Pub Date : 2022-06-01DOI: 10.1590/0102-77863720033
José Rafael Franco, Matheus Rodrigues Ranieiro, Marcus Vinícius Contes Calça, Sérgio Augusto Rodrigues, A. D. Pai, E. D. Pai
Resumo O processo de desativação de uma estação meteorológica convencional (EMC) e sua substituição por uma automática (EMA) deve ser feito após a comparação de medições concomitantes entre ambas. Portanto, o objetivo deste estudo foi comparar medidas de 2015 e 2016 da EMC e EMA da Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP) de Botucatu (SP) - Brasil, no intuito de avaliar se existe diferença nas medidas e criar modelos de regressão linear para construção de uma série de medidas única entre as estações. Foram comparadas medidas de temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa média do ar, velocidade do vento e precipitação, utilizando o método de reamostragem (Bootstrap) e de validação cruzada (K-Fold), bem como os indicativos estatísticos de índice de concordância, erro médio de viés, erro médio de viés relativo, raiz do erro médio quadrático, raiz do erro médio quadrático relativo, coeficiente de correlação e de determinação ( R 2). A maior diferença foi encontrada na velocidade do vento ( R 2 = 0,746) e a menor na precipitação ( R 2= 0,984). Os resultados demonstram que apesar da diferença na composição dos instrumentos existe concordância entre os elementos, tornado segura a desativação da EMC e permitindo estimar as medidas da EMA para reconstrução de uma série histórica única.
{"title":"Análise Comparativa Entre Medidas Meteorológicas da Estação Convencional e Automática da Fazenda Lageado no Município de Botucatu, São Paulo, Brasil","authors":"José Rafael Franco, Matheus Rodrigues Ranieiro, Marcus Vinícius Contes Calça, Sérgio Augusto Rodrigues, A. D. Pai, E. D. Pai","doi":"10.1590/0102-77863720033","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863720033","url":null,"abstract":"Resumo O processo de desativação de uma estação meteorológica convencional (EMC) e sua substituição por uma automática (EMA) deve ser feito após a comparação de medições concomitantes entre ambas. Portanto, o objetivo deste estudo foi comparar medidas de 2015 e 2016 da EMC e EMA da Faculdade de Ciências Agronômicas (UNESP) de Botucatu (SP) - Brasil, no intuito de avaliar se existe diferença nas medidas e criar modelos de regressão linear para construção de uma série de medidas única entre as estações. Foram comparadas medidas de temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa média do ar, velocidade do vento e precipitação, utilizando o método de reamostragem (Bootstrap) e de validação cruzada (K-Fold), bem como os indicativos estatísticos de índice de concordância, erro médio de viés, erro médio de viés relativo, raiz do erro médio quadrático, raiz do erro médio quadrático relativo, coeficiente de correlação e de determinação ( R 2). A maior diferença foi encontrada na velocidade do vento ( R 2 = 0,746) e a menor na precipitação ( R 2= 0,984). Os resultados demonstram que apesar da diferença na composição dos instrumentos existe concordância entre os elementos, tornado segura a desativação da EMC e permitindo estimar as medidas da EMA para reconstrução de uma série histórica única.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"41637740","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-06-01DOI: 10.1590/0102-77863720028
J. B. Alves, E. B. D. Silva, Francisco Odélio Ferreira Butrago
Resumo Este estudo mostra um perfil da captura-apreensão de animais silvestres no Brasil, nas cinco regiões geográficas (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul). O objetivo foi identificar suas diferenças regionais, investigar suas variabilidades e relacionar suas características, com ênfase à variação da pluviometria das regiões. Os dados usados no estudo foram de capturas anuais de animais silvestres (aves, répteis, anfíbios e outros) apreendidos por várias instituições no País, responsáveis pela fiscalização e controle dessa atividade ilegal, coletados pela Rede Nacional Contra o Tráfico de Animais Silvestres (RENCTAS) no período de 1992-2000. Para precipitação fez-se uso de dados mensais, para fazer inferências de relações com os dados de captura e apreensão de animais silvestres, coletados do projeto Global Precipitation Climatology Center (GPCC) do National Center for Environment Prediction - National Oceanic Atmospheric Admistration (NCEP-NOAA). Para uma área entre 80° W-10° E e 80° S-5° N para o período de 1950-2016. A metodologia base usada no estudo foi uma análise de parâmetros da estatística descritiva como medidas de tendência central e de dispersão para identificar as diferenças regionais das capturas desses animais silvestres, além de uso do conceito correlação linear com objetivo de relacionar esse quantitativo de capturas com a distribuição de precipitação no território brasileiro. Espera-se com os resultados desse estudo possibilite traçar um perfil dessa atividade ilegal no Brasil e suas diferenças regionais, e suas relações com a variabilidade pluviométrica, e que o mesmo possa fornecer informações às instituições competentes para que estratégias de combates a essa prática ilegal possam ser melhor implementadas.
