forte com a salinidade, que é ligada a circulação da Termohalina (CT). Ele estimou que
houvesse de 3 a 5% mais evaporação e precipitação durante a CT forte que na CT fraca e esta
diferença equivale a uma variação de 4-7W/m2 na energia global da superfície do mar. Com
79
um lag de 10 anos, a temperatura global sofreu esfriamento (aquecimento) durante períodos
de CT mais forte (fraca), resultando assim, mais ressurgência de água fria nos oceanos
tropicais do HS, esfriando gradualmente em média 2-4 W/m2 todo o globo. Desse modo,
constatou condições não antropogênicas influenciando fortemente o clima global e que o
Atlântico deve ser considerado nas investigações climáticas (Figura 41).
Figura 41 - Condições globais da TSM do Atlântico norte durante condições forte de Circulação
da Termohalina (topo) e a variação da força de Circulação da Termohalina (CT) nos últimos 150
anos (em baixo). Figura adaptada de GRAY (2009).
O índice “Anomalias Interoceânicas” (A.I.), tratado neste trabalho se apresenta
como um índice da diferença entre as ATSM do Atlântico Sul (média regional entre
25°W/8ºW por 12°S/5°S –Figura 26) e das ATSM do Pacífico Equatorial (em média regional
entre 180°W/90°W por 10°S/10°N – Figura 21), durante um período de 50 anos e média
considerando as mudanças climáticas verificado no ODP.
Para o cálculo das médias relativas ao A.I. mostrado na Figura 43 (topo), dividiuse o período de dados em dois segmentos: o primeiro foi de 1950 a 1976, onde ocorreu maior
frequência de La Ninas; O segundo foi entre 1977–1999, fase de alta da ODP com maior
frequência a eventos de El Niños. Na Figura 43 (base) pode ser vista a mudança de sinal no
80
IME (Índice Multivariado de ENOS) de WOLTER e TIMLIN (1998), presente também na
ODP. A importância dessa subdivisão é melhor descrita por MOLION (2004).
Figura 42 - ODP (topo) possui ciclo de 20-30 anos e parece estar entrando em uma nova fase
fria. As ATSM do Atlântico norte (base), referida como a Oscilação Multidecadal do Atlântico
(AMO) por KERR (2000) tem ciclo de 65-80 anos, com um intervalo de 0,4°C. Fonte adaptada
do website GLOBAL WARMING SCIENCE (2009).
O índice Oscilação Multidecadal do Atlântico (OMA) (Figura 42) foi definido em
2001 como médias móveis normalizadas das ATSM do Atlântico norte. Os dados de
precipitação nesse trabalho estão entre 1950 a 1999 e equivalem a um comprimento de onda
da ODP e meio comprimento do OMA. O ODP está, possivelmente, no início de nova fase
fria, enquanto o AMO está em sua fase quente desde 1995 ou um terço do período quente
(GRAY, 2009). Enfield et al (2001) destaca que, entre as fases quentes e frias do OMA, a
descarga do Rio Mississipi varia de 10%. Na fase quente da OMA, a maior parte dos Estados
Unidos tem menos chuva, incluindo as secas no centro oeste em 1930 e 1950, mostrando que
o padrão de distribuição das chuvas de verão nos USA é bastante influenciado. Já os padrões
de inverno de variabilidade interanual de chuvas associadas com ENSO também são
significativamente alterados entre as fases da OMA, cujo sinal tem correlação forte do
Pacífico norte.
81
Pela proximidade com o Brasil, seria o Atlântico sul quem influencia as interações
dos ENOS com as precipitações sobre o NEB. A correlação entre da ATSM média do
Pacífico com as ATSM do Atlântico (Figura 25) localizou em que áreas do Atlântico sul,
com r = 0,55 a 95% de significância, responderam melhor ao sinal do Pacífico equatorial e
assim, extraiu-se uma série de referência do Atlântico sul, a ser empregada na determinação
do AI. O índice AI foi correlacionado com as precipitações sobre o NEB.
Figura 43 – Anomalia Interoceânica da TSM (TSMA – TSMP) parte superior. Médias 1950-1976 e 1977 a
1999. Variação do sinal do ODP/IME parte inferior.
Verificou-se que o Índice A.I. e as ATSM do Pacífico equatorial divergem em
vários momentos. Trata-se de uma sobreposição de ondas, onde a influência de cada conjunto
(Pacífico e Atlântico) amplificou ou anulou a interação. O período de 1950 a 1952 (Figura
21) alcançou um desvio de –1,5°C da média; porém, o mesmo período (Figura 43) apresenta
uma situação de anomalia positiva, com desvios da ordem de 1,9°C. O que o índice mostra é
que, este é intensificado (reduzido) com uma situação de La Niña (El Niño) combinado a um
82
Atlântico quente. É conhecido que, de 1951 a 1953, foram anos de El Niño, mas até que ponto
isto representou secas ou excedentes hídrico para o ENE? Da mesma forma, 1957 obteve com
até -2,2°C (conforme Figura 43) contra +1,7°C da ATSM do Pacífico (Figura 21).
Entre 1991 e 1994, o período foi marcado por desvios, com acréscimos da ordem
de +2,2ºC, como foi o caso de 1992 (Figura 21); entretanto, o índice AI trouxe uma situação
oposta, com déficits chegando a –2°C, quando consideradas as anomalias do Atlântico Sul
(Figura 25) que partindo de -0,9ºC de desvio, a uma velocidade de -0,4 ºC/ano, entre 1990 até
1993, atingiu um desvio mínimo de -2,1°C em 1993. Entre 1960 a 1973, verifica-se um
aumento progressivo do AI iniciando com um pico de 0,8ºC, com um pico máximo de 2,2ºC
entre 1969 a 76. Reduzindo em seguida até um mínimo, em 1983 até 0,4ºC. A redução do
pico máximo ocorre por algum processo iniciado entre 1972-73
(Figura 45-topo) e,
observando a Figura 21, vê-se que em 1973 foi um ano quente para o Pacífico, com cerca de
+1,2ºC e em 1983, foi mais quente ainda, com +1,9°C. A redução se deu, provavelmente,
devido às contribuições das anomalias do Atlântico Sul.
