HÁ IMPACTO SIGNIFICATIVO DE EVENTOS EL NIÑO E LA NIÑA NO CENTRO-OESTE DO BRASIL?
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- Herman Duarte Estrela
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1 HÁ IMPACTO SIGNIFICATIVO DE EVENTOS EL NIÑO E LA NIÑA NO CENTRO-OESTE DO BRASIL? Alice M. Grimm (1); Andrea de O. Cardoso; Simone E. T. Ferraz; Balbina Soriano (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 El Niño sobre a precipitação no Centro-Oeste do Brasil é verificada através da análise de dados de 214 estações, obtendo-se a distribuição espacial e temporal do impacto destes eventos ao longo do seu ciclo e a avaliação da sua consistência. ABSTRACT The influence of El Niño events on the precipitation over Central Brazil is verified through the analysis of data from 214 stations. The spatial and temporal distribution of this influence along the cycle of these events and the assessment of its consistency is obtained. Palavras-chave: Previsão de tempo e clima, El Niño/La Niña, Centro-Oeste. 1. Introdução O impacto de eventos El Niño (EN)/La Niña (LN) sobre o Centro-Oeste do Brasil (Estados de Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul) não tem sido avaliado de forma mais abrangente. Os estudos existentes a nível global (Ropelewski e Halpert, 1987) e de Brasil (Rao e Hada, 1989) não mostram um impacto significativo. Isto contudo, pode dever-se a falta de dados na região. O propósito deste trabalho é verificar como eventos El Niño (EN) e La Niña (LN) influenciam a precipitação nessa região, com razoável grau de detalhamento espacial e temporal durante o ciclo desses eventos. No Centro-Oeste do Brasil a estação chuvosa estende-se aproximadamente de outubro a março, enquanto o outono-inverno constitui a estação seca. É um regime de precipitação típico de monções. Durante o verão (e parte da primavera) o fluxo de ar úmido que penetra no norte do Brasil com os alísios de nordeste, a partir do Atlântico, entra pela Amazônia e leva também umidade para o Brasil Central e Sudeste, devido ao maior componente meridional da circulação. Durante o inverno, a circulação é mais zonal, impedindo esse fluxo meridional de umidade e o Centro-Oeste e Sudeste permanecem secos. 2. Dados e Metodologia Foram utilizados totais mensais de precipitação de 214 estações no Centro-Oeste do Brasil, cujas séries abrangem pelo menos 5 eventos EN. 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. (1998b).
2 TABELA 1. Lista de eventos El Niño incluídos neste estudo Episódios El Niño 1911,1913, 1915, 1918, 1923, 1925, 1930, 1932, 1939, 1941, 1944, 1951, 1953, 1957, 1963, 1965, 1969, 1972, 1976, 1979, 1982, 1986, Para ter um quadro geral do impacto desses eventos sobre todo o Brasil, foi utilizada a mesma metodologia de Grimm et al. (1998b), 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 EN (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 máximo (mínimo) do primeiro harmônico para eventos EN (LN). 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 EN(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 com as maiores anomalias médias. Ressaltase que muitas vezes grandes anomalias não são consistentes, isto é, não se pode afirmar que estejam associadas com eventos EN(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 EN(LN) e anomalias de precipitação, utilizando-se a distribuição hipergeométrica, conforme explicado em Grimm et al. (1998b). 