DESEMPENHO E PREVISÕES DE UM MODELO REGIONAL ESTATÍSTICO PARA A REGIÃO SUL DO BRASIL

Abstract

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.

Keywords :Modelo estatístico; Previsão climática sazonal; Episódio ENSO 1997-1998.

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

Seasonal and interannual climate variability affects agricultural activities and, therefore, grain production in Southern Brazil. This dependence on climate has motivated the development of a seasonal climate forecast model, based on statistical techniques such as the Canonical Correlation Analysis (CCA). This model is called SIMOC (Oceanic Modelling Statistical System) and it was adapted to forecast seasonal anomalies of rainfall. The predictors for this model are sea surface temperature in areas of the Pacific and the Atlantic oceans, and the predictand is precipitation over Southern Brazil. The Atlantic Ocean, as a predictor, seems to affect more the prediction in the correlation analysis when the lag increases. Considering the Pacific Ocean, the best forecast was obtained when the lag was smaller and at the beginning of the run, in opposition to the Atlantic Ocean. In general, the use of the two oceans together seems to improve the precision of the predictions as compared to the individual ocean cases. For the ENSO episode of 1997-1998, the model reproduced reasonably well the observed rainfall anomalies, showing the usefulness of SIMOC in seasonal climate forecast for the Southern Brazil.

Keywords :Statistical model;Seasonal climate forecast;ENSO episode1997-1998.