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Desempenho e Previsões de um Modelo Regional Estatístico para a Região Sul do Brasil

Forecast and Performance of a Statistical Regional Model for seasonal climate prediction in Southern Brazil

A variabilidade climática sazonal e inter-anual afetam as atividades agrícolas, com conseqüências na produção de grãos da Região Sul do Brasil. Essa dependência dos fatores climáticos motivou o desenvolvimento de um modelo regional climático. Esse modelo é chamado de SIMOC (Sistema de Modelagem dos Oceanos) e foi adaptado para prever anomalias sazonais de precipitação. O SIMOC baseia-se em uma técnica estatística denominada de Análise de Correlações Canônicas (ACC). Os preditores para esse modelo são os campos de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) em áreas sobre os oceanos Pacífico e Atlântico Tropical e o preditando é a precipitação sobre a Região Sul do Brasil. Os resultados do modelo, usando-se somente o Oceano Atlântico como preditor, pareceu influir mais na precipitação quando essa se afasta da condição inicial. O Oceano Pacífico previu melhor nos meses mais próximos a condição inicial, ao contrário do caso anterior onde usou-se o Atlântico como preditor. Em geral, o uso dos dois oceanos simultaneamente como campo preditor melhorou sensivelmente a precisão das previsões quando comparado com os casos dos oceanos individuais. Para o episódio ENOS de 1997-1998, o modelo reproduziu razoavelmente bem as anomalias de precipitação observadas, mostrando o potencial do SIMOC em previsões sazonais climáticas para a região Sul do Brasil.

Modelo estatístico; Previsão climática sazonal; Episódio ENSO 1997-1998


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