UMA APLICAÇÃO DA TÉCNICA DE DOWNSCALING DINÂMICO NO SETOR NORTE DA REGIÃO NORDESTE DO

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1 Revista Brasileira de Meteorologia, v.18, n.2, , 2003 UMA APLICAÇÃO DA TÉCNICA DE DOWNSCALING DINÂMICO NO SETOR NORTE DA REGIÃO NORDESTE DO JOSÉ M. BRABO ALVES 1, GILMAR BRISTOT 2, ALEXANDRE A. COSTA 3, DAVID F. MONCUNNIL 1, EMERSON M. DA SILVA 3, ANTÔNIO C. S. DOS SANTOS 1, WAGNER L. BARBOSA 1, DENISE DO SOCORRO B. DE NÓBREGA 1, VICENTE P. S. FILHO 1, IONEIDE ALVES DE SOUZA 4 1 Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos - FUNCEME - Fortaleza - CE- Av. Rui Barbosa, 1246, Aldeota - Fortaleza- Ce brabo@funceme.br 2 Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio Grande do Norte - Natal-RN 3 Universidade Estadual do Ceará Centro de Ciências e Tecnologia CCT Departamento de Física e Química - DFQ 4 Secretaria de Recursos Hídricos de Pernambuco - Departamento de Meteorologia - Recife - Alguns parágrafos da seção de introdução desse artigo foram usados pelo primeiro autor no conteúdo do artigo intitulado Sobre o projeto de previsão climática regionalizada na FUNCEME: resultados preliminares, publicado no Boletim da Sociedade Brasileira de Meteorologia, v.26, n.3, pp , novembro de RESUMO A necessidade de se diminuir a escala espacial e temporal da informação climática tem concentrado nos últimos anos esforços de pesquisas em várias regiões do globo. Uma técnica que tem sido utilizada com esse objetivo é o downscaling dinâmico. Esse estudo mostra alguns resultados obtidos pela aplicação dessa técnica na simulação de precipitação sazonal para dois anos de contrastes climatológicos no setor norte do Nordeste do Brasil SNNEB (ano seco de 1983 e o ano chuvoso de 1985) utilizando o aninhamento de um Modelo Regional Espectral (MRE) em modelo global ECHAM4.5. Três experimentos utilizando condições de solo foram executados para comparar os resultados da simulação pluviométrica trimestral (fevereiro a maio) com a observada, dando ênfase ao SNNEB. Um com solo com textura arenosa (experimento 1), outro com textura mais argilosa (experimento 2) e um solo com textura intermediária (experimento de controle). Os resultados mostraram que o MRE obteve menores erros na simulação de chuva para o SNNEB para o ano de 1983 comparado ao modelo ECHAM4.5. Na simulação da configuração e intensidade da banda de precipitação associada a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) no Atlântico Tropical o modelo ECHAM4.5 teve melhor desempenho do que o MRE, que simulou uma banda mais estreita e subestimou a chuva observada em ambos os anos. Comparando-se os três experimentos do MRE pareceu evidente uma não sensibilidade do seu modelo de solo, pois a avaliação de variáveis físicas na superfície do SNNEB e derivadas na sua atmosfera mostraram configurações similares. Os resultados de estatísticas intrasazonais de precipitação mostraram que o MRE teve melhor desempenho do que ECHAM4.5, porém estudos com um maior número de anos tornam-se necessários para diferenciar o ganho de simulação ou previsão entre os dois modelos. Palavras-Chave: Previsão climática, redução de escala. ABSTRACT: AN APLICATION OF THE DINAMIC DOWNSCALING TECHNIQUE OVER THE NORTHERN OF NORTHEAST BRAZIL The necessity of the reduction of the temporal and spatial scales of the climatic information have concentrated in the last years efforts of research at some regions of the world. A technique that has been used in the last years with this objective is the dynamic downscaling. This study show some results get by application this technique in the simulation of the seasonal rainfall to two climatological