Alves et al (1997) mostraram que os setores NNE e ENE estavam em fase entre
1960 a 1976, havendo 15 anos mais chuvosos com até +0,7 acima do desvio padrão da
precipitação regional em relação à média móvel de 5 anos. Já entre 1976 e 79, o ENE ainda
em fase com o NNE, reduziu a –0,5 desvios padrão e o NNE a –0,8 desvios padrão, o que não
foi tanto pelo El Niño de apenas 1ºC, mas pelo esfriamento do Atlântico. A situação de
aquecimento no Pacífico mostra o Pacífico com El Niños de 1976 a 78 (+1,0°C) na Figura
21. Logo, quem fez reduzir o AI foi a TSM do Atlântico. Entre 1974 e 1980, eles verificaram
que a redução do índice regional pluviométrico do ENE (abril-julho) foi de +0,5 para –0,4
desvios padrão, enquanto que o NNE foi de +0,5 a –0,7 desvios padrão no mesmo período.
Observando a série do AI verifica-se que está mais de acordo com os
acontecimentos pluviométricos do ENE do que, simplesmente, a ocorrência de aquecimento
ou ENOS, no Pacífico equatorial. Assim, a Figura 44 mostra que, durante uma fase fria
(quente) do Pacífico, o índice AI será positivo (negativo), pois terá um fator multiplicador de
–1, formado pela sobreposição dessas duas ondas como visto na Figura 45; porém, caso o
Atlântico esteja em sua fase quente(fria), a onda resultante será amplificada(atenuada) e a
tendência do ENE seria de excesso(déficit) hídrico. Esta situação de déficit (excesso) hídrico
é criada por uma condição de “super” El Niño(La Niña), onde os efeitos da subsidência
sobre o NEB são intensificados (reduzidos) pela baixa (alta) evaporação e redução (aumento)
nos ventos Alísios, verificada quando das anomalias negativas(positivas) do oceano Atlântico
83
Sul. Podemos esperar anos em que os efeitos sejam cancelados, ou seja, uma situação
quente/quente ou fria/fria.
Figura 44 - Distribuição 1950 a 1999 das anomalias dos Oceanos Pacífico e Atlântico. As Anomalias
do Pacífico tem fator de (-1) em vermelho. A TSM do Atlântico está em azul. Dados do COADS v2.
Figura 45 – Sobreposição de ondas. Anomalias (Atlântico – Pacífico) aqui denominadas de Anomalia
Interoceânica (AI). Dados do COADS v2.
De acordo com a Figura 44, pode-se dizer que as anomalias verificadas no
Atlântico, além de mais próximas do ENE são mais intensas e têm comportamento mais
previsível do que a anomalia do Pacífico.
84
Foi visto nas simulações anteriores, que as correlações da TSM, exclusivamente
do Pacífico, com a quadra mais chuvosa do ENE, mostrou-se abaixo de 0,3 demonstrando ser
muito a quem, explicando pouco da variabilidade da precipitação.
Como o Atlântico sul está em ressonância em até 30% dos meses em 50 anos
como o Pacífico equatorial (Figura 25 com 0,55 de correlação a 95% de significância) e,
supondo que os efeitos sejam opostos, ou melhor, quando quente, o Atlântico (Pacífico)
despeja mais umidade (subsidência) na atmosfera sobre o ENE, o que reduziria (intensificaria)
os efeitos dos ENOS e com isto, ter-se-ia 70% de probabilidade do Atlântico “ajudar” um El
Niño a produzir déficits nesta região.
Marengo e Hastenrath (1993) mostraram que, durante os anos de grande
aquecimento do Oceano Pacífico Equatorial, a ZCIT desloca-se mais ao norte do que sua
posição normal sobre o Oceano Atlântico Tropical. Como conseqüência, há um
enfraquecimento dos Alísios de NE, reduzindo a umidade proveniente do Atlântico de
maneira dinâmica (advectiva), independente da redução térmica. Logo, menos umidade
entraria para o interior da Amazônia. Com o Pacífico aquecido, por exemplo, a convecção que
se estabelece produz chuvas abundantes ao norte da Cordilheira dos Andes, provocando
movimento de subsidência, pela conservação de massa no lado leste, contribuindo para uma
menor quantidade de chuva na parte oeste da Amazônia. Poder-se-ia supor que, além do
enfraquecimento dos ventos Alísios de NE, por estar a ZCIT mais ao norte, a situação do
dipolo da bacia do Atlântico estaria negativa ao Sul do equador. Com a água mais fria, cai a
produção de umidade para a atmosfera. Nesse caso, além de reduzir a advecção de umidade,
reduzir-se-ia a evaporação.
Souza et al (2000) analisaram a situação do gradiente inter-hemisférico da
temperatura da superfície do mar (Dipolo do Atlântico), em conjunto com os eventos de El
Niños e La Niñas. Concluíram que El Niño e dipolo quente do Atlântico atuam em conjunto,
reduzindo a precipitação sobre o centro-norte e oeste da Amazônia e contribuem para o
aumento no setor leste durante o verão austral.
A correlação da variabilidade mensal entre a série do AI (Figura 43) e a grade de
precipitação sobre o Brasil, são vistas nas Figura 46 observada nos lag 0, 2 e 4. Foi
considerada a mudança de sinal observada no Índice Multivariado de ENOS – IME (Figura
46-base) de WOLTER e TIMLIN (1998). Tanto o IME como a ODP verificou um maior
número de La Niñas (El Niños), antes (após) de 1976. Deste modo, foram obtidas as médias,
tanto da grade de precipitação como da série do AI, correlacionadas para os dois intervalos
85
(50/76 e 77/99). Também foram eliminados dados fora da linha (outliers) decorrente de
inconsistências. Desvios da média elevadamente fora da faixa que normalmente aparecem
foram eliminados com Grads: MASKOUT.
Figura 46 – Correlação lag 0 entre o A.I (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o Brasil.
Média 1950-76(1977-99) considerando a fase quente(fria) da ODP. Dados do COADS v.2 e
UDEL 50-99.
Figura 47 – Assinaturas do A. I. (Oc. Atlat – Pacif.), das ATSM do Atlântico e Pacífico e da
precipitação sobre 44°W/3ºS normalizadas pela média 1950-76. Região de origem do sinal com
r=0,7. Dados do COADS v.2 e UDEL.
