INFLUÊNCIA DE LA NIÑA SOBRE A CHUVA NO NORDESTE BRASILEIRO. Alice M. Grimm (1); Simone E. T. Ferraz; Andrea de O. Cardoso

Transcrição

1 INFLUÊNCIA DE LA NIÑA SOBRE A CHUVA NO NORDESTE BRASILEIRO Alice M. Grimm (1); Simone E. T. Ferraz; Andrea de O. Cardoso (1) Grupo de Meteorologia - Universidade Federal do Paraná Depto de Física Caixa Postal CEP Curitiba Paraná Fax: (041) grimm@fisica.ufpr.br RESUMO A influência de eventos La Niña sobre a precipitação da Região Nordeste é verificada através da análise de dados de 667 estações, obtendo-se a distribuição espacial e temporal do impacto destes eventos ao longo de todo o seu ciclo e uma avaliação da sua consistência. ABSTRACT The influence of La Niña events on the precipitation over Northeast Brazil is verified through the analysis of data from 667 stations. The spatial and temporal distribution of this influence along the cycle of these events and an assessment of its consistency is obtained. Palavras-chave: Previsão de tempo e clima, La Niña, Nordeste do Brasil. 1. Introdução Eventos La Niña (LN) tem sido associados à ocorrência de estações chuvosas mais úmidas que o normal na Região Nordeste do Brasil (e. g. Alves et al., 1997). Contudo, não se conhece a distribuição espacial e temporal do impacto destes eventos ao longo de todo o seu ciclo e a consistência deste impacto. A variabilidade da precipitação no Nordeste está sujeita à posição da zona de convergência intertropical (ZCIT) e à forte influência das anomalias de temperatura da superfície do mar (TSM) do Oceano Atlântico. A influência das anomalias de TSM no Oceano Pacífico associadas a LN pode ocorrer de duas maneiras: através de anomalias de TSM no Atlântico associadas às anomalias no Pacífico e (ou) através da alteração da circulação de Walker, com enfraquecimento de movimento descendente sobre o Nordeste. Há evidências de que ocorrem anomalias de TSM durante o outono do ano seguinte a LN no Atlântico tropical, principalmente ao norte do equador (Enfield e Mayer, 1997). Estas anomalias podem favorecer a ocorrência de uma estação chuvosa com chuva acima do normal, através de sua influência sobre os ventos alísios no Atlântico tropical. No presente trabalho a distribuição temporal e espacial da influência de eventos LN sobre a precipitação da Região Nordeste é descrita com base num amplo conjunto de dados, e sua consistência é avaliada. 2. Dados e metodologia Foram utilizados totais mensais de precipitação de cerca de 667 estações no Nordeste do Brasil, cujas séries abrangem pelo menos 5 eventos LN. Estas séries provém principalmente de estações da ANEEL, e INMET. Os dados foram submetidos a uma análise prévia para verificação de dados duvidosos e dados faltantes. Os eventos considerados neste estudo (Tabela 1) são aqueles utilizados em Grimm et al. (1998).

