AVALIAÇÃO DA PERFORMANCE DA PREVISÃO SAZONAL PARA O BRASIL UTILIZANDO O CFSv2 E ECMWF-SEAS5
Palabras clave:
Precipitação. Prognóstico Sazonal. Validação. Modelos Globais. La Niña.Resumen
Como a previsão climática sazonal é de grande importância para vários setores da sociedade (agricultura, geração de energia, turismo etc.), este estudo tem como objetivo apresentar a performance de dois modelos climáticos globais em prever o clima sazonal no Brasil. As previsões analisadas são provenientes de um modelo climático dos Estados Unidos (CFSv2) e de um modelo da Europa (ECMWF). Foram validadas as previsões de 15 trimestres (de AMJ de 2019 a JJA de 2020) mediante comparações com as análises de chuva do Climate Prediction Center (CPC). Os resultados indicam que, em geral, o modelo do ECMWF é mais úmido do que o CFSv2. Análises por subdomínios do Brasil mostram que na região Sul a performance dos dois modelos é similar, com Índice de Concordância de Willmott (d) igual a 0,57 (0,54) para ECMWF (CFSv2) e correlação de Pearson (r) igual a 0,6 para ambos os modelos. No Sudeste (Nordeste), a performance das previsões de precipitação do ECMWF é um pouco superior às do CFSv2, com d equivalente a 0,95 (0,97) e r igual a 0,97 (0,97). Por fim, na AMZ, a melhor previsão é obtida pelo CFSv2, com d correspondendo a 0,92 e r a 0,90.Descargas
Citas
ALENCAR, A. J.; SCHMITZ, E. A. Análise de risco em gerência de projetos. 3a ed. Rio de Janeiro: Brasport, 2012.
ANDREOLI, R. V.; KAYANO, M. T.; SILVA, J. V.; OLIVEIRA, S. S.; SOUZA, R. A. F.; GARCIA, S. R.; REGO, W. H. T.; OLIVEIRA, M. B. L. Effects of two different La Niña types on the South American rainfall. International Journal of Climatology, v. 39, p. 1415-1428, 2018.
ASHFAQ, M.; CAVAZOS, T.; REBOITA, M. S.; TORRES-ALAVEZ, J. S.; IM, E. S.; OLUSEGUM, C. F.; ALVES, L.; KEY, K.; ADENIYI, M. O.; TALL, M.; SYLLA, M. B.; MEHMOOD, S.; ZAFAR, Q.; DAS, S.; DIALLO, I.; COPPOLA, E.; GIORGI, F. Robust late twenty-first century shift in the regional monsoons in RegCM-CORDEX simulations. Climate Dynamics, v. 57, p. 1463-1488, 2020.
BARNSTON, A. G.; TIPPETT, M. K.; L’HEUREUX, M. L.; LI, S.; DEWITT, D. G. Skill of real-time seasonal ENSO model predictions during 2002-11 – Is our capability increasing? Bulletin of the American Meteorological Society, v. 93, p. 631-651, 2012.
BECHTOLD, P.; SEMANE, N.; LOPEZ, P.; CHABOUREAU, J. P.; BELJAARS, A.; BORNMANN, N. Representing equilibrium and nonequilibrium convection in large-scale models. Journal of the Atmospheric Sciences, v. 71, p. 734-753, 2014.
BELLENGER, H.; GUILYARDI, E.; LELOUP, J.; LENGAIGNE, M.; VIALARD, J. ENSO representation in climate models: from CMIP3 to CMIP5. Climate Dynamics, v. 42, p. 1999-2018, 2014.
BUSSAY, A.; VAN DER VELDE, M.; FUMAGALLI, D.; SEGUINI, L. Improving operational maize yield forecasting in Hungary. Agricultural Systems, v. 141, p. 94-106, 2015.
CAPA-MOROCHO, M.; INES, A. V. M.; BAETHGEN, W. E.; RODRÍGUEZ-FONSECA, B.; HAN, E.; RUIZ-RAMOS, M. Crop yield outlooks in the Iberian Peninsula: connecting seasonal climate forecasts with crop simulation models. Agricultural Systems, v.149, p. 75-87, 2016.