2 162 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil contrasts years in the north sector Northeast Brazil (NSNEB), dry year of 1983 and wet year 1985, using as data to input in the Regional Spectral Model (RSM) atmospherics variables simulated by ECHAM4.5 model. Three experiments using soil conditions was executed to compare the results of the rainfall simulation to three months (February to May) with observed give emphases the NSNEB. A with texture of sandy soil (experiment 1), other with texture more clayey (experiment 2) and a soil with texture intermediary (control experiment). The results show that the MRE had little bias in the rainfall simulation to NSNEB to the year of 1983 compared the ECHAM4.5. In the simulations of the configuration and intensity of the band of rainfall associated the Inter-tropical Convergence Zone (ITCZ) in tropical Atlantic the ECHAM4.5 model had better performance of that the MRE, that simulated a band more narrow and sub-estimated the observed rainfall in both years. In relation the three experiments of MRE was evident a not sensibility of the your soil model, the evaluation of the physics variables in the NSNEB surface and others in the atmosphere show similar configurations. The results of the intra-seasonal rainfalls statistics show that MRE had better performance of the ECHAM4.5 model, however studies with a large number of the years cold be executed to investigate the won of simulation and forecast between the two models. Key Words: Climatic forecast, downscaling. 1. INTRODUÇÃO A aplicação de resultados da previsão climática têm exigido o desenvolvimento de técnicas ou métodos que aprimorem o prognóstico de variáveis nas escalas temporal e espacial. Nas últimas duas décadas ocorreu uma significativa evolução dos estudos a cerca do entendimento dos processos físicos que interferem na distribuição de chuva, principalmente das áreas tropicais do globo. Para a Região Nordeste do Brasil (NEB), sua área mais semi-árida, sabe-se atualmente que as fontes e sumidouros térmicos nos oceanos Atlântico e Pacífico Tropicais e suas variabilidades termodinâmicas são os principais fatores que influenciam na ocorrência de anos de secas e enchentes sobre essa região (Hastenrath e Heller, 1977, Moura e Shukla, 1981; Nobre e Shukla, 1996; Uvo et al., 1998, entre outros). As técnicas de previsões climáticas, estatísticas ou numéricas se desenvolveram, principalmente, a partir da década de 1990, com uma maior cobertura de dados sobre os oceanos e a disponibilidade de computadores com maior capacidade de fazer cálculos em um volume extenso de dados. Estas tiveram como base as condições termodinâmicas sobre os oceanos tropicais. Para o setor norte do Nordeste pode-se citar inúmeros estudos que elaboraram métodos estatísticos/estocásticos (Hastenrah & Greischar, 1993; Repelli & Alves, 1996, Ward e Folland, 1991; Xavier et al., 2000), ou experimentos númericos, modelagem matemática/física da atmosfera (Moura e Shukla, 1981; Mechoso et al., 1990 entre outros). Entretanto, apesar desses esforços a previsão climática de larga escala, utilizando Modelos de Circulação Geral da Atmosfera (MCGAs), modelos com resolução acima de 200 Km, ainda não atende, por exemplo, um prognóstico mais detalhado espacialmente da distribuição de chuva intrasazonal, além da própria variabilidade temporal dessa distribuição de precipitação. Por essa limitação da previsão climática de grande escala, nos últimos anos em alguns institutos nacionais e internacionais de Meteorologia, grupos de pesquisa, passaram a testar a chamada técnica de downscaling. Essa técnica consiste, basicamente, do aninhamento dos resultados de uma modelagem de grande escala servindo de entrada para alimentar um modelo regional de área limitada, com uma resolução da ordem de dezenas de quilômetros (Dickinson et al. 1989; Giorgi e Bates, 1989; Liu et al., 1994). Resultados desses estudos se mostraram promissores em relação as limitações mencionadas anteriormente. Simulações aplicando essa técnica têm sido executadas para algumas regiões do globo, por exemplo na África (Sun e Graham, 2001), Região de Monções Asiáticas (Ji e Vernekar, 1997) e Nordeste do Brasil, região semi-árida, (Nobre et al. 2001) e para América do Sul (Chou et al., 2000). Áreas, em geral, cujo a modelagem numérica de grande escala apresentou uma melhor capacidade de previsão sazonal. Os resultados desses estudos revelaram que a técnica de downscaling, nessas áreas, foi capaz de capturar a assinatura da distribuição espacial e temporal da precipitação e o padrão de circulação atmosférica observados, citase caso das Monções Asiáticas (Ji e Vernekar, 1997). Segundo Giorgi (1990), os modelos regionais, cujas grades incorporam uma alta resolução de topografia, não implícita na modelagem de grande escala, tendem a representar melhor os efeitos da orografia na distribuição de chuva intra-regional da área de interesse modelada. Mais especificamente para a Região Nordeste do Brasil, Nobre et al. (2001) fizeram um estudo com a técnica de downscaling para a previsão de três membros aninhando um Modelo Regional Espectral (MRE)

3 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 163 desenvolvido no National Centers for Environmental Prediction - NCEP, em um MCGA (ECHAM3.6), com três diferentes condições iniciais para o período de fevereiro a maio de As previsões foram feitas utilizando-se duas grades para o MRE, uma de 80 Km e outra menor de 20 Km, sendo que os resultados prognosticados na grade de 80 Km foram usados como dados de entrada a cada 6 horas para a grade de 20 Km. Seus resultados mostraram que o modelo regional com 80 Km de resolução obteve melhor desempenho do que o modelo de grande escala reduzindo seus erros sazonais e quadráticos para uma área sobre o Nordeste do Brasil. Essa característica também foi observada quando se comparou os resultados obtidos com 80 Km em relação ao de 20 Km. Com a resolução de 20 Km o MRE mostrou um incremento da chuva nas área de topografia mais elevadas, não consistente com a realidade, indicando possíveis problemas na parametrização da convecção utilizada. Outro resultado interessante foi uma melhor previsão da posição e largura da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) sobre o Atlântico tropical feita pelo MRE de 80 Km em relação ao MCGA. Nobre et al. (2001) mostraram também que os resultados do MRE com 80 Km apresentam a possibilidade da previsão da freqüência de distribuição de dias secos e chuvosos dentro da quadra chuvosa do setor norte do Nordeste (período de fevereiro a maio). Outro estudo sobre estimativa de balanço de água no solo para a região semi-árida do Nordeste usando um MRE foi executado por Böhm et al. (1998). O objetivo desse estudo foi testar a técnica de downscaling fazendo-se uma aninhamento dos resultados de um MCGA (ECHAM4.5 desenvolvido no Max Plank Institute como dados de entrada para a simulação do MRE para o trimestre fevereiro a abril de um ano seco (1983) e outro chuvoso (1985) observado sobre o setor norte do Nordeste. 2. DADOS E METODOLOGIA O sistema de modelagem regional do clima, aqui utilizado é similar ao implementado no International Research Institute (IRI), Universidade de Columbia (EUA), ora instalado na Fundação Cearense de Meteorologia (FUNCEME) como parte do convênio oficializado entre ambas as Instituições. O modelo regional é uma versão hidrostática do MRE do National Centers Environmental Prediction - NCEP-EUA (Juang e Kanamitsu, 1994), com 18 níveis na vertical aninhado no MCGA ECHAM4.5 do Max Plank Institute, que tem um truncamento triangular no número de onda T42 (aproximadamente 2,8 o de latitude e longitude) e também18 níveis na vertical. 2.1 Sobre Algumas Características do MRE O MRE aqui usado é uma versão do MRE desenvolvido no Centro de Modelagem de Meio Ambiente do National Centers for Environmental Prediction (NCEP) desenvolvido por Juang e Kanamitsu (1994). Uma importante característica do MRE é a resolução da perturbação atmosférica dependente do tempo e a acuracidade de alta ordem da computação que utiliza o método espectral. O MRE tem a mesma física do modelo espectral global (MEG) que é usado para previsão de médio prazo como descrito em Kanamitsu et al. (1991). Um importante avanço foi também endereçado na dinâmica do MRE para manter a sua estabilidade computacional, uma opção de difusão local contida no MEG foi implementada (Iridell e Purser, 1994). A mesma pode ser utilizada para passos de tempo mais longos e faz uma checagem e difusão das áreas de ventos fortes que poderiam causar instabilidade computacional. Essa opção pode não ser ideal para previsão em áreas onde correntes de jato são importantes dinamicamente para sistemas atmosféricos de curta duração, entretanto pode ser útil para estudos climáticos que requerem integração mensais com MRE de alta resolução. O MRE tem 18 níveis sigma na vertical, com as seguintes características físicas: radiação de onda longa e onda curta com variação diurna, interação com radiação de nuvem, uma camada na superfície com propriedades físicas da camada limite planetária, arrasto por onda de gravidade, convecção cumulus tipo Arakawa- Shubert simplificada (Pan e Wu, 1994; Hong e Pan, 1996), convecção rasa e alguns processos hidrológicos (Kanamitsu, 1989). As parametrizações físicas são computadas a cada passo de tempo, exceto para a rotina de radiação que é chamada a cada 1 hora pelo MRE. Além disso tem sido testados e implementados vários pacotes físicos, particularmente para parametrização de convecção (Juang et al.,1997). O MRE também usa um modelo de solo de 2 camadas de Pan e Marth (1987). Esse modelo de solo é usado para descrever o papel da vegetação e interação com a umidade no solo em modificar as trocas entre a superfície-atmosfera de fluxos de momento, energia e vapor d água. 2.2 Sobre Algumas Características do MCGA (ECHAM4.5) O modelo ECHAM4.5 é baseado no modelo de previsão de tempo do European Centre for Medium Range Weather Forecasts (ECMWF). Várias modificações tem sido aplicadas no mesmo no Max Planck Institute for Meteorology and German Climate Computing Centre (DKRZ) para melhorar a previsão climática,