2 TABELA 1. Lista de eventos La Niña incluídos neste estudo Episódios La Niña 1910, 1916, 1917, 1920, 1924, 1928, 1931, 1933, 1938, 1942, 1949, 1950, 1954, 1955, 1956, 1964, 1970, 1971, 1973, 1975, 1985, Para ter um quadro geral do impacto desses eventos sobre todo o Brasil, foi utilizada a mesma metodologia de Grimm et al., baseada em Ropelewski e Halpert (1987), resumida abaixo. Os primeiros três passos fornecem a estrutura espacial das anomalias de precipitação e dos três últimos passos resulta sua distribuição temporal e consistência. 1) Em cada estação, os totais mensais de chuva são representados como percentis de ordem. Composições destes percentis para eventos LN são formados para o período de 24 meses de julho (-) (ano anterior) a junho (+) (ano seguinte a um episódio). 2) O primeiro harmônico de Fourier de cada composição é representado por um vetor (amplitude e fase). A fase dos vetores refere-se ao mínimo do primeiro harmônico, enquanto o máximo ocorre com 12 meses de diferença. 3) Regiões de anomalias de chuva coerentes durante esses episódios são selecionadas, através da maximização de um índice de coerência, que é dado pela razão entre o módulo do vetor soma e a soma dos módulos dos vetores para todas as estações numa região. 4) Os totais mensais de precipitação para cada estação são transformados em percentis de distribuições gama ajustadas aos dados de cada mês do ano. Uma correção é introduzida nas distribuições gama quando há várias ocorrências de zeros nas séries. 5) Composições para eventos LN são formadas a partir dos percentis de precipitação para cada estação para o período de 36 meses de janeiro (-) a dezembro (+) e uma média de todas essas composições é formada para cada região coerente. Esta composição agregada é usada para identificar os períodos dentro do ciclo de LN com as maiores anomalias médias. Ressalta-se que muitas vezes grandes anomalias não são consistentes, isto é, não se pode afirmar que estejam associadas com eventos LN. A consistência é avaliada a seguir. 6) Séries temporais de precipitação sobre trimestres móveis no período de 36 meses centrados num evento são analisadas para avaliar a significância estatística da relação entre eventos LN e anomalias de precipitação, utilizando-se a distribuição hipergeométrica, conforme explicado em Grimm et al. (1998b). 3. Resultados e discussão Durante eventos La Niña não há regiões coerentes abrangendo toda a região Nordeste. As setas representando o mínimo do primeiro harmônico ajustado às composições de percentis tem grande dispersão e só é possível delimitar regiões coerentes esparsas, que não cobrem toda a região (Figura 1). Isto significa que há uma grande variabilidade nos efeitos desses eventos sobre a precipitação no Nordeste, devida aos diferentes regimes de precipitação e à interação com a topografia local.. Seria possível delimitar algumas outras pequenas regiões coerentes com vetores de direções semelhantes, mas nessas regiões não foi possível achar um período comum a todas as estações que contivesse 5 episódios LN. Na Tabela 1 são dados os níveis de significância (em %) do teste da hipótese de que as anomalias são consistentemente secas (s) ou úmidas (u) durante eventos LN, sem considerar a magnitude