O sensoriamento remoto e o índice de risco de fogo são as formas de detecção e previsão de queimadas utilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais para monitorar a frequência de queimadas no Brasil, no entanto observa-se que a ocorrência de uma queimada nem sempre é prevista pelo índice do risco de fogo, particularmente na região da Amazônia oriental. Assim, esta pesquisa foi motivada pelo objetivo de analisar o padrão espaçotemporal das queimadas detectadas via satélite e a eficiência dos alertas de previsão de queimadas gerados pelo cálculo do risco de fogo, considerando a variabilidade dos fenômenos meteorológicos que podem influenciar o regime pluviométrico e alterar a ocorrência de focos de queimada na região da Amazônia oriental. As análises desta investigação consideraram as alterações das condições meteorológicas moduladas pela variabilidade interanual do fenômeno El Niño Oscilação Sul ocorridas entres os anos de 2000 e 2017. Os resultados mostraram que, em anos menos chuvosos, os focos de queimada apresentaram maior frequência ao longo do ano. Já nos mais chuvosos, tenderam a concentrar-se no segundo semestre em proporção superior à observada nos anos mais secos. A maior parte dos focos de queimada (80%) ocorreu em áreas alteradas pela atividade humana, resultado não captado pelo índice de risco de fogo, indicando que, por este levar em conta somente variáveis ambientais e não incluir a ação do homem como parâmetro, a eficiência em antecipar a ocorrência de uma queimada se torna limitada.Palavras-chave: focos de calor; El Niño/La Niña; risco de fogo.
Resumo: A dinâmica de transmissão da dengue é multifatorial e envolve aspectos socioeconômicos, ecológicos e ambientais, sendo este último intimamente relacionado às condições climáticas locais que interferem no ciclo reprodutivo dos vetores da doença. Por sua vez, o clima é dependente dos mecanismos oceânicos tropicais, a exemplo das fases de El Niño/La Niña sobre o Pacífico. O presente trabalho contribui com esta temática e reporta as correlações entre o índice MEI (Multivariate ENOS Index) do Pacífico e o número de casos notificados de dengue em sete capitais da Amazônia brasileira, no período de 2001 a 2012. Além disso, investiga-se o padrão de sazonalidade (médias trimestrais) dos casos de dengue ao longo da região. As evidências de que o fenômeno El Niño/La Niña provoca redução/aumento no padrão pluviométrico local é consistente com o número menor/maior de casos notificados de dengue na maior parte das capitais amazônicas, cujo resultado foi comprovado pelas correlações negativas estatisticamente significantes encontradas para Manaus (Amazonas), São Luís (Maranhão), Belém (Pará) e Palmas (Tocantins). As médias dos 12 anos (2001/2012) revelaram a presença de sazonalidade pronunciada na incidência de dengue na maioria das capitais, com picos acentuados de janeiro a março [Rio Branco (Acre), Manaus, Belém e Palmas] e de abril a junho (São Luís), correspondendo em torno de 50% a 70% do total anual. As localidades mais ao norte [Boa Vista (Roraima) e Macapá (Amapá)] revelaram registro da dengue ao longo de todos os trimestres do ano, não apresentando sazonalidade acentuada.
Este estudo apresenta avaliação do sistema de modelagem climática regional-PRECIS (Providing Regional Climate for Impacts Studies) em simular o clima atual (25 anos, 1981-2005) sobre a Amazônia oriental. As saídas do modelo global HadGEM2-ES foram utilizadas como condições de contorno para o modelo regional dentro do PRECIS, o HadRM3P. Os dados consistiram de médias mensais de precipitação (mm.dia-1) e temperatura do ar (°C.dia-1), a partir das quais obteve-se as médias sazonais. Para a comparação com as simulações fez-se o uso de observações provenientes do CPC (Climate Prediction Centre) e do Climate Research Unit (CRU). O desempenho do modelo foi avaliado através de análises de índices estatísticos como o viés, Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ), coeficiente de correlação, média e desvio padrão. Os resultados mostraram que o modelo reproduz razoavelmente bem os padrões espaciais sazonais da precipitação e temperatura na área de estudo, porém apresenta erros sistemáticos provenientes do HadRM3P, principalmente em DJF (Dezembro-Janeiro-Fevereiro) e MAM (Março-Abril-Maio) no norte (em relação à precipitação) e no leste (à temperatura) da região, respectivamente. Todavia, representou bem a variabilidade temporal da precipitação na porção sul da região, principalmente em MAM, e da temperatura em JJA (Julho-Agosto-Setembro). Os escores estatísticos entre as séries de dados simulados e observados das regiões homogêneas na Amazônia oriental revelaram que o HadRM3P tem melhor acurácia em simular a precipitação em JJA, enquanto a temperatura é melhor representada em SON (Setembro-Outubro-Novembro). Em relação ao ciclo anual nas regiões homogêneas, o modelo regional apresentou melhor desempenho que o global em reproduzir a precipitação, principalmente na estação seca, no entanto, tanto o modelo global quanto o modelo regional tendem a acentuar o ciclo anual da temperatura.
