Análise de escalas temporais da precipitação na parte Leste do Nordeste do Brasil usando Transformada Wavelet

Sérgio Luiz E. F. da Silva, Cláudio Moisés Santos e Silva

Depto de Física Teórica e Experimental, CCET, UFRN Campus Universitário Lagoa Nova

59.072-907, Natal, RN E-mail: sergioluiz.pesquisa@gmail.com, claudio@dfte.ufrn.br

Palavras-chave: Variabilidade Climática, Climatologia, Morlet. Resumo: Através da análise de wavelets identificaram-se as diferentes escalas temporais que controlam a variabilidade da precipitação na parte Leste do Nordeste do Brasil (LNEB). Para isso foram usados dados de precipitação obtidos de postos pluviométricos da Agência Nacional de Águas (ANA) no período de 1972 a 2002. Aplicou-se a “wavelet mãe” de Morlet. Os principais modos de variabilidade identificados foram o sinal intrasazonal (máxima energia em 45 dias), o sinal sazonal (máximo em 90 dias), o sinal inter anual (máximo em 3 anos) e o sinal decenal (máximo em 11 anos).

1 Introdução Os regimes pluviométricos no Nordeste Brasileiro (NEB) são influenciados pela atuação de sistemas meteorológicos de escala espacial local, tal como efeitos de brisa marítima e brisa continental (Teixeira, 2008); por sistemas de meso escala (ou escala regional), como é o caso de aglomerados convectivos e linhas de instabilidade (Cohen et al., 2009), pelos vórtices ciclônicos de altos níveis (Coutinho et al., 2010) e pelos distúrbios ondulatórios de leste (Torres e Ferreira, 2011); por sistemas de grande escala (ou escala global), em que se destaca a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) e a penetração de sistemas frontais oriundos de latitudes médias, além da formação da Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) que influencia principalmente o Estado da Bahia (Chaves e Cavalcanti, 2001). Sabe-se que diferentes escalas atmosféricas atuam sobre o NEB, dentre as quais se destacam: i) alta frequência, principalmente o ciclo diário e semidiário (Santos e Silva et al. 2012); ii) escalas intermediárias, sazonal e intrasazonal (Madden-Julian), (Souza e Ambrizzi, 2006); iii) baixa frequência, em que o fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENSO) é o fator predominante (Rodrigues et al., 2011). O estudo de escalas atmosféricas é importante, pois permite identificar os tipos de sistemas atmosféricos e em qual período de tempo (cronológico) os eventos de chuva intensa estiveram associados a cada sistema. Além disso, é possível identificar se há sinergia entre as diferentes oscilações, de forma a contribuir para a ocorrência dos eventos extremos, ou seja, o estudo dessas escalas é uma ferramenta poderosa para diagnósticos e prognósticos climáticos e para a previsão de tempo, que em última análise pode auxiliar gestores e autoridades na tomada de decisão em eventos extremos associados ao clima (secas, no caso do NEB) e ao tempo (enchentes, no NEB). Neste contexto, o objetivo deste trabalho é identificar os modos principais de variabilidade da precipitação sobre a região LNEB através da transformada wavelet dos dados.

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2 METODOLOGIA Utilizamos os dados de precipitações pluviométricas provenientes da Agência Nacional de Águas (ANA) e cobrem o período de 1972 a 2002. São informações de chuva acumulada em 24 horas em 7 locais no Leste do Nordeste do Brasil (LNEB), especificamente sobre o Rio Grande do Norte (RN), Paraíba (PB) e Pernambuco (PE). Conforme podemos ver na Figura 1. As bolas sólidas negras representam os postos pluviométricos da ANA e à escala ao lado refere-se à topografia do solo com relação ao nível do mar. A transformada wavelet contínua de um sinal f(t) é dado pela expressão:

��,���� = �� � �����∗ ����� ������ (1)

O fator �� é chamado de constante

de normalização de cada wavelet filha de forma a manter a mesma energia da wavelet principal (wavelet mãe). Sendo f(t) a série analisada, t o parâmetro de dilatação (forma), k o parâmetro de translação (deslocamento), ��

∗ é o complexo conjugado da função �� , que por sua vez é a função wavelet mãe. Em geral, a wavelet mãe usada em sinais meteorológicos é a de Morlet, que segundo (Kumar e Georgiou, 1994) é expressa da seguinte forma:

����� = ������� � ��

�!�

! (2)

Onde "�= 5,4 é o parâmetro de Morlet. A transformada wavelet permite visualizar a série de dados no domínio do tempo e da frequência, o gráfico usado para essa finalidade é chamado de escalograma. O algoritmo usado para calcular a transformada wavelet é descrito por (Torrence e Compo, 1998).