{"title":"A Captura-Apreensão de Animais Silvestres no Brasil: Relações com a Variabilidade Pluviométrica","authors":"J. B. Alves, E. B. D. Silva, Francisco Odélio Ferreira Butrago","doi":"10.1590/0102-77863720028","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863720028","url":null,"abstract":"Resumo Este estudo mostra um perfil da captura-apreensão de animais silvestres no Brasil, nas cinco regiões geográficas (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul). O objetivo foi identificar suas diferenças regionais, investigar suas variabilidades e relacionar suas características, com ênfase à variação da pluviometria das regiões. Os dados usados no estudo foram de capturas anuais de animais silvestres (aves, répteis, anfíbios e outros) apreendidos por várias instituições no País, responsáveis pela fiscalização e controle dessa atividade ilegal, coletados pela Rede Nacional Contra o Tráfico de Animais Silvestres (RENCTAS) no período de 1992-2000. Para precipitação fez-se uso de dados mensais, para fazer inferências de relações com os dados de captura e apreensão de animais silvestres, coletados do projeto Global Precipitation Climatology Center (GPCC) do National Center for Environment Prediction - National Oceanic Atmospheric Admistration (NCEP-NOAA). Para uma área entre 80° W-10° E e 80° S-5° N para o período de 1950-2016. A metodologia base usada no estudo foi uma análise de parâmetros da estatística descritiva como medidas de tendência central e de dispersão para identificar as diferenças regionais das capturas desses animais silvestres, além de uso do conceito correlação linear com objetivo de relacionar esse quantitativo de capturas com a distribuição de precipitação no território brasileiro. Espera-se com os resultados desse estudo possibilite traçar um perfil dessa atividade ilegal no Brasil e suas diferenças regionais, e suas relações com a variabilidade pluviométrica, e que o mesmo possa fornecer informações às instituições competentes para que estratégias de combates a essa prática ilegal possam ser melhor implementadas.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47239903","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Resumen La Intercuenca Alto Apurímac (IAA) está ubicada en la sierra sur de los Andes peruanos, en la cabecera de la cuenca amazónica. Este estudio se enfocó en evaluar la distribución espacial y temporal de las sequías e inundaciones meteorológicas a través de la aplicación del método del índice China-Z (CZI) para el periodo 1986-2015, utilizando datos de precipitación observada y del satélite Tropical Rainfall Measuring Missions (TRMM). Los resultados revelaron que la serie de datos observados y de los datos obtenidos del satélite TRMM presentan características estadísticas similares, suficientemente robustas como para representar información pluviométrica. Así, a través de CZI se logró identificar y clasificar las clases de sequías e inundaciones a nivel temporal y espacial, concluyendo que en su mayoría las sequías se presentaron en el mes de diciembre, hacia la zona del oeste de la IAA, siendo los años críticos entre 1988-1992; mientras que las inundaciones ocurrieron con mayor frecuencia en el mes de febrero, hacia la franja este de la IAA, siendo 2011 y 2012 años excepcionales. Así, la investigación mostró que la aplicación de CZI es eficaz para detectar y clasificar sequías e inundaciones para los Andes sudamericanos.
