Anomalias de precipitação sazonais e regionais no sul do Brasil de 1988 a 2018

Abstract

A precipitação da Região Sul do Brasil (RSB), apesar de ser abundante durante o ano , apresenta nuances sazonais que se diferem de acordo com características geomorfológicas e de localização geográfica. Este estudo utilizou uma compartimentação dos Estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul que os divide m em três sub - regiões geomorfológicas - Campanha, Litoral e Planalto, a fim de analisar as anomalias sazonais de precipitação de cada um destes setores. A análise sazonal foi escolhida devido à diferenciação dos mecanismos de precipitação na região durante o ano. Os objetivos foram a identificação das estações que possuem as maio res e menores anomalias de precipitação, bem como investigar se o comportamento da precipitação se altera de acordo com a sub - região em questão. Também se procurou discutir os fatores geográficos que possam justificar eventuais diferenças nos volumes de pr ecipitação. Foram utilizados dados do satélite Tropical Rainfall Measuring Mission para o período de 1998 - 2018. Calculou - se, para cada ponto da grade do satélite (0,25°x0,25°), as médias e anomalias sazonais de precipitação. Estes serviram de base para o c álculo das médias e anomalias sazonais de cada setor da RSB. O estudo considerou como altas (baixas) anomalias acima (abaixo) de 0,9 ( - 0,9). Os resultados mostram que o inverno (verão) é a estação mais seca (mais úmida) para toda a RSB, contribuindo com 20 ,8% (27,5%) do precipitado anualmente. A maior ocorrência de anomalias altas foi durante a primavera (19% das anomalias de todos os setores). Para as demais estações do ano, a frequência de anomalias se mostrou bastante variada nos setores estudados, apont ando para a existência de diferentes fatores que influenciam a precipitação no território. Porém, notou - se uma concomitância entre eventos anômalos de precipitação e índices de modos de variabilidade climática como o El Niño - Oscilação Sul e o Modo Anular do Hemisfério Sul.

The rainfall in the Southern Region of Brazil (RSB), despite being abundant throughout the year, presents seasonal nuances that differ according to geomorphological characteristics and geographical location. This study used a compartmentalization of the States of Paraná, Santa Catarina and Rio Grande do Sul that divide them into three geomorphological sub - regions - Campanha, Litoral and Planalto, in order to analyse each of this sectors’ precipitation anomalies. The seasonal analysis was chosen du e to the differentiation of precipitation mechanisms in the region during the year. The objectives were to identify the seasons that have the highest and lowest rainfall anomalies, as well as to investigate whether the behavior of precipitation changes acc ording to the sub - region in question. We also tried to discuss the geographical factors that may justify any differences in precipitation volumes. The data was taken from the Tropical R ainfall Measuring Mission satellite for the period 1998 - 2018. We calcul ated, for each point of the satellite grid (0.25°x0.25°), the average seasonal precipitation, as well as the anomalous values. Those were then used to calculate the seasonal average and anomaly for each sector of the RSB. The obtained results served as bas e for the calculation of the seasonal precipitation anomalies of each grid point, as well as for the calculation of the average of seasonal precipitation of each sector of the RSB. The study considered high (low) anomalies above (below) 0.9 ( - 0.9). The res ults show that winter (summer) is the driest (wetest) season for the entire RSB, contributing 20.8% (27.5%) of the precipitate annually. The highest occurrence of high anomalies was during the spring (19% of anomalies in all sectors). For the other seasons , the frequency of anomalies was q uite varied in the sectors studied, pointing to the existence of different factors that influence rainfall in the territory. Nevertheless, there was a concomitance between anomalous precipitation events and indexes of clim atic variability modes such as El Niño - Southern Oscillation and the Southern Hemisphere Annular Mode.