Isela Leonor Vásquez Panduro
Título
ANÁLISE ESTOCÁSTICA E IDENTIFICAÇÃO DE PADRÕES DE VARIABILIDADE ESPAÇO-TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO NO SUDESTE BRASILEIRO E AMAZÔNIA
Resumo
A principal motivação deste estudo foi assimilar o conhecimento já disponível de multi-escalonamento e multi-resolução de precipitação para resolver os problemas com potencial aplicação em hidrologia. O trabalho objetiva
primordialmente enfocar metodologia de desenvolvimento do aumento da resolução espacial da precipitação TRMM utilizando o conceito de cascatas multiplicativas aleatórias. Complementarmente, concentra-se atenção em detectar e caracterizar a variabilidade de eventos extremos devido a variações climáticas e antrópicas, por meio de modelagem estatística não estacionária, com vistas a melhor fundamentar a compreensão do risco de inundações e secas. Nesse sentido, foi estudada a variabilidade climática associada ao fenômeno El Niño Oscilação Sul (ENOS), que tem grande importância na hora de planejar e avaliar os diferentes cenários climáticos, permitindo avaliar o risco de ocorrência de eventos extremos para apoio à tomada de decisões na gestão dos recursos hídricos. Os resultados indicam que é possível quantificar as estatísticas de precipitação em uma ampla gama de escalas e
em uma faixa da dinâmica do processo usando apenas alguns parâmetros. Os procedimentos adotados mostram que os multifractais e as ondaletas constituem uma abordagem adequada para a análise da estrutura espaço-temporal da chuva, com provimento de boa descrição dos eventos médios e extremos.
Abstract
The main motivation of this study was to assimilate the already available knowledge of multiscaling and multiresolution rainfall to solve precipitation related problems to hydrology. This work aims mainly to focus on the methodology of developing increasing spatial resolution with respect to TRMM precipitation using random multiplicative scaling. In addition, attention is focused on detecting and characterizing the variability of extreme events due to climatic and anthropic variations, through non-stationary statistical modeling, in order to improve the understanding of the risk of floods and droughts. In this sense, the climatic variability associated with the El Niño Southern Oscillation (ENSO) phenomenon was studied, which is of great importance when planning and evaluating the different climatic scenarios, allowing to evaluate the risk of extreme events to support the management decisions. The results indicate that it is possible to quantify precipitation statistics over a wide range of scales and in a range of process dynamics using only a few parameters. The procedures adopted show that the multifractal and the waveforms are a good approach for the analysis of the spacetime structure and rainfall, providing a good description of the mean and extreme events.