das anomalias. Foram incluídas apenas os valores para o teste da hipótese que resultou em maior valor. Quanto maiores os valores, mais consistentes as anomalias. Nessa tabela, assim como na Fig. 1, nota-se uma significativa diferença entre as regiões situadas no sul (1 a 5) e as situadas no norte (6 a 9) da Região Nordeste. No sul, as regiões apresentam algumas características do impacto no norte da Região Sudeste (Grimm e Ferraz, 1998), como a tendência a mais chuva no inverno-primavera (0) e a menos chuva no

3 verão-outono (0+). No setor norte do Nordeste o maior impacto ocorre na pré-estação chuvosa (0+) e na estação chuvosa (+), que apresentam anomalias consistentemente positivas. O efeito durante a estação chuvosa (0) não é significativo na maioria das regiões e é as vezes oposto entre elas. Durante os eventos LN as anomalias mais consistente estão no ano (+), o que é coerente com a ocorrência de anomalias de TSM no Atlântico com defasagem de 4-5 meses após as anomalias relacionadas a EN no Pacífico (Enfield e Mayer, 1997). Isto provavelmente se deve ao fato de que as anomalias frias de TSM no Pacífico não estão ainda estabelecidas, em média, na estação chuvosa (0). Na realidade, os resultados para eventos LN são mais facilmente explicáveis que os obtidos para eventos EN (ver Grimm et al., 1998b) em termos da atuação das anomalias de TSM no Pacífico e no Atlântico. O fato de que regiões coerentes com anomalias significativas são relativamente esparsas no Nordeste explica resultados de estudos anteriores que não apontavam significativo efeito de eventos LN sobre a precipitação média em grande regiões ou em algumas estações. Referências Bibliográficas Alves, J. M. B., E. B. de Souza, C. A. Repelli, M. I. Vitorino e N. S. Ferreira, 1997: Episódios de La Niña na bacia do Oceano Pacífico Equatorial e a distribuição sazonal e intrasazonal das chuvas no setor norte do Nordeste brasileiro. Revista Brasileira de Meteorologia, 12, Enfield, D. B. e D. A. Mayer, 1997: Tropical Atlantic sea surface temperature variability and its relation to El Niño-Southern Oscillation. J. Geophys. Res., 102, Grimm, A. M. e S. E. T. Ferraz, 1998: Sudeste do Brasil: uma região de transição no impacto de eventos extremos da Oscilação Sul. Parte I: El Niño. Anais do X Congresso Brasileiro de Meteorologia. Sociedade Brasileira de Meteorologia. Grimm, A M., S. E. T. Ferraz and J. Gomes, 1998a: Precipitation anomalies in Southern Brazil associated with El Niño and La Niña events. J. Climate (aceito, em publicação). Grimm, A. M., S. E. T. Ferraz e A. O. Cardoso, 1998b: Influência de El Niño sobre a chuva no Nordeste brasileiro. Anais do X Congresso Brasileiro de Meteorologia. Sociedade Brasileira de Meteorologia Ropelewski, C. H., and S. Halpert, 1987: Global and regional scale precipitation patterns associated with the El Niño/Southern Oscillation. Mon. Wea. Rev., 115, Uvo, C. B., C. A. Repelli, S. E. Zebiak e Y. Kushnir, 1998: The relationship between tropical Pacific and Atlantic SST and northeast Brazil monthly precipitation. J. Climate, 11,

4

