No abstract

Foram analisadas características da precipitação estimada a partir de 145.194 campos de refletividade, de um total de 827 dias entre 1998 e 2003, obtidos do Radar Meteorológico de São Paulo (RSP). Os eventos foram classificados de acordo com intensidades de precipitação; em Convectivos (EC) e Estratiformes (EE). Quanto à morfologia, cinco tipos de sistemas foram identificados; Convecção Isolada (CI), Brisa Marítima (BM), Linhas de Instabilidade (LI), Bandas Dispersas (BD) e Frentes Frias (FF). Eventos convectivos dominam na primavera e verão e estratiformes no outono e inverno. A CI e a BM tiveram maiores picos de atuação entre outubro e março enquanto as FF de abril a setembro. BD atuam durante todo o ano e as LI só não foram observadas nos meses de junho e julho. Uma comparação pontual entre a precipitação medida pela telemetria e estimada com o radar foi realizada e, mostrou haver, na maioria dos casos, um viés positivo do RSP, para acumulações de 10, 30 e 60 minutos. Com o objetivo de integrar as estimativas de precipitação do radar com as medidas da rede telemétrica, por meio de uma análise objetiva estatística, foram obtidas dos campos de precipitação do radar as estruturas das correlações espaciais em função da distância para acumulações de chuva de 15, 30, 60 e 120 minutos para os cinco tipos de sistemas precipitantes que foram caracterizados. As curvas das correlações espaciais médias de todos os eventos de precipitação de cada sistema foram ajustadas por funções polinomiais de sexta ordem. Os resultados indicam diferenças significativas na estrutura espacial das correlações entre os sistemas precipitantes.

Resumo Este trabalho tem como objetivo contribuir com o estudo da precipitação na cidade de Salvador–BA. Os totais mensais de precipitação obtidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia no período de 51 anos (1961-2011) fundamentaram esta pesquisa. A variabilidade pluviométrica foi analisada com ênfase na determinação das classes da precipitação nas escalas anual, quadrimestral e mensal. Foram utilizados os testes de significância não paramétricos de Mann-Kendall e as estimativas de inclinação pelo método da Curvatura de Sen. Na classificação pluviométrica foi utilizado o Método dos Percentis (Quantis). Para a análise anual, os resultados mostraram que 1964 (1961) foi um ano classificado como “muito chuvoso” (“muito seco”). Na análise do quadrimestre mais chuvoso AMJJ (mais seco ASON), o ano de 1971 (1980) foi o mais extremo “muito chuvoso” (“muito seco”). Na análise mensal, o evento que obteve maior volume pluviométrico ocorreu em abril de 1984 com registros de 889,8 mm. A análise da tendência mostrou uma redução no volume de chuva na escala anual, entretanto, sem significância estatística. Grande parte dos eventos analisados ocorreram com condições oceânicas no Pacífico equatorial e/ou Atlântico Sul Tropical favoráveis (desfavoráveis) ao aumento (diminuição) do volume de chuva na área em estudo, tendo por base uma análise qualitativa.

