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Arquivo do Trabalho - IAG - USP

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destreza <strong>do</strong> modelo. Isso porque nas regiões de maior interesse nesse estu<strong>do</strong>, que são o Sudeste eCentro-oeste <strong>do</strong> Brasil, outros mo<strong>do</strong>s de variabilidade são importantes para o prognóstico sazonal deGPCP LF e T850 LF .5.12 Especificação <strong>do</strong> MARPINesse capítulo foram descritos os passos para a construção <strong>do</strong> modelo MARPI e suavalidação através de diversas formas de verificação. O objetivo foi de prognosticar GPCP LF (etambém T850 LF ) sobre o centro-leste da América <strong>do</strong> Sul. Os resulta<strong>do</strong>s são sumariza<strong>do</strong>s na Tabela5.9. Os preditores utiliza<strong>do</strong>s foram as GPCP LF projetadas nos seus mo<strong>do</strong>s característicos de EOF LF .O MARPI usufrui <strong>do</strong> conhecimento empírico relaciona<strong>do</strong> à concordância entre preditores e variável aser prognosticada, entre eles os 12 primeiros mo<strong>do</strong>s para as GPCP LF ou no caso das T850 LF , os 8primeiros mo<strong>do</strong>s. Além disso, testes estatísticos para obtenção <strong>do</strong> número de pêntadas defasadasusadas como preditores sugeriram um modelo de baixa ordem (2 pêntadas). Assim, o MARPI utilizaos 12 primeiros mo<strong>do</strong>s de variabilidade da precipitação sobre a América <strong>do</strong> Sul e ordem igual a 2pêntadas, ou seja, 24 preditores. Em contraste, isto difere <strong>do</strong>s modelos estatísticos de escalasinteranual comumente emprega<strong>do</strong>s em estu<strong>do</strong>s recentes como Repelli e Alves (1996), Pezzi et al.(2000), Grimm et al. (2004), Car<strong>do</strong>so e Silva Dias (2004), Coelho et al. (2006), que utilizaram asanomalias mensais de temperatura da superfície <strong>do</strong> mar <strong>do</strong>s Oceanos Atlântico e Pacífico comopreditores para prever a precipitação trimestral. Difere-se também de modelos <strong>do</strong> tipo que utiliza aprecipitação <strong>do</strong> modelo climático <strong>do</strong> CPTEC ajustada a uma distribuição de probabilidade de vazõesfluviais como em Collischonn et al. (2005). Uma vantagem é que o MARPI foi construí<strong>do</strong> pararesolução temporal de pêntadas, então a previsão pode ser iniciada a cada pêntada identifican<strong>do</strong>possíveis alterações nos padrões principais de baixa-freqüência que modulam as GPCP LF . Em geral,a destreza <strong>do</strong> MARPI abrange a escala sazonal em torno de 13 a 18 pêntadas, assim poden<strong>do</strong>conduzir a um acura<strong>do</strong> prognóstico equivalente ao perío<strong>do</strong> trimestral.107

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