Banca de QUALIFICAÇÃO: RODRIGO LINS DA ROCHA JUNIOR

Uma banca de QUALIFICAÇÃO DE MESTRADO foi cadastrada pelo programa.

DISCENTE: RODRIGO LINS DA ROCHA JUNIOR
DATA: 16/08/2019
HORA: 09:00
LOCAL: ICAT-UFAL
TÍTULO:

SISTEMA DE PREVISÃO DETERMINÍSTICO E PROBABILÍSTICO DA SECA METEOROLÓGICA NO NORDESTE BRASILEIRO 

RESUMO:

Dos fenômenos naturais adversos, a seca é o que mais afeta a sociedade por atuar sobre grandes extensões territoriais e perdurar por longos períodos de tempo. A seca é um fenômeno caracterizado por um déficit hídrico suficientemente longo para impactar sobre fatores edáficos, meteorológicos, hídricos e sociais. A previsão da seca tem contribuído no mundo todo para ações de mitigação dos impactos do fenômeno e aumento da resiliência. O Brasil possuí o maior território semiárido habitado do mundo: o Nordeste. A cada seca que ocorre no Nordeste Brasileiro (NEB), se registra racionamento hídrico, perda de safras, morte de animais e fome de parte da população. Os impactos da seca provocam grande êxodo rural para as cidades litorâneas do NEB e até mesmo para grandes centros urbanos do país. Estudos diversos foram conduzidos para entender a dinâmica da seca no NEB. É conhecido que a ocorrência do fenômeno é em parte modelada pela Oscilação Sul-El Niño (OSEN) e parte pela Temperatura da Superfície do Mar do Atlântico Tropical (TSM). Tais fenômenos oceânicos de variabilidade lenta permite antecipar com certa qualidade os acumulados de chuva e a temperatura média dos meses seguintes.  Este trabalho apresenta um sistema de previsão determinística da seca no NEB utilizando downscaling estatístico de modelos de circulação geral da atmosfera e uso de teoria bayesiana e copulas para transformação das previsões determinísticas em previsões de probabilidade de ocorrência da seca. Previsões probabilísticas são mais vantajosas por incluírem a incerteza associada a previsão, sendo uma ferramenta interessante a tomadores de decisão. Os resultados preliminares mostram que o downscaling utilizando Regressão por Componentes Principais (RCP) produzem melhores previsões que Correlações Canônicas (ACC). A correlação espacial média para RCP no trimestre Abril-Maio-Julho é de 0.6, enquanto para ACC é de 0.45. Durante o período de hindcast, o método de RCP produziu previsões significantes da seca para todos os anos exceto para o ano de 2006. 

PALAVRAS-CHAVE:

Previsão determinística e probabilística da seca, Downscaling estatístico, Nordeste Brasileiro, Copula, Teoria Bayesiana.

PÁGINAS: 35
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Geociências
SUBÁREA: Meteorologia
ESPECIALIDADE: Meteorologia Aplicada

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1537309 - FABRICIO DANIEL DOS SANTOS SILVA
Interno(a) - 2347007 - HELBER BARROS GOMES
Interno(a) - 3065858 - MARCOS PAULO SANTOS PEREIRA
Externo(a) à Instituição - CAIO AUGUSTO DOS SANTOS COELHO - INPE