{"title":"Estimación Temporal y Espacial de las Sequías e Inundaciones Meteorológicas con índice China-Z en la Intercuenca Alto Apurímac, Perú","authors":"Odilon Correa Cuba, Rosa Gabriela Coral Surco","doi":"10.1590/0102-7786370013","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-7786370013","url":null,"abstract":"Resumen La Intercuenca Alto Apurímac (IAA) está ubicada en la sierra sur de los Andes peruanos, en la cabecera de la cuenca amazónica. Este estudio se enfocó en evaluar la distribución espacial y temporal de las sequías e inundaciones meteorológicas a través de la aplicación del método del índice China-Z (CZI) para el periodo 1986-2015, utilizando datos de precipitación observada y del satélite Tropical Rainfall Measuring Missions (TRMM). Los resultados revelaron que la serie de datos observados y de los datos obtenidos del satélite TRMM presentan características estadísticas similares, suficientemente robustas como para representar información pluviométrica. Así, a través de CZI se logró identificar y clasificar las clases de sequías e inundaciones a nivel temporal y espacial, concluyendo que en su mayoría las sequías se presentaron en el mes de diciembre, hacia la zona del oeste de la IAA, siendo los años críticos entre 1988-1992; mientras que las inundaciones ocurrieron con mayor frecuencia en el mes de febrero, hacia la franja este de la IAA, siendo 2011 y 2012 años excepcionales. Así, la investigación mostró que la aplicación de CZI es eficaz para detectar y clasificar sequías e inundaciones para los Andes sudamericanos.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45996573","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Resumo Eventos extremos de precipitação são causados pelo excesso ou falta de chuva que podem provocar inundações, períodos de estiagem longos e secas que afetam a vida da população. Este trabalho visa estudar as tendências da precipitação através dos índices de extremos climáticos (CDD, R10mm, Rx1day, Rx5day e R95p) nas sub-bacias Alto Juquiá, Baixo Ribeira e Rio Ribeira de Iguape, localizadas na Bacia do Rio Ribeira de Iguape, tanto no contexto atual quanto futuro. A sub-bacia Alto Juquiá alimenta o Sistema Produtor de São Lourenço que abastece parte dos municípios da Grande São Paulo. Analisaram-se os dados de índices extremos observados e simulados por dois modelos regionais climáticos: Eta-HadGEM2-ES e Eta-MIROC5. A análise histórica dos dados observados identificou tendências de aumento nos números de dias secos consecutivos (CDD) e em anos com dias muito chuvosos (R95p) nas três sub-bacias. As projeções dos dois modelos e cenários indicam para um futuro mais próximo (2006-2040) períodos de estiagem mais longos (CDD) e uma menor intensidade da chuva diária (R95p e Rx1day) até 2099. Ainda, é possível inferir que o modelo Eta-HadGEM2-ES obteve melhor desempenho, já que os erros sistemáticos das simulações foram menores nas sub-bacias de Alto Juquiá e Rio Ribeira de Iguape.
摘要极端降水事件是由雨水过多或不足造成的，雨水过多或不足会导致洪水、长期干旱和干旱，影响人们的生活。本研究旨在通过气候极端指数(CDD, R10mm, Rx1day, Rx5day和R95p)研究位于Ribeira de Iguape河流域的Alto juquia, Baixo Ribeira和Ribeira de Iguape河子流域的降水趋势，包括当前和未来的背景。阿尔托juquia子流域为sao lourenco的生产系统提供水源，该系统为大sao保罗的部分城市提供水源。分析了Eta-HadGEM2-ES和Eta-MIROC5两种区域气候模式观测和模拟的极端指数数据。对观测数据的历史分析表明，在三个子流域中，连续旱日(CDD)和非常雨天(R95p)的数量有增加的趋势。这两种模式和情景的预测表明，在不久的将来(2006-2040年)，到2099年，干旱期将更长，日降雨强度(R95p和Rx1day)将更低。此外，可以推断Eta-HadGEM2-ES模型获得了更好的性能，因为在Alto juquia和Ribeira de Iguape子流域的系统模拟误差较小。
{"title":"Análise dos índices de Extremos de Precipitação em Cenários Futuros na Bacia do Rio Ribeira de Iguape - São Paulo","authors":"Briane Carla Coppi Ferreira, M. Valverde","doi":"10.1590/0102-7786370067","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-7786370067","url":null,"abstract":"Resumo Eventos extremos de precipitação são causados pelo excesso ou falta de chuva que podem provocar inundações, períodos de estiagem longos e secas que afetam a vida da população. Este trabalho visa estudar as tendências da precipitação através dos índices de extremos climáticos (CDD, R10mm, Rx1day, Rx5day e R95p) nas sub-bacias Alto Juquiá, Baixo Ribeira e Rio Ribeira de Iguape, localizadas na Bacia do Rio Ribeira de Iguape, tanto no contexto atual quanto futuro. A sub-bacia Alto Juquiá alimenta o Sistema Produtor de São Lourenço que abastece parte dos municípios da Grande São Paulo. Analisaram-se os dados de índices extremos observados e simulados por dois modelos regionais climáticos: Eta-HadGEM2-ES e Eta-MIROC5. A análise histórica dos dados observados identificou tendências de aumento nos números de dias secos consecutivos (CDD) e em anos com dias muito chuvosos (R95p) nas três sub-bacias. As projeções dos dois modelos e cenários indicam para um futuro mais próximo (2006-2040) períodos de estiagem mais longos (CDD) e uma menor intensidade da chuva diária (R95p e Rx1day) até 2099. Ainda, é possível inferir que o modelo Eta-HadGEM2-ES obteve melhor desempenho, já que os erros sistemáticos das simulações foram menores nas sub-bacias de Alto Juquiá e Rio Ribeira de Iguape.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44746056","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-01DOI: 10.1590/0102-77863710008
P. A. Lorençone, L. E. D. O. Aparecido, J. A. Lorençone, G. Torsoni, Rafael Fausto Lima
Abstract This study aimed to estimate the minimum and maximum monthly air temperatures in the sugarcane regions of Brazil. A 30-year historical series (1988-2018) of maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperatures from the NASA/POWER platform was used for 62 locations that produce sugarcane in Brazil. Multiple linear regression was used for data modeling, in which the dependent variables were Tmin and Tmax and the independent variables were latitude, longitude, and altitude. The comparison between estimation models and the real data was performed using the statistical indices MAPE (accuracy) and adjusted coefficient of determination (R2adj) (precision). The lowest MAPE values of the models for estimating the minimum air temperature occurred mainly in the North during February, March, and January. Also, the most accurate models for estimating the maximum air temperature occurred in the Southeast region during January, February, and March. The MAPE and R2adj values showed accuracy and precision in the models for estimating both the maximum and minimum temperatures, indicating that the equations can be used to estimate temperatures in sugarcane areas. The Tmin estimation model for the Southeast region in July shows the best performance, with a MAPE value of 1.28 and an R2adj of 0.94. The Tmax model of the North region for September presents higher precision and accuracy, with values of 1.28 and 0.96, respectively.