CARDOSO, A. O.; PINTO, H. S.; ÁVILA, A. M. H.; SILVA DIAS, P. L.; MARIN, F. R.; PILAU, F. Extended time weather forecasts contributes to agricultural productivity estimates. Theoretical and Applied Climatology, v. 102, n. 3, p. 343-350, 2010.
CASTANHARO, G.; GIBERTONI, R. F. C.; MÜLLER, I. I.; ANDRIOLO, M. V.; KAVISKI, E.; GUILHON, L. G. F.; ROCHA, V. F. Previsão de vazões na Bacia do Rio Iguaçu baseada no modelo SMAP e com incorporação de informações de precipitação. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 12, n. 3, p. 57-68, 2007.
CENTRO DE ESTUDOS AVANÇADOS EM ECONOMIA APLICADA – CEPEA-USP-CNA. PIB do Agronegócio: 1995–2019. 2020. Disponível em: http://cepea.esalq.usp.br/pib/. Acesso em: set. 2020.
CHARNEY, J. G.; SHUKLA, J. Predictability of monsoons. In: LIGHTHILL, J.; PEARCE, R. P. Monsoon Dynamics. Cambridge: Cambridge University Press, 1981. p. 99-110.
CHEN, M.; SHI, W.; XIE, P.; SILVA; V. B. S.; KOUSKY, V. E.; HIGGINS, R. W.; JANOWIAK, J. E. Assessing objective techniques for gauge-based analyses of global daily precipitation. Journal of Geophysical Research, v. 113, p. 1-13, 2008.
CHIPANSHI, A.; ZHANG, Y.; KOUADIO, L.; NEWLANDS, N.; DAVIDSON, A.; HILL, H.; WARREN, R.; QIAN, B.; DANESHFAR, B.; BEDARD, F.; REICHERT, G. Evaluation of the Integrated Canadian Crop Yield Forecaster (ICCYF) model for in-season prediction of crop yield across the Canadian agricultural landscape. Agricultural and Forest Meteorology, v. 206, p. 137-150, 2015.
COLLISCHONN, W.; TUCCI, C. E. M.; CLARKE, R. T.; DIAS, P. L. S.; DE OLIVEIRA, G. S. Previsão sazonal de vazão na Bacia do Rio Uruguai 2: previsão climática-hidrológica. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 10, n. 4, p. 61-72, 2005.
COSSICH, W.; CATALDI, M.; FILHO, O. C. R. Avaliação do desempenho da geração de cenários de afluências em reservatórios utilizando previsões de precipitação por conjunto. Ciência e Natura, v. 37, p. 55-62, 2015.
COUTINHO, E. C.; ROCHA, E. J. P.; LIMA, A. M. M.; RIBEIRO, H. M. C.; GUTIERREZ, L. A. C. L.; BARBOSA, A. J. S.; BARBOSA, A. J. S.; PAES, G. K. A. A.; BISPO, C. J. C.; TAVARES, P. A. Variabilidade climática da precipitação na Bacia Amazônica brasileira entre 1982 e 2012. Revista Brasileira de Climatologia, v. 22, p. 476-500, 2018.
CLIMATE PREDICTION CENTER – CPC. Cold and warm episodes by season. 2021. Disponível em: <https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.php>. Acesso em: ago. 2021.
DARANI, S. M. M. M.; DASTJERDI, J. K.; STONE, R.; BABAEIAN, I.; ABBASI, F. Linking a general circulation model with a crop model to forecast barley yields: a case study for Isfahan, Iran. International Journal of AYER, v. 2, p. 451-469, 2015.
DE AZEVEDO, F. T. M.; DE SOUZA, E. B.; FRANCO, V. S.; SOUZA, P. F. S. Prognóstico sazonal de precipitação regionalizada na Amazônia Oriental. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 10, n. 5, p. 1520-1534, 2017.
DE JESUS, E. M.; DA ROCHA, R. P.; REBOITA, M. S.; LLOPART, M.; DUTRA, L. M. M.; REMEDIO, A. R. C. Contribution of cold fronts to seasonal rainfall in simulations over the Southern La Plata Basin. Climate Research, v. 68, n. 2-3, p. 243-255, 2016.