4 164 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil estando o mesmo atualmente na quarta geração. Uma detalhada descrição do ECHAM4 pode ser encontrada em Roeckner et al. (1996). Na versão padrão do modelo o mesmo tem 19 níveis híbridos usados em um sistema de coordenadas de pressão-sigma. O domínio vertical estende-se até o nível de pressão de 10 hpa. Variáveis prognósticas são vorticidade, divergência, logaritmo de pressão a superfície, temperatura, umidade específica, razão de mistura e total de água de nuvem. Exceto para componentes de vapor o prognóstico das variáveis são representados por harmônicos esféricos com truncamento triangular no número de onda T42. O passo de tempo para a dinâmica e a física é de 24 minutos para a resolução horizontal T42. O passo de tempo para a radiação é 2 horas. Os ciclos diurnos e sazonal da forçante solar são simulados. Para o transporte de vapor d água e água de nuvem um semi-lagrangeano esquema é usado. Os fluxos turbulentos de superfície são calculados através do Monin-Obukov bulk usando teoria da similaridade (Louis, 1981). Dentro e acima da camada limite atmosférica um esquema fechado de alta ordem é usado para computar a transferência turbulenta de momento, calor, mistura e água de nuvem. Os coeficientes de difusão turbulenta são calculados com função da energia cinética turbulenta (E). O modelo de solo contempla os balanços de calor, água no solo, pacote de neve sobre o continente e balanço de calor de gelo no continente. Efeitos de vegetação tais como interceptação de chuva na copa das árvores e controle de evapotranspiração pelos estomatos são parametrizados. O esquema de estimativa do escoamento superficial tem como base a área de captação da bacia hidrográfica e leva em consideração as variações de sub-grade da capacidade máxima de armazenamento de água no solo (capacidade de campo) sobre áreas continentais não homogêneas. Parâmetros de superfície tais como albedo, rugosidade, tipo de vegetação, índice de área foliar e parâmetros de solo tais como, capacidade de armazenamento de água, capacidade e condutividade térmica foram compilados segundo Claussen et al., As parametrizações de convecção cumulus (rasa, média e profunda) são baseadas no conceito de fluxo de Tiedtke (1989). 2.3 Sobre o Experimento O aninhamento entre o MCGA e o MRE foi unidirecional usando os resultados do MCGA de fevereiro, março e abril de 1983 e 1985, como dados de entrada para o MRE de 6 em 6 horas. O método de perturbação aninhada usada seguiu o utilizado no MCGA sobre todo o domínio, e não somente na zona de fronteira lateral. Essa metodologia é diferente dos métodos convencionais usados na modelagem numérica, que usam os resultados do MCGA somente nas fronteiras laterais dos MREs. As variáveis dependentes no MRE são definidas como a soma da perturbação e o campo base (campo que depende do ajuste do MCGA em relação ao MRE). A resolução da perturbação no domínio regional incluiu um esquema semi implícito, com filtragem no tempo com difusão horizontal semi implícita. Maiores detalhes sobre o MRE podem ser encontradas em Juan et al., Antes da execução dos experimentos de simulação para o trimestre fevereiro a abril de 1983 e 1985 foram executadas algumas simulações para o mês de abril de Essas serviram para a escolha do Figura 1: Domínio dos modelos MCGA (ECHAM4.5) utilizado como forçante de entrada nas simulações do ECHAM4.5 e do MRE (área A1 da figura).