Os eventos climáticos extremos demonstram um papel significativo das sociedades, seja por sua intensidade, pela frequência de ocorrência ou pela vulnerabilidade socioambiental. Objetiva-se classificar e quantificar as precipitações na porção leste da região Nordeste (NE) do Brasil através do índice SPI, como também detectar maiores déficits e/ou excesso de precipitação. O Standardized Precipitation Index (SPI) foi utilizado para quantificar déficits de precipitação e identificar eventos secos e chuvosos em diferentes escalas temporais, auxiliando no monitoramento da sua dinâmica temporal. No cálculo do SPI foi utilizado a distribuição gama, e estimados os limites de precipitação que representam a cada categoria do índice. Foram utilizados dados pluviométricos das capitais dos estados que compõem no leste do Nordeste do Brasil, no período de 1961 a 2014 provenientes da Agência Nacional das Águas (ANA). A análise de Ondeletas foi utilizada com objetivo de identificar ciclos de extremos pluviométricos e de suas causas através das escalas temporais detectadas em séries de precipitação para as capitais do leste do Nordeste do Brasil. Os resultados mostraram que as ocorrências de secas foram as maiores em todas as cidades, todavia na categoria extrema os eventos chuvosos revelaram-se mais frequentes. Os anos normais foram os mais persistentes em todas cidades analisadas. Recife apresentou máximas ocorrências de eventos chuvosos. Os eventos com intensidade extrema, seja chuvoso ou seco, ocorreram em boa parte da série em anos de ENOS. O SPI revelou-se uma excelente ferramenta na detecção e no monitoramento de seca/chuvas na região analisada. A presença de escalas temporais relacionadas com eventos ENOS, Dipolo do Atlântico, ciclo de manchas solares e Oscilação Decadal do Pacífico foram identificadas em todas as capitais do leste do NEB.  Characterization of Drought Events Based on the Standardized of Precipitation Index for the East NortheastA B S T R A C TExtreme weather events demonstrate a significant role for societies, whether by their intensity, frequency of occurrence or socio-environmental vulnerability. Objective-classify and quantify as precipitation in the eastern portion of the Northeast (NE) of Brazil through the SPI index, as well as detect larger deficits and / or excess occurrence. The Standardized Precipitation Index (SPI) was used to quantify use deficits and to identify dry and rainy events in different temporal variations, helping to monitor their temporal utilization. No SPI calculations were used for gamma distribution, and estimated capture limits representing each category of the index. Rainfall data were used from the capitals of the states that make up the eastern Northeast of Brazil, with no period from 1961 to 2014, Registration of the National Water Agency (ANA). A wave analysis was used to identify extreme rainfall cycles and their causes caused by temporary variations detected in monitoring series for the eastern capitals of Brazil. The results shown as drought occurrences were the highest in all cities, however in the extreme category of rain events most frequently revealed. The normal years were the most persistent in all cities analyzed. Recife presents maximum occurrences of rain events. Extreme intensity events, whether rainy or dry, occur in much of the series in ENSO years. The SPI revealed an excellent tool for detection and monitoring of drought / gloves in the analyzed region. The presence of temporary variations related to ENOS, Atlantic Dipole, sunspot cycle and Pacific Oscillation events are identified in all eastern NEB capitals.Keywords: SPI; extreme rainfall; drought; Wavelet analysis.

RESUMOA modelagem hidrológica é uma importante ferramenta no planejamento e gerenciamento de programas de recursos hídricos de bacias hidrográficas. Neste trabalho, foi aplicado o modelo hidrológico determinístico mensal de dois parâmetros e o modelo estocástico, ARIMA, para simular a vazão mensal das sub-bacias da região hidrográfica do Xingu no Estado do Pará. O objetivo principal foi simular a vazão mensal através dos modelos e comparar os seus resultados. O modelo hidrológico determinístico aplicado possui uma estrutura simples e apresentou bons resultados, porém mostrou-se muito sensível a eventos extremos de precipitação. O modelo estocástico ARIMA, conseguiu capturar a dinâmica das séries temporais, apresentando resultados muito satisfatórios na simulação da vazão mensal nas estações da bacia. Ambos os modelos devem ser aplicados com cautela no período chuvoso, onde ocorrem os eventos extremos de precipitação e consequentemente vazões de pico. Palavras-chave: Bacias Hidrográficas, Modelos hidrológicos, Vazão. ABSTRACT: DETERMINISTIC AND STOCHASTIC HYDROLOGICAL MODELING APPLIED TO THE XINGU RIVER BASIN -PARÁHydrologic modeling is an important tool for the planning and management of water resources use in river basins. In this work, a two-parameter monthly deterministic hydrologic model and the stochastic model, ARIMA, were applied to simulate the monthly runoff of the Xingu river basin in the State of Pará. The main objective of this work is to simulate the monthly runoff using the two models and to compare their results. The applied hydrological deterministic model has a simple structure and presented good results, but seems to be very sensitive to extreme precipitation events. The stochastic model ARIMA was able to capture the dynamic of the temporal series, presenting very satisfactory results for the simulation of the monthly runoff at the basin stations. Both models should be applied with caution during the rainy season, when extreme precipitation events and consequently peaks of runoff occur.