DE PAIVA, L. F. G.; MONTENEGRO, S. M.; CATALDI, M. Prediction of monthly flows for the Três Marias reservoir (São Francisco River Basin) using the CFS climate forecast model. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 25, n. 16, p. 1-18, 2020.
DE QUADRO, M. F. L.; PEZZI, L. P.; ROSA, E. B. O climanálise e o monitoramento da ZCAS nos últimos 30 anos. Revista Climanálise: edição comemorativa 30 anos, p. 19-25, 2016.
DE SOUZA, I. P.; ANDREOLI, R. V.; KAYANO, M. T.; VARGAS, F. F.; CERÓN, W. L.; MARTINS, J. A.; FREITAS, E.; SOUZA, R. A. F. Seasonal precipitation variability modes over South America associated to El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and non-ENSO components during the 1951-2016 period. International Journal of Climatology, v. 41, p. 4321-4338, 2021.
DEBORTOLI, N. S.; DUBREUIL, V.; FUNATSU, B.; DELAHAYE, F.; OLIVEIRA, C. H.; RODRIGUES-FILHO, S.; SAITO, C. H.; FETTER, R. Rainfall patterns in the Southern Amazon: a chronological perspective (1971-2010). Climate Change, v. 132, n. 2, p. 251-264, 2015.
DIAS, T. L.; CATALDI, M.; FERREIRA, V. H. Aplicação de técnicas de redes neurais e modelagem atmosférica para elaboração de previsões de vazão na Bacia do Rio Grande (MG). Engenharia Sanitária e Ambiental, v. 22, n. 1, p. 169-178, 2017.
DIRMEYER, P. A.; FENNESSY, M. J.; MARX, L. Low skill in dynamical prediction of boreal summer climate: grounds for looking beyond sea surface temperature. Journal of Climate, v. 16, n. 6, p. 995-1002, 2003.
DIRMEYER, P. A.; SCHLOSSER, C. A.; BRUBAKER, K. L. Precipitation, recycling, and land memory: an integrated analysis. Journal of Hydrometeorology, v. 10, n. 1, p. 278-288, 2009.
DOBLAS-REYES, F. J.; GARCÍA-SERRANO, J.; LIENERT, F.; BIESCAS, A. P.; RODRIGUES, L. R. L. Seasonal climate predictability and forecasting: status and prospects. WIREs Climate Change, v. 4, p. 245-268, 2013.
DU, Y.; XIE, S-P.; YANG, Y-L.; ZHENG, X-T.; LIU, L.; HUANG, G. Indian Ocean variability in the CMIP5 multimodel ensemble: the basin mode. Journal of Climate, v. 26, p. 7240-7266, 2013.
DUMONT, B.; BASSO, B.; LEEMANS, V.; BODSON, B.; DESTAIN, J. P.; DESTAIN, M. F. A comparison of within-season yield prediction algorithms based on crop model behaviour analysis. Agricultural and Forest Meteorology, v. 204, p. 10-21, 2015.
EUROPEAN CENTRE FOR MEDIUM-RANGE WEATHER FORECASTS – ECMWF. SEAS5 User Guide. 2017.
FAN, F. M.; COLLISCHONN, W.; MELLER, A.; BOTELHO, L. C. M. Ensemble streamflow forecasting experiments in a tropical basin: the São Francisco River case study. Journal of Hydrology, v. 519, p. 2906-2919, 2014.
FIGUEIREDO, K.; BARBOSA, C. R. H.; DA CRUZ, A. V. A.; VELLASCO, M.; PACHECO, M. A. C.; CONTRERAS, R. J.; BARROS, M.; SOUZA, R. C.; MARQUES, V. S.; DUARTE, U. M.; MENDES, M. H. Modelo de previsão de vazão com informação de precipitação utilizando redes neurais. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 12, n. 3, p. 69-82, 2007.
GIORGI, F.; MEARNS, L. O. Introduction to special section: Regional climate modeling revisited. Journal of Geophysical Research, v. 104, n. D6, p. 6335-6352, 1999.
GRIMM, A. M. Clima da região Sul do Brasil. In: CAVALCANTI, I. F. A. Tempo e clima no Brasil. São Paulo: Oficina de Textos, 2009. p. 259-275.
