Aplicando Decomposição em Modos Empíricos para Estudar Oscilação em Escala Decenal nos Dados Pluviométricos da Paraíba
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.4.p2950-2964Palavras-chave:
Climatologia, Precipitação, Índice Climático, Decomposição em Modos Empíricos, ParaíbaResumo
A decomposição em modos empíricos foi usada para extrair oscilações em escala decenal nos dados de precipitação no Estado da Paraíba e comparar as variações com aquelas presentes nos índices climáticos. O método da decomposição em modos empíricos é considerado uma ferramenta útil na extração de informações fisicamente significativas de sinais não lineares e não estacionárias. Os dados usados foram obtidos a partir de 170 estações distribuídas no território da Paraíba, entre 1948 e 2016, os quais foram tratados para gerar regiões homogêneas de precipitação. As funções de modos intrínsecos referentes as oscilações com períodos de quase 10 anos, presentes nos dados de precipitação, evidenciaram anticorrelações significativas com as oscilações decenais presente no Modo Meridional do Atlântico e ocasionalmente com as do índice Niño 3.4. A pluviometria das regiões da Paraíba também manifestou oscilação de quase 21 anos, a qual também aparece no Modo Meridional do Atlântico, porém não foi observada no índice Niño 3.4. Os residuais indicaram tendência de queda na precipitação das regiões homogêneas para o intervalo de tempo estudado. Com os resultados alcançados através da aplicação da decomposição em modos empíricos, mostraram que as oscilações em escala decenal, presentes na precipitação do Estado da Paraíba e nos índices climáticos analisados, exibiram amplitude e períodos que variam no tempo. Essas variações confirmam que as mudanças na circulação meridional do Atlântico, a qual tem relação com a posição da Zona de Convergência Intertropical, modulam a estação chuvosa do Estado da Paraíba, principalmente das regiões central e oeste do Estado.
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Referências
Alizadeh, F., Roushangar, K., Adamowski, J., 2019. Investigating monthly precipitation variability using a multiscale approach based on ensemble empirical mode decomposition. Paddy Water Environ 17, 741–759. https://doi.org/10.1007/s10333-019-00754-x.
Alves, T.L.B., de Azevedo, P.V., Costa dos Santos, C.A., 2017. Influence of climate variability on land degradation (desertification) in the watershed of the upper Paraíba River. Theor Appl Climatol 127, 741–751. https://doi.org/10.1007/s00704-015-1661-1.
Amaya, D.J., Deflorio, M.J., Miller, A.J.; Xie, S.P., 2107. WES feedback and the Atlantic Meridional mode: observations and CMIP5 comparisons. Climate Dynamics 49, 1665–1679.
Antico, A., Schlotthauer, G., Torres, M.E., 2014. Analysis of hydroclimatic variability and trends using a novel empirical mode decomposition: Application to the Paraná River Basin, J. Geophys. Res. Atmos., 119, 1218–1233, doi:10.1002/2013JD020420.
Araújo, W.S., Sousa, F.A.S., Brito, J.I.B., Lima, L.M., 2012. Aplicação de Wavelets a Grupos Homogêneos Pluviais no Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Geografia Física 04 (2012) 741-760.
Barnston, A.G., Chelliah, M., Goldenberg, S.B., 1997. Documentation of a highly ENSO-related SST region in the Equatorial Pacific. Atmosphere-Ocean 35, 367–383.
Carmona, A.M., Poveda, G., 2014. Detection of long-term trends in monthly hydro-climatic series of Colombia through Empirical Mode Decomposition. Climatic Change 123, 301–313. https://doi.org/10.1007/s10584-013-1046-3.
Cayan, D.R., Dettinger, M.D., Diaz, H.F., Graham, N.E., 1998. Decadal variability of precipitation over western north america. J. Clim. 11, 3148–3166.
Chiang, J.C.H., Kushnir, Y., Giannini, A., 2002. Deconstructing Atlantic intertropical convergence zone variability: Influence of the local cross-equatorial sea surface temperature gradient and remote forcing from the eastern equatorial Pacific. J. Geophys. Res. 107, 4004, doi:10.1029/2000JD000307.
Chiang, J.C.H., Vimont, D.J., 2004. Analogous Pacific and Atlantic meridional modes of tropical atmosphere–ocean variability. J. Climate 17, 4143–4158, doi:10.1175/JCLI4953.1.
Costa, R.L., Baptista, G.M.M., Gomes, H.B., Silva, F.D.S., Da Rocha Júnior, R.L., Nedel, A.S., 2021. Analysis of future climate scenarios for northeastern Brazil and implications for human thermal comfort. Anais da Academia Brasileira de Ciências 93, e20190651. DOI 10.1590/0001-3765202120190651.
Depiné, H., Castro, N.M.R., Pinheiro, A., Pedrollo, O., 2014. Preenchimento de Falhas de Dados Horários de Precipitação Utilizando Redes Neurais Artificiais. Rev. Bras. Rec. Hídr. 19, 51–63, 2014.
