DIAGNÓSTICO DE EXTREMOS CLIMÁTICOS NO CENTRO-LESTE DA AMÉRICA DO SUL
MICHEL NOBRE MUZA1 e LEILA MARIA VÉSPOLI DE CARVALHO2
RESUMO
A OCORRÊNCIA DE EXTREMOS CLIMÁTICOS NAS ANOMALIAS INTERANUAIS DA PRECIPITAÇÃO E TEMPERATURA EM BAIXOS NÍVEIS É INVESTIGADA SOBRE O CENTRO-LESTE DA AMERICA DO SUL. O CRITÉRIO PARA A SELEÇÃO DE EVENTOS BASEOU-SE NOS QUARTIS DA DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIAS DAS ANOMALIAS. A VARIABILIDADE DA PERSISTÊNCIA DOS EVENTOS TAMBÉM FOI EXAMINADA NESSE ESTUDO. OS RESULTADOS MOSTRAM QUE EVENTOS EXTREMOS INTERANUAIS PARECEM MODULADOS POR MECANISMOS ATMOSFÉRICOS COMO TEMPERATURA DA SUPERFÍCIE DO MAR E CIRCULAÇÃO EM BAIXOS NÍVEIS POR PADRÕES ATMOSFÉRICOS DISTINTOS, OS QUAIS SUGEREM QUE EPISÓDIOS EL NIÑO-OSCILAÇÃO SUL (ENOS) FORTES FAVORECEM O SINAL DAS ANOMALIAS EXTREMAS.
PALAVRAS-CHAVE: EXTREMOS DE CHUVA/SECA E QUENTE/FRIOS.
ABSTRACT: THE OCCURRENCE OF CLIMATIC EXTREMES ON ANOMALIAS
INTERANUAIS OF THE PRECIPITATION AND TEMPERATURE IN LOW LEVELS IS INVESTIGATED ON THE CENTER-EAST OF SOUTH AMERICA. THE CRITERION FOR THE SELECTION OF EVENTS WAS BASED ON PERCENTILIES OF THE DISTRIBUTION OF FREQUENCIES OF THE ANOMALIES. THE VARIABILITY OF THE PERSISTENCE OF EXTREME PÊNTADAS WAS ALSO EXAMINED IN THAT STUDY. THE RESULTS SHOW THAT EVENTOS EXTREMOS INTERANUAIS ARE MODULATED BY ATMOSPHERIC MECHANISMS AS TEMPERATURE OF THE SURFACE OF THE SEA AND CIRCULATION IN LOW LEVELS FOR DIFFERENT ATMOSPHERIC PATTERNS, WHICH SUGGEST THAT STRONG EL SOUTH NIÑO-OSCILLATION (ENOS) EPISODES CONTRIBUTES FOR EXTREME ANOMALIES. KEY-WORD: WET OR DRY AND HOT OR ICY EXTREMES.
1,2
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INTRODUÇÃO
O centro-leste da América do Sul corresponde a uma região com características
sócio-econômicas diferenciadas. Essa região engloba o Sudeste do Brasil que concentra a maior densidade demográfica da América do Sul (National Geographic, 2005), principalmente por sua concentração de grandes regiões metropolitanas juntamente a áreas industriais. Por outro lado, o Sul do Brasil e fronteiras adjacentes são caracterizadas pela sua importante atividade econômica ligada à
agropecuária. Como parte do centro-leste da América do Sul, existe ecossistemas que devem ser preservados, como o cerrado brasileiro (savana fechada no Centro-oeste e parte do Sudeste), um bioma primitivo que em sua origem cobria parte do Sul do Brasil, Sudeste e estendia-se até o leste da Amazônia. Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), o Centro-oeste,
Sudeste e Sul são responsáveis por mais de 80% da receita total do país, sendo grande parte
resultante da atividade agro-industrial. A variabilidade climática dessas regiões é influenciada tanto por aspectos tropicais quanto extratropicais. Extremos climáticos dependem dessas interações, por exemplo, eventos de precipitação ou estiagem prolongada são relacionados a distúrbios transientes inseridos nos padrões de circulação de grande escala. Esses distúrbios transientes são transportados pelo escoamento de oeste, contribuindo para anomalias sazonais em uma determinada região e estão associados a fenômenos de mais lenta periodicidade na atmosfera (Muza, 2005). A variabilidade climática das regiões no centro-leste da América do Sul depende de fatores remotos como, por exemplo, a temperatura da superfície do mar (TSM) tanto do Oceano Pacífico (Ropelewski and Halpert, 1987; Grimm, 2003), quanto do Atlântico subtropical (Muza, 2005). Nos últimos anos o Sul do Brasil tem sofrido estiagens severas não relacionadas à TSM do Pacífico. Além disso, os mecanismos atmosféricos e oceânicos relativos à influência da variabilidade interanual no Sudeste brasileiro ainda não são bem compreendidos. Portanto, o presente trabalho tem o objetivo de investigar os principais mecanismos relacionados à ocorrência de extremos de precipitação e temperatura do ar em baixa-freqüência no centro-leste da América do Sul e analisar a relação entre os extremos climáticos e forçantes tropicais e subtropicais.