GRIMM, A. M.; BARROS, V. R.; DOYLE, M. E. Climate variability in southern South America associated with El Niño and La Niña events. Journal of Climate, v. 13, p. 35-58, 2000.
GRIMM, A. M.; FERRAZ, S. E. T.; GOMES, J. Precipitation anomalies in Southern Brazil associated with El Niño and La Niña events. Journal of Climate, v. 11, p. 2863-2880, 1998.
GUBLER, S.; SEDLMEIER, K.; BHEND, J.; AVALOS, G.; COELHO, C. A. S.; ESCAJADILLO, Y.; JACQUES-COPER, M.; MARTINEZ, R.; SCHWIERZ, C.; DE SKANSI, M.; SPIRIG, C. Assessment of ECMWF SEAS5 seasonal forecast performance over South America. Weather and Forecasting, v. 35, p. 561-584, 2020.
HAM, Y-G.; KUG, J-S. How well do climate models simulate two types of El Niño? Climate Dynamics, v. 39, p. 383-398, 2012.
JOHNSON, S. J.; STOCKDALE, T. N.; FERRANTI, L.; BALSAMEDA, M. A.; MOLTENI, F.; MAGNUSSON, L.; TIETSCHE, S.; DECREMERS, D.; WEISHEIMER. A.; BALSAMO, G.; KEELEY, S. P. E.; MOGENSEN, K.; ZUO, H.; MONGE-SANZ, B. M. SEAS5: the new ECMWF seasonal forecast system. Geoscientific Model Development, v. 12, p. 1087-1117, 2019.
KAYANO, M. T.; ANDREOLI, R. V. Clima da região Nordeste do Brasil. In: CAVALCANTI, I. F. A. Tempo e clima no Brasil. São Paulo: Oficina de Textos, 2009. p. 213-233.
KUG, J-S.; HAM, Y-G. Are there two types of La Niña? Geophysical Research Letters, v. 38, L16704, 2011.
KUG, J-S.; HAM, Y-G.; LEE, J-Y.; JIN, F-F. Improved simulation of two types of El Niño in CMIP5 models. Environmental Research Letters, v. 7, 034002, 2012.
LEMES, M. C. R.; REBOITA, M. S. Elementos fisiográficos e a precipitação no Estado de São Paulo. In: PINHEIRO, L. S.; GPRAYED, A. Geografia física e as mudanças globais. Fortaleza: UFC, 2019. p. 1-15.
LI, H.; LUO, L.; WOOD, E. F.; SCHAAKE, J. The role of initial conditions and forcing uncertainties in seasonal hydrologic forecasting. Journal of Geophysical Research, v. 114, p. D04114, 2009.
LLOPART, M. P.; REBOITA, M. S.; DA ROCHA, R. P.; MACHADO, J. P. Performance do acoplamento RegCM4.3 e CLM3.5: uma análise sobre o sudeste do Brasil. Anuário do Instituto de Geociências, v. 41, n. 3, p. 113-124, 2018.
MADEC, G. NEMO Ocean Engine. 2020. Disponível em: https://www.nemo-ocean.eu/wp-content/uploads/NEMO_book.pdf. Acesso em: set. 2020.
MALHERBE, J.; LANDMAN, W. A.; OLIVIER, C.; SAKUMA, H.; LUO, J-J. Seasonal forecasts of the SINTEX-F coupled model applied to maize Yield and streamflow estimates over north-eastern South Africa. Meteorological Applications, v. 21, p. 733–742, 2014.
MARENGO, J. A.; ALVES, L. M.; ALVALA, R. C. S.; CUNHA, A. P.; BRITO, S.; MORAES, O. L. L. Climatic characteristics of the 2010-2016 drought in the semiarid Northeast Brazil region. Anuais da Academia Brasileira de Ciências, v. 90, p. 1973-1985, 2018.
MARENGO, J. A.; LIEBMANN, B.; GRIMM, A. M. MISRA; V.; DIAS; P. L. S.; CAVALCANTI, I. F. A.; CARVALHO, L. M. V.; BERBERY, E. H.; AMBRIZZI, T.; VERA, C. S.; SAULO, A. C.; NOGUES-PAEGLE, J.; ZIPSER, E.; SETH, A.; ALVES, L. M. Recent developments on the South America monsoon system. International Journal of Climatology, v. 32, n. 1, p. 1-21, 2012.