86
Na Figura 46 (lag0), observa-se um núcleo de correlação forte de até 0,7 a 95%
significância de próximo a Ilha de Marajó e norte do Pará, aproximadamente 44°W a 55°W/
3°S. O núcleo se estende pelo NNE e ENE, chegando ao norte da Bahia ainda positivo; porém
com apenas 0,2 de correlação. Assim, a alta correlação agora contabilizada pelo índice AI
sugere que os efeitos somados das brisas, ondas de leste e, principalmente, da ZCIT modulam
a formação deste núcleo, aumentando as correlações, quando anteriormente verificadas
apenas pela TSM do Pacífico. O resultado parece estar de acordo com SOUZA et al (2000).
A Figura 47 (lag0) mostra as assinaturas sobrepostas do AI (retângulos
vermelhos), das TSM do Pacífico (retângulos laranja) e o Atlântico Sul (lilás) em °C e o
desvio da precipitação normalizado pela média entre 1950 a 1976, adimensional (círculos
verdes). Trata-se da série de precipitação no ponto 44°W /3°S, representando a situação do
NNE do Brasil. Verifica-se que, entre 1974 e 1975, os índices pluviométricos registrados
entre janeiro a maio chegaram até 1,8 médias pluviométricas normais. O AI teve seu máximo
em fevereiro/74, coincidindo a maioria dos pontos, proporcionalmente, em até 49% da
variabilidade (+0,7) com a pluviometria local. Com efeito, o AI teve máximo de um mês antes
da precipitação, seguindo a tendência da anomalia do Atlântico e tendo com fator de
amortecimento a anomalia do Pacífico. Observa-se que, nessa figura, em fevereiro/74, os
pontos hachurados em rosa estão sobre o AI (precipitação local e as ATSM do
Pacífico
e
do
Atlântico),
marcando
+2,2°C
como
resultado
da
operação
AI = + 1,4º ATSM Atlântico - ( - 0,8 ° ) ATSM Pacífico . Quanto mais negativo (positivo) for o sinal do
Pacífico, tanto mais (menos) intensificará a série da AI. Logo, uma combinação de La Niña
(El Niño) será visto como excesso (falta) nesta região.
O que levou a ser bem sucedida esta correlação do A.I, ou seja, estar elevado
quando a precipitação também esta elevada em fevereiro de 74, foi o aquecimento do
Atlântico e o fato do Pacífico estar numa condição de La Niña. A Precipitação só atingiria seu
máximo de 1,8 médias em março/74, porém já estava com 1,2 médias em fevereiro/74. O pico
de chuva ocorreu um mês após (março/74). No mesmo ano, também, os mínimos da AI e da
ATSM do Atlântico ocorreram um mês antes (setembro/74) da precipitação em outubro,
marcando -80% da média (50 a 76).
É interessante notar que na área hachurada em vermelho, em fev/74, o AI já
estava em seu máximo, juntamente com a precipitação acima de 1 , 8 P (médias normais). A
ATSM do Pacífico ainda estava a 0,8°C abaixo de sua média e o Atlântico ainda estava em
processo de aquecimento; ao atingir a casa de 1,5°C acima da média. Não se verifica El Niño
87
neste ano, pois o pico do Pacífico não passou dos 0,4°C acima da média histórica. No mês
seguinte (março/74) observa-se um máximo de 1 , 8 P normais de precipitação, o que se vê
(74 e 75) são anos de La Niña forte, como mostra a Figura 42 (IME) e que o AI é diretamente
proporcional a precipitação nesta região (37°W/2,5°S); uma proporcionalidade que se estende
pelo ENE até o Norte da Bahia, com r de 0,3.
Um diagrama plotado por UVO e NOBRE (1989) mostra combinações com o
Atlântico frio(quente) x Pacífico frio(quente) em quadrantes, sendo plotados, nos quadrantes,
os anos de ENOS fortes. O que se buscou, aqui, foi fazer esta combinação correlacionando-a
com a precipitação. Na intensificação do AI (A – P) = 2,2°C, preserva o fato de que o Pacífico é
inversamente proporcional às precipitações. Na simulação P – A (Pacífico menos Atlântico)
produz o mesmo valor absoluto de correlação; apenas com sinal oposto, mas com a mesma
interpretação climática, ou seja, com o Pacífico quente menos chuva para o NNE e ENE.
Clarke et al (2003) analisaram os dados de vazão de 20 postos e de precipitação de
36 postos, localizados na bacia do rio Paraguai, em território brasileiro, bem como uma série
de 95 anos de dados de nível do rio Paraguai, em Ladário. Mostraram que a bacia apresentou
um regime hidrológico diferenciado a partir de meados dos anos 1970, aumentando
significativamente as cotas. Segundo os autores, uma explicação para o incremento das cotas
observadas a partir de 1970 foi o aumento da precipitação, ocorrido na bacia. A correlação do
AI na área referida pelo autor foi em torno de 0,3 a 95% de significância (23ºS/65W), no que
restou igual ou menor que nas correlações anteriores com apenas dados do Pacífico. A análise
dos dados de precipitação diária de dois postos pluviométricos, com séries relativamente
completas, revelou que, quando as cotas do rio estiveram baixas, no período anterior a 1970,
as estiagens (dias consecutivos sem chuva) foram mais longas e que, nos dias de chuva, a
precipitação média foi inferior ao período pós-1970. As mudanças que o autor coloca ficam
mais evidentes que as mudanças verificadas entre as fases quente e fria da ODP.
88
RN
PB
AL
Figura 48 – Correlação lag 2 entre a A. I. (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o Brasil. Média 195076(1977-99) considerando a fase quente(fria) da ODP. Dados do COADS v.2 e UDEL 1950-99.
Figura 49 – Assinaturas do A. I. (Oc. Atlat – Pacif.) e da precipitação sobre o ponto a 39°W/9ºS (ENE - zoom
Figura 48 lag2 ) normalizadas pela média 1950-76. Região de origem do sinal com r = 0,5. Dados do COADS
v.2 e UDEL.
Na Figura 48 lag 2, as anomalias médias mensais da TSM foram relacionadas
com a precipitação ocorrida dois meses após. Este prognóstico de dois meses revela uma
melhor condição de previsão para o ENE. Nesta região, a correlação chegou a 0,6 (zoom
Figura 48-lag2), entre litoral do Estado do Rio Grande do Norte (RN) e Paraíba (PB),
89
aproximadamente a 6°S / 36°W. No geral, a Zona da Mata, do RN até o sul da Bahia (BA),
foram bem relacionadas com 0,5. O gradiente tem sentido sudoeste refletindo, possivelmente,
o deslocamento de sistemas oriundos do oceano Atlântico, entrando pelo litoral do NNE para
o interior.
