Relação entre a precipitação pluvial no Rio Grande do Sul e a Temperatura da Superfície do Mar do Oceano Atlântico

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1 Relação entre a precipitação pluvial no Rio Grande do Sul e a Temperatura da Superfície do Mar do Oceano Atlântico Eliane Barbosa Santos 1 e Gilberto Barbosa Diniz 1 Universidade Federal de Pelotas Curso de Pós graduação em Meteorologia Av. Idelfonso Simões Lopes, 71 RS. Universidade Federal de Pelotas Curso de Pós graduação em Meteorologia Av. Idelfonso Simões Lopes, 71 RS. ABSTRACT: On purpose of estimate the possible influence of the SST of the Atlantic Ocean on the Rio Grande do Sul, weather stations observed precipitation data were chosen, with years (19-) time series, and established the South Atlantic Index (IAS). The IAS time series was correlated with precipitation, representing a direct relation, showing in January, April, May, July, November and December the most significant correlations. Palavras-chave: Oceano Atlântico, Precipitação, RS 1 INTRODUÇÃO A variabilidade da precipitação pluvial é apontada como um dos maiores riscos para a agricultura no Estado do Rio Grande do Sul (RS). Por isso, conhecer e entender a variabilidade da precipitação é muito importante, pois possibilita estimar tendências predominantes de certas anomalias, as quais podem ser manejadas para minimizar perdas e danos nos mais diversos segmentos, como no cultivo agrícola, atividade industrial e até mesmo na segurança da população. Para se estudar a variabilidade das precipitações deve-se considerar a influência dos oceanos, pois possuem um papel determinante nos fluxos de calor sensível e umidade para a atmosfera, afetando o regime de precipitação. No Oceano Atlântico, as relações entre os padrões anômalos das temperaturas da superfície do mar (TSM) com o clima no Brasil tem sido objeto de muitas pesquisas, porém a maioria relaciona à influência do Atlântico Tropical nas precipitações do Nordeste (Moura e Shukla, 191). Em relação à influência do Atlântico Sul no clima da região Sul do Brasil existem poucos estudos, porém há indicações da influência de TSM do Atlântico Subtropical na variabilidade interanual das chuvas na região (Studzinski, 199). Desta forma, o presente trabalho tem como objetivo contribuir para um melhor entendimento nas variabilidades das precipitações na região Sul do Brasil, associadas às TSM do Oceano Atlântico. - MATERIAL E MÉTODOS Para a realização deste estudo, foram utilizados dados de precipitação pluvial mensal de janeiro de 19 a dezembro de, referentes a estações pluviométricas distribuídas no Estado do RS (Tabela 1), pertencentes ao Instituto Nacional de Meteorologia - INMET (º Distrito de Meteorologia - Porto Alegre) e Fundação Estadual de Pesquisas Agropecuárias (FEPAGRO), da Secretaria de Ciência e Tecnologia (SCT). Esses dados são consistentes e as falhas foram preenchidas utilizando técnicas estatísticas (Diniz et al., ).

2 Tabela 1 - Estações meteorológicas do Rio Grande do Sul e suas coordenadas espaciais, latitude, longitude e altitude, período de 19 a. Estação Latitude Longitude Altitude (m) Fonte Bagé 31º1 º 1 º DISME Bom Jesus º º 17 º DISME Cachoeira do Sul 3º º3 7 º DISME Caxias do Sul 9º1 1º1 7 º DISME Cruz Alta º3 3º3 7 º DISME Encruzilhada do Sul 3º3 º31 7 º DISME Ijuí º3 3º FEPAGRO Iraí 7º11 3º1 º DISME Júlio Castilhos 9º13 3º 1 FEPAGRO Lagoa Vermelha º 1º3 3 º DISME Passo Fundo º1 º 7 º DISME Pelotas 31º º1 13 º DISME Porto Alegre 3º1 1º13 º DISME Rio Grande 3º1 º º DISME Santa Maria 9º 3º 9 º DISME Santa Rosa 7º1 º 3 º DISME Santa Vitória 33º31 3º1 º DISME Santana do Livramento 3º3 º3 1 º DISME São Borja º39 º 9 FEPAGRO São Gabriel 3º º19 1 º DISME São Luiz º3 º º DISME Taquari 9º 1º9 7 º DISME Torres 9º 9º3 3 º DISME Uruguaiana 9º 7º 7 º DISME Veranópolis º 1º33 7 FEPAGRO Os dados de TSMs utilizados neste trabalho foram obtidos no site do Earth System Research Laboratory (ESRL), pertencente à Physical Science Division (PSD) da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Utilizando os dados de TSM, foi elaborado um índice do Atlântico Sul (IAS), para o período de 19 a, e a região utilizada para o calculo do IAS foi: -3 W e -3 S. Para determinar esse índice, foram calculados a média e desvio-padrão das séries de TSMs da região. Esses desvios foram padronizados e constituiu séries temporais do índice. Posteriormente o índice foi utilizado para estabelecer correlações com a precipitação do Estado do RS. A Análise de correlações simples foi aplicada com objetivo de avaliar a relação entre as TSMs e a precipitação do RS, e destacar os meses onde essa relação é significativa em algumas regiões do RS. O nível de significância foi avaliado a partir do teste t de Student. 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO Para obter a relação entre o total mensal da precipitação do Estado do RS e o IAS foi calculado o coeficiente de correlação. Utilizando-se o Teste t de Student, verificou-se que, para a dimensão das séries utilizadas, coeficientes de correlação (r), são significativos a % e coeficientes de correlação (r),3 são significativos a 1%. As Figuras 1 e, mostram a distribuição espacial dos coeficientes de correlação da precipitação com o IAS. Na Figura 1 estão os meses de janeiro a junho e na Figura os meses de julho a dezembro. Nota-se uma predominância de correlações positivas, porem, foi observado coeficientes negativos em todas as regiões de setembro (Fgura c) e em algumas

