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LISTA DE TABELASTabela 4.1: Correlações entre anomalias de precipitação (mm/dia) em baixa-freqüência (>370 dias) GPCP LF emcada região P SEC , P LIM , e P SBR e índices oceanos-atmosféricos na mesma escala de tempo.Apresenta-se também as correlações entre esses índices e anomalias temperatura do ar em 850 hPa(°C) em baixa-freqüência (>370 dias) T850 LF em cada região T SECW e T SBRB . ** (*) significânciaestatística de 95% (90%) de confiança.Tabela 5.1: Porcentagem da variância explicada dos primeiros 20 coeficientes temporais da EOF das anomaliasinteranuais de precipitação. Erro amostral é mostrado juntamente com a diferença entre os modosprincipais de variabilidade.Tabela 5.2: Seleção da ordem p do modelo AR para preditores de PC PI (1-10) da precipitação (pêntadas),autocorrelação Rp, variância do ruído branco, estatísticas AIC (Eq. 5.6) e AIC (Eq. 5.7).Tabela 5.3: Estatísticas AIC (Eq. 5.6) e AIC (Eq. 5.7) para seleção da ordem p de modelos AR para PC1 a PC10das anomalias totais (2ª coluna), e escalas temporais de 10-20, 20-100, 100-180, >370 e >450 dias apartir de pêntadas de precipitação. (*) indica não concordância entre AIC/BIC, então ambos osresultados são mostrados.Tabela 5.4: Estatísticas AIC (Eq. 5.6) e AIC (Eq. 5.7) para seleção da ordem p de modelos AR para pontos degrade mostrados na Fig. 1 de pêntadas de precipitação GPCP, anomalias totais, e escalas temporaisde 10-20, 20-100, 100-180, e >370. (*) indica não concordância entre AIC/BIC, então ambos osresultados são mostrados.Tabela 5.5: Sensibilidade da destreza da previsão para o aumento no número de PC PI (colunas) usadas comopreditores. Correlações para PC PI 1 e PC PI 2 usando a amostra de validação. Avanço no tempo émostrado nas linhas.Tabela 5.6: Lista de episódios El Niño, normal e La Niña incluídos nesse estudo. Por exemplo, verão (summer)1982 indica 1982/83. Fonte: CPC/NCEP.Tabela 5.7: Porcentagem da variância explicada dos primeiros 20 coeficientes temporais da EOF das anomaliasinteranuais de temperatura do ar em 850 hPa. Erro amostral é mostrado juntamente com a diferençaentre os modos principais de variabilidade.Tabela 5.8: Seleção da ordem p do modelo AR para temperatura do ar em 850 hPa para preditores ~PC (1-10),autocorrelação Rp, variância do ruído branco, estatísticas AIC (Eq. 5.6) e BIC (Eq. 5.7).Tabela 5.9: Especificações do MARPI.Tabela 7.1: Seleção da ordem p do modelo AR para anomalias totais do NDVI. É mostrada também aautocorrelação Rp, variância do ruído branco, estatísticas AIC (Eq. 5.6) e AIC (Eq. 5.7).x
LISTA DE SIGLASAICAkaike information CriterionARauto-regressivoAVHRR Advanced Very High Resolution RadiometerBICBayesian information CriterionBWbandwidthCOLA Center for Ocean–Land–Atmosphere StudieCold LF episódios anômalos de frio em baixa-freqüênciaCPCClimate Prediction CenterCPTEC Centro de Previsão de Tempo e Estudos ClimáticosDJFDezembro-Janeiro-FevereiroDry LF episódios anômalos de estiagem em baixa-freqüênciaEMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa AgropecuáriaENOS El Niño-Oscilação SulEOFEmpirical Orthogonal FunctionEOF LF modo de variabilidade da Empirical Orthogonal Function em baixa-freqüênciaFFTfast Fourier transformGIMMS Global Inventory Monitoring and Modelling StudiesGPCP Global Precipitation Climatology ProjectGPCP LF Anomalias de precipitação em baixa-freqüência do GPCPGPCP LF ’ Anomalias de precipitação em baixa-freqüência do GPCP por filtragem de 1979 a 1992GPCP LF * Anomalias de precipitação em baixa-freqüência do GPCP por filtragem de 1979 a 2005≈GPCP LF Anomalias de precipitação em baixa-freqüência do GPCP reconstruídas por EOF LFGPCP TA Anomalias totais de precipitação do GPCPGSFC Goddar Space Flight CenterIBAMA Instituto Brasileiro do Meio Ambiente e dos Recursos Naturais RenováveisIBGE Instituto Brasileiro de Geografia e EstatísticaIRIInternational Research InstituteIVPInfravermelho próximoJJAJunho-Julho-AgostoLFLow-frequencyLISAN Index for South America MonsoonMAM Março-Abril-MaioMARPI Modelo Auto-regressivo de Projeção InteranualNASA National Aeronautics and Space AdministrationNCEP National Centers for Environmental Predictionxi
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RAO, V.B., I. F. A. CAVALCANTE, K.
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