Seguindo o gradiente, observam-se duas regiões distintas de influências
antagônicas, onde uma faixa limite divide o Brasil, seguindo a linha de correlação zero, do
equador a 70ºW, até o litoral sul da Bahia (40°W/17°S). A correlação é inversamente
proporcional na região do Agreste Nordestino, Centro-Oeste e Sudeste do Brasil, com um
núcleo significativo de –0,4 localizado, principalmente, sobre a área de atuação da ZCAS.
O litoral do Nordeste (ENE) ficou caracterizado, predominantemente,
por correlações positivas de até 50%. Um número bem interessante no sentido previsor, dois
meses
antes
do
evento
de
precipitação.
Assim,
a
metade
do
AI
positivo
(TSMAtlant – TSMPacif) significou excesso hídrico do norte do Pará até o ENE do Brasil e
déficit do centro-oeste ao sudeste do Brasil, cerca de dois meses antes de ocorrer a
precipitação. Outro núcleo melhor relacionado, com até 60%, está localizado entre os Estados
do Amapá e Roraima (60°W/ 55°W por 0° /5°N).
A Figura 49 lag 2 mostra as assinaturas sobrepostas do AI em °C (círculos
vazados) e do desvio da precipitação normalizado pela média (1950 a 1976) adimensional. A
série de precipitação refere-se a 36°W / 9,5°S (círculos preenchidos), representando a situação
do ENE do Brasil ou, mais precisamente, o Estado de Alagoas. Verifica-se que, entre 1974 e
1975, os maiores índices pluviométricos foram os registrados entre abril e julho, chegando até
a 1,7 e 2,7 vezes acima da média, respectivamente. A TSM teve seu máximo em fevereiro não
coincidindo a maioria dos pontos como o lag0 para o ENE. No lag 2, a “AI” foi melhor
relacionado, explicando 50% da chuva mensal, com um prognóstico de dois meses. Em
fevereiro/74 (março/75), o AI marcou 2,2°C (1,5°C) acima da média; porém o pico de chuva
só ocorreu quatro meses após. No mesmo ano, também, os mínimos tiveram um mês de fase
com a TSM em setembro, a –0,4°C, e a precipitação em outubro marcando 100% abaixo da
média.
90
Figura 50 – Correlação lag 3 entre a A.I. (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o Brasil. Média 195076 (1977-99) considerando a fase fria (quente) da ODP. Zoom de figura sobre o ENE. Dados do COADS
v.2 e UDEL 1950-99.
Na Figura 50 (lag 3), as anomalias médias mensais da TSM, da mesma forma, foram
relacionadas com a grade de precipitação ocorrida três meses após leitura da TSM. Este
prognóstico de três meses revelou que a melhor condição de previsão para o ENE foi no lag2,
pois apenas duas regiões em Alagoas e Sergipe possuem correlação máxima de 0,5 a 95% de
significância e que explica 25% da variabilidade com três meses antes dos eventos de
precipitação sobre Alagoas. No geral, a Zona da Mata, da Paraíba até o norte da Bahia (BA),
sofreram redução a 0,4 de correlação. A linha de transição está muito mais próxima do litoral,
verificando aumento da área de correlação negativa, demonstrando possivelmente que um
núcleo de alta foi deslocado para o oceano onde, infelizmente, não há registros de
precipitação. A correlação inversamente proporcional foi intensificada em até 20% nas
regiões centro-oeste e sudeste do Brasil, sobre a área de atuação da ZCAS, com núcleos
significativos bem relacionados de –0,6.
Na Figura 16 (lag. 4), o AI foi relacionado com a grade de precipitação ocorrida
quatro meses após as anomalias de temperatura do Oceano Atlântico e Pacífico. Neste último
prognóstico de quatro meses, limitaram-se ainda mais a condição de previsão para o ENE,
91
restringindo-se a uma região pouco significativa do litoral de Alagoas. A correlação máxima
foi reduzida a 0,4. Além da intensidade reduzida a 30%, houve redução espacial, limitando a
Zona da Mata entre Pernambuco (PE) e o norte da Bahia (BA). A correlação inversamente
proporcional foi ampliada, espacialmente, nas regiões Centro-oeste, Sudeste do Brasil, leste
da Cordilheira dos Andes e sul da Amazônia mantendo-se a intensidade em –0,6.
Figura 51 – Correlação lag4 entre a A.I. (Oc. Atlat – Pacif.) e a precipitação sobre o Brasil. Média 1950-76
(1977-99) considerando a fase fria (quente) da ODP. Dados do COADS v.2 e UDEL 1950-99.
Figura 52 – Assinaturas da A. I. (Oc. Atlat – Pacif.) e da precipitação sobre o ponto 46°W/17,5ºS (SNE - )
normalizadas pela média 1950-76. Região de origem do sinal com r = 0,6. Dados do COADS v.2 e UDEL.v.2 e
UDEL.
92
A Figura 52 (lag. 4) também mostra as assinaturas sobrepostas do AI em °C
(círculos vazados) e do desvio da precipitação normalizado pela média (1950 a 1976)
adimensional. A série de precipitação refere-se a 46°W / 17,5°S (círculos preenchidos),
representando a situação do SNE do Brasil ou, mais precisamente, o sul da Bahia e norte de
Minas Gerais. Verifica-se que os maiores índices pluviométricos ocorrem entre setembro e
março, chovendo até 2,5 médias. Esta precipitação pode ocorrer 3 a 4 meses após o mínimo
de AI. Então, a correlação negativa, quatro meses após a mínima TSM, segue a máxima
precipitação. Em lag 4, a AI foi bem relacionada negativamente, explicando até 60% do
déficit de chuva mensal do SNE, com um prognóstico de quatro meses. Em setembro/74
(setembro/75) o “AI” marcou 0,4°C (0,2°C) abaixo da média; porém o pico de chuva só
ocorreu 4 meses após, com até 2,5 médias em dezembro/74 (2,8 médias em novembro/75). O
prolongamento da estação chuvosa até abril no NNE decorre, possivelmente, da interferência
do início das chuvas no ENE.
