Prognóstico sazonal da precipitação para o verão e outono austral da Amazônia oriental (Seasonal prognosis for the southern summer and autumn in the Eastern Amazon)

Vânia dos Santos Franco, Everaldo Barreiros de Souza, Cláudia Priscila Wanzeler da Costa, Douglas Silva Ferreira, Juarez Ventura de Oliveira, Giordani Rafael Conceição Sodré, Paulo Afonso Fisher Kuhn, Franklin Thiago Mota de Azevedo

Resumo


Esta pesquisa é uma contribuição científica aos estudos de modelagem estatística, particularmente para a Amazônia oriental, com o objetivo de desenvolver um modelo estatístico de prognóstico sazonal para a região. Utilizou-se o método da regressão linear tendo como variável dependente a precipitação das estações do Instituto Nacional de Meteorologia e como variável explicativa a Temperatura da Superfície do Mar dos oceanos adjacentes a América do Sul. As melhores correlações entre a precipitação e a TSM ocorrem nas áreas do Pacífico Tropical, Pacifico Leste e o Atlântico Subtropical Norte. O modelo desenvolvido através do método de regressão linear, para a Amazônia oriental, mostrou boa acurácia, pois os dados previstos acompanharam os dados observados no verão e outono austral. Além disso, obteve-se resultados satisfatórios tanto no coeficiente de determinação quanto no índice de Willmott, estes apontaram para uma boa capacidade de previsão e grau de acerto do modelo, e ainda baixo erro demonstrado a partir do erro percentual absoluto médio.

 

 A B S T R A C T

The transport sector is an important emitter of polluting gases to the atmosphere, mainly due to the use of fossil fuels in its energy matrix. In the face of incentive to credit in the last administrations of the federal government and the scrapping of public transport, the vehicular fleet of Brazilian cities has grown exponentially and with these emissions of harmful gases. In Manaus, Amazonas state capital, this phenomenon also replied. Therefore, this study aimed to model the air quality from the emission site gases of urban mobility and analyze the spatiotemporal behavior of pollutants in order to provide a beacon instrument in the construction of public policies aiming at social welfare. The model adopted was the TAPM, considered suitable for meso-scale simulations in three dimensions. This model contains a global meteorological base, with orographic information, among others, required for the initial applications of the modeling and feded with the estimations of emissions calculated by the authors based on the IPCC protocols. The results show a behavior for all pollutants dispersion, as expected, following the atmospheric circulation, with the exception of particulate matter, whose trajectory is inversely. The hourly pollutant distribution is consistent with the heavy traffic of vehicles, especially in peak periods and with weather conditions in the region. In this way, one could say that the tropospheric ozone, highly impactful gas on human health, runs through heavily populated areas of Manaus, moving out of the urban area towards the Negro river (East-West).

Keywords: Atmospheric pollution; Urban mobility; Local Effect Gases; Ozone Tropospheric.


Palavras-chave


Modelagem estatística; regressão linear; temperatura da superfície do mar

Texto completo:

PDF

Referências


Azevedo, F. T. M., Souza, E. B., Franco, V. S., Souza, P. F. S. 2017. Prognóstico sazonal de precipitação regionalizada na Amazônia Oriental. Revista Brasileira de Geografia Física v.10, n.05, p.1520-1534.

Carvalho L. M. V., C. Jones and B. Liebmann, 2004. The South Atlantic Convergence Zone: intensity, form, persistence, and relationships with intraseasonal to interannual activity and extreme rainfall. Journal of Climate, 17, 88–108.

Davis, C.L. (2011). Risco Climático e Vulnerabilidade: Manual para a África Austral, Conselho para a Investigação Científica e Industrial (CSIR), Pretória, África do Sul, p. 92

De Souza E. B., M. Kayano, T. Ambrizzi, 2004. The regional precipitation over the eastern Amazon/northeast Brazil modulated by tropical Pacific and Atlantic SST anomalies on weekly timescale. Revista Brasileira de Meteorologia, 19, 2, 113–122.

De Souza E. B. and T. Ambrizzi, 2004. Pentad precipitation climatology over Brazil and the associated atmospheric mechanisms. Climanálise, 2, 1, 1-20.

De Souza, E.B.; Rocha, E.J.P., 2006.Diurnal variations of rainfall in Bragança-PA (eastern Amazon) during rainy season: mean characteristics and extreme events. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 21(3a), p. 142-152.

