Climatologia dos eventos extremos diários de precipitação sobre a Amazônia Central e Colômbia e suas relações com as fases do El Niño-oscilação sul

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INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS DA AMAZÔNIA – INPA UNIVERSIDADE ESTADUAL DO AMAZONAS – UEA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CLIMA E AMBIENTE - CLIAMB

CLIMATOLOGIA DOS EVENTOS EXTREMOS DIÁRIOS DE PRECIPITAÇÃO SOBRE A AMAZÔNIA CENTRAL E COLÔMBIA E SUAS RELAÇÕES COM AS

FASES DO EL NIÑO-OSCILAÇÃO SUL

WALLACE CEVALHO DA SILVA

Manaus – Amazonas Janeiro de 2023

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WALLACE CEVALHO DA SILVA

CLIMATOLOGIA DOS EVENTOS EXTREMOS DIÁRIOS DE PRECIPITAÇÃO SOBRE A AMAZÔNIA CENTRAL E COLÔMBIA E SUAS RELAÇÕES COM AS

FASES DO EL NIÑO-OSCILAÇÃO SUL

Orientadora: Dra. Rita Valéria Andreoli de Souza Co-orientador: Dr. Wilmar Loaiza Cerón

Dissertação apresentada ao PROGRAMA DE PÓS- GRADUAÇÃO EM CLIMA E AMBIENTE – INPA/UEA, como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Clima e Ambiente.

Manaus – Amazonas Janeiro de 2023

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Catalogação na Publicação (CIP-Brasil)

S586c Silva, Wallace Cevalho da

Climatologia dos eventos extremos diários de precipitação sobre a Amazônia Central e Colômbia e suas relações com as fases do El Niño- oscilação sul /Wallace Cevalho Da Silva ; orientadora Rita Valéria Andreoli de Souza; coorientador Wilmar Loaiza Cerón. - Manaus:[s. l.], 2022.

11 MB

128 p. : il. color.

Dissertação (Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Clima e Ambiente - Cliamb.) - Coordenação do Programa de Pós-Graduação, INPA, 2022.

1. El Niño. 2. Eventos extremos. I. Souza, Rita Valéria Andreoli de.

II. Cerón, Wilmar Loaiza. III. Título.

CDD 551.69

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A Deus, a minha companheira e esposa Rândrea Grazziella, meus pais Jucilene Cevalho e Inácio Tavares e meus irmãos, dedico esta dissertação.

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AGRADECIMENTOS

A Deus, por me capacitar, me iluminar, e me abençoar com esse momento. Sei que ao teu lado, Senhor, posso ir muito mais longe.

A minha querida e amada esposa Rândrea Grazziella por toda a paciência, conselhos, companheirismo e incentivos, estando comigo em todos os momentos, agradeço a Deus por tê- la em minha vida.

Meus pais Jucilene Cevalho e Inácio Tavares que sempre me mostraram o valor do conhecimento e me deram toda a estrutura em meus estudos, sendo sempre os meus exemplos de vida e me incentivando a buscar os meus sonhos, assim como meus irmãos.

Minha segunda mãe, minha sogra Andréa Cristina.

À Professora Dra. Rita Valéria Andreoli pela oportunidade, transmissão de conhecimento para que esta pesquisa se desenvolvesse, assim como na linguagem de programação, e paciência durante essa caminhada do Mestrado. Ao Professor Dr. Wilmar Loaiza Cerón pelas considerações e suporte durante a dissertação. Às Professoras Dra. Fabiana Rocha e Dra. Priscilla Tregue no apoio durante o processo de seleção para o Mestrado.

Aos meus colegas de laboratório da C7, em especial à Aixa Lopes, Djanir Sales e Itamara Parente por todas as contribuições.

Ao Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia, Universidade do Estado do Amazonas e PPG – CLIAMB por toda a infraestrutura fornecida e oportunidade em realizar este Mestrado.

À Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas (FAPEAM) pela bolsa concedida.

A todos os professores que me auxiliaram na minha formação escolar e acadêmica.

Aos membros da banca pelas contribuições.

Os meus sinceros agradecimentos por tudo a todos.

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“Confie no Senhor de todo o seu coração e não se apoie em seu próprio entendimento; reconheça o Senhor em todos os seus caminhos, e ele endireitará as suas veredas”

(Provérbios 3:5-6)

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RESUMO

Nesta pesquisa, investigou-se como o El Niño – Oscilação Sul (ENOS) afeta a distribuição da frequência e a intensidade dos eventos extremos diários de precipitação (EEDP) na Amazônia Central e Colômbia usando dados de precipitação diária de 12 estações meteorológicas para o período de 1979 a 2019. Os EEDP foram definidos tomando como base o percentil de 90% das séries diárias de precipitação separadas por estação do ano. Variações interanuais e tendências de longo prazo na ocorrência de EEDP foram avaliadas usando, respectivamente, as correlações lineares entre a ocorrência de EEDP e as anomalias da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) tropical global e usando o teste não paramétrico de Mann-Kendall e o Método de Sen.

De modo geral, os resultados mostram que na Amazônia Central e Colômbia, a frequência e intensidade dos EEDP são geralmente consistentes com o comportamento da chuva sazonal e mostram acentuada variabilidade interanual. Na Amazônia Central, as maiores frequências de EEDP ocorreram em Itacoatiara e Belterra, em JJA; em Manaus, Itacoatiara e Itaituba durante SON e DJF. Em MAM as maiores ocorrências de EEDP se concentra na porção leste da Amazônia Central. A intensidade dos EEDP na Amazônia Central é modulada principalmente por La Niña (LN) durante as suas fases inicial e final, enquanto para as fases de desenvolvimento e fase madura a LN influência chuvas abaixo do percentil 90. Tendências de aumento de EEDP ocorreram em Manaus, Itacoatiara, Monte Alegre e Itaituba durante DJF, porém não significativas, e significativas em Itacoatiara e Itaituba durante MAM. Na Colômbia, maiores frequências de EEDP ocorreram no Pacífico Colombiano em JJA e MAM e no Noroeste da Amazônia em JJA. A intensidade dos EEDP nas estações Buenaventura, Huila, La Macarena e Letícia são modulados por LN, enquanto na estação de Barbacoas por El Niño (EN). A estação de Cabuyaro mostrou que as fases inicial e desenvolvimento (madura e final) de anos de EN (LN) modulam os EEDP. Tendência de diminuição de EEDP foi observada em Barbacoas e Cabuyaro em JJA e SON, e em Cabuyaro em MAM. Tendências de aumento (diminuição) ocorrem em Buenaventura (Letícia) durante SON. Em DJF e MAM (MAM), as estações de Barbacoas e Letícia (Huila) tiveram aumento dos EEDP. Em La Macarena, todos os trimestres apresentaram um aumento nos EEDP, porém as tendências foram significativas somente nos trimestres de DJF e MAM. Em ambas regiões de estudo, o ENOS mostrou maior influência na frequência dos EEDP, enquanto a intensidade não mostrou grande diferença entre as fases do ENOS quando se compara a mediana e intervalo inter-quartil.