5 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 165 domínio regional a ser utilizado, que contempla-se o comprimento ideal para fins de recursos computacionais, além da área geográfica específica de localização da fronteira lateral (áreas de topografia plana e sem grande atividade convectiva), características que afetam a sensibilidade do MRE. Após uma análise comparativa do campo de precipitação sobre o NEB e bacia do Atlântico tropical entre o observado e o simulado, optou-se pela escolha da simulação de número 7 (Tabela 1) para ser usado como experimento de controle para execução do MRE para os meses fevereiro a abril de 1983 e Essa simulação foi que apresentou melhor configuração qualitativa e um menor bias no campo de chuva sobre o NEB e bacia do Atlântico tropical. Os domínios do MCGA e do MRE usados na simulação de número 7 e suas topografias utilizadas são mostrados nas figuras 1 e 2. As principais características da simulação do MRE como passo de tempo, centro da grade, número de pontos em latitude e longitude e tempo de processamento são mostrados na Tabela 1. Figura 2: Topografia sobre a Região Nordeste (m). a) MCGA (ECHAM4.5), b) MRE. O espaçamento entre as isolinhas da figura 2a é de 50 m, e da 2b) é de 100 m. Para as análises de comparação executadas, entre a simulação de controle, dois outros tipo de solos foram utilizados: um com textura arenosa (Experimento 1) e outro com textura argilosa (experimento 2). No experimento de controle o tipo de solo foi um com textura intermediária entre um arenoso e um argiloso. A umidade do solo nas duas camadas para os três experimentos foi considerada a mesma no passo inicial do processamento do MRE. A vegetação utilizada nos 3 experimentos foi do tipo savana com um cobertura de 70% da área de cada grade do MRE. Para o caso do solo nos três experimentos a cobertura é similar a do caso da vegetação. As forçantes de larga escala utilizadas nas simulações do MRE foram obtidas de previsões do MCGA ECHAM4.5 para os meses de fevereiro, março e abril de 1983 e As informações de larga escala das componentes meridional e zonal, umidade específica, temperatura e pressão a superfície serviram de entrada a cada 6 horas para alimentar o domínio do MRE. Temperatura da Superfície do Mar (TSM) observada nos oceanos Pacífico, Atlântico e Índico nos supracitados meses serviram de variáveis de contorno à superfície nas simulações do ECHAM4.5 (Reynolds e Smith, 1994). Os dados observados de precipitação para o Região Nordeste (obtidos no Centro de Previsão de Tabela 1: Experimentos de simulação executados para o mês de abril de 2001 para se definir o experimento de controle que serviu de base para as simulações do MRE para o trimestre (fevereiro a abril) para os anos de 1983 e 1985.

6 166 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil tempo e Estudos Climáticos /CPTEC-INPE) nos meses fevereiro, março e abril de 1983 e 1985 e os dados de precipitação de Xi e Arkin (1996), interpolados para a grade de domínio do modelo regional serviram de base observacional para comparar com os resultados das simulações. Os resultados do ECHAM4.5 também foram interpolados para a mesma grade utilizada nas simulações. O desempenho das simulações do modelo ECHAM4.5 e dos experimentos com MRE em uma área representativa do setor norte do NEB (45,0 o W,37,0 o W e 12,0 o S,2,0 o S) foi investigada se utilizando a estatística descrita abaixo. Seja um conjunto de previsões de um modelo (φ i ) e um conjunto correspondente de observações, nos mesmos pontos de grade (φ i,obs ). Se suas médias são, respectivamente, φ o e φ o,obs, é possível determinar diversas relações entre os dados simulados e as observações com a finalidade de investigar objetivamente o comportamento das simulações., onde;, e - Erro médio quadrático normalizado (P2), onde; - Determinação do bias (P3) Eventualmente, as simulações podem ter um erro sistemático, por exemplo, serem significativamente mais secas ou úmidas, no caso de simulação ou previsão de precipitação. Para se determinar o bias, foi executado o seguinte procedimento. Em condições de ausência de erro sistemático, a simulação deve ter esse escore igual a zero. Entretanto, a inexistência de bias não garante que a simulação tenha skill., onde; - Erro quadrático médio, descontado o bias (P4), onde; - Coeficiente de correlação (P5) - Foi calculado pela formulação clássica, utilizando-se os valores observados e estimados pelas simulações (Spiegel, 1985). 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES As figuras 3 e 4 mostram a precipitação prevista (mm/dia) para o trimestre fevereiro a abril dos anos de 1983 e 1985 sobre parte da América do Sul e Atlântico Tropical para as simulações do ECHAM4.5 e os experimentos de controle e 1 e 2 do MRE e a observada (dados de Xi earkin, 1996). Essa comparação foi feita para mostrar possíveis diferenças entre a simulação de um modelo global (ECHAM4.5) e as simulações do MRE, principalmente no que se refere a posicionamento e intensidade da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) no Atlântico tropical. Comparações mais detalhadas com as observações sobre o norte do NEB serão feitas nas figuras 5 e 6. Essas figuras mostram que o MRE subestimou em intensidade e colocou mais estreita a banda de precipitação associada a ZCIT tanto no experimento de controle como nos experimentos 1 e 2, característica associada a resolução da grade, fato contrário ao estudo de Nobre et al. (2002) cuja previsão do MRE conseguiu prognosticar melhor a localização e extensão da banda de precipitação associada a ZCIT no Atlântico tropical. Além disso a banda de precipitação observada associada a ZCIT no Atlântico tropical tanto em 1983 como em 1985 esteve posicionada mais zonal do que simulada pelos modelos ECHAM4.5 e MRE. A configuração simulada pelo modelo ECHAM4.5 foi mais consistente em intensidade e extensão com a observada nos dados de Xi e Arkin (1996) na região de localização da ZCIT, junto a costa norte do NEB, apesar de ter superestimado em 1983 o valor observado e colocado núcleos mais intensos mais ao sul do que o observado em Sobre o continente os valores simulados pelo ECHAM4.5 foram superiores em magnitude aos simulados pelo MRE, exceto para o ano de 1985 que todos os experimentos do MRE mostraram valores de chuva superiores no norte dos estados do Piauí e Maranhão. Para o MRE não foi observada diferença significativa nesses valores entre o experimento de controle e as simulações com os tipos de solos diferentes. Essa característica mostra que a física do MRE, principalmente o seu modelo de solo, não foi sensível as variações de umidade na condição inicial dos solos

7 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 167 utilizados na condição de contorno; pois fisicamente esperar-se-ia que para o solo mais úmido (seco) a imulação apresentasse diferenças mais marcantes na intensidade de chuva sobre o NEB.

