Climate variability over Mozambique : impacts on rainfall, assessment of models and forecast

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Autor(es): dc.contributorGrimm, Alice Marlene, 1951--
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental-
Autor(es): dc.creatorSilvério, Kénedy Cipriano, 1989--
Data de aceite: dc.date.accessioned2021-03-09T21:14:56Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2021-03-09T21:14:56Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-01-05-
Data de envio: dc.date.issued2021-01-05-
Data de envio: dc.date.issued2019-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/69193-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/69193-
Descrição: dc.descriptionOrientadora: Profa. Dra. Alice Marlene Grimm-
Descrição: dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciência e Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa : Curitiba, 03/06/2020-
Descrição: dc.descriptionInclui referências: p. 119-127-
Descrição: dc.descriptionResumo: As chuvas de monção, que na África Austral (SAF) geralmente ocorrem durante o verão austral (dezembro-fevereiro, DJF) variam em diferentes escalas de tempo. Neste estudo, a ênfase foi dada à sua variabilidade intrassazonal (ISV), que é de grande importância para a produção agrícola, gerenciamento de recursos hídricos e previsão subssazonal. O estudo foi dividido em duas partes: observacional e avaliação de modelos, cujos resultados foram baseados em dados diários de precipitação observada (1979-2005) e previsões retrospectivas semanais de modelos do subseasonal to seasonal (S2S) prediction Project (1999-2010), respectivamente. Na primeira parte, modos rotacionados de ISV foram determinados sobre leste da SAF. Verificou-se que um destes modos exibe forte distribuição espacial na região com precipitação mais intensa de monção sobre o interior do subcontinente, além deste estar associado a variações na circulação de monção. Suas oscilações mais significativas em diferentes bandas de frequência da ISV exibiram períodos em torno de 12, 22-24 e 50 dias, também encontradas anteriormente na ISV de chuvas de monção sobre América do Sul (SA). A oscilação de 12 dias pareceu estar associada à oscilação quase-bissemanal, originada das ondas de Rossby no cinturão extratropical de ventos de oeste e se propagando para a SAF. As anomalias compostas para as defasagens positivas e negativas associadas às fases positiva e negativa do modo em alusão na faixa de 20 e 90 dias confirmaram um modo de 24 dias e a influência da oscilação de Madden-Julian (OMJ). Além disso, indicaram a influência de anomalias convectivas sobre a SA através da propagação de ondas atmosféricas deste continente (SA) para a SAF. Um índice de precipitação de monção (MPI), bem como alguns índices de circulação de monção, calculados como anomalias diárias padronizadas sobre uma determinada área, foram propostos para ajudar a caracterizar, monitorar e prever a ISV de monção (períodos ativo e inativos). Ambos índices de precipitação e circulação de monção se mostraram refletir adequadamente a variabilidade da precipitação na região núcleo de monção sobre o subcontinente (20°S-13,75°S; 32°E-38°E), onde sua previsão apresenta grande utilidade. Na segunda parte, usando o MPI e um dos índices de circulação de monção sugeridos, foi avaliada a habilidade preditiva de todos os 11 modelos do projetos S2S em simular períodos ativos e inativos de monção sobre a SAF. Embora os modelos prevejam as anomalias locais de vento zonal em larga escala para antecedências superiores a 3 semanas, a habilidade preditiva de anomalias de precipitação de monção parece se limitar à uma única semana. A classificação dos modelos mostrou ECMWF, JMA, UKMO, CNRM, KMA e NCEP como sendo os melhores modelos pra prever a monção da SAF. Os períodos ativos observados de monção foram verificados estarem associados a um trem de ondas se propagando para a SAF, que parece ser produzido por convecção anômala sobre a SA e o Oceano Atlântico. Todos os modelos selecionados mostraram uma tendência em reproduzir as anomalias convectivas associadas aos períodos ativos observados de monção, embora nem todos estes modelos reproduzem as anomalias de circulação associadas a esses períodos ativos observados de monção. Isto parece estar provavelmente associado a erros relacionados a deficiências dos modelos em representar as teleconexões. Palavras-chave: Chuvas de monção na África Austral, Variabilidade Intrassazonal, Oscilação de Madden-Julian (MJO), modelos do projeto S2S, Teleconexão entre América do Sul e África Austral-
Descrição: dc.descriptionAbstract: Southern African monsoon rainfall that usually occurs during December-January-February (DJF) season varies over a range of timescales. Here the emphasis was placed on its intraseasonal variability (ISV), which is of great importance for agricultural production, water resources management, and subseasonal prediction. The study was divided into two parts: diagnosing analysis and modeling assessment, whose results were based on daily rainfall gauge data (1979- 2005) and weekly subseasonal to seasonal (S2S) prediction project models reforecast data (1999-2010), respectively. In first part, rotated modes of ISV were determined over eastern southern Africa (SAF). One of the leading modes was found to exhibit strongest factor loadings over the region with most intense monsoon precipitation over land and be associated with variations in the monsoon circulation. Its most significant oscillations in different ISV frequency bands were found to exhibit periods around 12, 22-24 and 50 days, also found previously in ISV of monsoon rainfall over South America (SA). The 12-day oscillation appeared to be associated with the quasi-biweekly oscillation originated from Rossby waves in the extratropical westerly belt propagating into SAF. The lead-lag composite anomalies keyed to positive and negative phases of the mode in the 20-90 day band confirmed a 24 day mode and the influence of the Madden Julian Oscillation (MJO). Besides, they indicated the influence of convective anomalies over SA through propagation of atmospheric waves from this continent (SA) to SAF. A monsoon precipitation index (MPI) as well as some monsoon circulation indices, computed as area averaged daily standardized anomalies, were proposed to help characterizing, monitoring and predicting monsoon ISV (active and break periods). Both MPI and monsoon circulation indices were found to reflect adequately the variability of the precipitation in the SAF core monsoon region over land (20°S-13.75°S; 32°E-38°E) where its prediction is more useful. In second part, using the MPI and one of the suggested monsoon circulation indices, the predictive skill of all 11 S2S project models in simulating monsoon active and break periods over SAF were assessed. Although the models appeared to predict the local large-scale zonal wind anomalies for lead times beyond 3 weeks, predictive skill of monsoon precipitation anomalies was found to be limited to a week. The model's rank showed ECMWF, JMA, UKMO, CNRM, KMA and NCEP as the top scoring ones for predicting monsoon in SAF. The observed monsoon active periods were found to be associated with an eastward propagating wave train that seems to be produced by convection over South America and the Atlantic Ocean. All selected models showed a tendency to reproduce the convective anomalies associated with observed monsoon active periods, although not all reproduce their associated circulation anomalies. This was found to be likely associated with errors related with model deficiencies in representing teleconnections. Key-words: Southern Africa Monsoon Rainfall, Intraseasonal Variability, MJO, S2S project Models, Teleconnections between South America and southern Africa.-
Formato: dc.format127 p. : il. (algumas color.).-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
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Palavras-chave: dc.subjectClimatologia-
Palavras-chave: dc.subjectRecursos Hídricos-
Título: dc.titleClimate variability over Mozambique : impacts on rainfall, assessment of models and forecast-
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