Banca de DEFESA: GEIZA THAMIRYS CORREIA GOMES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GEIZA THAMIRYS CORREIA GOMES
DATA : 24/02/2023
HORA: 14:00
LOCAL: videoconferência
TÍTULO:

AVALIAÇÃO DE PREVISÕES CLIMÁTICAS MENSAIS DA PRECIPITAÇÃO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO MUNDAÚ VIA DOWNSCALING ESTATÍSTICO DO MODELO CLIMÁTICO GLOBAL METEO-FRANCE -SYSTEM 7

PALAVRAS-CHAVES:

Previsões climáticas, Precipitação acumulada mensal, CHIRPS, BHM,

MFS7.

PÁGINAS: 80
RESUMO:

Produzir previsões climáticas sub sazonais é crucial para muitos setores econômicos e tem grande relevância para a sociedade como um todo. Diferentes eventos climáticos atuam na região Nordeste do Brasil condicionando sucesso ou fracasso em atividades agrícolas, recarga ou desabastecimento de recursos hídricos, períodos de extremos secos ou úmidos. A Bacia Hidrográfica do Rio Mundaú (BHM), é uma das mais importantes para os estados de Alagoas e Pernambuco, de clima tropical/semiárido onde o curso d’água e extensão territorial da bacia cruza e divide os dois estados. Nessa bacia há ocorrências cíclicas de grandes períodos de estiagens e enxurradas severas. Diante desta problemática, o objetivo do presente estudo foi regionalizar as previsões climáticas do modelo francês Méteo-France System 7 (MFS7) para a BHM utilizando a técnica de Análise de Correlações Canônicas (ACC), que permite recalibrar as previsões climáticas

retrógradas de um modelo confrontando-as com as observações em uma área, e avaliar a sua destreza após isso. A previsão de cada mês foi obtida com até cinco meses de antecedência no período 1993-2016 e analisada de forma determinística por meio da correlação entre valores simulados e observados, mostrando como principal resultado que a previsão para determinado mês realizada exatamente com um mês de precedência,

geralmente, fornece a previsão mais precisa, embora essa não seja uma regra para todos os meses do ano. No entanto, percebeu-se que ao aplicar uma previsão média por

conjuntos, a partir da média de todas as cinco previsões anteriores, as correlações são significativamente aumentadas entre essa previsão média e as observações, além da diminuição dos erros relativos à previsão. A rede de observações na BHM não é ampla e a fonte dos observada utilizada foi do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), que se mostrou eficiente para estimativa das chuva 

acumuladas mensais na BHM quando comparada as poucas séries observadas. Após avaliação das previsões recalibradas com ACC, um estudo de caso foi realizado aplicando a previsão por conjuntos para todos os meses do ano de 2020, com resultados

 

animadores que indicaram previsões climáticas condizentes com as observações desse

 

mesmo ano, demonstrando o potencial operacional de utilização dos dados climáticos do MFS7 para gerar previsões climáticas confiáveis para a BHM.

 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1537309 - FABRICIO DANIEL DOS SANTOS SILVA
Interno(a) - 1846078 - GLAUBER LOPES MARIANO
Externo(a) à Instituição - JONATHAN MOTA DA SILVA - UFRN
Interno(a) - 1653612 - MARIA LUCIENE DIAS DE MELO