3 RESULTADOS

Na Figura 2 temos o escalograma mostrando que o principal modo de variabilidade da precipitação é o de 90 dias, que corresponde à escala sazonal. Na baixa frequência destaca-se o período entre 1975 a 1987, quando a escala de 2 a 6 anos (inter anual) foi dominante. Após isso, a escala anual, com máximo em torno de 400 dias foi mais pronunciada, evidenciando a ocorrência da oscilação decenal (de 10 anos).

Figura 1: Localização dos postos da Agência

Nacional de Águas (ANA), região de estudo.

Figura 2: (a) Escalograma mostrando a variabilidade

da precipitação. (b) Energia global dos eventos.

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4 CONCLUSÕES Neste trabalho, utilizamos a análise wavelet para tratamento dos dados de postos da ANA. Ela tem se tornado uma ferramenta cada vez mais útil e significativa para a interpretação de fenômenos naturais dos mais diversos tipos. Com essa robusta ferramenta matemática e computacional, podemos determinar a covariância entre energia e período ou frequência com que os eventos ocorrem. O estudo de escalas atmosféricas é uma ferramenta poderosa para prognósticos climáticos e para a previsão de tempo, que em última análise pode auxiliar gestores e autoridades na tomada de decisão em eventos extremos associados ao clima (secas, no caso do NEB) e ao tempo (enchentes, no NEB). 5 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS [1] CHAVES, R.R.; CAVALCANTI, I.F.A. Atmospheric Circulation Features Associated with Rainfall Variability over Southern Northeast Brazil. Monthly Weather Review, v. 129, p. 2614-2626, 2001. [2] COHEN, J.C.P.; CAVALCANTI, I.F.A.; BRAGA, R.H.M.; SANTOS NETO, L.A. Linhas de Instabilidade na Costa N-NE da America do Sul. In: CAVALCANTI, I.F.A.; FERREIRA, N.J.; SILVA, M.G.A.J.; SILVA DIAS, M.A.F. Tempo e clima do Brasil. 1ª ed. São Paulo: Oficina de Textos, p. 75-93, 2009. [3] COUTINHO, M.D.L.; GAN, M.A.; RAO, V.B. Método objetivo de identificação dos vórtices ciclônicos de altos níveis na região Tropical Sul: validação. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 25, n.3, 311-323, 2010. [4] KUMAR, P.; GEORGIOU, E. Wavelet Analysis in Geophysics: An Introduction. In: Foufoula Georgiou, E.; Kumar. P. (eds) Wavelets in Geophyiscs., San Diego: Academic Press, vol. 4, 1994. p 1-43. [5] RODRIGUES, R.R.; HAARSMA, R.J.; CAMPOS, E.J.D.; AMBRIZZI, T. The Impacts of Inter–El Niño Variability on the Tropical Atlantic and Northeast Brazil Climate. Journal of Climate, v. 24, p. 3402-3422, 2011. [6] SANTOS E SILVA, C.M.; FREITAS, S.R.; GIELOW, R. Numerical simulation of the diurnal cycle of rainfall in SW Amazon basin during the 1999 rainy season: the role of convective trigger function. Theoretical and Applied Climatology, v. 107, p. 1-12, 2012. [7] SOUZA, E.; AMBRIZZI, T. Modulation of the intraseasonal rainfall over tropical Brazil by Madden-Julian Oscillation. International Journal of Climatology, v. 26, p. 1759–1776, 2006. [8] TEIXEIRA, R.F.B. O fenômeno da brisa e sua relação com a chuva sobre Fortaleza-CE. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 23, n.3, p. 282-291, 2008. [9] TORRENCE, C.; COMPO, G.P. A practical guide to wavelet analysis. Bulletin of the American Meteorological Society, v.79, p.61-78, 1998. [10] TORRES, R.R.; FERREIRA, N.J. Case Studies of Easterly Wave Disturbances over Northeast Brazil Using the Eta Model. Weather and Forecasting, v. 26, p. 225–235, 2011.

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