O uso de correlações máxima de TSM do dipolo do Atlântico e a precipitação no estado do Ceará

Autores

DOI:

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

Palavras-chave:

Precipitação, Dipolo do Atlântico, Ceará

Resumo

É sabido que a relação entre o oceano e a atmosfera é um grande precursor de uma vasta gama de eventos meteorológicos que influenciam todo o globo, incluindo o regime de chuvas em várias regiões. Entender como esses eventos expĺicam a precipitação é de constante interesse. Neste sentido, o presente trabalho objetivou determinar as correlações máximas entre as anomalias de Temperatura Superficial do Mar (TSM) na região do dipolo do Atlântico e a precipitação no Estado do Ceará. Para isso, foram utilizados dados observados e interpolados de precipitação diária e de anomalias de TSM oriundos do National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) referentes ao período de 1982 a 2021. Usando um algoritmo de árvore entre as correlações máximas do Dipolo do Atlântico, baseados em dados diários de TSM, e a precipitação, propomos uma metodológica para prever a precipitação no Estado do Ceará.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Werbeson da Silva Freitas, Universidade Estadual do Ceará

Mestre em Ciências Físicas Aplicadas do Centro de Ciências e Tecnologia (CCT) da Universidade Estadual do Ceará (UECE), Especialista em Ciências da Natureza, suas Tecnologias e o mundo do trabalho pela Universidade Federal do Piauí (UFPI) e Graduado em Física Licenciatura pela Universidade Estadual do Ceará (UECE). Atualmente é Professor de Física do Prevest da E.E.M. Adauto Bezerra, Professor de Matemática na E.E.M.T.I Padre Guilherme Waessen e atua como Presidente do Conselho Escolar, Participa do Programa Cientista Chefe desenvolvendo atividades no Planetário Rubens de Azevedo. Tem experiência na área de Física, com ênfase em: Ensino de Física e Ensino de Astronomia.

Referências

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

Downloads

Publicado

2024-04-26

Como Citar

Freitas, W. da S. (2024). O uso de correlações máxima de TSM do dipolo do Atlântico e a precipitação no estado do Ceará. Ciência E Natura, 46, e71512. https://doi.org/10.5902/2179460X71512

Edição

Seção

Meteorologia