MARRAFON, V. H.; REBOITA, M. S. Características da precipitação na América do Sul reveladas através de índices climáticos. Revista Brasileira de Climatologia, v. 16, p. 663-676, 2020.
MARTINS, M. A.; TOMASELLA, J.; RODRIGUEZ, D. A.; ALVALÁ, R. C. S.; GIAROLLA, A.; GAROFOLO, L. I.; SIQUEIRA JÚNIOR, J. L.; PAOLICCHI, L. T. L. C.; PINTO, G. L. N. Improving drought management in the Brazilian semiarid though crop forecasting. Agricultural Systems, v. 160, p. 21-30, 2018.
MEEHL, G. A.; RICHTER, J. H.; TENG, H.; CAPOTONDI, A.; COBB, K.; DOBLAS-REYES, F.; DONAT, M. G.; ENGLAND, M. H.; FYFE, J. C.; HAN, W.; KIM, H.; KIRTMAN, B. P.; KUSHNIR, Y.; LOVENDUSKI, N. S.; MANN, M. E.; MERRYFIELD, W. J.; NIEVES, V.; PEGION, K.; ROSENBLOOM, N.; SANCHEZ, S. C.; SCAIFE, A. A.; SMITH, D.; SUBRAMANIAN, A. C.; SUN, L.; THOMPSON, D.; UMMENHOFER, C. C.; XIE, S. P. Initialized Earth System prediction from subseasonal to decadal timescales. Nature Reviews Earth & Environment, v. 2, p. 340–357, 2021.
MOLTENI, F.; STOCKDALE, T.; BALSAMEDA, M.; BALSAMO, G.; BUIZZA, R.; FERRANTI, L.; MAGNUSSON, L.; MOGENSEN, K.; PALMER, T.; VITART, F. The new ECMWF seasonal forecast system (System 4). ECMWF Technical Memorandum, v. 656, 2011.
MONTGOMERY, D. C.; JENNINGS, C. L.; KULAHCI, M. Introduction to time series analysis and forecasting. 2. ed. New Jersey: John Wiley & Sons, 2015.
MORETO, V. B.; ROLIM, G. S.; ESTEVES, J. T.; VANUYTRECHT, E.; CHOU, S. C. Sugarcane decision-making support using ETA Model precipitation forecasts. Meteorology and Atmospheric Physics, 2020.
NERY, J. T.; DENIG, E. A.; AZEVEDO, L. C.; MARTINS, M. L. O. F. Estudo da variabilidade interanual da precipitação na Bacia do Rio Uruguai. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 11, n. 2, p. 149-159, 2006.
OETTLI, P.; SULTAN, B.; BARON, C.; VRAC, M. Are regional climate models relevant for crop yield prediction in West Africa? Environmental Research Letters, v. 6, n.014008, 2011.
OKUMURA, Y. M.; DESER, C. Asymmetry in the duration of El Niño and La Niña. Journal of Climate, v. 23, p. 5826-5843, 2010.
PALMER, T. N.; ANDERSON, D. L. T. The prospects for seasonal forecasting – a review paper. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, v. 120, n. 518, p. 755-793, 1994.
PEIXOTO, J. P.; OORT, A. H. Physics of climate. Heidelberg: Springer, 1992.
PIEDRA-BONILLA, E. B.; DA CUNHA, D. A.; BRAGA, M. J. Climate variability and crop diversification in Brazil: an ordered probit analysis. Journal of Cleaner Production, v. 256, p. 1-10, 2020.
PONTES, P. R. M.; FAN, F. M.; COLLISCHONN, W.; PAIVA, R. C. D. Análise da sensibilidade da vazão do Rio paraná a potencial alteração da precipitação. XX Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, 2013.
PRESS, W. H.; TEUKOLSKY, S. A.; VETTERLING, W. T.; FLANNERY, B. P. Numerical recipes: The art of scientific computing. 3. ed. New York: Cambridge University Press, 2007.