93
CONCLUSÃO
Da Paraíba até o norte da Bahia, correlação não significativa para estação chuvosa do
ENE. As ATSM do Pacífico Eq. com ATSM>0, d(ATSM).dt-1>0 ou d(ATSM).dt-1>0 se
ATSM>0 ofereceram baixo potencial previsor.
O melhor prognóstico da precipitação foi a condição de a derivada(+) das Anomalias, em
(lag1) com, no máximo, 0,3 de correlação a 95% de significância;
O sinal combinado em AI, simultâneo, teve grande influência sobre a estação chuvosa do
ENE com +0.5 de correlação a 95% de significância.
Forte correlação nas precipitações sobre o SNE, mas, principalmente, no NNE,
obtiveram a melhor relação de até 0,7 de mesma significância.
A melhor situação de prognóstico mensal foi em lag2, AI versus precipitação, obtendo
até +0,5 de correlação para o ENE e +0,8 em torno de 1°N/55W.
As mudanças nos dados da versão 1 para 2 da ERTSM/COADS: na forma de
interpolação de dados pelo autor, no nº de estações inclusas e outras não mensuradas
trouxe REDUÇÃO nas correlações de 0,7 para 0,55 do Índice do Pacífico sobre a grade
do Atlântico.
O aumento previsor das precipitações sobre o ENE se deu:
A partir da inclusão das anomalias do Atlântico;
Por se consideração das mudanças verificadas no ODP para o cálculo das médias.
94
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Special bulletins nº 06/92. Junho de 1992 – INPE São Jose dos Campos – SP, 1992.
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UVO, C. R. B.; REPELLI, C. A.; ZEBIAK, S. E. e KUSHNIR, Y. The influence of
tropical and Atlantic SST on Northeast Brazil monthly precipitation. Journal of
Climate. January, 5, p.523-532, 1994.
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WALLACE, J. M; SMITH, C. e BRETHERTON, C. S. - Singular value
decomposition of sea-surface temperature and 500mb height anomalies. Journal of
Climate, v.2, p.148-157, 1990.
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WALLACE, J. M; ZHANG, Y. e JIANG, C. - Spatial patterns of atmosphere-ocean
interaction in the northern winter. J. of Climate, 3, p.990-998., 1990.
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WALLACE, J. M; ZHANG, Y. e LAU, KAI-HON - Structure and seasonality of
interannual and interdecadal variability of the geopotential height and
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WALTER, K. e GRAF, H. F. - On the changing nature of the regional connection
between the North Atlantic Oscillation and sea surface temperature, J. Geophys.
Res., 107 (D17), 4338, doi: 10.1029/2001JD000850, 2002.
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WILLMOTT, C. J. e MATSURA, K. – Terrestrial Air Temperature and
Precipitation: Monthly and Annual Time Series (1950 - 1999). Center for Climatic
106
Research, Department of Geography, University of Delaware - Arquivo (Versão 1.02)
revisado em 01/07/2001.
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WOLTER, K. - Trimming problems and remedies in COADS.. J. of Climate, 10,
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WOLTER, K e TIMLIN, M. S.: Measuring the strength of ENSO - how does
1997/98
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53,
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1998.
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http://www.cdc.noaa.gov/people/klaus.wolter/MEI/mei.html. Acesso em dezembro,
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WIKIPÉDIA.-Disponível
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<http://pt.wikipedia.org/wiki/Ficheiro:Intertropical
ConvergenceZone-EO.jpg> Acesso em janeiro, 2009.
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YAMAZAKY, Y. e RAO, V. B. – Tropical cloudiness over South Atlantic Ocean.
J. Meteorology Soc. Japan, 55, p.205-207, 1977.
107
ANEXOS
*Script 1
************************************************************************
* Correlação quadrimestral em Lag0 entre TSM e Precipitação
*
*
Sérgio C. Buarque Coelho
*
*
Coordenação de Mestrado
*
*
Instituto de Meteorologia
*
*
Universidade Federal de Alagoas
*
*
*
*************************************************************************
'reinit'
'sdfopen c:\test\precip50??.nc'
'sdfopen c:\test\sst54??.nc'
'set mpdset brmap_mres'
'set gxout shaded'
*
*Temperatura média de Área sobre Oc. Pacífico Tropical (sstarea)
'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 600'
*'define nino1 = tloop(aave(data.2,lon=-180,lon=-90,lat=-10,lat=10))'
**********
'define sstarea = tloop(aave(data.2, lon=-180, lon=-90, lat=-10, lat=10))'
'define anom1 = tloop(sstarea - ave(sstarea, t=1, t=600))'
*
* Para toda parte de sstarea decrescente, delta>=0.
*'define nina = maskout (sstarea, sstarea(t-1) - sstarea)'
* Para toda parte de sstarea crescente, delta>=0.
*'define nino = maskout (sstarea, sstarea - sstarea(t-1))'
*
**********
*'define anom = tloop(sstarea - ave(sstarea, t=1, t=600))'
*nina é sstarea com anom <=0
*'define nina = maskout(sstarea, -anom)'
*onde antes anom era <0, sstarea será válida (apenas a parte de cima do gráfico)
*'define nino1 = maskout(nino, anom)'
108
*
**********
*O 1° quadrimestre de NINO será dado pela média:
'define x1950 = ave(nino1 , t=4 , t=7)'
'define totalx = x1950'
*
*O 1° quadrimestre de PRECIPITAÇÃO será a soma da g rade sobre
*o NE(data) em AMJJ:
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
'set z 1'
*de 1950 ate 99
'set t 1 600'
*
*Os dados de precipitação (data) foram eliminados onde dTSM<0 for negativo.
*'define data1 = maskout(data, sstarea(t-1) - sstarea)'
*Os dados de precipitação (data1) foram eliminados onde TSM<0 for negativo.
*'define data2 = maskout(data1, sstarea)'
* Calculo da correlação***********
'define y1950 = ave(data, t=4, t=7)'
'define totaly = y1950'
*
* Os demais quadrimestres
*O 1° ano foi 1950 e a variável "a" inicia em 1951 até last.