Palavras-chave: Eventos extremos de Precipitação, El Niño-Oscilação Sul, Tendências, Amazônia Central, Colômbia.

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CLIMATOLOGY OF DAILY EXTREME RAINFALL EVENTS OVER THE CENTRAL AMAZON AND COLOMBIA AND THEIR RELATIONS TO THE

PHASES OF EL NIÑO-SOUTHERN OSCILLATION ABSTRACT

In this research, we investigated how El Niño – Southern Oscillation (ENSO) affects the distribution of frequency and intensity of extreme daily precipitation events (EEDP) in Central Amazon and Colombia using daily precipitation data from 12 meteorological stations for the period from 1979 to 2019. The EEDP was defined based on the 90% percentile of the daily rainfall series separated by season. Interannual variations and long-term trends in EEDP occurrence were evaluated using, respectively, linear correlations between EEDP occurrence and global tropical Sea Surface Temperature (SST) anomalies and using the nonparametric Mann-Kendall and Sen's Method. Overall, the results show that in Central Amazonia and Colombia, the frequency and intensity of EEDP are generally consistent with the behavior of seasonal rainfall and show marked interannual variability. In Central Amazonia, the highest frequencies of EEDP occurred in Itacoatiara and Belterra, in JJA; in Manaus, Itacoatiara, and Itaituba during SON and DJF. In MAM, the highest occurrences of EEDP are concentrated in the eastern portion of the Central Amazon. The intensity of EEDP in Central Amazon is modulated mainly by La Niña (LN) during its initial and final phases, while for the development and mature phases the LN influences rainfall below the 90th percentile. Tendencies of increase of EEDP occurred in Manaus, Itacoatiara, Monte Alegre, and Itaituba during DJF, but not significant, and significant in Itacoatiara and Itaituba during MAM. In Colombia, higher frequencies of EEDP occurred in the Colombian Pacific in JJA and MAM and the Northwest of the Amazon in JJA. The EEDP intensity at the Buenaventura, Huila, La Macarena, and Leticia stations is modulated by LN, while at the Barbacoas station by El Niño (EN). The Cabuyaro station showed that the initial and developmental phases (mature and late) of years of EN (LN) modulate the EEDP. A downward trend in EEDP was observed in Barbacoas and Cabuyaro in JJA and SON, and in Cabuyaro in MAM. Increasing (decreasing) trends occur in Buenaventura (Leticia) during SON. In DJF and MAM (MAM), the stations in Barbacoas and Letícia (Huila) had an increase in EEDP. In La Macarena, all quarters showed an increase in EEDP, but trends were significant only in the DJF and MAM quarters. In both study regions, ENSO showed greater influence on the frequency of EEDP, while the intensity did not show a great difference between ENSO phases when comparing the median and interquartile range.

Keywords: Extreme Precipitation Events, El Niño-Southern Oscillation, Trends, Central Amazon, Colombia.

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SUMÁRIO

Pág.

1. INTRODUÇÃO ... 23

1.1. Justificativa ... 25

1.2. Hipóteses ... 25

1.3. Objetivos ... 26

1.3.1. Objetivo Geral ... 26

1.3.2. Objetivos Específicos ... 26

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ... 27

2.1. Precipitação na Amazônia ... 27

2.2. Sistemas que geram precipitação na Amazônia Central ... 28

2.2.1. Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) ... 28

2.2.2. Linhas de Instabilidade (LIs) ... 28

2.2.3. Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) ... 29

2.2.4. Alta da Bolívia (AB) ... 29

2.3. Sistemas que geram precipitação na Colômbia ... 30

2.3.1. Jato do Chocó (CJ) ... 30

2.3.2. Jato de baixo nível do Caribe (CLLJ) ... 31

2.4. El Niño–Oscilação Sul (ENOS) ... 32

2.5. Eventos extremos de precipitação ... 35

3. DADOS E METODOLOGIA ... 36

3.1. Dados ... 36

3.2 Metodologia ... 37

3.2.1. Definição dos anos de El Niño e La Niña ... 37

3.2.2. Seleção dos eventos extremos de chuva ... 38

3.2.3. Relação com dados oceânicos ... 40

4. RESULTADOS – AMAZÔNIA CENTRAL ... 41

4.1. Distribuições de frequência e intensidade em Manaus – AM ... 41

4.1.1. Trimestre de Junho, Julho e Agosto – JJA (0) ... 41

4.1.2. Trimestre de Setembro, Outubro e Novembro – SON (0) ... 42

4.1.3. Trimestre de Dezembro, Janeiro e Fevereiro – D (0) JF (+) ... 43

4.1.4. Trimestre de Março, Abril e Maio – MAM (+) ... 44

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4.1.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para

Manaus – AM e sua relação com anomalias de TSM ... 45

4.2. Distribuições de frequência e intensidade em Itacoatiara – AM ... 47

4.2.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a cidade de Itacoatiara – AM e sua relação com anomalias de TSM ... 52

4.3. Distribuições de frequência e intensidade em Óbidos – PA ... 54

4.3.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a cidade de Óbidos – PA e sua relação com anomalias de TSM... 58

4.4. Distribuições de frequência e intensidade em Monte Alegre – PA ... 60

4.4.4. Trimestre de Março, Abril e Maio (+) ... 63

4.4.5 Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a cidade de Monte Alegre – PA e sua relação com anomalias de TSM ... 64

4.5. Distribuições de frequência e intensidade em Belterra – PA ... 66

4.5.2. Trimestre de Setembro, Outubro e Novembro – SON (0). ... 67

4.5.5 Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva no tempo para a cidade de Belterra – PA e sua relação com anomalias de TSM... 70

4.6. Distribuições de frequência e intensidade em Itaituba – PA ... 72

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4.6.5 Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a cidade de Itaituba – PA e sua relação com anomalias de TSM ... 76

5. RESULTADOS – COLÔMBIA ... 78

5.1. Distribuições de frequência e intensidade em Aeroporto de Buenaventura ... 78

5.1.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a estação do Aeroporto de Buenaventura – Valle del Cauca e sua relação com anomalias de TSM ... 83

5.2. Distribuições de frequência e intensidade em Barbacoas – Nariño ... 85

5.2.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a estação de Barbacoas – Nariño e sua relação com anomalias de TSM ... 89

5.3. Distribuições de frequência e intensidade em Yaguara – Huila ... 91

5.3.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a estação de Yaguara – Huila e sua relação com anomalias de TSM ... 94

5.4. Distribuições de frequência e intensidade em Cabuyaro – Meta ... 96

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5.4.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a

estação de Cabuyaro – Meta e sua relação com anomalias de TSM ... 100

5.5. Distribuições de frequência e intensidade em La Macarena – Meta ... 102

5.5.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a estação de La Macarena – Meta e sua relação com anomalias de TSM ... 105

5.6. Distribuições de frequência e intensidade em Letícia – Amazonas ... 107

5.6.5. Variação temporal da ocorrência de eventos extremos diários de chuva para a estação de Letícia – Amazonas e sua relação com anomalias de TSM ... 111

6. DISCUSSÕES ... 113

7. CONCLUSÃO ... 120

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LISTA DE TABELAS

Pág.