{"title":"Estimation of Air Temperature Using Climate Factors in Brazilian Sugarcane Regions","authors":"P. A. Lorençone, L. E. D. O. Aparecido, J. A. Lorençone, G. Torsoni, Rafael Fausto Lima","doi":"10.1590/0102-77863710008","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863710008","url":null,"abstract":"Abstract This study aimed to estimate the minimum and maximum monthly air temperatures in the sugarcane regions of Brazil. A 30-year historical series (1988-2018) of maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperatures from the NASA/POWER platform was used for 62 locations that produce sugarcane in Brazil. Multiple linear regression was used for data modeling, in which the dependent variables were Tmin and Tmax and the independent variables were latitude, longitude, and altitude. The comparison between estimation models and the real data was performed using the statistical indices MAPE (accuracy) and adjusted coefficient of determination (R2adj) (precision). The lowest MAPE values of the models for estimating the minimum air temperature occurred mainly in the North during February, March, and January. Also, the most accurate models for estimating the maximum air temperature occurred in the Southeast region during January, February, and March. The MAPE and R2adj values showed accuracy and precision in the models for estimating both the maximum and minimum temperatures, indicating that the equations can be used to estimate temperatures in sugarcane areas. The Tmin estimation model for the Southeast region in July shows the best performance, with a MAPE value of 1.28 and an R2adj of 0.94. The Tmax model of the North region for September presents higher precision and accuracy, with values of 1.28 and 0.96, respectively.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48222114","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Resumo As características meteorológicas de uma determinada região são de grande importância na manutenção das atividades humanas, uma vez que afetam a sociedade tanto de maneira positiva quanto negativa. Assim, o objetivo do estudo foi analisar as principais características dos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs) no Nordeste do Brasil (NEB). Utilizando o ForTraCC, um algoritmo para rastreamento de aglomerados convectivos, as seguintes características foram analisadas: ciclo de vida, distribuição espacial, período de maior frequência e o tamanho. Os resultados mostram que anualmente ocorrem, em média, 321 (±137) SCMs no NEB. O mês de março é o que apresenta a maior frequência na ocorrência de SCMs, enquanto agosto a menor. O quadrimestre fevereiro-março-abril-maio (FMAM) é o período com maior ocorrência de SCMs. No NEB, os SCMs se formam com uma frequência maior durante o dia, além de possuir um tempo médio de duração de 7 h (±5 h) e atingirem o estágio de maduro após 3 ou 4 h de sua gênese. Na fase de maturação, o tamanho médio é de 50.020 km2 (±86.453 km2). A densidade de gênese dos SCMs no NEB é maior sobre o continente do que sobre o oceano Atlântico Tropical e ocorre de forma desigual no território.