8 168 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil Figura 3: Precipitação (mm/dia) no período de fevereiro a abril de a) previsão do ECHAM4.5, b) MRE experimento de controle, c) MRE experimento 1, d) MRE experimento 2 e e) observado (Xi e Arkin, 1996).

9 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 169

10 170 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil Figura 4: Como a figura 3, porém para o ano de As figuras 5 e 6 apresentam uma comparação, dada pela diferença (mm/dia), entre a precipitação observada no setor norte do NEB e a simulada pelo ECHAM4.5 e pelos experimentos do MRE para o trimestre fevereiro a abril de 1984 e Nessas comparações foram usados os dados observados de precipitação obtidos no CPTEC/ INPE cuja densidade de informações no NEB é superior aos de Xi e Arkin (1996). Para o prognóstico do ECHAM4.5 ocorreu uma superestimativa em relação ao observado em todo o setor norte do NEB. Em 1983 as maiores diferenças, acima de 4,5 mm/dia, foram observadas nos setores noroeste do estado do Ceará e norte do estado do Piauí (Figura 5a), enquanto em 1985 essa diferença foi mais intensa no setor centro-leste do estado de Pernambuco e noroeste do estado da Bahia com valores superiores a 5 mm/dia (Figura 6a). Para o experimento de controle, em 1983 o MRE apresentou uma subestimativa em grande parte da região com gradientes sudoeste/nordeste (Figura 6b), enquanto em 1985 foi observado um dipolo oeste leste de superestimativa/subestimativa com às maiores diferenças no setor oeste com valores da ordem de 10 mm/dia, e no setor centro-norte do estado do Piauí (Figura 6b). Para o experimento 1, pode-se observar que o MRE no ano seco de 1983 apresentou também uma subestimativa relacionado a precipitação observada (Figura 5c), com uma configuração muito similar ao experimento de controle (Figura 5b). Em 1985, ano chuvoso, a configuração da diferença entre a precipitação observada e à prevista pelo MRE foi também similar em configuração a apresentada na figura 5b, porém para esse experimento considerando um solo mais seco as diferenças foram menores (da ordem de 7 mm/dia), no setor centro norte do estado do Piauí (Figura 6c). Os resultados da diferença entre a precipitação observada e a simulada pelo MRE para o experimento 2 são apresentados nas figuras 5d e 6d. Em 1983, nota-se que a configuração é bastante semelhante as da figuras 5b e 5c dos experimento de controle e experimento 1. Essa característica indica que o MRE, no caso de um ano com quadra chuvosa seca no setor norte do NEB, parece não ser pouco sensível a diferença de condições de solo. Em 1985 (Figura 6d), apesar da configuração ser semelhante a mostrada na figura 6b, ainda pode-se observar uma pequena diminuição entre a precipitação observada e a simulada pelo MRE (em torno de 2 mm/dia), principalmente, na região de superestimativa no setor central do Estado do Piauí. Comparado aos resultados da simulação do modelo ECHAM4.5 as simulações do MRE mostraram uma evidente habilidade de representar melhor a distribuição de chuva do setor norte do NEB para o ano seco de 1983, seus erros foram menores em magnitude. Ficou claro também para ambos anos um ganho do MRE em representar melhor a distribuição de chuva em áreas de topografia mais significativa (vizinhanças do sul e noroeste do Ceará), visto que os erros nessas áreas foram inferiores aos do ECHAM4.5. Porém o MRE apresentou grandes erros acima de 7 mm/dia nas áreas mais planas centro do Estado do Piauí e leste do Estado do Maranhão), na simulação do ano chuvoso de 1985 para os experimentos de controle e 2. Resultados similares em áreas com topografia mais significativa foram obtidos por Sun e Graham (2001) sobre o setor leste da África usando um MRE. Entretanto, ressalta-se que simulações somente para 2 anos são insuficientes para se chegar a conclusões categóricas de que a física do MRE responsável por resolver a precipitação de mesoescala devido a topografia

11 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 171 é superior as parametrizações impostas no ECHAM4.5, necessita-se de uma um número maior de simulações para investigar melhor essa característica. Estudos em andamento pelo grupo de downscaling da FUNCEME usando a série de 30 anos de simulação ( ) entre o aninhamento do MRE e o ECHAM4.5 estão se detendo a esse tipo de investigação. Figura 5: Diferença da precipitação em (mm/dia) para o trimestre fevereiro a abril de a) observado x ECHAM4.5, b) observado x MRE (controle), c) observado x MRE (experimento 1) e d) observado x MRE (experimento 2).

12 172 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil Figura 6: Como a figura 5, porém para o ano de As figuras 7 e 8 mostram uma comparação entre os fluxos de calor latente e sensível simulados pelo MRE e os produzidos pela reanálise do National Center for Atmospheric Research e National Centers for Environmental Prediction NCAR-NCEP (Kalnay et al., 1986) na superfície do setor norte do NEB. Essas análises são importantes para investigar a sensibilidade das trocas de momento e calor à superfície e as possíveis diferenças físicas resultantes do modelo de solo e balanço de energia devido aos tipos de solos usados na simulação do MRE. Para o ano de 1983 as simulações do MRE para o fluxo de calor latente subestimaram o observado. Foram observados valores superiores a 100 W/m 2 em algumas áreas do setor norte do NEB (Figuras 7a-7c), enquanto para o fluxo de calor sensível a diferença entre o produzido pela reanálise e o simulado foi menor em magnitude (da ordem de 10 a 25 W/m 2 ), apresentando um gradiente nordeste (sudeste) de subestimava (superestimava). Para o ano de 1985 (Figura 8) a simulação do MRE também apresentou características similares, exceto para o fluxo de calor sensível onde as simulações do MRE foram subestimadas comparadas as reanálises. Para ambos os anos as configurações são semelhantes aproximadamente no padrão e magnitude

13 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza de valores tanto para a o experimento de controle como para os experimentos 1 e 2, corroborando implicitamente o observado nos campos simulados de precipitação. Isso sugere que o modelo de solo não mostrou sensibilidade para dar uma resposta física diferente à condição de contorno (experimento de controle, experimentos 1 e 2) no que se refere ao balanço de radiação e aos fluxos de calor disponíveis para serem usados nos processos físicos para a geração de precipitação sobre o NEB. 173 Figura 7: Diferença dos fluxos de calor latente e sensível em (W/m 2 ) média para o trimestre fevereiro a abril de a) calorl atente reanálise x MRE (controle), b) calor latente reanálise x MRE (experimento 1), c) calor latente reanálise x MRE (experimento 2), d) calor sensível reanálise x MRE (controle), e) calor sensível reanálise x MRE (experimento 1) e calor sensível reanálise x MRE (experimento 2). Nas legendas das figuras obs significa reanálise.