Tabela 1. Localização geográfica das estações da Amazônia Central e Colômbia. ... 36

Tabela 2. Anos de EN, LN e AN incluídos na análise. ... 38

Tabela 3. Análise detalhada dos diagramas de caixa entre as fases do ENOS para todos os trimestres na estação de Manaus – AM. Valores em mm, exceto valores do EME que representa o valor total. ... 45

Tabela 4. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Itacoatiara – AM. ... 51

Tabela 5. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Óbidos – PA. ... 58

Tabela 6. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Monte Alegre – PA... 64

Tabela 7. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Belterra – PA. ... 70

Tabela 8. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Itaituba – PA. ... 75

Tabela 9. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação do Aeroporto de Buenaventura – Valle del Cauca. ... 81

Tabela 10. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Barbacoas – Nariño. ... 88

Tabela 11. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Yaguara – Huila ... 94

Tabela 12. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Cabuyaro – Meta. ... 100

Tabela 13. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de La Macarena – Meta. ... 105

Tabela 14. Igual à Tabela 3, exceto que para a estação de Letícia – Amazonas. ... 110

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LISTA DE FIGURAS

Pág.

Figura 1. Regiões do El Niño-Oscilação Sul (ENOS). Fonte: NOAA (2021), adaptado pelo

autor. ... 32

Figura 2. Circulação oceânica e atmosférica em condições normais. Fonte: Costa (2017), adaptado pelo autor. ... 33

Figura 3. Circulação oceânica e atmosférica em condições de El Niño. Fonte: Costa (2017), adaptado pelo autor. ... 34

Figura 4. Circulação oceânica e atmosférica em condições de La Niña. Fonte: Costa (2017), adaptado pelo autor. ... 34

Figura 5. Mapa de localização das estações utilizadas neste trabalho com suas respectivas estações separadas por regiões. Sendo: RPC: Região do Pacífico Colombiano, RAC: Região dos Andes Colombianos, NOAM: Noroeste da Amazônia, LET: Letícia, AMC: Amazônia Central. ... 37

Figura 6. Anomalias da Temperatura da Superfície do Mar para o período estudado ilustrando os anos de El Niño (La Niña) em vermelho sendo (azul), e neutros. ... 38

Figura 7. Estação de Manaus, Amazonas, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 41

Figura 8. Igual à Figura 7, exceto que para o trimestre de SON (0)... 42

Figura 9. Igual à Figura 7, exceto que para o trimestre de D (0) JF (+). ... 43

Figura 10. Igual à Figura 7, exceto que para o trimestre de MAM (+). ... 44

Figura 11. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na cidade de Manaus, AM, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 46

Figura 12. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda) e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Manaus – Amazonas, em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 47

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Figura 13. Estação de Itacoatiara, Amazonas, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de

caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 48

Figura 17. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na cidade de Itacoatiara, AM, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05 haverá significância estatística (H = 1). ... 52

Figura 18. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda) e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Itacoatiara – Amazonas, em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 53

Figura 19. Estação de Óbidos, Pará, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 55

Figura 23. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na cidade de Óbidos, PA, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 59 Figura 24. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a

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estação de Óbidos – Pará, em todos os trimestres, com significância estatística de

95%. ... 60

Figura 25. Estação de Monte Alegre, Pará, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 61

Figura 29. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na cidade de Monte Alegre, PA, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 65

Figura 30. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda) e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Monte Alegre – Pará, em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 66

Figura 31. Estação de Belterra, Pará, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 67

Figura 35. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na cidade de Belterra, PA, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0.05, haverá significância estatística (H = 1). ... 71

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Figura 36. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda) e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Belterra – Pará, em todos os trimestres, com significância estatística de

95%. ... 72

Figura 37. Estação de Itaituba, Pará, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 73

Figura 41. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na cidade de Itaituba, PA, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 77

Figura 42. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda) e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Itaituba – Pará, em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 78

Figura 43. Estação do Aeroporto de Buenaventura, Valle del Cauca, Colômbia, para o trimestre de JJA (0) sendo: a) distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS; d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. ... 79

Figura 46. Igual à Figura 43, exceto que para o trimestre de MAM (+). ... 82 Figura 47. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na estação

do Aeroporto de Buenaventura – Valle del Cauca, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência

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dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 84 Figura 48. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação do Aeroporto de Buenaventura – Valle del Cauca em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 85 Figura 49. Estação de Barbacoas, Nariño, Colômbia, para o trimestre de JJA (0) sendo: a)

distribuições da frequência de chuva diária (>= 0,1 mm); b) Distribuições da frequência dos eventos extremos diários de chuva; c) Histograma das diferenças entre a frequência dos eventos extremos diários de chuva entre as fases do ENOS;

d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. .. 86 Figura 50. Igual à Figura 49, exceto que para o trimestre de SON (0)... 87 Figura 51. Igual à Figura 49, exceto que para o trimestre de D (0) JF (+). ... 87 Figura 52. Igual à Figura 49, exceto que para o trimestre de MAM (+). ... 88 Figura 53. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na estação

de Barbacoas – Nariño, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 89 Figura 54. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Barbacoas – Nariño em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 90 Figura 55. Estação de Yaguara, Huila, Colômbia, para o trimestre de JJA (0) sendo: a)

de Yaguara – Huila, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no

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tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0.05, haverá significância estatística (H = 1). ... 95 Figura 60. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Yaguara – Huila em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 96 Figura 61. Estação de Cabuyaro, Meta, Colômbia, para o trimestre de JJA (0) sendo: a)

de Cabuyaro – Meta, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 101 Figura 66. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Cabuyaro – Meta em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 101 Figura 67. Estação de La Macarena, Meta, Colômbia, para o trimestre de JJA (0) sendo: a)

d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. 102 Figura 68. Igual à Figura 67, exceto que para o trimestre de SON (0)... 103 Figura 69. Igual à Figura 67, exceto que para o trimestre de D (0) JF (+). ... 104 Figura 70. Igual à Figura 67, exceto que para o trimestre de MAM (+). ... 105

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Figura 71. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na estação de La Macarena – Meta, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 106 Figura 72. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de La Macarena – Meta em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 107 Figura 73. Estação de Letícia, Amazonas, Colômbia, para o trimestre de JJA (0) sendo: a)

d) Diagrama de caixa dos eventos extremos para as diferentes fases do ENOS. 108 Figura 74. Igual à Figura 73, exceto que para o trimestre de SON (0)... 109 Figura 75. Igual à Figura 73, exceto que para o trimestre de D (0) JF (+). ... 110 Figura 76. Igual à Figura 73, exceto que para o trimestre de MAM (+). ... 111 Figura 77. Número de eventos extremos diários de chuva por ano para cada trimestre na estação

de Letícia – Amazonas, no período de 1979 a 2019 e regressão linear destes eventos no tempo. P mostra a significância e S a tendência dos dados de acordo com o teste de significância de Mann-Kendall e Método de Sen. Se P < 0,05, haverá significância estatística (H = 1). ... 112 Figura 78. Mapa de coeficiente de correlação entre ATSM e chuva sazonal (coluna da esquerda)

e série de eventos extremos diários de precipitação (coluna da esquerda), para a estação de Letícia – Amazonas em todos os trimestres, com significância estatística de 95%. ... 112