{"title":"Características Climatológicas dos Sistemas Convectivos de Mesoescala no Nordeste do Brasil","authors":"Leandro Valente Jacinto, Waleska Martins Eloi, Meiry Sayuri Sakamoto","doi":"10.1590/0102-77863710062","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863710062","url":null,"abstract":"Resumo As características meteorológicas de uma determinada região são de grande importância na manutenção das atividades humanas, uma vez que afetam a sociedade tanto de maneira positiva quanto negativa. Assim, o objetivo do estudo foi analisar as principais características dos Sistemas Convectivos de Mesoescala (SCMs) no Nordeste do Brasil (NEB). Utilizando o ForTraCC, um algoritmo para rastreamento de aglomerados convectivos, as seguintes características foram analisadas: ciclo de vida, distribuição espacial, período de maior frequência e o tamanho. Os resultados mostram que anualmente ocorrem, em média, 321 (±137) SCMs no NEB. O mês de março é o que apresenta a maior frequência na ocorrência de SCMs, enquanto agosto a menor. O quadrimestre fevereiro-março-abril-maio (FMAM) é o período com maior ocorrência de SCMs. No NEB, os SCMs se formam com uma frequência maior durante o dia, além de possuir um tempo médio de duração de 7 h (±5 h) e atingirem o estágio de maduro após 3 ou 4 h de sua gênese. Na fase de maturação, o tamanho médio é de 50.020 km2 (±86.453 km2). A densidade de gênese dos SCMs no NEB é maior sobre o continente do que sobre o oceano Atlântico Tropical e ocorre de forma desigual no território.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"46576085","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-01DOI: 10.1590/0102-77863710081
Nilson Coutinho Gomes Néto, Eliane Barbosa Santos
Resumo Com o presente estudo, objetivou-se analisar a intensidade e tendência das precipitações intensas no Estado do Rio de Janeiro, a partir de 50 anos de dados diários (1968-2017) de 53 postos pluviométricos. Foram determinadas regiões homogêneas com base na média mensal das precipitações diárias intensas (≥ percentil 95) e analisados quatro indicadores de extremos climáticos: máxima precipitação anual em 1 dia (Rx1day), índice de intensidade diária simples (SDII), precipitação total anual de dias em que a precipitação ≥ percentil 95 (R95p) e precipitação total anual em dias úmidos (PRCPTOT). Para detectar tendências estatisticamente significativas, utilizou-se o teste de Mann-Kendall. A magnitude das tendências foi obtida pelo estimador de Sen. Os resultados evidenciaram duas regiões homogêneas de precipitação intensa. A região 2, composta por áreas das Baixadas Litorâneas, sudeste da região Metropolitana e sul do Norte Fluminense, apresentou precipitação mais intensa que as demais áreas do estado (região 1). A região 2 também apresentou maior quantidade de indicadores de extremos com tendências significativas (ao nível de confiança de 95%), que em sua maioria, foram de aumento de precipitação. No SDII, as magnitudes foram maiores ou iguais a +0,16 mm/dia/ano em Porciúncula, Conceição de Macabu, Cachoeiras de Macacu e Nova Friburgo.
本研究旨在根据53个雨量站50年（1968-2017）的每日数据分析里约热内卢州的强降雨强度和趋势。基于强日降水月平均值（≥95%）确定均匀区域，并分析了四个极端气候指标：1天最大年降水量（Rx1天）、简单日强度指数（SDII）、，降水量≥95%的年总降水量（R95p）和丰水日的年总降雨量（PRCPTOT）。Mann-Kendall检验用于检测具有统计学意义的趋势。Sen估计得到了趋势的大小，结果显示出两个均匀的强降水区。第2区由Baixadas Litorâneas地区、大都会区东南部和北弗鲁米嫩塞南部组成，降水量比该州其他地区（第1区）更强烈。区域2也出现了更多具有显著趋势的极端指标（95%置信水平），这些指标主要是降水量增加。在SDII中，Porciuncula、Conceição de Macabu、Cachoeiras de Macacu和Nova Friburgo的震级大于或等于+0.16毫米/天/年。
{"title":"Análise Espaço-Temporal dos Eventos de Precipitação Intensa no Estado do Rio de Janeiro","authors":"Nilson Coutinho Gomes Néto, Eliane Barbosa Santos","doi":"10.1590/0102-77863710081","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863710081","url":null,"abstract":"Resumo Com o presente estudo, objetivou-se analisar a intensidade e tendência das precipitações intensas no Estado do Rio de Janeiro, a partir de 50 anos de dados diários (1968-2017) de 53 postos pluviométricos. Foram determinadas regiões homogêneas com base na média mensal das precipitações diárias intensas (≥ percentil 95) e analisados quatro indicadores de extremos climáticos: máxima precipitação anual em 1 dia (Rx1day), índice de intensidade diária simples (SDII), precipitação total anual de dias em que a precipitação ≥ percentil 95 (R95p) e precipitação total anual em dias úmidos (PRCPTOT). Para detectar tendências estatisticamente significativas, utilizou-se o teste de Mann-Kendall. A magnitude das tendências foi obtida pelo estimador de Sen. Os resultados evidenciaram duas regiões homogêneas de precipitação intensa. A região 2, composta por áreas das Baixadas Litorâneas, sudeste da região Metropolitana e sul do Norte Fluminense, apresentou precipitação mais intensa que as demais áreas do estado (região 1). A região 2 também apresentou maior quantidade de indicadores de extremos com tendências significativas (ao nível de confiança de 95%), que em sua maioria, foram de aumento de precipitação. No SDII, as magnitudes foram maiores ou iguais a +0,16 mm/dia/ano em Porciúncula, Conceição de Macabu, Cachoeiras de Macacu e Nova Friburgo.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"44964318","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
J. A. Lorençone, L. E. D. O. Aparecido, P. A. Lorençone, Rafael Fausto Lima, G. Torsoni
Abstract Thornthwaite climate classification indices are essential to interpret climate types in the state of the pantanal biome (Mato Grosso do Sul), simplifying calculation process and interpretation of climatological water balance by farmers. However, there are few studies found in the literature that characterize the climate of pantanel biome in different climatic scenarios. We seek to assess climate change using humidity index of Thornthwaite climate classification in pantanal biome. We used historical series of climate data from all 79 municipalities of Mato Grosso do Sul between 1987 and 2017, which were divided into microregions. Air temperature and precipitation were collected on a daily scale. Precipitation and potential evapotranspiration data allowed calculating water balance by the Thornthwaite and Mather method. We characterized all locations as wet and dry using aridity indices proposed by Thornthwaite. The global climate model used was BCC-CSM 1.1 developed at the Beijing Climate Center (BCC) with a resolution of 125 x 125 km. We used the scenarios RCP-2.6, RCP-4, RCP-6 and RCP-8.5 for analyzing 21st century projections (2041-2060 and 2061-2080 periods). Maps were generated from climate indices of Mato Grosso do Sul using kriging interpolation method with spherical model, one neighbor, and 0.25° resolution. The microregions showed different patterns regarding water balance components and humidity index. Humidity index had a mean of 15.94. The prevailing climate in the state of Mato Grosso do Sul is C2 (moist subhumid). The state of Mato Grosso do Sul has two well-defined periods during the year: a dry and a rainy period. Three climate types predominate in Mato Grosso do Sul and, according to the Thornthwaite classification, are B1 (humid), C2 (moist subhumid), and C1 (dry subhumid). Water characterization in Mato Grosso do Sul showed 234.78 mm year−1 of water surplus, 80.8 mm year−1 of water deficit, and 1,114.8 mm year−1 of potential evapotranspiration. Water deficit and potential evapotranspiration decrease as latitude increases. The climatic projections show, in all scenarios, reduce the area classified as umida in the state (B1, B2 and B3), besides adding the dry subhumid class (C1). The Scenario RCP 8.5 in 2061 - 2080 is the most worrisome situation of all, because the state can undergo major changes, especially in the pantanal biome region.
摘要Thornthwaite气候分类指数对于解释南马托格罗索州pantanal生物群落的气候类型、简化计算过程和农民对气候水平衡的解释至关重要。然而，文献中很少有研究能够描述不同气候情景下潘坦尔生物群落的气候特征。我们试图使用Thornthwaite气候分类的湿度指数来评估潘塔纳尔生物群落的气候变化。我们使用了1987年至2017年间南马托格罗索所有79个市镇的一系列历史气候数据，这些数据被划分为微观区域。每天收集气温和降水量。降水量和潜在蒸散量数据允许使用Thornthwaite和Mather方法计算水平衡。我们使用Thornthwaite提出的干旱指数将所有地点定性为潮湿和干燥。使用的全球气候模型是北京气候中心开发的BCC-CSM 1.1，分辨率为125 x 125公里。我们使用情景RCP-2.6、RCP-4、RCP-6和RCP-8.5来分析21世纪的预测（2041-2060和2061-2080年）。地图是根据南马托格罗索省的气候指数使用克里格插值方法生成的，该方法具有球面模型、一个邻居和0.25°分辨率。微区在水分平衡成分和湿度指数方面表现出不同的模式。湿度指数平均值为15.94。南马托格罗索州的主要气候为C2（湿润-亚湿润）。南马托格罗索州一年中有两个明确的时期：干旱期和雨季。南马托格罗索州主要有三种气候类型，根据Thornthwaite分类法，它们是B1（湿润）、C2（湿润-亚湿润）和C1（干燥-亚潮湿）。南马托格罗索州的水特征显示，234.78毫米年-1的水盈余，80.8毫米年-1的水赤字，以及1114.8毫米年-1潜在蒸散。水分亏缺和潜在蒸散量随着纬度的增加而减少。气候预测显示，在所有情况下，除了增加干燥亚湿润级别（C1）外，还减少了该州被归类为湿润级别的面积（B1、B2和B3）。2061-2080年的RCP 8.5情景是最令人担忧的情况，因为该州可能会发生重大变化，尤其是在泛肛门生物群落地区。