3. Resultados e Discussão A Fig.1 mostra os vetores que representam o 1 harmônico e as regiões com índice de coerência acima de 95%. É conveniente lembrar que a fase do 1 harmônico freqüentemente não coincide com a época de maiores anomalias médias, que é dada pela composição para cada região (não mostradas). Contudo, a Tab. 2 fornece a distribuição das anomalias mais consistentes. Ela contém os níveis de significância (em %) do teste da hipótese de que as anomalias são consistentemente secas (s) ou úmidas (u) durante eventos EN(LN), sem consideração pela magnitude das anomalias (passo 6). Quanto maiores os valores, mais consistentes as anomalias Pode-se ver que o impacto de eventos EN apresenta razoável variabilidade espacial e temporal, não havendo períodos longos com anomalias consistentes em uma grande área contínua. Há, contudo, algumas tendências discerníveis nesse impacto. As regiões mais ao sul (1, 2, 3 e 4) tendem a anomalias positivas de precipitação durante o ano (0), principalmente a partir do inverno, e com máxima consistência no verão (0+). Este comportamento tem características comuns com o Sul (mais chuva na primavera (0)) (Grimm et al., 1998b) e com o Sudeste (mais chuva no verão (0+)) (Grimm et al., 1998a). As regiões mais ao norte (5, 6 e 7) tendem a anomalias secas durante o ano (0), como a Amazônia, embora as regiões mais a
3 leste (5 e 6) mostrem anomalias positivas no verão (0+). Anomalias secas muito consistentes e persistentes aparecem no verão no oeste (região coerente 7). Infelizmente a parte noroeste não dispõe de dados para avaliação. No ano (+) a maioria das regiões tendem a ter precipitação acima da mediana. Para eventos LN os vetores apontam o mínimo do 1 harmônico. Não há muita linearidade na resposta a EN e LN, visto que os vetores na Fig. 1 não apontam na mesma direção. Contudo, há duas regiões de LN (2 e 3) que apresentam comportamento oposto ao observado em duas regiões EN (3 e 4), com seca durante a primavera (0) e verão (0+) de LN. Conclui-se que o impacto não é muito coerente em toda a região e períodos com anomalias consistentes não são em geral persistentes. A tendência a seca na região mais próxima a Amazônia poderia ser explicada através do enfraquecimento dos ventos alísios de nordeste na Amazônia (Grimm et al., 1998c), causando menor influxo de umidade na região e também no Brasil Central. A tendência a mais chuva na parte sul, poderia ser explicada pelos mesmos mecanismos que produzem mais chuva na região Sul, ou seja o aumento de freqüência e a intensificação de complexos convectivos de mesoescala na região do Paraguai e maior persistência de frentes na região, devido a intensificação do jato subtropical e sua curvatura ciclônica sobre o sul da América do Sul (Grimm et al., 1998b). Razões opostas poderiam ser invocadas para explicar as anomalias durante LN. Agradecimentos. Ao CNPq, pelo suporte à pesquisa e também ao auxílio da Funpar (UFPR). A Daniel Weingaertner e Rodrigo Siqueira, pelo suporte técnico, e Angela A. Natori, pela colaboração no processamento dos dados. A ANEEL pela cessão dos dados. Referências Bibliográficas Grimm, A. M. e S. E. T. Ferraz, 1998a: 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, 1998b: Precipitation anomalies in Southern Brazil associated with El Niño and La Niña events. J. Climate (em publicação). Grimm, A. M., P. Zaratini e J. Marengo, 1998c: Sinais de El Niño na precipitação da Amazônia. Anais do X Congresso Brasileiro de Meteorologia. Sociedade Brasileira de Meteorologia. Rao, V. B. e K. Hada, 1989: Characteristics of rainfall over Brazil: annual variations and connections with the Southern Oscillation. Theor. Appl. Climatol., 42, Ropelewski, C. H., and S. Halpert, 1987: Global and regional scale precipitation patterns associated with the El Niño/Southern Oscillation. Mon. Wea. Rev., 115,
4 Figura.1. Amplitude e fases do primeiro harmônico ajustado à composições de percentis de precipitação mensais para eventos El Niño e La Niña, no período julho(-) junho(+). As fases e magnitudes dos vetores estão indicados nos cantos direitos inferiores. As fases se referem ao máximo do primeiro harmônico para El Niño e ao mínimo para La Niña. As regiões espacialmente coerentes estão numeradas.