(22)

LISTA DE SIGLAS E ABREVEATURAS AB – Alta da Bolívia

AMC – Amazônia Central AMZ – Amazônia

AN – Anos Normais AS – América do Sul

AST – América do Sul Tropical AT – Atlântico

ATN – Atlântico Tropical Norte ATS – Atlântico Tropical Sul CJ – Jato do Chocó

CLLJ – Jato de Baixo Nível do Caribe CW – Circulação de Walker

DJF – Dezembro, Janeiro e Fevereiro

EEDP – Eventos Extremos Diários de Precipitação EME – Evento Muito Extremo

EN – El Niño

ENOS – El Niño-Oscilação Sul IQR – Intervalo interquartil JJA – Junho, Julho e Agosto LIs – Linhas de Instabilidade LN – La Niña

MAM – Março, Abril e Maio NEB – Nordeste do Brasil NOAM – Noroeste da Amazônia RAC – Região dos Andes Colombianos RPC – Região do Pacífico Colombiano SON – Setembro, Outubro e Novembro TSM – Temperatura da Superfície do Mar ZCAS – Zona de Convergência Intertropical ZCIT – Zona de Convergência Intertropical

(23)

23 1. INTRODUÇÃO

Ao longo das últimas décadas, o fenômeno El Niño – Oscilação Sul (ENOS), que se alterna entre suas fases quente (El Niño - EN) e fria (La Niña - LN), vem sendo considerado o principal modo de variabilidade climática interanual que afeta a precipitação na América do Sul (AS) (Oliveira e Satyamurty 1998; Grimm 2003; Tedeschi 2008; Flach e Grimm, 2010;

Tedeschi et al. 2015 e 2016; Andreoli et al. 2017 e 2019).

O ENOS é um fenômeno que envolve variação no sistema oceano-atmosfera, de modo que no oceano, durante eventos de EN (LN), há um aquecimento (resfriamento) anormal de águas superficiais e subsuperficiais no Pacífico Equatorial Central e Leste, enquanto na atmosfera próximo à superfície, ocorre o enfraquecimento (intensificação) dos ventos alísios (Bjerknes 1969). Devido ao aquecimento ou resfriamento da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) são observadas mudanças na circulação atmosférica, que afetam os padrões sazonais de precipitação em diferentes regiões do globo, ocasionando impactos econômicos, sociais e ambientais (Ropelewski e Halpert 1989; Oliveira e Satyamurty 1998; Tedeschi 2008; Marengo et al. 2013; Kayano et al. 2016).

O EN de 1982/83, por exemplo, provocou em diferentes regiões do globo eventos extremos de seca com impactos na economia mundial de cerca de US$ 8 bilhões, com prejuízos nas indústrias pesqueiras do Equador e Peru. À oeste, Havaí e Tahiti sofreram com intensos tufões devido aos padrões anormais de ventos e devido à escassez de chuva no Pacífico Oeste.

Ocorreram incêndios florestais e secas na Indonésia e Austrália, e precipitações excessivas em toda a região sul dos Estados Unidos (Wallace e Vogel 1994). No Brasil, o EN de 82/83 impactou com secas severas no Nordeste do Brasil (NEB) e parte da Amazônia (AMZ), de junho de 1982 até o final de 1983. No mesmo período, nas regiões sul e sudeste do Brasil foram observadas chuvas acima da média que influenciaram em inundações na região (Kayano e Moura 1986).

Por outro lado, entre 2010 e 2011, ocorreram dois eventos catastróficos nos Andes colombianos com 440 km² e 393 km² de áreas inundadas, respetivamente. Estes eventos ocorreram durante a LN 2010 – 2012, e os danos causados neste período totalizam 0,12% do Produto Interno Bruto (PIB) da Colômbia (CEPAL & BID 2012, Arias et al. 2015). Segundo o Departamento Administrativo Nacional de Estatísticas do Governo da Colômbia (DANE;

https://www.dane.gov.co/), mais de 230.225 pessoas foram afetadas por este evento. O evento de 2010 – 2012 causou chuvas e inundações extremas na Colômbia, gerando desastres nos vales

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24 dos rios Magdalena e Cauca e no vale do Rio Atrato, região associada a muita vulnerabilidade social no país (Arias et al. 2015; Enciso et al. 2016, Hoyos et al. 2013). Sobre o Brasil, no ano de 2012, foram observados dois eventos sazonais extremos simultâneos na AS Tropical (AST):

chuvas intensas na AMZ, que geraram inundações recorde, e a seca extrema que afetou o NEB (Marengo et al. 2013).

Assim como em muitas regiões, os impactos sobre o regime de precipitação mensal e sazonal da AS estão ligados ao ENOS, que dependendo de sua intensidade, pode ocasionar eventos extremos de precipitação (Kousky et al. 1984; Andreoli e Kayano 2005; Grimm e Tedeschi 2009; Tedeschi et al. 2015 e 2016; Cai et al. 2020). Como as quantidades médias mensais ou sazonais da precipitação dependem da frequência de Eventos Extremos Diários de Precipitação (EEDP), espera-se que a frequência destes seja modulada pelo ENOS em alguns locais (Tedeschi 2008; Marengo et al. 2013). Assim, é importante conhecermos como o ENOS modifica a frequência de EEDP, sabendo que estes extremos diários podem trazer diversos prejuízos para a sociedade.

Poucos são os estudos anteriores que avaliam a relação entre episódios de ENOS e EEDP sobre a região da AST (Grimm e Tedeschi 2009; Tedeschi et al. 2015; Tedeschi et al.

2016). Grimm e Tedeschi (2009) relacionam os EEDP na AS com fortes eventos do ENOS, e mostraram que a frequência de eventos extremos aumenta (diminui) quando as perturbações de grande escala associadas com EN e LN favorecem (desfavorecem) as anomalias de circulação associadas com esses eventos. Tedeschi et al. (2015 e 2016) analisaram a influência de dois tipos de ENOS (Pacífico Central – CP e Pacífico Leste – EP) na precipitação sazonal e de eventos extremos de precipitação na AS durante a primavera, verão, outono e inverno austral.

Seus resultados mostram que, de modo geral, os eventos extremos de precipitação diária apresentam padrões consistentes com os padrões sazonais de anomalia de precipitação, mas, normalmente, as mudanças na frequência de eventos extremos de precipitação afetam áreas mais extensas do que a precipitação total.

Sazonalmente, os eventos extremos de precipitação que ocorrem nas regiões noroeste e central da AMZ, são resultantes de sinais intensos da fase negativa do ENOS, provocando enchentes que acabam trazendo impactos sociais, econômicos e ambientais, levando até perdas humanas (Marengo et al. 2013, 2016). A ocorrência desses eventos, tanto diários quanto sazonais, aparece tanto em anos de ENOS quanto em anos neutros do Oceano Pacífico, logo, pode haver uma presença de outros modos de variabilidade que podem influenciar esses extremos (Grimm e Tedeschi 2009; Marengo et al. 2016).

