The use of maximum correlations of TSM of the Atlantic dipole and precipitation in the state of Ceará

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/2179460X71512

Keywords:

Precipitation, Ceará, Atlantic dipole

Abstract

It is known that the relationship between the ocean and the atmosphere is a major precursor of a wide range of meteorological events that influence the entire globe, including the rainfall regime in various regions. Understanding how these events explain precipitation is of constant interest. In this sense, the present work aimed to determine the maximum correlations between the Surface Sea Temperature (SST) anomalies in the Atlantic dipole region and precipitation in the State of Ceará. For this, we used observed and interpolated data of daily precipitation and SST anomalies from the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) for the period from 1982 to 2021. Using a tree algorithm between the maximum correlations of the Atlantic Dipole, based on in daily SST data, and precipitation we propose a methodological proposal to predict precipitation in the State of Ceará.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Werbeson da Silva Freitas, State University of Ceará

Master in Applied Physical Sciences from the Science and Technology Center (CCT) of the State University of Ceará (UECE), Specialist in Natural Sciences, its Technologies and the world of work from the Federal University of Piauí (UFPI) and Graduated in Physics from the State University of Ceará (UECE). He is currently Professor of Physics at Prevest at E.E.M. Adauto Bezerra, Mathematics Teacher at E.E.M.T.I Padre Guilherme Waessen and serves as President of the School Council, participates in the Chief Scientist Program, developing activities at the Rubens de Azevedo Planetarium. He has experience in the area of ​​Physics, with an emphasis on: Teaching Physics and Teaching Astronomy.

References

ALVES, J. M. B.; SOUZA, R. O.; CAMPOS, J. N. B. Previsão de anomalias de temperatura da superfície do mar (TSM) no Atlântico tropical, com equação da difusão de temperatura. Revista Climanálise, v. 1, n. 3, p. 6-19, 2006.

ALVES, J. M. B.; SOUZA, R. O.; CAMPOS, J. N. B. Previsão de anomalias de temperatura da superfície do mar (TSM) no Atlântico tropical, com equação da difusão de temperatura. Revista Climanálise, v. 1, n. 3, p. 6-19, 2006.

BREIMAN, L.; FRIEDMAN, J. H.; OLSHEN, R. A.; STONE, C. J. Classification and Regression Trees. Wadsworth, Belmont, CA. 1984.

CAMILO, C. O.;SILVA, J. C. D. Mineração de dados: conceitos, tarefas, métodos e ferramentas. Relatório Técnico. Goiânia: Universidade Federal de Goiás, 2009.

CAVALCANTI, I. F. A.; FERREIRA, M.; ASSUNÇÃO, F. S. D.; GERTRUDES, A.; SILVA, J. Tempo e Clima no Brasil. São Paulo: Oficina de Textos, p. 182, 2009.

DESER, C.;ALEXANDER, M. A.; XIE, S. P.; PHILLIPS, A. S. Sea Surface Temperature Variability: Patterns and Mechanisms. Annual Review Of Marine Science, v. 2, p.115-143, 2010. DOI: https://doi.org/10.1146/annurev-marine-120408-151453

FERREIRA, A. G.; MELLO, N. G. S. Principais sistemas atmosféricos atuantes sobre a região nordeste do Brasil e a influência dos Oceanos Pacifico e Atlântico no clima da região. Revista Brasileira de Climatologia. v.1, n.1, 2005.

FERREIRA, A. G.; MELLO, N. G. S. Principais sistemas atmosféricos atuantes sobre a região nordeste do Brasil e a influência dos Oceanos Pacifico e Atlântico no clima da região. Revista Brasileira de Climatologia. v.1, n.1, 2005. DOI: https://doi.org/10.5380/abclima.v1i1.25215

FILHO, F. A. Estudo Setorial Especial - Recursos Hídricos. Ceará 2050. Fortaleza, 2018.

FUNCEME. Área de Meteorologia, 2013. Disponível em: http://www.funceme.br/?p=843 Acesso em: 21 mar. 2021.

GAMA, J. Árvore de decisões, 2002. Disponível em: http://www.dcc.fc.up.pt/~ines/aulas/MIM/arvores_de_decisao.pdf. Acesso em: 20 out. 2021.