REBOITA, M. S.; AMBRIZZI, T.; CRESPO, N. M.; DUTRA, L. M. M.; FERREIRA, G. W. S.; REHBEIN, A.; DRUMOND, A.; ROCHA, R. P.; SOUZA, C. A. Impacts of teleconnection patterns on South America climate: a review. Annals of the New York Academy of Sciences, 2021.
REBOITA, M. S.; DIAS, C. G.; DUTRA, L. M. M.; DA ROCHA, R. P.; LLOPART, M. Previsão climática sazonal para o Brasil obtida através de modelos climáticos globais e regional. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 33, n. 2, p. 207-224, 2018.
REBOITA, M. S.; GAN, M. A.; DA ROCHA, R. P.; AMBRIZZI, T. Regimes de precipitação na América do Sul: uma revisão bibliográfica. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 25, n. 2, p. 185-204, 2010.
REBOITA, M. S.; KRUSCHE, N.; AMBRIZZI, T.; DA ROCHA, R. P. Entendendo o tempo e o clima na América do Sul. Revista Terræ Didatica, v. 8, n. 1, p. 34-50, 2012.
REBOITA, M. S.; RODRIGUES, M.; ARMANDO, R. P.; FREITAS, C.; MARTINS, D.; MILLER, G. Causas da semiaridez no sertão nordestino. Revista Brasileira de Climatologia, v. 19, p. 254-277, 2016.
ROBERTSON, A. W.; VITART, F. Sub-seasonal do seasonal prediction. The gap between weather and climate forecasting. Amsterdam: Elsevier, 2019.
ROBERTSON, A. W.; VITART, F.; CAMARGO, S. J. Subseasonal to seasonal prediction of weather to climate with application to tropical cyclones. Journal of the Geophysical Research: Atmospheres, v. 125, e2018JD029375, 2020.
RODRIGUES, R. R.; MCPHADEN, M. J. Why did the 2011-2012 La Niña cause a severe drought in the Brazilian Northeast? Geophysical Research Letters, v. 41, p. 1012-1018, 2014.
ROGERS, J. C.; Precipitation variability over the Caribbean and tropical Americas associated with the Southern Oscillation. Journal of Climate, v. 1, p. 172-182, 1988.
SAHA, S. et al. The NCEP Climate Forecast System Reanalysis. American Meteorological Society, v. 91, n. 8, p. 1015-1057, 2010.
SAHA, S. et al. The NCEP Climate Forecast System version 2. Journal of Climate, v. 27, n. 6, p. 2185-2208, 2014.
SAMPAIO, G.; SILVA DIAS, P. L. Evolução dos modelos climáticos e de previsão de tempo e clima. Revista USP, n. 103, p. 41-54, 2014.
SANTOS, E. B.; LUCIO, P. S.; SILVA, C. M. S. Precipitation regionalization of the Brazilian Amazon. Atmospheric Science Letters, v. 16, p. 185-192, 2015.
SANTOSO, A.; ENGLAND, M. H.; CAI, W. Impact of Indo-Pacific feedback interactions on ENSO dynamics diagnosed using ensemble climate simulations. Journal of Climate, v. 25. p. 7743-7763.
SILVA, E. D.; REBOITA, M. S. Estudo da precipitação no Estado de Minas Gerais – MG. Revista Brasileira de Climatologia, v. 13, p. 120-136, 2013.
SILVA, G. A. M.; DUTRA, L. M. M.; DA ROCHA, R. P.; AMBRIZZI, T.; LEIVA, E. Preliminary analysis on the global features of the NCEP CFSv2 seasonal hindcasts. Advances in Meteorology, v. 2014, p. 1-21, 2014.
SILVA, J. P. R.; REBOITA, M. S.; ESCOBAR, G. C. J. Caracterização da zona de convergência do Atlântico Sul em campos atmosféricos recentes. Revista Brasileira de Climatologia, v. 25, p. 355-377, 2019.
SUN, Q.; MIAO, C.; DUAN, Q.; ASHOURI, H.; SOROOSHIAN, S.; HSU, K.-L. A review of global precipitation data sets: data sources, estimation, and intercomparisons. Reviews of Geophysics, v. 56, p. 79-107, 2018.
TASCHETTO, A. S.; SEN GUPTA, A.; JOURDAIN, N. C.; SANTOSO, A. Cold tongue and warm pool ENSO events in CMIP5: mean state and future projections. Journal of Climate, v. 27, p. 2861-2885, 2014.
