Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
Silva, Matheus Bonjour Laviola da |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/14/14133/tde-01072024-093619/
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Resumo: |
A interação atmosfera-oceano afeta a formação de ondas, com sistemas meteorológicos de alta intensidade que influenciam na direção, período e altura das ondas. Essa dinâmica é crucial para navegação e indústria de petróleo, onde previsões precisas de ondas são essenciais. Ondas extremas, causadas por eventos meteorológicos severos, trazem riscos a embarcações e infraestruturas costeiras. Entender padrões atmosféricos associados a condições extremas de ondas é vital para planejamento costeiro e segurança da operação. A identificação de \\textit{Weather Patterns} (WPs) associados a ondas extremas associadas para o Oceano Atlântico Sudoeste é o objetivo do presente trabalho. Para este fim, um algoritmo K-means foi adotado para agrupar dados em condições atmosféricas semelhantes, considerando 25 anos de dados de reanálise (1993-2017) das componentes de vento zonal e meridional e altura geopotencial a 1000 hPa. Três pontos (Vitória, Santos e Rio Grande) ao longo da costa brasileira foram escolhidos para avaliar os extremos de onda e quais WPs estão associados aos extremos nessas três diferentes regiões. O método do cotovelo foi utilizado para determinar o número ideal de centróides para representar os WPs em cada ponto. As datas correspondentes a cada WPs foram usadas para plotar o campo médio de onda e a rosa de ondas associados a cada um. Além disso, foram obtidos os campos médios de 24 e 48 horas anteriores à ocorrência de cada evento, no intuito de estudar a evolução desses padrões. Os resultados indicam que os WPs são dominados tanto por ciclones, cavados e anticiclones no domínio. Ciclones com uma faixa de vento S-SW induzem ondas extremas em Santos e Rio Grande, enquanto para Vitória, a geração de ondas extremas é mais dominante devido à influência da alta pós-frontal, induzindo ondas de SE-E. Apesar de detectar com sucesso os WPs relacionados a eventos de ondas extremas, há limitações, como o uso do percentil 99 para definir eventos extremos, excluindo fenômenos menos intensos, mas ainda significativos. Sugere-se explorar limiares de percentil menores e analisar níveis atmosféricos superiores para entender melhor a dinâmica desses eventos. |