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25 Os EEDP fazem parte dos elementos climáticos de um determinado lugar, mas em áreas urbanas ou grandes cidades, há fatores relacionados ao uso e ocupação do solo que também podem influenciar na intensidade da chuva, devido a impermeabilização, remoção da vegetação e ilhas de calor. Consequentemente, ter o conhecimento da frequência e intensidade destes EEDP é crucial para o planejamento do uso e ocupação do solo. Além disso, conhecer como o ENOS afeta a distribuição desses eventos pode ser útil, para que se possa mitigar os impactos ligados a esses episódios de ENOS (Wallace e Vogel 1994; Vicente 2005; Dias 2014).

Dentro desse contexto, um estudo mais detalhado de como o ENOS afeta a frequência e intensidade dos EEDP se faz necessário. Assim, nesse estudo, duas regiões sobre a AST foram selecionadas para o estudo de eventos extremos, uma localizada na Amazônia Central (AMC) e outra sobre o noroeste da AS (Colômbia), regiões essas que sofrem influência do ENOS, com impactos negativos sobre a economia, biodiversidade e na população (Poveda et al. 2001;

Kayano et al. 2013; Tedeschi et al. 2013; Córdoba-Machado et al. 2015).

1.1. Justificativa

Estudos citados anteriormente mostraram que as fases, tipo e intensidade do ENOS influenciam significativamente na precipitação diária, mensal e sazonal de diferentes regiões da AS e, por consequência, na ocorrência de eventos extremos de precipitação. Porém, a maioria desses trabalhos avalia a precipitação no contexto de extremo sazonal. A ocorrência de extremos diários de chuva impacta diretamente em danos ambientais, sociais e econômicos por toda a AS. Por isso, é importante verificar o impacto do ENOS na frequência e intensidade dos EEDP. Além disso, considerando que os eventos extremos de ENOS têm aumentado nos últimos anos (Kayano et al. 2016), se faz necessário avaliar se há uma tendência de aumento ou diminuição desses EEDP. Nesse contexto, apresentam-se as hipóteses dessa pesquisa.

1.2. Hipóteses

I. Eventos Extremos Diários de Precipitação (EEDP) na Amazônia Central e Colômbia estão ocorrendo com mais frequência e intensidade nos últimos 40 anos.

II. Mudanças nos padrões de anomalias de TSM associados aos episódios de ENOS, nos últimos anos, estão relacionadas às alterações na frequência e intensidade dos EEDP na Amazônia Central e na Colômbia.

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26 1.3. Objetivos

1.3.1. Objetivo Geral

Investigar como o ENOS afeta a distribuição da frequência e a intensidade dos EEDP na região da Amazônia Central e Colômbia entre os anos de 1979 e 2019, considerando separadamente as estações de inverno, primavera, verão e outono austral.

1.3.2. Objetivos Específicos

I. Determinar a distribuição de frequência e intensidade de eventos de precipitação, para diferentes estações do ano, durante episódios EN, LN e AN;

II. Avaliar a diferença entre as distribuições de frequência entre anos de EN e LN e AN;

III. Identificar possíveis tendências de aumento ou diminuição dos EEDP, separadamente para cada estação do ano;

IV. Avaliar a relação entre a variabilidade interanual da precipitação sazonal e àquela associada à ocorrência de EEDP, com condições tropicais globais de TSM.

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27 2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

A Amazônia legal tem uma área aproximada de 7 milhões de km² dividida entre os países do Brasil, Bolívia, Colômbia, Equador e Peru, sendo predominante na AMZ brasileira com mais de 5 milhões de km² (Fisch et al. 1998). Devido a sua localização na região tropical, dispõe de alta incidência de radiação solar o que intensifica as trocas de energia terra-atmosfera (Correia et al. 2007; Vieira 2013; Tanaka 2014). Na AMC, os maiores índices de radiação incidente na superfície ocorrem nos meses de setembro e outubro e os mínimos no trimestre de Dezembro-Fevereiro (DJF) (Fisch et al. 1998).

A convecção na região Amazônica exerce um papel fundamental no clima local e global fornecendo calor latente para a atmosfera (Fisch et al. 1998; Nobre et al. 2009) e é importante para a Circulação Geral da Atmosfera (CGA), pois equilibra o saldo positivo de energia entre regiões tropicais e polares (Reboita et al. 2012). De acordo com Tanaka (2014) a região possui grande quantidade de vapor d’água e devido ao intenso aquecimento, favorece convecções mais profundas e maiores índices de precipitação que é um dos fatores mais importantes nos trópicos.

2.1. Precipitação na Amazônia

Na AMZ, o transporte de umidade oriundos dos Oceanos Tropicais Atlântico e Pacífico (Nobre et al. 2009; Limberger e Silva 2016), e a evapotranspiração da floresta Amazônica, contribuem com boa parte de chuvas na região (Nobre et al. 2009; Oliveira 2019).

A precipitação média anual na região Amazônica é de aproximadamente 2300 mm. No noroeste e leste da região, os índices de precipitação são superiores à 3000 mm/ano. À leste, áreas costeiras do Amapá e Pará, as chuvas estão associadas às Linhas de Instabilidade (LIs) forçadas pela brisa marítima (Cohen et al. 1995; Fisch et al. 1998; Nobre et al. 2009). No Noroeste, este índice está associado à ascensão orográfica da umidade proveniente dos ventos alísios de leste da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) na Cordilheira dos Andes. Na parte central da AMZ, a precipitação é em média 2500 mm/ano, com influência da Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), ZCIT e penetração de sistemas frontais provenientes da região subtropical do Brasil (Fisch et al. 1998; Nobre et al. 2009; Limberger e Silva 2016;

Oliveira 2019).

Os máximos de chuvas e intensa atividade convectiva na região Amazônica ocorrem entre novembro e março, caracterizando o período de chuvas devido aos fatores atmosféricos que serão discutidos a seguir. Entre os meses de maio e setembro, não ocorre grande atividade convectiva na região, caracterizando assim o período de seca. Os meses de abril e outubro são

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28 considerados períodos de transição entre os regimes. Em Junho – Agosto (JJA), as regiões central e sul da AMZ, ficam sobre o domínio do ramo descendente da Célula de Hadley, inibindo a precipitação e fortalecendo o período seco (Horel et al. 1989; Fisch et al. 1998).

Assim, os principais sistemas atmosféricos que modulam a precipitação nessas regiões são: ZCIT, LIs, ZCAS, AB, Jato do Chocó (CJ por seu acrônimo em inglês) e Jato de Baixo Nível do Caribe (CLLJ por seu acrônimo em inglês). Em termos de variabilidade na escala de tempo interanual o ENOS no Oceano Pacífico pode causar eventos extremos em várias regiões da AS, inclusive na AMC e Colômbia (Grimm e Tedeschi 2009; Poveda et al. 2011).

