Variabilidade climática nas regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil: influência dos oceanos Atlântico e Pacífico

A influência dos oceanos globais nos regimes de precipitação na América do Sul, assim como nos padrões climáticos e seus prognósticos, tem ganhado cada vez mais importância nas últimas décadas. Desse modo, o objetivo geral deste trabalho é fazer um estudo da previsibilidade de precipitação para as Regiões Sudeste e Centro-Oeste do Brasil e estabelecer relações diagnósticas e prognósticas, a partir de um modelo estocástico de previsão, entre a precipitação, os índices climáticos e as anomalias de temperatura de superfície do mar (TSM). O primeiro passo consistiu na identificação de sub-regiões com comportamentos pluviométricos semelhantes através de análise de agrupamento; em seguida, a técnica de decomposição em valores singulares foi utilizada para determinar os padrões de precipitação sobre o Sudeste e Centro-Oeste associados aos padrões de TSM nos Oceanos Atlântico e Pacífico. Para cada sub-região homogênea, o modelo estocástico regressivo utiliza as séries temporais de diferentes índices climáticos como preditores. As séries observadas de precipitação do CHIRPS (Climate Hazards Group Infra Red Precipitacion with Stations) para o período 1981-2010 foram consideradas neste estudo, sendo os 24 primeiros anos usados para o ajuste e os cinco anos seguintes (2005 a 2009) para a validação. O modelo estocástico foi ajustado para estimar a precipitação por um período de até quatro meses após o último mês do período de diagnóstico. Esta validação se mostrou bastante eficaz na representação da chuva mensal quando aplicada aos diferentes preditores, sendo capaz de capturar o padrão do ciclo anual de cada sub-região. Para investigar com detalhes a sensibilidade do modelo estocástico e determinar a importância de cada preditor em diferentes defasagens de tempo, a técnica foi aplicada a diferentes eventos de anomalias positivas e negativas de precipitação. Estes experimentos revelaram que, por se tratarem de eventos anômalos (janeiro a março dos anos de 1991 e 2014), o modelo não foi capaz de prever com maior robustez a precipitação mensal observada. Apesar disso, o presente trabalho contribuiu para o entendimento da variabilidade da precipitação nas regiões Sudeste e Centro-Oeste e seus aspectos de previsibilidade estatística.