Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
Barreto, Naurinete de Jesus da Costa |
| Orientador(a): |
Mendes, David |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICAS
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20409
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Resumo: |
A variabilidade intrassazonal é uma importante componente do sistema climático da Terra, apresenta interação com diversos fenômenos meteorológicos, sendo um elo entre os sistemas de tempo e clima, tornando-se uma ferramenta essencial para previsão e projeção do clima. O objetivo principal deste trabalho é avaliar o comportamento intrassazonal da precipitação sobre o Brasil Tropical e possíveis alterações ocasionadas nos cenários de simulação climática: “Historical” que representa o clima atual (1979 -2005) e “RCP8.5” representando as projeções de mudanças climáticas com o aumento da forçante radioativa da atmosférica em 8,5 W/m² para o período de 2070 até 2100. Entre os resultados obtidos estão: na primeira etapa à elaboração de um índice multivariado intrassazonal para o Brasil Tropical, por meio da aplicação da análise de máxima covariância, associada à projeção dos modos dominantes em eixos ortogonais. Desta forma é possível caracterizar os padrões resultantes em oitos fases, cujas composições representam a evolução da intrassazonalidade sobre a região de estudo. Na segunda Etapa foi realizada uma avaliação da sensibilidade dos modelos do “Coupled Model Intercomparison Project Phase 5”(CMIP5) à variabilidade semanal de precipitação durante os meses de verão e outono austal, dos dezesseis modelos avaliados, observou-se que apenas seis foram capazes de representar de forma significativa o padrão de precipitação, e dentre estes o modelo MRI-CGCM3 foi o que obteve o melhor resultado. A terceira e ultima etapa consistiu na aplicação da metodologia empregada na etapa 1 no modelo que melhor representou o padrão de precipitação, encontrado na Etapa 2, ou seja no MRI-CGCM3, num contexto geral notou-se que este modelo é capaz de representar bem o padrão de variabilidade espacial e ciclo evolutivo, entretanto do ponto de vista regional, ainda há necessidade de melhorias na representatividade dos sistemas. |