14 174 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil Figura 8: Diferença dos fluxos de calor latente e sensível em (W/m 2 ) média para o trimestre fevereiro a abril de A) calor latente reanálise x MRE (controle), c) calor latente reanálise x MRE (experimento 1), c) reanálise x MRE (experimento 2), d) calor sensível reanálise x MRE (controle), e) calor sensível reanálise x MRE (experimento 1) e calor sensível reanálise x MRE (experimento 2). Na legenda das figuras obs significa reanálise.

15 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 175 As figuras 9 e 10 mostram as simulações do MRE da divergência de umidade, média entre 1000 e 500 hpa, e a água precipitável integrada na atmosfera. Valores médios para o trimestre fevereiro a abril de 1983 e Nota-se que para ambos os anos em todas as simulações (experimentos de controle e 1 e 2) ocorreu predominância de convergência de umidade com configuração semelhante sobre o setor norte do NEB e para os valores de água precipitável não é observado grandes diferenças nas simulações. Essas características, mais uma vez comprovam o porquê das configurações semelhantes de precipitação mostradas nas figuras 1 e 2 para as simulações do MRE, e corroboram com o sugerido anteriormente a cerca da insensibilidade física do seu modelo de solo em descrever o papel da vegetação e interação com a umidade no solo em modificar as trocas superfície-atmosfera de fluxos de momento, energia e vapor d água Pan e Marth (1987). Figura 9: Divergência de umidade média entre hpa (g/kg.s -1 ), em isolinhas e água precipitável em Kg/m 2 (hachurado) médias simuladas pelo MRE para o trimestre fevereiro a abril de a) experimento de controle, b) experimento 1, c) experimento 2.

16 176 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil Figura 10: Divergência de umidade média entre hpa (g/kg.s -1 ), em isolinhas e água precipitável em Kg/m 2 (hachurado) médias simuladas pelo MRE para o trimestre fevereiro a abril de a) experimento de controle, b) experimento 1, c) experimento 2. Segundo Nobre et al os resultados obtidos pelo MRE podem trazer uma boa informação da distribuição da chuva intrasazonal dada pela freqüência de ocorrência do número de dias com chuva em determinado limiar. A figura 11 mostra uma comparação entre o número de ocorrência de dias com chuva em vários limiares, média sobre o setor norte do NEB (45,0 o W,37,0 o W e 12,0 o S,2,0 o S), entre o observado e o simulado pelo modelo ECHAM4.5, e as simulações executadas pelo MRE para o trimestre fevereiro a abril de 1983 e Para o ano de 1983 (Figura 11a) o valor simulado pelo MRE do número de dias com chuva de baixa intensidade (menor que 3 mm/dia) foi mais próximo do observado, do que o simulado pelo modelo global ECHAM4.5. O modelo ECHAM4.5 apesar de no total do trimestre (superestimar o total de chuva no setor norte do NEB), subestimou o número de dias com chuva fraca na região. Por outro lado para o número de dias com chuva de 3 e 6 mm/dia o ECHAM4.5 apresentou um número de dias superior ao observado. Para o ano de 1985 (Figura 11b) foi observado uma maior variabilidade no número de dias ao longo das classes no trimestre. O MRE apresentou valores acima do número de dias observados para chuva abaixo de 3 mm/dia, enquanto o ECHAM4.5 apresentou um número de dias mais próximo da realidade. Para chuva de 6 mm/dia os experimentos com o MRE apresentaram um número de dias mais próximo do observado, enquanto o ECHAM4.5 superestimou o valor observado. Para um número de dias com chuva entre 9 e 12 mm/dia o modelo global ECHAM4.5 teve a simulação mais consistente com o observado. Ressalta-se que não se pode tirar conclusões categóricas sobre qual modelo ECHAM4.5 ou MRE tende a simular melhor e futuramente prever estatísticas intrasazonais de precipitação no setor norte do NEB em apenas dois anos de simulação. É necessário uma avaliação com um maior número de anos para que se possa consolidar em que limiares de chuva diária ocorre um ganho em se simular ou prever o número de dias com chuva, e que regiões do NEB apresentam uma melhor simulação e previsão dessas estatísticas. Essa previsão de estatísticas intrasazonais terão no futuro grande utilidade no planejamento intraregional de atividades que demandam o uso da água; sendo hoje o grande limiar entre a previsão climática executada e divulgada e o que