2.2. Sistemas que geram precipitação na Amazônia Central 2.2.1. Zona de Convergência Intertropical (ZCIT)

A ZCIT é uma faixa de nebulosidade situada na região tropical sendo um dos principais mecanismos de chuvas intensas na região com deslocamento norte-sul, estendendo-se da África ao norte da AS (Andrade 2007; Nobre et al. 2009; Moura e Vitorino 2012). A posição da ZCIT coincide aproximadamente com as regiões de mais altas TSM (Hastenrath 1991; Fisch et al.

1998; Aimola e Moura 2016).

Com a intensificação dos alísios de nordeste, a ZCIT migra para o sul do equador, fortalecendo a precipitação na região Norte e NEB, caracterizando o período chuvoso em DJF.

Em meses secos, principalmente durante JJA, os alísios de sudeste estão mais intensos, fazendo com que a ZCIT migre para o norte (Fisch et al. 1998; Muanza 2008; Reboita et al. 2010; Cai et al. 2020).

2.2.2. Linhas de Instabilidade (LIs)

As LIs são bandas de nebulosidade com convecções profundas podendo ser ou não contínua. Em seu estágio inicial é classificada como sistema de mesoescala podendo atingir escala sinótica (Cohen et al. 1995; Nobre et al. 2009). Formação de LIs ocorre diariamente devido à brisa marítima na costa norte-nordeste da AS como resultado da convecção induzida e se propagam para dentro do continente desde a Guiana até o Maranhão através da bacia Amazônica (Cohen et al. 1995).

A dimensão de uma LI é de aproximadamente 1500 km de comprimento e 170 km de largura (Cohen et al. 1989). São visíveis durante todo o ano por imagens de satélites e se tornam mais frequentes na estação seca. Se propagam com velocidade média de 13 m/s permanecendo

(29)

29 ativas até 48 horas, embora sua duração seja de quase 1 dia (Cohen 1989). Ainda de acordo com Cohen (1989), as LIs Costeiras constituem 62% dos casos observados e as LIs com Propagação constituem 38%.

Na Amazônia, as LIs são responsáveis pelas chuvas na AMC durante a estação seca.

Nas costas litorâneas de Amapá e Pará, contribuem com 45% da chuva durante o período chuvoso (Cohen 1989). Como proposto por Kousky e Molion (1985) devido a diminuição do contrate térmico oceano-continente, ao anoitecer as LIs tem sua intensidade enfraquecida e, durante o dia voltam a se intensificar devido ao aquecimento superficial sendo um influenciador na distribuição de chuvas na AMC.

2.2.3. Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS)

Durante os meses de verão da AS, a ZCAS é um dos principais sistemas geradores de chuva em parte da AMZ e no Brasil (Nobre et al. 2009; Vieira 2013). A ZCAS é uma banda de nebulosidade de intensa atividade convectiva orientada de noroeste-sudeste que se estende da AMZ ao sudeste do Brasil (Satyamurty et al. 1998; Vieira et al. 2013; Silva et al. 2019).

A ZCAS é influenciada por anomalias da TSM do Atlântico sudoeste (Nobre et al.

2009). A maior frequência da ZCAS é durante o verão austral do HS com duração de 4 a 15 dias (Vieira et al. 2013). Conforme Silva et al. (2019) em um estudo realizado entre 2006 a 2017 o mês com maior (menor) frequência da ZCAS é em dezembro (abril), com vida média de 5 dias, podendo chegar a 15 dias.

2.2.4. Alta da Bolívia (AB)

No verão austral da AS, a intensa convecção na AMZ é um fator importante para a formação da AB com variação intrasazonal e interanual (Fisch et al. 1998; Nobre et al. 2009;

Reboita et al. 2010; Vieira 2013; Silva et al. 2019). A AB é um anticiclone que ocorre em altos níveis (200 hPa) sobre a AS, e sua posição central está localizada sobre o altiplano boliviano que depois se desloca para dentro do continente durante o verão e está relacionado com a liberação de calor latente devido a convecção na AMZ (Gusmão 1996; Nobre et al. 2009;

Reboita et al. 2010; Vieira 2013).

Durante o verão, ocorre a intensificação da convecção e a AB atinge seu maior desenvolvimento. Isso intensifica a precipitação nos meses chuvosos da região Amazônica, que ocorre no trimestre de DJF. Durante o inverno, a diminuição da atividade convectiva enfraquece a AB. Com isso, no trimestre de JJA a AB se desloca para América Central diminuindo a

(30)

30 precipitação na bacia Amazônica, caracterizando a estação seca (Fisch et al. 1998; Reboita et al. 2010).

A manutenção da alta se dá pela convergência de umidade em baixos níveis oriundos de nordeste/leste, provocando precipitação intensa associada a liberação de calor latente na média e alta troposfera. Outro fator importante para a manutenção da AB, está associado ao forte aquecimento da superfície da terra sobre o Altiplano Boliviano durante esta época do ano, aquecendo a coluna troposférica e, consequentemente, produzindo aumento da espessura sobre o continente, gerando assim, um anticiclone em altos níveis (Gusmão 1996; Fisch et al. 1998;

Nobre et al. 2009).

2.3. Sistemas que geram precipitação na Colômbia

A região noroeste da AS é um importante centro de atividade convectiva, principalmente desenvolvida dentro de nuvens cumulonimbus, liberando calor latente continuamente para a atmosfera influenciando as células de Hadley e a CGA (Poveda e Mesa 1997). A Colômbia sofre influência sazonal devido ao deslocamento meridional da ZCIT, que modula o ciclo anual da hidroclimatologia da Colômbia (Poveda et al. 2005). Um deslocamento duplo da ZCIT na parte central e oeste do país faz com que ocorra um ciclo anual bimodal de precipitação com estações chuvosas distintas nos meses Abril – Maio e Outubro – Novembro e estações secas em DJF e JJA (Hastenrath 2002; Poveda et al. 2005). Outros fenômenos de grande escala que influenciam à precipitação na Colômbia são os jatos de baixos níveis como o CJ, e o CLLJ (Poveda et al. 2005; Yepes et al. 2019; Cerón et al. 2020).

Segundo Poveda e Mesa (2000) a umidade transportada da AMZ através dos ventos alísios de leste se encontra com a barreira orográfica dos Andes na Colômbia, fazendo com que ocorra à ascensão da umidade, contribuindo no aumento da convecção profunda e precipitação no flanco oriental da Cordilheira dos Andes. De acordo com o mesmo autor, os Andes têm três ramos com altitudes maiores que 5000m envolvendo geleiras tropicais, vales intra-andinos predominantes na direção latitudinal que faz com que ocorra fortes efeitos orográficos locais que induzem circulações atmosféricas e convecção profunda com chuvas intensas.