DADOS E MÉTODOS
Os dados meteorológicos aplicados nesse estudo são médias de 5 dias (pêntadas), sendo estes: precipitação do Global Precipitation Climatology Project – GPCP (que englobam também
medições em estações de superfície de acordo com Xie et al. 2003); dados de temperatura do ar (850 hPa), circulação atmosférica em altos e baixos níveis, e TSM global obtidas de reánalises NCEP-DOE (Kanamitsu et al. 2002; Zou et al., 2004). Esse conjunto de dados apresentam algumas correções em relação à reanálises 1 (Kalnay et al., 1996), como por exemplo o albedo oceânico, tendo considerável relevância para o Hemisfério Sul. Todos esses dados apresentam resolução de 2.5º de latitude/longitude.
Para este estudo, foram separadas as escalas temporais relacionadas às oscilações interanuais (>370 dias), os dados foram filtrados em freqüência utilizando-se transformada rápida de Fourier Além disso, foram identificadas regiões homogêneas quanto ao comportamento da temperatura (850mb) e precipitação em grande escala utilizando cluster analysis (Wilks, 1995). Foi selecionado uma grande área na América do Sul centrada com as regiões geográficas brasileiras Sudeste, Centro-oeste e Sul: 40-5ºS e 70-30ºW (255 pixels). A precipitação e a temperatura foram tratadas separadamente. O agrupamento de pixels é realizado através da distância euclidiana (fig. 1a e 2a), isto é, de maneira a considerar a dissimilaridade entre um pixel (ou grupo) e os demais. O critério usado foi de máxima distância de agrupamento, que tende a formar grupos mais homogêneos e numerosos (Wilks, 1995). Foram selecionadas três (duas) regiões homogêneas quanto à
precipitação (temperatura) interanual (ver Fig. 1b e 2b). A correlação das anomalias interanuais de precipitação entre PLIM e PSEC é de .07, enquanto que entre PLIM e PSBR é .44. Já a correlação entre PSEC e PSBR é de -.38, que mostra o sinal oposto entre ambas regiões na variabilidade interanual referido como gangorra de precipitação, principalmente na variabilidade intrasazonal (Nogués-Paegle and Mo, 1997). Por outro lado, a correlação entre TSECO e TSBRB é de .46 (Fig 2b). A seleção de eventos extremos de precipitação e temperatura baseia-se no percentil da distribuição temporal e na persistência de sua ocorrência. As magnitudes dos limiares dos percentis de 75th e 25th são parâmetros do critério de seleção dos extremos (ver rodapé da Fig. 1 e 2). Para isso foram separados os períodos sazonais de verão (15 de março a 17 de outubro) e inverno (18 de outubro a 14 de março). A persistência dos eventos foi definida de acordo com a ocorrência consecutiva de pêntadas que satisfazem as condições de extremos (Fig. 3). A persistência também é uma
informação importante para as análises de significância estatística, a qual requer o conhecimento do número de graus de liberdade relacionado à ocorrência de eventos independentes.
PSEC PLIM PSBR PSEC PLIM PSBR -3,3 0 3,3 19 79 19 80 19 81 19 82 19 83 19 84 19 85 19 86 19 87 19 88 19 89 19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 a n o m a li e s p rec ip it aç ão in te ra n u a l (mm/ d a y ) SBR LIM SEC (a) (a) (b) (b) (c) (c)
Figura 1. (a) Diferença euclidiana entre regiões homogêneas e (b) sub-regiões selecionadas de precipitação. (c) Variabilidade interanual de eventos
extremos de precipitação nas sub-regiões: PSEC, PLIM e PSBR. A linha tracejada esquematiza os limiares de 75 e 25th, sendo estes os seguintes:
summer; PSEC (0,31 e -0,39), PLIM (0,37 e -0,29), PSBR (0,46 e -0,59). Winter; PSEC (0,24 e -0,24), PLIM (0,27 e -0,37), PSBR (0,53 e -0,60).
RESULTADOS E CONCLUSÕES
Aspectos relacionados a períodos extremos de precipitação (temperatura) interanual em sub-regiões sobre parte do centro-leste da América do Sul mostra que, por se tratar de eventos extremos interanuais, quando observados, sejam de seca ou de chuvas (frio ou quente), estes caracterizam toda uma estação do ano ou mais (Fig. 1c e 2c). De fato, isto é conseqüência das lentas oscilações do sinal de baixa freqüência. Quando associamos as fases do ENOS, classificadas segundo o
National Centers for Environmental Prediction/Climate Prediction Center (NCEP/CPC), embora
apareça associada a alguns eventos extremos interanuais observados, este fenômeno não parece ser o único fator que modula os extremos nas sub-regiões selecionadas. Exceto os episódios fortes do ENOS para o Sul do Brasil.