5 Região 01 Região 02 Região 03 Região 04 Região 05 Região06 Região 07 Região 08 Região 09 Jan(-) a Mar(-) 45,62 u 84,38 u 38,86 s 81,74 s 52,74 s 85,08 s 51,62 s 99,74 s 85,77 s Fev(-) a Abr(-) 81,46 u 37,66 u 86,71 u 67,76 s 62,53 s 48,54 s 43,39 s 91,90 s 82,80 s Mar(-) a Mai(-) 45,62 s 41,46 s 50,98 u 52,86 u 57,87 s 89,36 s 73,99 s 91,15 s 79,48 s Abr(-) a Jun(-) 56,41 u 38,88 s 61,14 u 42,76 u 62,53 s 78,50 s 46,60 u 77,82 s 68,80 s Mai(-) a Jul(-) 72,34 s 39,23 u 56,12 u 42,76 u 40,28 s 71,92 s 53,11 u 62,19 s 78,62 s Jun(-) a Ago(-) 93,04 u 36,98 u 86,71 s 0,00 u 84,25 s 53,91 u 63,75 u 44,04 u 67,81 s Jul(-) a Set (-) 29,47 s 56,03 u 70,59 s 41,54 u 42,13 u 59,41 u 22,22 u 62,10 u 36,57 u Ago(-) a Out(-) 65,72 s 44,52 u 78,14 s 32,41 s 49,82 s 0,00 s 0,00 s 53,95 u 0,00 s Set(-) a Nov(-) 71,46 s 58,39 u 42,23 u 87,54 s 56,41 s 37,10 u 53,60 u 50,56 u 0,00 s Out(-) a Dez(-) 91,65 u 91,54 u 63,32 u 33,22 u 63,77 s 49,61 s 36,25 s 76,30 s 38,40 s Nov(-) a Jan(0) 61,71 u 62,36 u 38,51 u 88,26 u 90,87 s 73,45 s 66,13 s 62,41 s 87,68 s Dez(-) a Fev(0) 93,27 u 84,38 u 63,62 u 81,74 u 84,65 s 91,01 s 77,99 s 62,05 s 82,73 s Jan(0) a Mar(0) 88,59 s 40,01 s 47,28 u 83,48 u 52,74 s 85,08 s 65,31 s 55,81 u 68,80 s Fev(0) a Abr(0) 85,02 s 37,66 u 52,72 u 91,99 u 40,28 s 95,59 s 43,05 u 83,16 u 58,43 u Mar(0) a Mai(0) 75,21 s 41,46 s 37,03 s 88,22 u 57,87 s 46,62 u 59,44 u 42,62 u 59,65 s Abr(0) a Jun(0) 63,99 u 38,88 s 47,28 u 83,16 u 40,28 s 41,80 u 46,60 u 42,62 u 68,80 s Mai(0) a Jul(0) 75,18 u 39,23 u 67,99 u 83,16 u 40,28 s 49,49 s 46,89 s 62,19 s 78,62 s Jun(0) a Ago(0) 95,24 u 77,49 u 90,06 u 0,00 u 75,76 u 53,91 u 36,25 s 77,29 s 39,72 s Jul(0) a Set (0) 33,30 u 56,03 u 96,82 u 41,54 u 82,55 u 59,41 u 22,22 u 94,52 s 36,57 u Ago(0) a Out(0) 56,76 s 44,52 u 57,50 u 32,41 s 96,15 u 0,00 s 0,00 s 78,09 s 0,00 s Set(0) a Nov(0) 37,46 s 89,09 u 78,14 u 78,11 u 95,62 u 37,10 u 53,60 u 45,14 s 0,00 s Out(0) a Dez(0) 41,70 u 64,53 u 72,82 u 58,03 u 61,54 u 50,39 u 63,75 u 43,39 s 61,60 u Nov(0) a Jan(+) 38,29 s 62,36 u 47,82 u 88,26 s 93,52 u 96,55 u 62,58 u 88,54 u 91,57 u Dez(0) a Fev(+) 77,05 s 68,64 s 74,96 s 72,61 s 55,41 u 70,45 u 68,30 u 93,42 u 79,86 u Jan(+) a Mar(+) 67,21 s 88,92 s 77,04 s 65,43 s 69,42 u 97,76 u 79,94 u 97,38 u 89,82 u Fev(+) a Abr(+) 61,65 s 62,34 s 90,06 s 50,00 u 62,53 s 99,32 u 95,38 u 94,27 u 97,74 u Mar(+) a Mai(+) 45,62 s 41,46 s 63,40 s 41,08 u 57,87 s 95,65 u 59,44 u 94,21 u 93,48 u Abr(+) a Jun(+) 36,01 s 72,74 s 92,23 s 76,43 u 62,53 s 78,50 s 53,40 s 65,32 u 89,82 u Mai(+) a Jul(+) 66,70 s 88,92 s 94,03 s 76,43 u 81,12 s 50,51 u 46,89 s 62,19 s 42,26 u Jun(+) a Ago(+) 95,24 u 90,03 s 77,04 s 0,00 u 84,25 s 46,09 s 36,25 s 55,96 s 85,14 u Jul(+) a Set (+) 92,09 s 43,97 s 41,87 u 64,68 s 57,87 s 59,41 u 22,22 u 83,96 u 76,77 u Ago(+) a Out(+) 75,46 u 44,52 u 57,50 u 59,97 u 96,15 u 0,00 s 0,00 s 86,65 u 0,00 s Set(+) a Nov(+) 62,54 u 58,39 u 78,14 u 34,34 u 95,62 u 37,10 u 46,40 s 87,10 u 0,00 s Out(+) a Dez(+) 41,70 u 64,53 u 72,82 u 58,03 u 38,46 s 50,39 u 63,75 u 83,08 u 38,40 s Tabela 2. Nível de significância (%) do teste da hipótese de que os períodos indicados são mais úmidos (u) ou mais secos (s) que o normal durante eventos La Niña, dentro das regiões coerentes indicadas. Foram incluídos apenas os níveis de significância para o teste da hipótese que resultou em maior valor. Valores acima de 90% estão destacados.