*temos um LAG de 0, pois x e y variam de 50 - 99.
a=51
b=16
c=19
while(a<=99|b<=592|c<=595)
'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 564'
'define x19'a' = ave(nino1, t='b' , t='c')'
'define totalx = totalx + x19'a''
*******************
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
'set z 1'
'set t 1 564'
'define y19'a' = sum(data, t='b' , t='c')'
'define totaly = totaly + y19'a''
*'undefine x19'a''
'undefine y19'a''
a=a+1
b=b+12
c=c+12
endwhile
*
*As médias quadrimestrais com fase de 1 ano: 50-96 vesus 50-96
109
'define medx = totalx/'a-50''
'define medy = totaly/'a-50''
*
*As variâncias e a Covariância (xy) dos quadrimestres de 1950-96
*
*Recalcular x1950 e y1950 devido limitação de memória RAN:
*
*O 1° quadrimestre de nino será dado pela média:
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
'set z 1'
'set t 1 600'
'define y1950 = sum(data , t=4, t=7)'
*'define totaly = y1950'
'define sigx = pow(x1950 - medx, 2)'
'define sigy = pow(y1950 - medy, 2)'
'define covar = (x1950 - medx)*(y1950 - medy)'
a=51
b=16
c=19
*Até 1999:
while(a<=99|b<=592|c<=595)
'define y19'a' = sum(data, t='b' , t='c')'
'define sigx = sigx + pow(x19'a' - medx, 2)'
'define sigy = sigy + pow(y19'a' - medy, 2)'
'define covar = covar + (x19'a' - medx)*(y19'a' - medy)'
'undefine y19'a''
a=a+1
b=b+12
c=c+12
endwhile
'define var = sqrt(sigx * sigy)'
'define corr = covar/var'
110
*Script 2
*******************************************************
* Correlação quadrimestral em Lag -1 entre TSM e
*
* Precipitação
*
*
Sérgio C. Buarque Coelho
*
*
Coordenação de Mestrado
*
* Departamento de Meteorologia
*
* Universidade Federal de Alagoas
*
*******************************************************
'reinit'
'sdfopen c:\test\precip5096.nc'
'sdfopen c:\test\sst5497.nc'
'set mpdset brmap_mres'
'set gxout shaded'
*
*Temperatura média de Área sobre Oc. Pacífico Tropical (sstarea)
'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 564'
**********1) Condição dTSM/dT > 0
* Para toda parte de sstarea decrescente, delta>=0.
*'define nina = maskout (sstarea, sstarea(t-1) - sstarea)'
* Para toda parte de sstarea crescente, delta>=0.
*'define nino = maskout (sstarea, sstarea - sstarea(t-1))'
**********2) Condição Anom > 0
*'define anom = tloop(sstarea - ave(sstarea, t=1, t=564))'
*nina é sstarea com anom >=0
*'define nina = maskout(sstarea, -anom)'
*onde antes anom era <0, sstarea será válida.
*'define nino1 = maskout(nino , anom)'
**********
*O 1° quadrimestre de NINO será dado pela média:
'define x1950 = ave(nino1 , t=5 , t=8)'
'define totalx = x1950'
*
*O 1° quadrimestre de PRECIPITAÇÃO será a soma da g rade sobre
*o NE(data) em AMJJ:
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
'set z 1'
'set t 1 600'
*data1 será válido onde delta>=0.
*'define data1 = maskout(data, sstarea(t-1) - sstarea)'
*ou
'define y1950 = sum(data , t=4, t=7)'
111
'define totaly = y1950'
*
* Os demais quadrimestres
*O 1° ano foi 1950 e a variável "a" inicia em 1951 até last.
*temos um LAG de 0, pois x e y variam de 50 - 96.
a=51
b=16
c=19
d=1
while(a<=99|b<=592|c<=595)
'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 600'
'define x19'a' = ave(nino1, t='b+d' , t='c+d')'
'define totalx = totalx + x19'a''
*******************
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
'set z 1'
'set t 1 600'
'define y19'a' = sum(data, t='b' , t='c')'
'define totaly = totaly + y19'a''
*'undefine x19'a''
'undefine y19'a''
a=a+1
b=b+12
c=c+12
endwhile
*
*As médias quadrimestris com fase de 1 ano: 50-96 vesus 50-96
'define medx = totalx/'a-50''
'define medy = totaly/'a-50''
*
*As variâncias e a Covariância (xy) dos quadrimestres de 1950-96
*
*Recalcular x1950 e y1950 devido limitação de memória:
*
*O 1° quadrimestre de nino será dado pela média:
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
'set z 1'
'set t 1 600'
'define y1950 = sum(data , t=4, t=7)'
*'define totaly = y1950'
'define sigx = pow(x1950 - medx, 2)'
'define sigy = pow(y1950 - medy, 2)'
'define covar = (x1950 - medx)*(y1950 - medy)'
a=51
b=16
112
c=19
while(a<=99|b<=592|c<=595)
'define y19'a' = sum(data, t='b' , t='c')'
'define sigx = sigx + pow(x19'a' - medx, 2)'
'define sigy = sigy + pow(y19'a' - medy, 2)'
'define covar = covar + (x19'a' - medx)*(y19'a' - medy)'
'undefine y19'a''
a=a+1
b=b+12
c=c+12
endwhile
'define var = sqrt(sigx * sigy)'
'define corr = covar/var'
*--------Saída Gráfica
*
*
* Brasil
'set lon -74 -34'
'set lat -34 5'
*
NE
*'set lon -54 -34'
*'set lat -20 0'
*
Zoom map
*'set lon -44 -34'
*'set lat -14 -6'
'set t 1'
*
Pacífico equatorial
*'set lon -190 -35'
*'set lat -20 10'
*
Atlântico
*'set lon -60 0'
*'set lat -25 25'
'set display color white'
*'set display color black'
'set mpdset brmap_mres'
*
cor
tipo de linha
Espessura
'set map
1
1
7'
'set grads off'
'set gxout shaded'
*
intervalo no eixo x e y em lat lon:
'set xlint 5'
'set ylint 5'
*'set clevs -0.5 -0.3 -0.2 -0.1 0 0.3 0.4 0.5'
'd corr'
'run cbar'
'set gxout contour'
*
Texto cor e espussura:
'set annot
1
7'
*
Valor entre contornos
'set cint 0.2'
113
*
Rotular a cada:
'set clskip 1'
*
rotulo: cor, espessura, tamanho
'set clopts 1
6
0.10'
*
Espessura do contorno de dados
'set cthick 8'
*contorno branco
'set ccolor 0'
*
'd corr'
*
(Arial)
'set font 4'
*
*corr50
* 0'anomalias>0.'