Nas composições da precipitação durante eventos extremos de chuva no PSEC (Fig. 4a), observam-se anomalias positivas acima de 20º de lat. estendendo sobre todo o Nordeste brasileiro e
regiões adjacentes. A circulação anômala interanual mostra um vento em 850hPa (aUV850IA)
ciclônico sobre Sudeste, direcionando o ar tropical provindo da Amazônia para o Sudeste e ar subtropical oceânico para o Sul do Brasil, onde nota-se anomalias negativas de precipitação. Anomalia de precipitação e TSMIA com o mesmo sinal também são visíveis sobre o Pacífico oeste.
Sobre o Atlântico Sul observa-se um dipolo com gradiente apontando para o sul (Robertson and
Mechoso, 2000; Muza, 2005). Padrão semelhantemente inverso é observado para extremos de seca no
PSEC (Fig. 4b), tanto na circulação quanto no oceano anômalo. Interessante observar essa
característica, principalmente em relação às aUV850IA(compare fig. 4a e 4b). Para PLIM (Fig. 4c e
4d), aUV850IA ciclônicas (anticiclônicas) são observadas à leste da América do Sul durante
extremos de chuva. No PSBR (Fig. 4e e 4f), os padrões atmosféricos e oceânicos são característicos da influência do ENOS (Karoly, 1989). Esses padrões se assemelham aos do PLIM. Isso revela que apenas a porção ao sul do Sudeste brasileiro aproxima-se dos padrões do Sul do Brasil, enquanto a parte norte contrasta com o mesmo. Além disso, extremos de seca no PLIM apresentam anomalias até mais amplificadas do que no PSBR. Entretanto, existem algumas diferenças marcantes como na TSMIA do Atlântico Sul. Para extremos de seca no PSBR (Fig. 4f), há um dipolo oposto ao
observado no PSEC (Fig. 4b), isto é, um gradiente apontando para norte (sul) durante extremos de chuva (seca). TSECW TSBRB TSECW TSBRB -1,3 0 1,3 19 79 19 80 19 81 19 82 19 83 19 84 19 85 19 86 19 87 19 88 19 89 19 90 19 91 19 92 19 93 19 94 19 95 19 96 19 97 19 98 19 99 20 00 20 01 20 02 20 03 a n o m al ie s tem p er a tu ra in te ra n u a l (º C ) SBRB SECW (a) (a) (b) (b) (c) (c)
Figura 2. Como na figura 1, mas para temperatura do ar em 850 hPa. Sub-regiões selecionadas: TSECO e TSBRB. A linha tracejada esquematiza os
limiares de 75 e 25th, sendo estes os seguintes: summer; TSECO (.23 e -.25), TSBRB (.32 e -.28). Winter; TSECO (.19 e -.24) e TSBRB (.30 e -.38).
GPCP
GPCPIAIA TEMP850TEMP850IAIA
Figura 3. Diagrama box plot da persistência de eventos extremos nas sub-regiões analizadas. >370 variabilidade de dias.
Chuva: P Chuva: PSECSEC
Chuva: P Chuva: PLIMLIM
Chuva: P Chuva: PSBRSBR
Seca: P Seca: PSECSEC
Seca: P Seca: PLIMLIM
Seca: P Seca: PSBRSBR (a) (a) (b)(b) (c) (c) (d)(d) (e) (e) (f)(f)
Figura 4. Composição de anomalias interanuais de precipitação (colorido), vento em 850hPa (vetores) e TSM
(contornos) durante eventos extremos (>370 dias) de chuva e seca no (a)(b)PSEC, (c)(d)PLIM e (e)(f)PSBR,
respectivamente. Áreas coloridas e contornos plotados são estatisticamente significativas ao nível de confiança de 95%, baseado no teste t de Student. Os graus de liberdade corresponde aos eventos considerados em relação a persistência de pêntadas extremas. Vetor máximo de referência corresponde a 1,4 m/s. Vetores estatisticamente significativos ao nível de confiança de 95% - teste t – corresponde a 1 m/s na componente meridional e zonal.
Entretanto, em médias latitudes há um sinal oposto na TSMIA, que caracteriza um padrão de
dipolo como nos extremos de precipitação. Analisando os extremos quentes (Fig. 5a e 5c) e frios (Fig. 5b e 5d) no TSBRB, comparando com o TSECO, é notável que de maneira geral as
características são bastante semelhantes, exceto por um leve variação meridional. Em geral, o ar tropical direcionado pela circulação anômala a leste da Cordilheira dos Andes, onde há o Jato de Baixos Níveis (Liebmann et al., 2004), determina extremos de chuva e quente sobre a região considerada. Por outro lado, ar subtropical oceânico é visto para extremos de seca e frio, mesmo algumas vezes com TSMIA positiva, como no caso de seca no PSEC. Estes resultados indicam
outras possíveis forçantes da variabilidade de baixa-freqüência que não estariam associadas apenas à influência do ENOS.
AGRADECIMENTOS: M. N. Muza agradece ao suporte financeiro CNPq (140280/2006-5). Quente: T
Quente: TSECOSECO
Quente: T Quente: TSBRBSBRB
Frio: T Frio: TSECOSECO
Frio: T Frio: TSBRBSBRB (a) (a) (b)(b) (c) (c) (d)(d)
Figura 5. Como na fig. 4, mas para a temperatura do ar em 850 hPa.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS:
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