Resumo Objetiva-se nessa pesquisa identificar áreas climatologicamente homogêneas, identificar e quantificar os eventos extremos ocorridos nesta Bacia utilizando o índice de Precipitação Normalizado (SPI, sigla em inglês), bem como conhecer suas causas climáticas. Foram utilizados dados de precipitação da ANA com período de 1912 a 2019, e usadas vários métodos estatísticos. áreas pluviometricamente homogêneas identificadas foram o Baixo São Francisco/Submédio São Francisco; Médio São Francisco e Alto São Francisco, com períodos chuvosos e sistemas atuantes distintos. O MSF apresentou os extremos mais intensos e o BSF apresentou os eventos menos intensos da Bacia. Ocorreram mais episódios de chuva moderada, severa ou extrema em toda a região do rio São Francisco do que de secas moderada, severa e extrema, conforme o SPI. Através da Análise de Ondaletas verificou-se que estes índices oscilam em várias escalas temporais: sazonal, semestral, interanual, a do ENOS, ENOS estendido, a do Dipolo do Atlântico, a dos ciclos solares e da Oscilação Interdecadal do Pacífico.
Para melhor estudar e entender os eventos extremos de precipitação em Portugal, utilizando análises estatísticas variadas, objetivou-se neste trabalho, identificar e quantificar os eventos extremos (EE) ocorridos nas regiões de Portugal, verificando similaridades/homogeneidades entre os EE, bem como conhecer suas causas climáticas. Para isso, utilizou-se dados de dezoito localidades no período de 1900 a 2017 e as estatísticas SPI, Análise de Agrupamentos e Análises de Ondaletas. A região de Lisboa/Tejo foi a que apresentou maior porcentagem de eventos de seca e maior número de EE de chuvas. Já a região de Algarve foi a que apresentou o menor número de eventos extremos de chuva e de secas, sendo a região com maior número de eventos normais. A partir da Análise de agrupamentos foram identificadas localidades com características semelhantes, as quais formaram os Grupos 1 e 2, indicando que Portugal apresenta duas grandes áreas com EE semelhantes entre si, e distintas entre esses grupos. As causas dos EE com índices de precipitação elevada são caracterizadas pela associação de diferentes escalas temporais, como também a falta delas relaciona-se com os anos de baixos índices pluviométricos. O Grupo 1 tem como causa climática principal para seus eventos extremos de chuva, a Oscilação Decadal do Pacífico e o Grupo 2, o Dipolo do Atlântico e ciclo de Manchas solares.
Resumo Para melhorar nosso entendimento dos eventos extremos nas Bacias hidrográficas do rio Aguapeí e do rio do Peixe, utilizando análises estatísticas variadas, objetivou-se neste trabalho, detectar oscilações, sistemas ou fenômenos dominantes que influenciam na pluviometria e na ocorrência de eventos extremos nestas bacias, identificar tendências climáticas, e ainda detectar grupos que apresentam comportamento pluviométrico semelhante, utilizando o Método de agrupamento. Além disso, utilizou-se o SPI para análise de eventos extremos locais, cujas variações foram associadas ao El Niño-Oscilação Sul (ENOS) Canônico ou Modoki, e submeteu-se o índice de Prp às Análises de Ondaletas para identificar as causas climáticas da variabilidade pluviométrica. As análises das ondaletas identificaram picos significantes em 0,25 a 0,5 anos, embora uma escala de 22 anos predomine em quase todos os anos. Os anos com índices de precipitação elevados são decorrentes da associação de fenômenos de diferentes escalas temporais, como também, a falta destes, ocasionam anos de baixos índices pluviométricos. Foi constatada uma maior frequência de eventos de secas, contudo, a ocorrência de eventos chuvosos se mostrou de forma mais intensa. Os eventos de chuvas extremas ocorrem principalmente em anos de El Niño canônico, e eventos de secas leves em anos de La Niña Canônico.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
334 Leonard St
Brooklyn, NY 11211
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.