GAN, M. A. Um estudo observacional sobre as baixas frias da alta em estudo observacional sobre as baixas frias da alta troposfera, nas latitudes subtropicais do Atlântico sul e leste do Brasil. 1982. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, 1982.

HASTENRATH, S.;HELLER, L. Dynamics of climatic hazards in Northeast Brazil. Quarterly Journal Royal Meteorological Society. v. 103, p. 77-92, 1977. DOI: https://doi.org/10.1256/smsqj.43504

IBGE. Divisão Territorial Brasileira, 2020. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/estrutura-territorial/23701-divisao-territorial-brasileira.html?=&t=downloads. Acesso em: 29 ago. 2021.

LUDESCHER, J.; GOZOLCHIANI, A.; BOGACHEV, M. I.; BUNDE, A.; HAVLIN, S.; SCHELLNHUBER, H. J. Very early warning of next El Niño.PNAS, n. 6, v.111, p. 2064-2066, 2014. DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1323058111

MICHIE, D., SPIEGELHALTER, D. J., AND TAYLOR, C. C. Machine Learning, Neural and Statistical Classification. Ellis Horwood, Hertfordshire, UK.1994.

MONARD, M. C.; BARANAUSKAS, J. A. Indução de Regras de Árvores de Decisão. Sistema inteligente. Ed. Manole Ltda. p.115-139. 2003.

PRIYAM, A.; GUPTA, R.; RATHEE, A.; SRIVASTAVA S. Comparative Analysis of Decision Tree Classification Algorithms. International Journal of Current Engineering and Technology, Vol.3, No.2, 2013.

QUINLAN, J. R. Decision trees and instance-based classifiers. Handbook of Computer Science and Engineering. A. B. Boca Raton, FL. 1996.

SERVAIN, J. Simple climatic indices for the tropical Atlantic Ocean and some applications. Journal of Geophysical Research: Oceans, v. 96, n. C8, p. 15137-15146, 1991. DOI: https://doi.org/10.1029/91JC01046

SHINDER, P.P.; SHAH, S. A review of machine learning and deep learning applications. Fourth International Conference on Computing Communication Control and Automation (ICCUBEA). 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCUBEA.2018.8697857

SILVA, A. P. N.; MOURA, G. B. A.; GIONGO, P. R.; MEDEIROS, S. R. R. Correlação entre as temperaturas do mar e a quantidade de precipitação na estação chuvosa no nordeste do estado de Pernambuco. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 26, n.1, p. 149-156, 2011.

SILVA, A. P. N.; MOURA, G. B. A.; GIONGO, P. R.; MEDEIROS, S. R. R. Correlação entre as temperaturas do mar e a quantidade de precipitação na estação chuvosa no nordeste do estado de Pernambuco. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 26, n.1, p. 149-156, 2011. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-77862011000100013

UVO, C. R. B.; NOBRE, C. A.; CITRAN, J. Análise da posição da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) no Atlântico Equatorial e sua relação com a precipitação no nordeste do Brasil. In: Congresso brasileiro de meteorologia, 1988.Rio de Janeiro . Anais[…] Rio de Janeiro: SBMET, 1988. p. 323-327.

WAGNER, R. G. Mechanisms controlling variability of the interhemispheric sea surface temperature gradient in the tropical Atlantic. Journal Climate, v. 9, p. 2010-2019, 1996. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0442(1996)009<2010:MCVOTI>2.0.CO;2

WALTER, G. T. Ceará(Brazil) famines and the general air movement. Beitrage zur Physik der freien Atmosphäre, v. 14, p. 88-93, 1928.

ZEBIAK, S. E.;CANE, M. A. A model El Nino- Southern Oscillation. Monthly Weather Review, v. 15, p. 2262-2278, 1987. DOI: https://doi.org/10.1175/1520-0493(1987)115<2262:AMENO>2.0.CO;2

Published

2024-04-26

How to Cite

Freitas, W. da S. (2024). The use of maximum correlations of TSM of the Atlantic dipole and precipitation in the state of Ceará. Ciência E Natura, 46, e71512. https://doi.org/10.5902/2179460X71512