RESUMOO objetivo deste estudo foi analisar o grau de associação entre a oscilação da pressão atmosférica ao nível do mar (PNM) em Tahiti e a oscilação do vento zonal (VZ) em 850mbno Brasil. Para esse propósito, foi utilizado um conjunto de dados de reanálise do NCEP/NCAR de PNM e VZ, para um período que compreende duas fases da Oscilação Decadal do Pacífico (ODP), uma fase fria e outra quente . Primeiramente, foi desenvolvida uma série temporal do Índice de PNM Padronizado em Tahiti (IPPT), que foi correlacionado com a variável acima mencionada sobre o Brasil. O software GrADS foi usado para confeccionar os mapas de coeficientes de correlação entre o IPPT e VZ. A correlação espacial foi feita para a variável em cada fase (fria e quente) da ODP separadamente, e foram encontrados valores de coeficientes de correlações diretas e inversas entre o IPPT e o VZ, superiores a 0,5 em algumas regiões, com nível de significância estatística de até 99% em ambas as fases da ODP. Correlações adiantadas de até 5 meses também foram feitas entre o IPPT e o VZ, e os resultados sugeriram que o IPPT se adequou como bom previsor do VZ com até 5 meses de antecedência, com significância estatística acima dos 98% para algumas regiões da área de estudo. Deste modo, concluiu-se que é inegável a influência da oscilação da pressão do oceano Pacífico (Ilha de Tahiti) sobre a variação do vento zonal no Brasil, e tal informação ajudará no processo de planejamento das atividades agrícolas e sociais. Palavras-Cahves: Significância estatística; Vento zonal; Previsibilidade. OSCILLATION OF PRESSURE IN TAHITI AND ITS RELATION WITH OF THE ZONAL WIND VARIATION IN BRAZIL ABSTRACT:The objective of this study was to analyze the degree of association between the oscillation of atmospheric sea level pressure (SLP) in Tahiti and zonal wind (ZV) in 850mb in Brazil. For this purpose, we used a set of reanalysis data from NCEP / NCAR of SLP and ZV, for a period that includes two phases of the Pacific Decadal Oscillation (PDO), a cold phase and one hot (1977 -1998). Firstly, was developed a temporal series of Index of Standardized SLP on Tahiti (SIPT), which was correlated with the variable mentioned above about Brazil.The GrADS software was used to confection the maps of correlation coefficients between the SIPT and ZV.The spatial correlation was made to the variable in each phase (cold and hot) of PDO separately, and were found values of correlation coefficients between the SIPT and ZV direct and inverse, superiors than 0.5 in some regions, with a significance level statistical up to 99% in both phases of PDO. Advance correlations of up to 5 months were also made between the IPPT and the VZ, and the results suggested that the IPPT can be a good predictor of the VZ with up to 5 months in advance, with statistical significance above 98% for some parts of the area study. Thus, it was concluded that there is an undeniable influence of pressure fluctuation of the Pacific Ocean (Tahiti Island) on the variation of zonal wind in Brazil, and such information will ...

Uma das medidas não estruturais adotadas como instrumento favorável a mitigação dos danos provocados pelas enchentes e inundações em uma bacia hidrográfica de acordo com a literatura, são os sistemas de alertas. Neste contexto, o Tempo de Concentração é uma componente determinante na antecipação das ondas de cheias em estudos de modelagem hidrológicas. Este termo mostra a velocidade com que a bacia hidrográfica responde a um evento de chuva e é definido como o tempo necessário para que uma parcela da chuva precipitada no ponto mais distante da bacia contribua em uma seção de saída. Por isto, na literatura são encontrados diversos modelos empíricos (Equações), o que tem gerado dúvidas quanto a sua aplicação e qual modelo utilizar. Por consequência, foi usado neste estudo um conjunto de 10 (dez) modelos (Equações) no sentido de comparar ao um valor de referência (Tempo de Concentração estimado via hidrograma/heitograma) na bacia hidrográfica do rio Paraíba do Meio. Os resultados demonstraram forte divergência entre os modelos empíricos e o valor de referência, com uma acentuada subestimação, porém observou-se uma maior sensibilidade entre pares de modelos.

Coupling the WRF and NRCS-CN models was assessed as a tool for a flood forecast system. The models were applied to the Paraíba do Meio River basin, located in Alagoas, Brazil. FNL (Final Analysis GFS) data provided by the Global Forecast System model were used as initial conditions for WRF. Precipitations and observed discharges were collected in data collection platforms. Nine microphysics configurations were used to optimize WRF forecast. For hydrological, the automatic calibrations, available in HMS was used to get the optimum CN model parameters. Optimized precipitations Model performance was assessed with the indicators: bias, root-mean-square error, Pearson’s linear correlation coefficient, Nash-Sutcliffe coefficient, Heidke skill score, hit rate and false alarm rate. WRF´s predictive ability for the optimum configuration was satisfactory. The NRCS-CN yielded good results. The predictive ability of the hydrological model was ranked between satisfactory and acceptable. In a flood forecasting step, the coupled model yielded Nash-Sutcliffe of 0.749 and 0.572 for Atalaia and Viçosa basins. Overall, the method showed potential for the development of a flood alert system.

O presente estudo têm por objetivo analisar como os diferentes esquemas físicos e suas combinações influenciam nas previsões de chuva a curtíssimo prazo no vale do rio Paraíba do Meio. Para este propósito, foi utilizada uma análise estatística para avaliar os resultados de precipitações obtidas em cada uma das nove combinações diferentes de esquemas microfísicos e convectivos, usados no modelo de mesoescala WRF, em um horizonte de 120 horas. A aquisição dos dados para validação dos resultados foi obtida junto a Agência Nacional de Águas. A pesquisa mostrou que o WRF têm um tendência em subestimar as precipitações pluviométricas de curtíssimo prazo na bacia do rio Paraíba do Meio. E oferecer uma maior destreza nas previsões usando a combinação entre os esquemas de MPL e G3D.