5 El Niño La Niña Região 01 Região 02 Região 03 Região 04 Região 05 Região 06 Região 07 Região 01 Região 02 Região 03 Região 04 Região 05 Jan(-) a Mar(-) 63,06 s 84,16 s 63,32 s 88,82 s 54,78 s 58,54 s 54,49 s 39,62 u 96,93 s 87,59 s 64,03 s 62,54 s Fev(-) a Abr(-) 63,06 s 66,80 s 54,49 s 92,49 s 80,22 s 35,97 s 81,34 u 60,38 s 50,00 s 42,86 u 41,46 u 79,41 s Mar(-) a Mai(-) 88,58 s 50,00 s 71,67 s 72,13 s 85,87 u 44,53 s 36,68 u 76,40 s 50,00 u 68,38 u 81,43 u 55,46 s Abr(-) a Jun(-) 92,84 s 50,00 s 96,71 s 63,72 s 78,11 u 30,64 s 49,16 u 73,35 s 42,80 s 35,63 u 69,88 s 67,29 u Mai(-) a Jul(-) 98,66 s 67,98 u 53,92 u 42,13 s 57,87 u 24,00 u 29,07 u 49,77 s 49,40 s 64,37 s 78,70 s 30,04 s Jun(-) a Ago(-) 36,75 u 82,89 u 39,53 u 24,00 u 24,00 u 41,54 u 38,04 u 65,29 s 36,68 u 0,00 s 57,83 s 23,53 u Jul(-) a Set(-) 88,59 u 39,05 s 53,75 s 44,35 s 43,00 u 42,76 u 78,11 u 57,45 s 42,80 s 45,29 u 58,54 s 46,96 s Ago(-) a Out(-) 65,68 s 69,88 s 94,38 s 94,07 s 45,29 u 75,05 s 58,62 u 86,94 u 57,20 u 70,45 u 33,20 u 86,67 s Set(-) a Nov(-) 86,70 s 54,10 s 71,67 s 32,02 s 49,43 u 66,78 s 76,20 u 53,49 s 50,00 u 61,20 s 73,91 s 46,54 s Out (-) a Dez(-) 74,57 s 62,17 s 63,32 s 32,02 s 53,68 u 58,02 s 41,38 s 64,44 u 50,00 u 38,80 s 39,81 u 66,72 u Nov(-) a Jan(0) 75,89 s 78,47 s 54,49 s 76,07 s 36,52 u 88,70 s 63,32 s 35,73 s 87,36 u 46,24 u 81,43 s 33,28 s Dez(-) a Fev(0) 61,50 s 58,54 s 45,51 s 32,02 s 53,68 s 88,70 s 31,58 s 73,33 s 32,57 s 53,76 u 50,00 u 33,28 s Jan(0) a Mar(0) 49,38 u 84,16 s 74,93 u 58,99 u 35,15 s 41,01 s 90,45 u 89,28 s 39,54 u 53,76 u 74,51 u 62,54 s Fev(0) a Abr(0) 21,38 s 33,20 u 54,49 s 50,57 s 60,14 s 88,70 s 65,12 u 39,62 u 32,70 s 63,16 u 41,46 u 38,24 s Mar(0) a Mai(0) 77,85 u 50,00 u 62,28 u 79,13 s 89,84 s 93,07 s 53,68 u 39,62 s 32,70 s 79,45 u 54,10 s 55,46 s Abr(0) a Jun(0) 38,82 u 50,00 u 41,38 s 98,81 s 88,70 s 96,88 s 76,08 s 35,56 s 67,01 s 45,29 u 69,88 s 80,29 s Mai(0) a Jul(0) 91,26 u 71,74 u 53,92 u 42,13 s 35,48 s 76,00 s 39,17 u 50,23 u 73,62 s 45,29 u 78,70 s 57,94 u Jun(0) a Ago(0) 46,26 u 73,28 u 39,53 u 76,00 s 72,00 s 58,46 s 55,43 s 34,71 u 85,21 s 0,00 s 42,17 u 17,65 u Jul(0) a Set(0) 73,56 u 73,28 u 90,81 u 23,40 u 51,00 s 42,76 u 34,34 u 42,55 u 67,01 s 43,77 s 98,91 s 57,79 s Ago(0) a Out(0) 75,89 u 45,53 u 79,18 u 93,01 u 44,35 s 62,16 u 46,25 u 84,33 s 67,01 s 62,20 s 33,20 u 86,67 s Set(0) a Nov(0) 80,46 u 63,66 u 43,48 u 67,98 u 70,40 s 66,78 s 35,97 s 46,51 u 67,30 s 41,35 s 45,51 u 65,61 s Out(0) a Dez(0) 68,48 u 54,78 u 53,68 u 32,02 s 66,32 s 87,21 s 41,38 s 73,35 s 91,40 s 58,65 s 63,32 s 54,18 s Nov(0) a Jan(+) 80,72 u 95,19 u 63,48 u 58,99 u 55,55 u 39,69 u 91,14 s 64,27 u 98,65 s 96,49 s 31,58 s 45,82 u Dez(0) a Fev(+) 68,27 u 58,99 u 94,05 u 92,25 u 90,82 u 76,20 u 93,30 s 64,27 u 91,57 s 94,49 s 50,00 u 45,82 u Jan(+) a Mar(+) 49,38 u 92,25 u 46,32 s 58,99 u 64,85 u 41,01 s 86,86 s 76,40 u 60,46 s 94,49 s 64,03 s 78,33 u Fev(+) a Abr(+) 49,38 u 49,43 u 36,52 s 82,89 u 93,82 u 39,69 u 97,93 s 76,40 u 67,30 s 77,44 s 41,46 u 85,29 u Mar(+) a Mai(+) 77,85 u 67,98 u 43,48 u 85,87 u 69,51 u 94,05 u 0,75 u 89,28 u 32,70 s 64,82 s 81,43 u 75,74 u Abr(+) a Jun(+) 89,67 u 67,98 u 71,24 u 95,48 u 43,56 u 69,36 u 49,16 s 64,44 u 69,31 u 54,71 s 94,35 u 55,39 u Mai(+) a Jul(+) 91,26 u 82,89 u 38,40 s 57,87 u 35,48 s 24,00 u 10,73 u 86,94 u 91,77 u 45,29 u 88,26 u 69,96 u Jun(+) a Ago(+) 78,39 u 36,28 u 53,75 s 24,00 u 28,00 u 41,54 u 49,16 u 77,82 u 85,15 u 0,00 s 42,17 u 23,53 u Jul(+) a Set(+) 92,88 u 73,28 u 58,62 u 55,65 u 49,00 u 42,76 u 65,66 s 82,86 u 32,99 u 56,23 u 78,47 u 53,04 u Ago(+) a Out(+) 99,34 u 80,22 u 43,48 u 65,06 u 44,35 s 62,16 u 41,38 s 49,77 s 94,01 u 81,34 u 95,29 u 49,82 u Set(+) a Nov(+) 94,92 u 90,31 u 79,18 u 92,25 u 82,89 u 94,62 u 76,20 u 85,67 s 32,70 s 41,35 s 45,51 u 84,69 s Out(+) a Dez(+) 68,48 u 54,78 u 85,55 u 92,25 u 53,68 u 96,52 u 71,24 u 73,35 s 67,30 u 41,35 u 74,93 u 75,08 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 El Niño ou 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.
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