Esta pesquisa é uma contribuição científica aos estudos de modelagem estatística, particularmente para a Amazônia oriental, com o objetivo de desenvolver um modelo estatístico de prognóstico sazonal para a região. Utilizou-se o método da regressão linear tendo como variável dependente a precipitação pluviométrica das estações do Instituto Nacional de Meteorologia e como variável explicativa a Temperatura da Superfície do Mar (TSM) dos oceanos adjacentes a América do Sul. As melhores correlações entre a precipitação e a TSM ocorrem nas áreas do Pacífico Tropical, Pacifico Leste e o Atlântico Subtropical Norte. O modelo desenvolvido através do método de regressão linear, para a Amazônia oriental, mostrou boa acurácia, pois os dados previstos acompanharam os dados observados no verão e outono austral. Além disso, obteve-se resultados satisfatórios tanto no coeficiente de determinação quanto no índice de Willmott, estes apontaram para uma boa capacidade de previsão e grau de acerto do modelo, e ainda baixo erro demonstrado a partir do erro percentual absoluto médio. Palavras-chave: modelagem estatística, regressão linear, temperatura da superfície do mar. Seasonal prognosis for the southern summer and autumn in the Eastern Amazon A B S T R A C T This research is a scientific contribution to statistical modelling studies, mainly at Eastern Amazon, and it is objective was to develope a seasonal statistical model for this region. The used method was linear regression, with precipitation from the stations of the Brazilian National Institute of Meteorology as dependent variable and sea surface temperature (SST) of South America oceans as explanatory variable. The highest correlation between precipitation and SST were at Tropical and west Pacific, and North Subtropical Atlantic. The linear regression model developed for Eastern Amazon showed good accuracy, because its forecast values followed those observed by the stations during austral summer and fall. In adition, the determination coefficient and the Willmott's index presented satisfatory scores, indicating the model's good forecast capability. Also, the model presented low mean absolute percentual error.
Artigo submetido em 06/05/2015 e aceite em 28/12/2015. R E S U M OEste artigo compara três bases de dados de precipitação: estimativas de satélite (TRMM-NASA), conjunto de dados gradeados de precipitação do CPC-NOAA, e dados observados de estações convencionais (INMET-MAPA), na Amazônia Oriental, abrangendo os setores das bacias hidrográficas do Amazonas, Tocantins/Araguaia e do NorteNordeste do Atlântico, com foco em padrões climatológicos sazonais. Os resultados mostraram coeficientes estatisticamente significantes tanto para as estimativas por satélite como para os dados observados, para a distribuição da precipitação sazonal, evidenciado melhores resultados durante os meses chuvosos (março a maio) em relação aos meses secos (setembro a novembro). Na Amazônia oriental, região do Brasil que tem uma baixa densidade de estações meteorológicas, os dois conjuntos de dados são capazes de reproduzir os aspectos regionais da variabilidade pluviométrica sazonal, e as estimativas do satélite TRMM são relativamente melhores que as do CPC, tanto na resolução espacial quanto temporal. Palavras-chave: precipitação sazonal; Amazônia Oriental; climatologia regional. Climatology of seasonal rainfall in the eastern Amazon A B S T R A C TThis paper compares three precipitation databases: satellite estimates (TRMM-NASA), analyses (CPC-NOAA) and conventional raingauge-stations (INMET-MAPA) in eastern Amazon, encompassing sectors of different hydrological basins (Amazon, Tocantins/Araguaia and North-Northeast Atlantic) with focus on seasonal climatological patterns. The results showed statistically significant coefficients for both the satellite and analyzed data with reference to the observed data, so that the seasonal rainfall distribution evidenced better representations during rainy months (March to May) than dry months (September to November). In eastern Amazon, the portion of Brazil which has one of the lowest density of meteorological stations, both data sets are capable of reproducing the regional aspects of pluviometric variability, and the TRMM satellite estimates are relatively better than the CPC both in spatial and time resolution. Such knowledge on the comparison of meteorological data is important in several socio-economic activities in the region.
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