3 regiões em março (Figura 1c), junho (Figura 1f), agosto (Figura b) e outubro (Figura d), mas dessas correlações negativas, somente em setembro na região de Santa vitória do Palmar foi encontrado significância, ou seja, as correlações inversas nas outras regiões e nos outros meses não foram significativas (a) (b) (c) (d) (e) (f) Figura 1: Correlação entre a precipitação do Estado do RS e o índice do Atlântico Sul, para os meses (a) Janeiro (b) Fevereiro (c) Março (d) Abril (e) Maio e (f) Junho.

4 (a) (b) (c) (d) (e) ( f) Figura : Idem a Figura 1, porém para os meses (a) Julho (b) Agosto (c) Setembro (d) Outubro (e) Novembro e (f) Dezembro. As correlações mais significativas foram positivas, indicando que, quando os valores do IAS foram positivos (Atlântico Sul quente), os totais pluviométricos foram mais elevados nessas áreas, ou seja, as anomalias de precipitação foram positivas (negativas) quando os IAS

5 foram positivos (negativos). Verificou-se coeficientes de correlação significativos a pelo menos % em algumas regiões do RS em todos os meses. As análises realizadas com o IAS, confirma o estudo feito por Diaz et al. (199), que mostrou a existência de relações significativas entre anomalias de precipitação sobre o Estado do RS e a TSM do Atlântico. Esses autores destacam a ligação entre as anomalias positivas de TSM no sudoeste do Atlântico Sul e a precipitação acima do normal sobre toda a região nos períodos de outubro a dezembro e abril a junho. As séries temporais positivas do IAS também mostrou uma ligação com a precipitação acima da normal no Estado do RS, em todos os meses, com exceção de setembro que praticamente obteve em todas as regiões correlações negativa. O IAS foi mais expressivo nos meses de janeiro (Figura 1a), abril (Figura 1d), maio (Figura 1e), julho (Figura a), novembro (Figura e) e dezembro (Figura f), mostrando regiões com valores de correlação acima de,3, apresentando significância de 1%, ou seja, significativas ao nível de confiança de 99%. CONCLUSÕES Por meio das análises dos resultados obtidos, pode se notar que o IAS mostrou uma relação com a precipitação do Estado do RS, mostrando coeficientes de correlação significantes a e 1%. As relações significativas entre o IAS e as anomalias de precipitação foram diretas em todos os meses, com exceção de setembro. Portanto, as análises mostraram indicações da influência da TSM do Atlântico Sul na variabilidade da precipitação do RS, existindo uma ligação entre as anomalias positivas (negativas) de TSM do Atlântico e anomalias positivas (negativas) sobre a maioria das regiões do RS. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS DIAZ, A. F.; STUDZINSKI, C. D.; MECHOSO, C. R. Relationships between precipitation anomalies in Uruguay and southern Brazil and sea surface temperature in the Pacific and Atlantic oceans. J. Clim., v. 11, n., p. 1-71, 199. DINIZ, G. B. Preditores visando a obtenção de um modelo de previsão climática de temperaturas máxima e mínima para regiões homogêneas do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: UFRGS,. 19 f. Tese (Doutorado Agrometeorologia) - Curso de Pós graduação em Fitotecnia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre,. MOURA, A. D.; SHUKLA, J. On the dynamics of droughts in Northeast Brazil: Theory and numerical experiments with a general circulation model. Journal of Atmospheric Sciences, v. 3, n., p. 3-7, 191. STUDZINSKI, C. D. S. Um estudo da precipitação na região sul do Brasil e sua relação com os oceanos Pacífico e Atlântico Tropical e sul f. Dissertação (Mestrado em Meteorologia)-Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos SP.

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