2.3.1. Jato do Chocó (CJ)

Os primeiros trabalhos a observar a presença do CJ em 925 hPa na Colômbia, entre 2°N e 7°N ao longo de 80°W, foram os de Poveda e Mesa (1999 e 2000). O CJ tem um ciclo anual e é o principal responsável por modular a estação chuvosa durante o período de Setembro a

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31 Novembro (SON) nas regiões central e ocidental da Colômbia e é impulsionado pela variabilidade sazonal do gradiente da TSM na região do Niño 1+2 (Poveda e Mesa 1999 e 2000;

Poveda et al. 2011). Essas mudanças na TSM e nas temperaturas do ar de superfície no oeste da Colômbia fazem com que ocorra uma intensificação do CJ nos meses de SON e um enfraquecimento nos meses de Março – Maio (MAM) (Yepes et al. 2019). Por ser eficiente em transportar umidade na troposfera inferior, quando o CJ interage com fatores locais como convergência de umidade, orografia local, e o calor latente liberado pela convecção no oeste da Colômbia, fornece altos índices de precipitação na região pacífica e dos andes (Poveda e Mesa 1999 e 2000).

Ao longo da costa da Colômbia, ocorre taxas extremas de precipitação causadas pela interação orográfica do CJ com os Andes e a floresta tropical, esta região é considerada uma das regiões mais chuvosas do planeta com médias anuais superiores a 12.500mm (Poveda e Mesa 2000; Poveda et al. 2006; Durán-Quesada et al. 2012; Jaramillo et al. 2017).

Frequentemente, esta região é exposta a EEDP com recorrentes inundações afetando comunidades que ali residem (Jaramillo et al. 2017).

O fenômeno LN (EN) tem sido relacionado com uma intensificação (enfraquecimento) do CJ devido a um aumento (diminuição) do gradiente das temperaturas do ar de superfície nas regiões do Nino 1+2 e oeste da Colômbia (Poveda e Mesa 2000; Yepes et al. 2019). Em períodos em que o CJ está intensificado (enfraquecido) ocorre um aumento (diminuição) no transporte de umidade para dentro do continente, favorecendo condições úmidas (secas) nas regiões oeste e central da Colômbia (Poveda et al. 2006).

2.3.2. Jato de baixo nível do Caribe (CLLJ)

O CLLJ tem um ciclo bimodal anual com ventos em 925 hPa, com velocidade máxima durante JJA em torno de 14m/s e em DJF 10 m/s. Os ventos enfraquecem no trimestre de SON devido aos ventos alísios fracos tendo sua velocidade máxima 8 m/s (Amador 2008). Segundo Serna et al. (2018) em anos de EN, a velocidade máxima dos ventos pode chegar a 14 m/s em DJF. Este jato está localizado em torno de 12°N – 15°N e 70°W – 80°W e diferentemente do CJ, o CLLJ não tem uma migração latitudinal significativa. Mesmo assim, ambos os jatos têm variações interanuais relacionadas com as fases do ENOS, que é o sistema com maior relevância na variabilidade de chuvas na Colômbia de forma interanual (Poveda et al. 2011).

As condições que modulam a variabilidade interanual do CLLJ mostram dependência sazonal, como as anomalias de TSM na região do Niño 3.4 durante o inverno e regiões do EN

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32 durante o verão, bem como a diferença na TSM nas regiões do Atlântico Norte Tropical (Amador et al. 2006). Sazonalmente, o CLLJ e o CJ interagem e modulam a localização meridional da ZCIT (Arias et al. 2015).

2.4. El Niño–Oscilação Sul (ENOS)

Alguns estudos mostram que o ENOS no Oceano Pacífico tropical, é um dos fenômenos que influencia anomalias de chuvas na AS (Kousky et al. 1984; Andreoli e Kayano 2005;

Tedeschi et al. 2013, 2015 e 2016; Tedeschi e Collins 2016; Andreoli et al. 2017 e 2019; Cai et al. 2020). Além disso, diferentes tipos, frequência e intensidade de ENOS podem ocasionar eventos extremos em diversas áreas da AS (Grimm e Tadeschi 2009, Tedeschi et al. 2015 e 2016). O ENOS é um fenômeno de escala interanual, com variabilidade entre 2 e 7 anos que interage de forma acoplada entre oceano-atmosfera, afetando a Circulação de Walker (CW), impactando variabilidade climática local e global (Trenberth 1997; Kayano et al. 2005 e 2016;

Reboita e Santos 2014).

Como o ENOS é um fenômeno acoplado, sua componente oceânica pode ser calculada pelos índices nomeados Niño (Figura 1), através de anomalias de TSM em diferentes áreas do Oceano Pacífico Tropical, definindo condições normais, de EN ou de LN. Segundo Trenberth (1997) será classificado como ano de EN (LN) quando persistir por 5 meses seguidos no Niño 3 e 3.4, valores de anomalias de TSM iguais ou superiores à +0,5°C (inferiores à –0,5°C).

Figura 1. Regiões do El Niño-Oscilação Sul (ENOS). Fonte: NOAA (2021), adaptado pelo autor.

Outra forma de calcular o ENOS, é por sua componente atmosférica, a Oscilação Sul (OS), que é a diferença na Pressão do Nível do Mar (PNM) entre Tahiti e Darwin. Uma medida

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33 da OS que designa a diferença de PNM entre as duas estações é chamado de Índice Oscilação Sul (IOS), o qual pode determinar a fase e intensidade dos eventos ENOS (Philander 1983 e 1985; Trenberth, 1997 Kayano et al. 2005). No momento em que o IOS é negativo (positivo), o ENOS aparece na sua fase quente (fria), fazendo com que assim sejam caracterizados episódios de EN (LN). As variações atmosféricas e oceânicas no Oceano Pacífico Tropical, oscilam entre essas duas fases do ENOS (Philander 1983; Kousky et al. 1984; Kayano et al.

2005).

Em anos de condições normais (Figura 2), anos que não tem ocorrência do fenômeno, há um acúmulo de águas quentes no Pacífico Oeste, costa norte da Austrália e Indonésia.

Devido os ventos alísios serem predominantes de leste a oeste, essa região de águas quentes atua como fonte de calor para à atmosfera, influenciando a convecção e o transporte de umidade.

Na troposfera, movimentos ascendentes do ar na região Oeste do Pacífico se movem para Leste conforme a CW, fazendo com que ocorra subsidência sobre as águas frias do Pacífico Leste (Bjerknes 1969; Kayano et al. 2005; Reboita e Santos 2014).

Figura 2. Circulação oceânica e atmosférica em condições normais. Fonte: Costa (2017), adaptado pelo autor.

Na fase quente do ENOS, anos de EN (Figura 3), há um enfraquecimento dos ventos alísios, fazendo com que o ramo ascendente da CW se mova para o Pacífico Central. Com isso, a região Leste do Pacífico na costa da AS acaba tendo um aumento na TSM devido a diminuição da ressurgência de águas mais frias, havendo assim enfraquecimento do gradiente térmico entre as regiões Oeste e Leste do Pacífico. Essa atenuação na circulação oceânica e o

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34 enfraquecimento dos ventos alísios, permite que águas mais quentes fluam de oeste para leste (Kayano et al. 2005; Tedeschi et al. 2013; Reboita e Santos 2014).

Figura 3. Circulação oceânica e atmosférica em condições de El Niño. Fonte: Costa (2017), adaptado pelo autor.