{"title":"Assessment of Climate Change Using Humidity index of Thornthwaite Climate Classification in Pantanal Biome","authors":"J. A. Lorençone, L. E. D. O. Aparecido, P. A. Lorençone, Rafael Fausto Lima, G. Torsoni","doi":"10.1590/0102-7786370075","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-7786370075","url":null,"abstract":"Abstract Thornthwaite climate classification indices are essential to interpret climate types in the state of the pantanal biome (Mato Grosso do Sul), simplifying calculation process and interpretation of climatological water balance by farmers. However, there are few studies found in the literature that characterize the climate of pantanel biome in different climatic scenarios. We seek to assess climate change using humidity index of Thornthwaite climate classification in pantanal biome. We used historical series of climate data from all 79 municipalities of Mato Grosso do Sul between 1987 and 2017, which were divided into microregions. Air temperature and precipitation were collected on a daily scale. Precipitation and potential evapotranspiration data allowed calculating water balance by the Thornthwaite and Mather method. We characterized all locations as wet and dry using aridity indices proposed by Thornthwaite. The global climate model used was BCC-CSM 1.1 developed at the Beijing Climate Center (BCC) with a resolution of 125 x 125 km. We used the scenarios RCP-2.6, RCP-4, RCP-6 and RCP-8.5 for analyzing 21st century projections (2041-2060 and 2061-2080 periods). Maps were generated from climate indices of Mato Grosso do Sul using kriging interpolation method with spherical model, one neighbor, and 0.25° resolution. The microregions showed different patterns regarding water balance components and humidity index. Humidity index had a mean of 15.94. The prevailing climate in the state of Mato Grosso do Sul is C2 (moist subhumid). The state of Mato Grosso do Sul has two well-defined periods during the year: a dry and a rainy period. Three climate types predominate in Mato Grosso do Sul and, according to the Thornthwaite classification, are B1 (humid), C2 (moist subhumid), and C1 (dry subhumid). Water characterization in Mato Grosso do Sul showed 234.78 mm year−1 of water surplus, 80.8 mm year−1 of water deficit, and 1,114.8 mm year−1 of potential evapotranspiration. Water deficit and potential evapotranspiration decrease as latitude increases. The climatic projections show, in all scenarios, reduce the area classified as umida in the state (B1, B2 and B3), besides adding the dry subhumid class (C1). The Scenario RCP 8.5 in 2061 - 2080 is the most worrisome situation of all, because the state can undergo major changes, especially in the pantanal biome region.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45987813","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-01DOI: 10.1590/0102-77863710001
Daniela Ferreira Batista, T. Albuquerque
Resumo A gestão de risco das secas é fundamentada em três pilares principais sendo estes o monitoramento, a avaliação de impacto e a elaboração dos planos de ação. O Monitor de Secas do Brasil representa o início da gestão de riscos no país, no entanto ainda é necessário avançar nas demais etapas desse modelo de gestão. A agricultura é considerada mais sensível às variações climáticas, assim, estudos de impactos de seca neste setor buscam identificar vulnerabilidades e melhorar a capacidade adaptativa. Diante deste contexto, esta pesquisa identificou impactos de secas no setor agrícola em três territórios do estado de Sergipe. O coeficiente de correlação linear indicou que a produção de grãos e o rendimento médio da cultura possui correlação direta com a precipitação. Em relação aos dados do garantia-safra e da pecuária, a correlação não foi considerada aceitável. Verificou-se que as categorias de seca extrema e excepcional foram responsáveis por grandes perdas da safra de grãos. Apesar de ser em menor grau, a categoria de seca grave também gerou alguns danos a este setor. As categorias de seca fraca e moderada não resultaram em perdas na produção anual de grãos dos territórios, no entanto geraram prejuízos para pequenos produtores.