De Souza E. B., M. Lopes, N. G. Rocha, E. J. P. Souza, J. R. S. Cunha, A. C. Silva, R. R. Ferreira, D. B. S. Santos, D. M. Carmo, A. M. C. Sousa, J. R. A. Guimarães, P. L. M. Mota, A. S. Makino, M. Senna, R. C. Sousa, M. L. Mota, G. V. P. A. F. Kuhn, P. F Souza and M. I Vitorino, 2009. Precipitação sazonal sobre a Amazônia oriental no período chuvoso: observações e simulações regionais com o RegCM3. Revista Brasileira de Meteorologia, 24, 2, 111-124.

Espinoza Villar J. C. E., J. Ronchail, J. L. Guyot, G. Cochonneau, F. Naziano, W. Lavado, E. Oliveira, R. Pombosa, P. Vauchel, 2009b. Spatio-temporal rainfall variability in the Amazon basin countries (Brazil, Peru, Bolivia, Colombia, and Ecuador). International jornal of climatology.

Ferreira, W. R. S., Vitorino, M. I., Souza, E. B., do Carmo, A. M. C. 2012. Sazonalidade da Precipitação para a Amazônia usando o modelo REGCM3: Avaliando apenas a forçante do Atlântico Equatorial. Revista Brasileira de Meteorologia, v.27, n.4, 435 – 446.

Fisch, G. F., J. A. Marengo, C. A. Nobre, 1998. Uma revisão geral do clima da Amazônia. Acta Amazônica, 28, 2, 101-126.

Hastenrath, S., 1990. Prediction of Northeast Brazil rainfall anomalies. J. Climate, 3, 893-904.

Hastenrath, S., L. Greischar, 1993. Further Work on the Prediction of Northeast Brazil Rainfall Anomalies. Journal of Climate. 6, 743-758.

Levine D. M., Stephan, F. David, Krehbiel, C. Timothy, Berenson, L. Mark., 2008. Estatística – Teorias e Aplicações. 5. Ed. Rio de Janeiro.

Lewis, C. D. Demand Forecasting and Inventory Control. New York: Wiley, 1997.

Marinho Filho G. M., R. S. Andrade, J. C. Zukowski Junior, L. N. L. Magalhães Filho, 2012. Modelos Hidrológicos: Conceitos e Aplicabilidades. Revista de Ciências Ambientais, 6, 2, 35 - 47.

Naghettini, M., E. J. A. Pinto, 2007. Hidrologia Estatística. 1. Ed. Belo Horizonte.552 pp.

Nobre, P.; J. Shukla, 1996. Variations of SST, wind stress and rainfall over the tropical Atlantic and South America. Journal of Climate, 9, 2464-2479.

Pezzi, L. P., V. Ubarana, e C. Repelli, 2000. Desempenho e Previsões de um Modelo Regional Estatístico para a Região Sul do Brasil. Revista. Brasileira de Geografia Física. 627.

Rasel H. M., M. A. Imteaz, F. Mekanik, , 2016. Investigating the Influence of Remote Climate Drivers as the Predictors in Forecasting South Australian Spring Rainfall. J. Environ. Res., 10, 1-12.

Sodré G. R., B. C. Moraes, D.S. Ferreira, J. V. Oliveira, E. B. Souza, 2015. Teleconecxões oceânicas nos padrões climáticos da Amazônia oriental: análises dos últimos 40 anos (1974-2013). Revista Brasileira de Climatologia, 17, 53-66.

Willmott C. J., 1981. On the validation of models. Physical Geography, 2, 184-194.

Willmott C. J., (1982). Some comments on the evaluation of model performance. Bulletin of the American Meteorological Society, 63, 1309-1313.

Wilks D. S., Statistical methods in the atmospheric sciences. San Diego: Academic Press, 2006 pp.

Zhao Q. H., S. L. Liu, L. Deng, S. K. Dong, C. Wang, J. J. Yang, 2011. Assessing the damming effects on runoff using a multiple linear regression model: A case study of the Manwan Dam on the Lancang River. Procedia Environmental Sciences, 13, 1771 – 1780.




DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v12.1.p057-070

Licença Creative Commons
Esta obra está licenciada sob uma licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

      

Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

Creative Commons License
Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License