17 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza 177 Figura 11: Número de dias com chuva para vários limiares (mm/dia) no trimestre fevereiro a abril. a) para 1983 e b) para se pretende atingir como aprimoramento da informação ao usuário interessado. As tabelas 2 e 3 mostram um sumário dos escores estatísticos apresentados na seção de metodologia para o trimestre fevereiro a abril para os anos de 1983 e 1985 para uma área representativa do setor semi-árido da Região Nordeste (45,0 o W,37,0 o W e 12,0 o S,2,0 o S). Notase na tabela 2 que para 1983 o ECHAM4.5 apresentou um bias (P3) úmido de 0,83, enquanto os experimentos com o MRE apresentaram um bias seco com magnitudes inferiores (experimento de controle de 0,65, experimento 1 de 0,68 e experimento 2 com 0,66). A correlação (P5) entre os valores estimados e observados mostram que o MRE apresentou um coeficiente de correlação, entre o simulado e observado, da ordem de duas vezes o obtido quando essa comparação é feita com os dados de modelo ECHAM4.5. Para o ano chuvoso de 1985 todas as previsões, incluindo a do modelo global ECHAM4.5, apresentaram um bias seco, sendo menor para a região em análise quando os dados observados foram comparados com os dados do ECHAM4.5 (-0,09), embora a correlação linear entre os valores observados e estimados tenha sido baixa (r=0,05). Sumarizando, nota-se que todos os escores de variância e erros foram menores para as simulações do MRE comparadas aos ECHAM4.5. Características contrárias foram observadas para o ano de 1985 considerado chuvoso. Tabela 2: Escores estatísticos entre a precipitação observada e a estimada pelo modelo ECHAM4.5 e os experimentos com MRE para uma área considerada semi-árida da Região Nordeste (45,0 o W,37,0 o W e 12,0 o S,2,0 o S) para o trimestre (fevereiro a abril) de P1(comparação entre as variâncias), P2 (erro quadrático normalizado), P3 (bias), P4 (erro quadrático médio descontado o bias), P5 (coeficiente de correlação).

18 178 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil Tabela 3: Escores estatístico entre a precipitação observada e a estimada pelo modelo ECHAM4.5 e os experimentos com MRE para uma área considerada semi-árida da Região Nordeste (45,0 o W,37,0 o W e 12,0 o S,2,0 o S) para o trimestre (fevereiro a abril) de P1(comparação entre as variâncias), P2 (erro quadrático normalizado), P3 (bias), P4 (erro quadrático médio descontado o bias), P5 (coeficiente de correlação). 4. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES Foi feita uma investigação dos resultados obtidos pela aplicação da técnica de downscaling no prognóstico de precipitação sazonal para dois anos de contrastes climatológicos do setor norte do NEB (ano seco de 1983 e o ano chuvoso de 1985) utilizando como dados para alimentar o MRE variáveis atmosféricas simuladas pelo modelo global ECHAM4.5. Três experimentos utilizando condições de solo foram executados para comparar os resultados da simulação pluviométrica trimestral (fevereiro a abril) com a observada, dando ênfase a região norte do NEB. Um com características de solo arenoso (experimento 1), outro com características de solo argiloso (experimento 2) e um com tipo de solo com características intermediárias (experimento de controle). Os resultados mostraram que os experimentos feitos com o MRE apresentaram um melhor desempenho na simulação de precipitação sazonal de precipitação para o setor norte do NEB comparado a simulação do modelo global ECHAM4.5 para o ano seco de Para o ano de 1985 o MRE não teve melhor desempenho comparado ao modelo global. Os escores estatísticos usados na avaliação (variâncias e erros) foram menores nas simulações do MRE do que para a simulação do modelo ECHAM4.5. Quanto as comparações devido ao posicionamento e intensidade da ZCIT no Atlântico tropical os resultados mostraram que as simulações do modelo ECHAM4.5 tiveram um melhor desempenho na simulação da localização, extensão e magnitude da precipitação associada a esse sistema do que as simulações do MRE, que subestimaram a intensidade e extensão da banda de precipitação associada a ZCIT nos dois anos de estudo. Parece evidente também que a física do modelo de solo do MRE não é sensível a condição de contorno relativa ao tipo de solo a ser utilizado. Configurações de variáveis físicas à superfície (fluxos de calor sensível e latente) e atmosféricas (divergência de umidade e água precipitável), e a distribuição de precipitação resultante simulada foram similares em todo o domínio do MRE para os três experimentos estudados. Algumas estatísticas intrasazonais de eventos de precipitação foram apresentadas, mas devido ao número de anos simulados ser pequena não se pode retirar ainda conclusões mais categóricas se nesse caso o MRE tem melhor desempenho do que o modelo global ECHAM4.5, embora que alguns estudos aplicando essa técnica tenham mostrado que MRE podem ser uma boa ferramenta para simular e prognosticar estatísticas intrasazonais de precipitação (Nobre et al., 2001). Para pesquisas futuras sugere-se simular um maior número de anos classificados como secos e chuvosos e normais, para o setor norte do NEB, para se verificar se os resultados mostrados nesses dois anos de estudo são padrões canônicos. Além disso, no caso do MRE devem ser feitas simulações assimilando-se condições de contorno no NEB de dados digitalizados de tipos de solo e vegetação, ora ainda colocados para simulação como homogêneos e não fidedignos da realidade ao longo dessa região e testar se possível novos modelos de solo com características diferentes do usado no MRE. Estudos do aninhamento do MRE com outros MCGAs devem ser incentivados para se identificar as diferenças tanto na simulação com na previsão sazonal de chuva do setor norte do NEB. Vale mencionar que nesses resultados não se comentou nada a respeito dos limites da previsibilidade sazonal de chuva na Região Nordeste com objetivo operacional visto que não foi considerado as incertezas na previsão da TSM 5. AGRADECIMENTOS O autores agradecem as críticas e sugestões dos revisores da Rbmet que muito contribuíram para o melhoramento do conteúdo e apresentação do artigo. Esse artigo faz parte de uma síntese dos experimentos executados durante o Curso de downscaling aplicado à previsão climática no Nordeste realizado na FUNCEME em parceria com o International Research Institute (IRI) entre 15 de agosto a 15 setembro de 2001.