Figura 4. Circulação oceânica e atmosférica em condições de La Niña. Fonte: Costa (2017), adaptado pelo autor.

Durante a fase fria do ENOS, anos de LN (Figura 4), a condição normal é fortalecida.

Durante esta fase, os ventos alísios e a CW se intensificam, e o ramo ascendente da CW se

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35 desloca para Oeste. Os ventos alísios empurram águas mais quentes a Oeste do Oceano Pacífico.

Com isso, a termoclima se aprofunda, intensificando a ressurgências de águas mais frias no Pacífico Leste (Kayano et al. 2005; Tedeschi et al. 2013; Reboita e Santos 2014).

As fases do ENOS causam impactos diretamente no regime de precipitação de algumas regiões do Brasil. Em sua fase quente (EN) ocasiona índices pluviométricos acima da média na região sul do Brasil, enquanto nas regiões norte e nordeste são observadas condições mais secas do que as normais. Durante a fase fria (LN), ocorre situações inversas nestas regiões (Oliveira e Satyamurty 1998; Kayano et al. 2005; Grimm e Tedeschi 2009; Tedeschi et al. 2015 e 2016;

Cai et al. 2020).

2.5. Eventos extremos de precipitação

Podem ser definidos como eventos extremos de precipitação, aqueles em que os totais de chuva, em relação ao acumulado diário, mensal, sazonal ou até decenal, apresentem valores superiores ao comportamento frequente da área que está sendo estudada (Sarewitz et al. 2000;

Marengo et al. 2007; Dias 2014). Segundo Marengo et al. (2016), diversos extremos sazonais associados a LN ocorreram na região Amazônica nas últimas décadas (1953, 1989, 1999, 2009, 2012–2015), influenciando em níveis acima das médias normais dos rios ocasionando inundações.

Na escala diária, estudos anteriores avaliaram a relação entre episódios de ENOS e EEDP sobre a região da AST (Grimm e Tedeschi 2009; Tedeschi et al. 2015 e 2016). Segundo Grimm e Tedeschi 2009, o ENOS tem uma maior sensibilidade na frequência de EEDP, influenciando no aumento de eventos extremos de precipitação na região norte da AS (da Colômbia ao norte do Brasil, incluindo a bacia do rio Amazonas) associados a LN em SON.

A frequência de eventos extremos de precipitação no trimestre de SON no Norte da AS, se estende para a região centro-leste do Brasil iniciando a estação chuvosa nesta região, impactando no aumento (redução) de EEDP em dezembro durante episódios de LN (EN) atingindo seu pico em janeiro. Em DJF no Norte da AS os EEDP associados a LN (EN) são cada vez mais (menos) frequentes, nestes meses o ENOS se encontra na sua fase madura e tem maior influência no regime de precipitação na AST (Grimm e Tedeschi 2009; Tedeschi et al.

2015). Na bacia do rio Amazonas, há um aumento (redução) na ocorrência de EEDP nos meses de MAM associados a episódios de LN (EN), especialmente em abril onde eventos de LN aumentam a frequência de EEDP (Grimm e Tedeschi 2009; Tedeschi et al. 2016).

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36 Por outro lado, Santos et al. (2012a) analisaram tendências de eventos extremos com dados de precipitação do ERA – 40 (2,5°X2,5°) para o período de 1961 – 2001 na região norte do Brasil e constataram tendências de precipitação positiva para a região. Em um estudo realizado por Santos et al. (2012b) no período de 1971 – 2007 para a região de Manaus – AM, foi mostrado um aumento de eventos extremos na região urbana com significância estatística de alguns índices climáticos, tais como: o número de dias em um ano que a precipitação foi maior que 50mm (R50mm), máxima precipitação em cinco dias consecutivos (Rx5day) e dias úmidos quando a precipitação for maior que 95p (R95p).

3. DADOS E METODOLOGIA 3.1. Dados

Os dados de precipitação foram obtidos para o período de 1979 a 2019 de 6 estações meteorológicas convencionais do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), localizadas dentro de uma área na AMC (Figura 5) e 6 estações convencionais do Instituto de Hidrologia, Meteorologia e Estudos Ambientais (IDEAM) distribuídas em 5 Departamentos da Colômbia (Figura 5). Nas estações automáticas do INMET, 2 estações estão no estado do Amazonas e 4 no Pará. Para a Colômbia, as estações estão divididas em 2 na Região do Pacífico Colombiano (RPC), nos departamentos do Valle del Cauca e Nariño, 1 na Região dos Andes Colombianos (RAC), departamento de Huila, e 2 estão localizadas no Noroeste da Amazônia (NOAM), nos departamentos de Meta e 1 em Letícia, departamento Amazonas.

Tabela 1. Localização geográfica das estações da Amazônia Central e Colômbia.

Estação meteorológica Região Lat. Long.

A. Buenaventura – Valle del Cauca RPC 3° 49' 10" N 76° 59' 22" W Barbacoas – Nariño RPC 1° 39' 21"N 78° 9' 55" W

Yaguara – Huila RAC 2° 39' 49" N 75° 31' 14" W Cabuyaro – Meta NOAM 4° 16' 60" N 72° 46' 60" W La Macarena – Meta NOAM 2° 11' 24" N 73° 47' 60" W Letícia – Amazonas LET 4° 12' 60" S 69° 55' 60" W

Manaus – AM AMC 3° 6' 26'' S 60° 1' 34'' W

Itacoatiara – AM AMC 3° 08' 35" S 58° 26' 39" W Óbidos – PA AMC 1° 55' 03" S 55° 31' 05" W Monte Alegre - PA AMC 2° 00' 28" S 54° 04' 09" W Belterra – PA AMC 2° 38' 11" S 54° 56' 14" W Itaituba – PA AMC 4° 16' 34" S 55° 59' 01" W

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Figura 5. Mapa de localização das estações utilizadas neste trabalho com suas respectivas estações separadas por regiões. Sendo: RPC: Região do Pacífico Colombiano, RAC: Região dos Andes Colombianos, NOAM: Noroeste da Amazônia, LET: Letícia, AMC: Amazônia Central.

Em relação as condições oceânicas, foi utilizado o conjunto de dados mensais globais de Temperatura da Superfície do Mar Reconstruída (Extended Surface Reconstructed Sea Temperature - ERSST) versão 5, com grade de 2° x 2°, da Agência Nacional Oceânica e Atmosférica (National Oceanic and Atmospheric Agency - NOAA), para o período de 1979–

2019 e descritas por Huang et al. (2017). Esse conjunto de dados está disponível em:

<https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/marineocean-data/extended-reconstructed-sea- surface-temperature-ersst-v5>.

3.2 Metodologia

3.2.1. Definição dos anos de El Niño e La Niña

Para a identificação dos eventos de EN e LN, foi utilizado o método de Trenberth (1997) tendo como base a região do Niño-3.4 (5°N – 5°S, 120° – 170°W) para calcular as anomalias de TSM, considerando o período climatológico de 1979 a 2019. Foram definidos como ano de