TEDESCHI, R. G.; CAVALCANTI, I. F. A.; GRIMM, A. M. Influences of two types of ENSO on South American precipitation. International Journal of Climatology, v. 33, p. 1382-1400, 2013.
TEDESCHI, R. G.; COLLINS, M. The influence of ENSO on South American precipitation during austral summer and autumn in observations and models. International Journal of Climatology, v. 36, p. 618-635, 2016.
TINÔCO, I. C. M.; BEZERRAM B. G.; LUCIO, P. S.; BARBOSA, L. M. Characterization of rainfall patterns in the semiarid Brazil. Anuário do Instituto de Geociências, v. 41, n. 2, p. 397-409, 2018.
TORRES, F. L. R.; FERREIRA, G. W. S.; KUKI, C. A. C. et al. Validação de diferentes bases de dados de precipitação nas bacias hidrográficas do Sapucaí e São Francisco. Revista Brasileira de Climatologia, v. 27, p. 368-404, 2020.
VITART, F.; ROBERTSON, A. W. The sub-seasonal to seasonal prediction project (S2S) and the prediction of extreme events. npj Climate and Atmospheric Science, v. 1, 3, 2018.
WANG, B. LIU, J. KIM, H. J. et al. (2012) Recent change of the global monsoon precipitation (1979-2008). Climate Dynamics, v. 39, p. 1123-1135.
WANG, C. Three-ocean interactions and climate variability: a review and perspective. Climate Dynamics, v. 53, p. 5119-5136, 2019.
WIEDERMANN, M.; SIEGMUND, J. F.; DONGES, J. F.; DONNER, R. V. Differential imprints of distinct ENSO flavors in global patterns of very low and high seasonal precipitation. Frontiers in Climate, v. 3, 618548, 2021.
WILKS, D. S. Statistical methods in the atmosphere sciences. 3. ed. Amsterdam: Elsevier, 2011.
WILLMOTT, C. J. On the validation of models. Physical Geography, v. 2, p. 184–194, 1981.
WORLD METEOROLOGICAL ORGANIZATION – WMO. State of the Global Climate 2020 (WMO-Nº 1264). Geneva, 2021.
XU, K.; SU, J. Z.; ZHU, C. W.; The natural oscillation of two types of ENSO events based on analyses of CMIP5 model control runs. Advances in Atmospheric Sciences, v. 31, p. 801-813, 2014.
YNOUE, R. Y.; REBOITA, M. S.; AMBRIZZI, T. SILVA, G. A. M. Meteorologia: noções básicas. São Paulo: Oficina de Textos, 2017.
ZINYENGERE, N.; MHIZHA, T.; MASHONJOWA, E.; CHIPINDU, B.; GEERTS, S.; RAES, D. Using seasonal climate forecasts to improve maize production decision support in Zimbabwe. Agricultural and Forest Meteorology, v.151, p. 1792–1799, 2011.
Descargas
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
A aprovação dos artigos implica a aceitação imediata e sem ônus de que a Revista Brasileira de Climatologia terá exclusividade na primeira publicação do artigo. Os autores continuarão, não obstante, a deter os direitos autorais. Os autores autorizam também que seus artigos sejam disponibilizados em todos os indexadores aos quais a revista está vinculada.
Os autores mantém seus direitos de publicação sem restrições
A Comissão Editorial não se responsabiliza pelos conceitos ou afirmações expressos nos trabalhos publicados, que são de inteira responsabilidade dos autores.
A Revista Brasileira de Climatologia oferece acesso livre imediato ao seu conteúdo, seguindo o entendimento de que disponibilizar gratuitamente o conhecimento científico ao público proporciona maior democratização do conhecimento e tende a produzir maior impacto dos artigos publicados. Os artigos publicados na revista são disponibilizados segundo a Licença Creative Commons CC-BY-NC 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/). Segundo essa licença é permitido acessar, distribuir e reutilizar os artigos para fins não comerciais desde que citados os autores e a fonte. Ao submeter artigos à Revista Brasileira de Climatologia, os autores concordam em tornar seus textos legalmente disponíveis segundo essa licença