*'draw title \Correlacao Lag 1 - TSM sobre o Oc. Pacífico Equatorial \(COADS 5096) versus precipitacao sobre o Brasil (Delaware 50-96) - El Nino definido como
d(TSM)/dt>0'
'printim c:5096lag-1.gif x1600 y1200 white'
114
* Script 3
*************************************************************************
* Correlação entre Anomalia Interoceânica considerando mudança*
*
de sinal da ODP e o IME com a grade de chuva no ENE. *
*
Correlação Paci x Atantico.
*
* Sérgio C. Buarque Coelho
*
* Coordenação de Mestrado
*
* Departamento de Meteorologia
*
* Universidade Federal de Alagoas
*
*************************************************************************
'reinit'
'sdfopen c:\precip5099.nc'
'sdfopen c:\ersst5406.nc'
*'set mpdset brmap_mres'
'set grads off'
'set display color white'
'c'
*Temperatura média de Área sobre Oc. Pacífico Equat. e oc. Atlântico Tropical Sul
*-----------------------------------------------------------------------'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 601'
*DEFINE AS SERIE MÉDIAS DE ÁREA ATLÂNTICO E PACÍFICO
'define sstareaA = tloop(aave(data.2, lon=-25, lon=-8, lat=-12, lat=-5))'
'define sstareaP = tloop(aave(data.2, lon=-180, lon=-90, lat=-10, lat=10))'
****************
*ANOMALIAS da TSM DO ATLÂNTICO considerando o IME:
'set t 1 312'
'define ave1 = ave(sstareaA, t=1 , t=312)'
'set t 313 601'
'define ave2 = ave(sstareaA, t=313 , t=601)'
'set t 1 601'
'define anomTA76 = sstareaA - const(ave1, 0, -u)'
'define anomTA99 = anomTA76 - const(ave2, 0, -u)'
*ELIMINANDO outliers da série média abaixo de 6°C
'define aTA99u = maskout(anomTA99, sstareaA - 6)'
********************
*ANOMALIAS da TSM DO PACÍFICO considerando o Índice Multivariado dos Enos:
'set t 1 312'
*Média no intervalo de meses até a mudança de sinal - período mais quente.
'define aveP1 = ave(sstareaP, t=1 , t=312)'
'set t 313 601'
'define aveP2 = ave(sstareaP, t=313 , t=601)'
'set t 1 601'
'define anomTP76 = sstareaP - const(aveP1, 0, -u)'
*Anomalia da SÉRIE de chuva
'define aTP99 = anomTP76 - const(aveP2, 0, -u)'
*ELIMINANDO outliers da série média abaixo de 6°C
115
'define aTP99u = maskout(aTP99, sstareaP - 6)'
*---------------------------------------------------------------------*ANOMALIA REAL (Atlân - Pacíf)
'define AmenosP = aTA99u - aTP99u'
*Cir vermelhos
'Set ccolor 2'
'd amenosp'
'Set ccolor 2'
'd amenosp'
'draw title \ \ \Anomalia Interoceanica da TSM. Media 50 a 76 e 77 a 99 pelo sinal
da ODP/IME'
'printim c:AmenosP.gif x2300y1500 white'
‘c’
*---------------------------------------------------------------------*ANOMALIAS DA PRECIPITAÇÃO
*Médias da Precipitação considerando ano de mudança na IME:
*São 312 grades médias de precipitação entre 1950 - 1976 e 252 entre 1977 - 1999.
*
'set t 1 312'
* Atlântico-----------------------------*'set lon -60 5'
*'set lat -30 30'
* Pacífico------------------------------*'set lon -190 0'
*'set lat -30 30'
* Brasil---------------------------------'set lon -75 -34'
'set lat -35 5'
*------------------------------------------'define ave1 = ave(data.1, t=1, t=312)'
'set t 313 600'
'define ave2 = ave(data.1, t=313 , t=600)'
*
*const torna os valores indefinidos de ave1 e ave2 para 0 e o resto fica como está (u)
*Animalia da precipitação considerando a mud de sinal do IME:
'set t 1 600'
'define anomP76 = data.1 - const(ave1,0,-u)'
'define anomP99 = anomp76 - const(ave2,0,-u)'
*'define anomP99a = anomP99 / ave1'
'undefine anomP76'
*Correlação da Serie média Pacífico x Grade Atlântico-----------------*EXIBIR grade
'set gxout shaded'
*'define corr = tcorr(sstareaP, data.2, t=1, t=601)'
*-----------------------------------------------------*Correlação da aTSM x precipitação mensal de Lag0 até Lag5;
'define corr = tcorr(AmenosP, anomP99, t=1, t=600)'
*'define corr = tcorr(AmenosP(t-1), anomP99, t=2, t=600)'
*'define corr = tcorr(AmenosP(t-2), anomP99, t=3, t=600)'
116
*'define corr = tcorr(AmenosP(t-3), anomP99, t=4, t=600)'
*'define corr = tcorr(AmenosP(t-4), anomP99, t=5, t=600)'
'set t 1'
'd corr'
'draw title \ \Correlção lag0 entre a Anomalia real(Pa - Atl).Dados (ERSST,v.2) \
\Media considerando o sinal do IME na fase quente(fria) da ODP 1950-76(1977-99).'
'printim c:corramep.gif x800 y1200 white'
* Saida Gráfica
*-----------------------------------------------------'set t 1'
*'d corr'
*'set gxout contour'
*linha branca
*'set ccolor 0'
*linha muito cheia
*'set cthick 9'
*'d corr'
*'run cbarn'
*'draw title \ \Anomalias da TSM media sobre o Oc. Atlantico Sul (25°/8ºS por
12°/5°W).'
*'draw title \ \ \Anomalias da TSM media sobre o Oc. Pacífico Equat. (10ºN/10°S por
180°W/90°W).'
*'draw title \ \Diferenca entre as anomalias da TSM media sobre o Oc. Pacífico
Equatorial \ (10ºN/10°S por 180°W/90°W) e o Oc. Atl antico Sul (25°/8ºS por
12°/5°W).'
*'draw title \ \Correlacao entre a "anomalia Inteoc" da TSM (aTSMAtlan - aTSMPacf)
\ Dados do COADS e a Precipitacao mensal de Delaware.'