{"title":"Impacto da Seca na Agricultura dos Territórios Agreste Central, Alto Sertão e Centro-Sul de Sergipe","authors":"Daniela Ferreira Batista, T. Albuquerque","doi":"10.1590/0102-77863710001","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863710001","url":null,"abstract":"Resumo A gestão de risco das secas é fundamentada em três pilares principais sendo estes o monitoramento, a avaliação de impacto e a elaboração dos planos de ação. O Monitor de Secas do Brasil representa o início da gestão de riscos no país, no entanto ainda é necessário avançar nas demais etapas desse modelo de gestão. A agricultura é considerada mais sensível às variações climáticas, assim, estudos de impactos de seca neste setor buscam identificar vulnerabilidades e melhorar a capacidade adaptativa. Diante deste contexto, esta pesquisa identificou impactos de secas no setor agrícola em três territórios do estado de Sergipe. O coeficiente de correlação linear indicou que a produção de grãos e o rendimento médio da cultura possui correlação direta com a precipitação. Em relação aos dados do garantia-safra e da pecuária, a correlação não foi considerada aceitável. Verificou-se que as categorias de seca extrema e excepcional foram responsáveis por grandes perdas da safra de grãos. Apesar de ser em menor grau, a categoria de seca grave também gerou alguns danos a este setor. As categorias de seca fraca e moderada não resultaram em perdas na produção anual de grãos dos territórios, no entanto geraram prejuízos para pequenos produtores.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48199503","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2022-03-01DOI: 10.1590/0102-77863710015
L. E. D. O. Aparecido, J. C. D. C. Moraes, Rafael Fausto Lima, G. Torsoni
Abstract The prediction, as well as the estimation of precipitation, is one of the challenges of the scientific community in the world, due to the high spatial and seasonal variability of this meteorological element. For this purpose, methodologies that allow the accurate interpolation of these elements have fundamental importance. Thus, we seek to evaluate the efficiency of the interpolation methods in the mapping of rainfall and compare it with multiple linear regression in tropical regions. The interpolation methods studied were inverse distance weighted (IDW) and Kriging. Monthly meteorological data rainfall from 1961 to 1990 was obtained from 1505 rainfall stations in the Southeast region of Brazil, provided by the National Institute of Meteorology. The comparison between the interpolated data and the real precipitation data of the surface meteorological stations was performed through the following analyzes: accuracy, presicion and tendency. The mean PYEAR, for summer, autumn, winter, and spring are 596 mm seasons−1 (s= ±118 mm), 254 mm seasons−1 (s= ±52 mm), 114 mm seasons−1 (s= ±54 mm) and 393 (s= ± 58 mm) mm seasons−1, respectively. The Kriging highlight accuracy slightly high in relation to IDW. Since the MAPEKRIGING was of 2% while the MAPEIDW was of 3%. The IDW and Kriging methods were accurate and, with low trends in precipitation estimation. While multiple linear regression showed low accuracy when compared with interpolation methods. Despite the lower accuracy the regression linear is more practical and easy to use, as it estimates the rain with only altitude, latitude and longitude, input variables that commonly known input variables. The largest errors in estimating the spatial distribution of precipitation occurred in Winter for all interpolation methods.
{"title":"Spatial Interpolation Techniques to Map Rainfall in Southeast Brazil","authors":"L. E. D. O. Aparecido, J. C. D. C. Moraes, Rafael Fausto Lima, G. Torsoni","doi":"10.1590/0102-77863710015","DOIUrl":"https://doi.org/10.1590/0102-77863710015","url":null,"abstract":"Abstract The prediction, as well as the estimation of precipitation, is one of the challenges of the scientific community in the world, due to the high spatial and seasonal variability of this meteorological element. For this purpose, methodologies that allow the accurate interpolation of these elements have fundamental importance. Thus, we seek to evaluate the efficiency of the interpolation methods in the mapping of rainfall and compare it with multiple linear regression in tropical regions. The interpolation methods studied were inverse distance weighted (IDW) and Kriging. Monthly meteorological data rainfall from 1961 to 1990 was obtained from 1505 rainfall stations in the Southeast region of Brazil, provided by the National Institute of Meteorology. The comparison between the interpolated data and the real precipitation data of the surface meteorological stations was performed through the following analyzes: accuracy, presicion and tendency. The mean PYEAR, for summer, autumn, winter, and spring are 596 mm seasons−1 (s= ±118 mm), 254 mm seasons−1 (s= ±52 mm), 114 mm seasons−1 (s= ±54 mm) and 393 (s= ± 58 mm) mm seasons−1, respectively. The Kriging highlight accuracy slightly high in relation to IDW. Since the MAPEKRIGING was of 2% while the MAPEIDW was of 3%. The IDW and Kriging methods were accurate and, with low trends in precipitation estimation. While multiple linear regression showed low accuracy when compared with interpolation methods. Despite the lower accuracy the regression linear is more practical and easy to use, as it estimates the rain with only altitude, latitude and longitude, input variables that commonly known input variables. The largest errors in estimating the spatial distribution of precipitation occurred in Winter for all interpolation methods.","PeriodicalId":38345,"journal":{"name":"Revista Brasileira de Meteorologia","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-03-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"42824484","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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