Estudo das relações preditivas entre o número de dias de chuva e a Temperatura da Superfície do Mar (TSM) para o Rio Grande do Sul - Fischer, Graciela Redies (2007)
A precipitação pluvial, medida em estações meteorológicas, nem sempre é um bom parâmetro para avaliar-se a disponibilidade hídrica em determinado período. Os totais da precipitação pluvial correspondem a todo o período considerado, não sendo levado em conta se foram bem ou mal distribuídos. Com o Número de Dias de Chuva, tem-se uma idéia da intensidade da precipitação pluvial, pois ao se analisar o mesmo total de chuva, em intervalos de tempo distintos, obtém-se qual a intensidade, bem como a variabilidade quantitativa da mesma. Conhecer e poder prever grandezas meteorológicas tem sido objeto de estudo de pesquisadores de todo globo: os prognósticos devem contemplar tanto a escala temporal quanto a espacial. Partindo da hipótese de que as escalas dos modelos de previsão de longo prazo, atualmente existentes, não contemplam as diversidades climáticas regionais do Estado do Rio Grande do Sul e que estudos regionalizados podem melhorar as informações demandadas pela sociedade, este trabalho teve como objetivo principal determinar as relações preditivas entre o Número de Dias de Chuva (NDC) de algumas estações meteorológicas do Rio Grande do Sul e as Temperaturas da Superfície do Mar (TSM). Nesta pesquisa foram usados dois conjuntos de dados: o primeiro formado por dados mensais de Número de Dias de Chuva de 17 estações meteorológicas do Estado, para o período de 1982 a 2005; o segundo, composto por dados de Temperatura da Superfície do Mar, para o período de 1982 a 2005. A série foi dividida em dois períodos: o dependente, compreendendo o intervalo de 1982 a 2002, para determinação das equações preditivas, bem como os coeficientes de regressão, e o período independente, cujo intervalo foi de 2003 a 2005, para validação do modelo. Os dados de TSM foram utilizados para, através das equações de regressão, estabelecer as relações entre as variáveis. Depois de estabelecidas as equações, foram calculados os valores previstos de NDC, e então comparados com valores observados, a fim de se verificar a eficiência do modelo. Para todas as regiões e para os meses analisados, obtiveram-se bons resultados na previsão de NDC. A série de dados prevista e a observada seguem um mesmo padrão de distribuição desta variável, embora existam alguns valores previstos que apresentam diferenças dos observados, essas não são significativas. No período independente, a série prevista mostra as maiores diferenças em relação aos valores observados. A região em que o modelo apresenta melhor destreza é a região ecoclimática da Campanha (R9) e o mês de melhor previsão é julho.