Guo, B., Chen, Z., Guo, J., Liu, F., Chen, C., Liu, K., 2016. Analysis of the Nonlinear Trends and Non-Stationary Oscillations of Regional Precipitation in Xinjiang, Northwestern China, Using Ensemble Empirical Mode Decomposition. Int J Environ Res Public Health 13, 345. doi: 10.3390/ijerph13030345.
Hu, S., Fedorov, A.V., 2018. Cross‐equatorial winds control El Niño diversity and change. Nature Climate Change 8, 798. https://doi.org/10.1038/s41558‐018‐0248‐0.
Huang, N.E., Shen, Z.,Longa, S.R, Wu, M.C., Shih, H.H., Zheng, Q., Yen, N-C., Tung, C.C., Liu, H.H., 1998. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and nonstationary time series analysis, Proceeding of the Royal Society of London Series A 454, 903–995.
Kayano, M.T., Andreoli, R.V., 2004. Decadal variability of northern northeast Brazil rainfall and its relation to tropical sea surface temperature and global sea level pressure anomalies, J. Geophys. Res., 109, C11011, doi:10.1029/2004JC002429.
Kayano, M.T., Capistrano, V.B., 2014. How the Atlantic multidecadal oscillation (AMO) modifies the ENSO influence on the south American rainfall. International Journal of Climatology, 34, 162–178.
Kim, T., Shin, J.-Y., Kim, S., Heo, J.-H., 2018. Identification of relationships between climate indices and long-term precipitation in South Korea using ensemble empirical mode decomposition, Journal of Hydrology 557, 726-739, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.12.069.
Levine, A.F., McPhaden, M.J., Frierson, D.M., 2017. The impact of the AMO on multidecadal ENSO variability. Geophysical Research Letters 44, 3877-3886.
Marengo, J.A., Torres, R.R., Alves, L.M., 2017. Drought in Northeast Brazil-past, present, and future. Theoretical and Applied Climatology, 129, 1189–1200.
Nobre, C., Shukla, J., 1996: Variations of sea surface temperature, wind stress, and rainfall over the tropical Atlantic and South America. J. Climate 9, 2464–2479, doi:10.1175/ 1520-0442(1996)009,2464:VOSSTW.2.0.CO;2.
Prado, L.F., Wainer, I., 2013. Planetary-scale climatic indices and relationship between decadal variability of rainfall in Northeastern and Southern Brazil. Revista Brasileira de Geofísica, 31, 31-41.
Reboita, M.S., Krusche, N. Ambrizzi, T., Rocha, R.P. da., 2012. Entendendo o tempo e o clima na América do Sul. Terrae Didatica 8, 34–50, DOI: 10.20396/td.v8i1.8637425.
Rugg, A., Foltz, G.R., Perez, R.C., 2016. Role of Mixed Layer Dynamics in Tropical North Atlantic Interannual Sea Surface Temperature Variability. J. Climate 29, 8083–8101, https://doi.org/10.1175/JCLI-D-15-0867.1.
Scargle, J., 1982. Studies in Astronomical Time series Analysis. II. Statistical Aspects of Spectral Analysis of Unevenly Spaced Data. Astrophysical Journal 263, 835-853.
Terassi, P.M.D.B.; Galvani, E., 2017. Identification of Homogeneous Rainfall Regions in the Eastern Watersheds of the State of Paraná, Brazil. Climate 5, 53. https://doi.org/10.3390/cli5030053.
Torrence, C., Compo, G.P., 1998. A Practical Guide to Wavelet Analysis. Bulletin of the American Meteorological Society, 79, 61-78. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1998)079<0061:APGTWA>2.0.CO;2
Utida, G., Cruz, F.W., Etourneau, J., Bouloubassi, I., Schefuß, E., Vuille, M., Novello V.F., Prado, L.F., Sifeddine, A., Klein, V., Zular, A., Viana, J.C.C., Turcq, B., 2019.Tropical South Atlantic influence on Northeastern Brazil precipitation and ITCZ displacement during the past 2300 years. Scientific Reports 9, 1698. https://doi.org/10.1038/s41598-018-38003-6.
Veiga, S.F.; Giarolla, E.; Nobre, P.; Nobre, C.A., 2020. Analyzing the Influence of the North Atlantic Ocean Variability on the Atlantic Meridional Mode on Decadal Time Scales. Atmosphere 11, 3. https://doi.org/10.3390/atmos11010003.
Wu, Z., Huang, N.E., 2009. Ensemble empirical mode decomposition: a noise-assisted data analysis method. Advances in Adaptive Data Analysis 1, 1–41. https://doi.org/10.1142/S1793536909000047.
Zhang, X., Zhang, G., Luo, L., Zhang, B., Sun, Y., Gui, Z., Zhang, Q., 2019. A Modified
Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MFDFA) Approach for Multifractal Analysis of Precipitation in Dongting Lake Basin, China. Water 11, 891. https://doi.org/10.3390/w11050891.
Zvarevashe, W., Krishnannair, S., Sivakumar, V., 2019. Analysis of Rainfall and Temperature Data Using Ensemble Empirical Mode Decomposition. Data Science Journal 18, 1–9. https://doi.org/10.5334/dsj-2019-046.
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