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Análise quantitativa de eventos extremos de precipitação da região Leste e Norte de Santa Catarina

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dissertacao_gilson_carlos_da_silva.pdf (6.094Mb)
Date
2011-08-31
Author
Silva, Gilson Carlos da
Metadata
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Abstract
Este estudo analisa o aspecto temporal dos eventos extremos de precipitação com potencial para causar inundação na região Leste e Norte do Estado de Santa Catarina, uma das regiões brasileiras que mais sofrem transtornos devido à chuva intensa. Foram selecionadas algumas cidades cujo histórico de inundação construído através de várias fontes, como a Defesa Civil Estadual foi usado para a confecção de um limiar para identificar tais eventos. Foram utilizados dados de precipitação da ANA (Agência Nacional de Águas) no período de 1951 a 2010, para análise da chuva diária ocorrida até quinze dias antes das inundações e para a quantificação dos eventos extremos de precipitação com potencial para provocar inundação. A metodologia empregada para detecção desses eventos foi a de limiares médios, baseada na análise pontual da precipitação nas cidades atingidas. A quantificação do número de eventos gerou a variação temporal no período, em que pode-se analisar as ocorrências de tendência positiva e também alguma negativa, embora não significativa na região, além de correlação linear significativa, em algumas cidades, com fenômenos climáticos de escala global. É examinado também o aspecto climatológico sazonal do presente e de um cenário climático para o final do século (2070-2100), cujo objetivo é fornecer informações para um melhor planejamento das cidades, usando dados do modelo climático regional HadRM3P, do Hadley Centre (UK), simulados e fornecidos pelo Centro de Ciências do Sistema Terrestre do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CCST/INPE), considerando o cenário A2 (mais pessimista) do IPCC (Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas). Na comparação com o clima presente, a projeção simulada pelo modelo climático indicou aumento da frequência de ocorrência dos eventos em todas as cidades, para todas as estações do ano, principalmente para o outono.
URI
https://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/123456789/2207
Collections
  • PPGMet: Dissertações e Teses [86]

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