19 José M. Brabo Alves, Gilmar Bristot, Alexandre A. Costa, David F. Moncunnil, Emerson M. da Silva, Antônio C. S. dos Santos, Wagner L. Barbosa, Denise do Socorro B. de Nóbrega, Vicente P. S. Filho, Ioneide Alves de Souza REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BÖHM, U. A.; PODZUM, R. B.; JACOB, D. C. Surface water balance estimation for a semi-arid region using a regional climate model and comparison of water balance components with global circulation model output and analysis data. Phys. Chem. Earth. Londres, v.23. n.4, pp CHOU, S. C.; NUNES, A. M. B. and CAVALCANTI, I. F. A. Extend range forecast over South America using the regional eta model. J. Geophys. Res. Washington, v.105, n.d8, p CLAUSSEN, M. U. et al. A global data set of land-surface parameters. Max Planck Institut für Meteorologie, Report n.135, Hamburg, Germany, 23pp DICKINSON, R. E.; ERRICO, R. M. et al. A regional climate model for the western U.S. Clim. Change, Berlim, v.15, GIORGI, F.; BATES, G. T. On climatological skill of a regional model over complex terrain. Mon. Wea. Rev., Boston, v.117, n.11, p GIORGI, F. On simulation of regional climate using a limited area model nested in a general circulation model. J. Clim., Boston, v3, n.9, p HASTENRATH, S.; HELLER, L., Dynamics of climatic hazards in northeast Brazil. Q. J. R. Meteorol. Soc., Boston, v.103, n.435, p.77-92, HASTENRATH, S.; GREISCHAR, L. Circulation mechanisms related to Northeast Brazil rainfall anomalies. J. Geophys. Res., Washington, v.98, p , HONG, S. Y.; PAN, H. L. Nonlocal boundary layer vertical diffusion in a medium-range forecast model. Mon. Wea. Rev.. Boston, v.124, n.10, p IREDELL, M.; PURSER, J. A local diffusion to control advective numerical instability in the NMC global spectral model. Preprints, 11 th Conf. on Numerical Weather Prediction, Norfolk, VA, American Meteorological Society., JI, Y; VERNEKAR, A. Simulation of the Asian summer Monsoons of 1987 and 1988 with a Regional Model nested in a global MCGA. J. Clim., Boston, v.10, n.8, JUANG, H.-M. H.; KANAMITSU, M. The NMC nested regional spectral model. Mon. Wea. Rev.. Boston, v.122, n.1, p KALNAY, E. et al. The NCEP/NCAR 40-years reanalysis project. Bull. Amer. Meteorol. Soc., Boston, v.77, n.3, p , KANAMITSU, M. Description of the NMC global data assimilation and forecast system. Wea. Forecas., Boston, v.4, n.3, p KANAMITSU, M. et al. Recent changes implemented into the global forecast system at NMC. Wea. Forecas., Boston, v.6, n.3, p LIU, Y. Q.; GIORGI, F; WASHINGTON, W. M. Simulation of summer monsoon climate over east Asia with an NCAR regional Climate Model. Mon. Wea. Rev.. Boston, v.122, n.10, p LOUIS, J. F.; TIEDTKE, J.; GELEYN, -F. A short history of the PBL parameterization at ECMWF. Proceedings of the ECMWF Workshop on Planetary Boundary Layer Parameterization. November European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Reading, England, pp , HONG, S-Y, KANAMITSU, M. The NCEP regional spectral model: An update. Bull. Amer. Meteorol. Soc. Boston, v.78, n.10, MECHOSO, C. R.; LYONS, S. W.; SPHAR, J. A. The impact of sea surface temperature anomalies on the rainfall over Northeast Brazil. J. Clim.. Boston, v.3, n.8, p MOURA, A. D.; SHUKLA, J. On the dynamics of droughts in northeast Brazil: Observations, theory and numerical experiments with a general circulation model. J. Atmos. Sci., Boston, v.38, n.12, p NOBRE, P.; SHUKLA, J. Variations of sea surface temperatures, wind stress, and rainfall over the tropical over the tropical Atlantic and South America. J. Clim.. Boston, v.9, n.10, p

20 180 Uma aplicação da técnica de downscaling dinâmico no setor norte da região nordeste do Brasil NOBRE, P.; MOURA, A. D.; SUN, L. Dynamical downscaling of seasonal climate prediction over Nordeste Brazil with ECHAM3 and NCEP S Regional Spectral Model at IRI. Bull. Amer. Meteorol. Soc. Boston, v.82, n.12, p PAN, H. L.; MARTH, L. Interaction between soil hydrology and boundary layer development. Boundary-Layer Meteorol. Dordrecht, v.38, p PAN, H. -L.; WU, W. S. Implementation a mass flux convective parameterization package for the NMC medium-range forecast model. Preprints, 10 th Conf. on Numerical Weather Prediction, Portland, OR, Amer. Meteor. Soc., REYNOLDS, R.W.; SMITH, T. M. Improved global sea surface temperature analysis using optimum interpolation. J. Clim.. Boston, v.7, n.6, p REPELLI, C. A.; ALVES, J. M. B. O uso de Análise de Correlações Canônicas para Prognosticar a Variabilidade Espacial da Precipitação sobre o Nordeste do Brasil. Rev. Bras. Meteorol., São Paulo, v.11, n.2, p.67-75, ROECKNER, E. et al. The atmospheric general circulation model ECHAM4: model descripition and simulation of the present-day climate. Max Planck Institut für Meteorologie, Report n.28, Hamburg, Germany, 90pp SUN, L.; GRAHAM, N. Climate simulation over East Africa using the NCEP Regional Spectral Model. Submetido ao J. Geophys. Res. Washington, SPIEGEL, M. R. Estatística. Schaum McGraw-Hill. 2 a Edição, 454p TIEDTKE, M. A comprehensive mass flux scheme for cumulus parameterization in large-scale models. Mon. Wea. Rev. Boston, v.117, n.8, p WARD, M. N.; FOLLAND, C. K. Prediction of seasonal rainfall in the north nordeste of Brazil using eingenvectors of sea-surface temperature. Int. J. Climatol.., v.11, p , UVO, C. B. et al. The relationship between tropical Pacific and Atlantic SST and northeast Brazil monthly precipitation. J. Clim., v.11, n.4, p XAVIER, T. M. B. S. et al. Previsão regional de chuva para o Estado do Ceará através do projeto Tempo de Chuva : Rev. Bras. Recur. Hídr.. Porto Alegre. v.5, n.3, p XI, P. P.; ARKIN, P. A. Analyses of global monthly precipitation using gauge observations, satellites estimates, and numerical model predictions. J. Clim., v.9, n.4, p