*'printim c:test/anomaliasTSMPacif.gif x800 y1200 white'
*'draw title \ \ Lag 0'
*'printim C:/Test/sstLag/IME7696/AmenP76Lag0.gif x900 y1200 white'
*'draw title \ \ Lag 1'
*'printim C:/Test/sstLag/IME7696/AmenP76Lag1.gif x900 y1200 white'
*'draw title \ \ Lag 2'
*'printim C:AmenP76Lag2.gif x900 y1200 white'
*'draw title \ \ Lag 3'
*'printim C:AmenP76Lag3.gif x900 y1200 white'
*'draw title \ \ Lag 4'
117
*Script 4
********************************************************
* Anomalias médias da TSM do Pacífico equatorial de
*
* 1950 a 1999 considerando como área d referência *
* longitude=-180 a -90, latitude=-10 a 10
*
*
Sérgio C. Buarque Coelho
*
*
Coordenação de Mestrado
*
*
Instituto de de Meteorologia
*
*
Universidade Federal de Alagoas
*
********************************************************
*
'reinit'
'c'
'sdfopen c:\precip5099.nc'
'sdfopen c:\ersst5404.nc'
*'set mpdset brmap_mres'
*Temperatura média de Área sobre Oc. Pacífico Tropical (sstarea)
'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 601'
'define sstarea = tloop(aave(data.2, lon=-180, lon=-90, lat=-10, lat=10))'
'define anom1 = tloop(sstarea - ave(sstarea, t=1, t=600))'
*retirando outliares < -6ºC
'define anom = maskout(anom1, anom1 + 6)'
*nina é TSM com anomalias positivas
*elimina de anom todos os dados positivos e define série negativa
'define nina = maskout(anom, -anom)'
*elimina de anom todos os dados negativos e define série positiva
'define nino = maskout(anom, anom)'
'set grads off'
*espessura do gráfico
'set cthick 9'
* fonte arial
'set font 4'
*desenha parte tudo
'd anom'
*desenha parte frio e quente
'd nina'
'd nino'
'draw title \ \ \Anomalias da TSM media sobre o Oc. Pacífico Equatorial (10ºN/10°S
por 180°W/90°W). \ \Dados (ERSST, V2, 1854-2004) El Nino sera as anomalias
positivas. Média historioca entre 1950 a 1999'
'printim c:anomalias5099TSMPacif.gif x1500 y1200 white'
118
*Script 5
***********************************************************************
* Anomalia Interoceânica considerando mudança de sinal *
*da ODP e o Índice Multivariado de ENOS - IME
*
*
*
*
Sérgio C. Buarque Coelho
*
*
Coordenação de Mestrado
*
*
Instituto de Meteorologia
*
*
Universidade Federal de Alagoas
*
***********************************************************************
'reinit'
'sdfopen c:\precip5099.nc'
'sdfopen c:\ersst5404.nc'
'set mpdset brmap_mres'
'set grads off'
'set display color white'
'c'
*Temperatura média de Área sobre Oc. Pacífico Equat. e oc. Atlântico Tropical Sul
*-----------------------------------------------------------------------'set x 1'
'set y 1'
'set z 1'
'set t 1 601'
*DEFINE AS SERIE MÉDIAS DE ÁREA ATLÂNTICO E PACÍFICO
'define sstareaA = tloop(aave(data.2, lon=-25, lon=-8, lat=-12, lat=-5))'
'define sstareaP = tloop(aave(data.2, lon=-180, lon=-90, lat=-10, lat=10))'
****************
*----------ANOMALIAS da TSM DO ATLÂNTICO considerando o IME:
'set t 1 312'
'define ave1 = ave(sstareaA, t=1 , t=312)'
'set t 313 601'
'define ave2 = ave(sstareaA, t=313 , t=601)'
'set t 1 601'
'define anomTA76 = sstareaA - const(ave1, 0, -u)'
'define anomTA99 = anomTA76 - const(ave2, 0, -u)'
*ELIMINANDO outliers da série média abaixo de 6°C
'define aTA99u = maskout(anomTA99, sstareaA - 6)'
********************
*--------ANOMALIAS da TSM DO PACÍFICO considerando o Índice Multivariado dos
Enos:
'set t 1 312'
*Média no intervalo de meses até a mudança de sinal – período mais quente.
'define aveP1 = ave(sstareaP, t=1 , t=312)'
'set t 313 601'
'define aveP2 = ave(sstareaP, t=313 , t=601)'
'set t 1 601'
'define anomTP76 = sstareaP - const(aveP1, 0, -u)'
*Juntando à SÉRIE a média 76 a 1999
'define aTP99 = anomTP76 - const(aveP2, 0, -u)'
*ELIMINANDO outliers da série média abaixo de 6°C
119
'define aTP99u = maskout(aTP99, sstareaP - 6)'
'define menosTP99u = (-1)*aTP99u'
*---------------------------------------------------------------------*-------ANOMALIA INTEROCEÂNICA (Atlân - Pacíf)
'define AmenosP = aTA99u - aTP99u'
*----------------------------------------------------------------------*GRÁFICOS
*----- Pacífico e (-)Pacífico
'Set cmark 0'
'Set ccolor 2'
'd menosTP99u'
*
'Set ccolor 4'
'Set cmark 0'
'd aTP99u'
'draw title \ \ Anomalia da TSM dos Oc. e (+ -)Pacífico'
'printim c:PacePac.gif x3200 y1200 white'
*
*----- Atlântico e (-)Pacífico
*'Set cmark 0'
*'Set ccolor 2'
*'d menosTP99u'
*
*'Set ccolor 4'
*'Set cmark 0'
*'d aTA99u'
*'draw title \ \ Anomalias das TSM dos Oc. Atlantico e (-)Pacífico'
*'printim c:AtlanePac.gif x1600 y1200 white'
*
*------Anomalia Interoceânica
*'Set ccolor 2'
*'d amenosp'
*'draw title \ \ \Anomalia Interoceanica da TSM. Media 50 a 76 e 77 a 99 pelo sinal
da ODP/IME'
*'printim c:AmenosP.gif x1600 y1200 white'
*
*'draw title \ \ \Anomalia da TSM media sobre o Oc. Atlatico Sul (5/12ºS por 8/25°W).
\Dados(ERSST,VII, 1850
a 2004). Media 50 a 76 e 77 a 99 pelo sinal da ODP/IME '
*'printim c:anomAmensoP.gif x2200 y1200 white'