@Article{RepelliNobr:1996:MoEsAn,
author = "Repelli, Carlos Alberto and Nobre, Paulo",
affiliation = "{CPTEC-INPE-Cachoeira Paulista-12630-000-SP-Brasil}",
title = "Modelagem estatistica das anomalias de temperatura da superficie
do mar do oceano Atlantico Tropical",
journal = "Climan{\'a}lise - Boletim de Monitoramento e An{\'a}lise
Clim{\'a}tica",
year = "1996",
volume = "on line",
number = "Especial 10 anos",
abstract = "A mais recente e promissora classe de m{\'e}todos de
previs{\~a}o clim{\'a}tica na escala sazonal utiliza modelos de
circula{\c{c}}{\~a}o geral da atmosfera (MCGA) para prever as
anomalias pluviom{\'e}tricas e de temperatura de v{\'a}rias
regi{\~o}es do Brasil com dois a tr{\^e}s meses de
anteced{\^e}ncia. A grande vantagem deste m{\'e}todo reside na
possibilidade de se prever a distribui{\c{c}}{\~a}o espacial
desses par{\^a}metros (Barnston, 1992). Em todos os modelos,
sejam estat{\'{\i}}sticos ou din{\^a}micos, utilizados em
previs{\~a}o clim{\'a}tica, faz-se necess{\'a}rio o
conhecimento das anomalias de TSM dos oceanos tropicais. No caso
do Nordeste, a previsibilidade das anomalias pluviom{\'e}tricas
sazonais se deve ao car{\'a}ter predominante do efeito das TSM no
comportamento dos fen{\^o}menos causadores de chuva sobre a
regi{\~a}o. Assim, a confiabilidade de uma previs{\~a}o das
anomalias sazonais de precipita{\c{c}}{\~a}o para aquela
regi{\~a}o ser{\'a} tanto maior quanto melhor forem as
previs{\~o}es das anomalias de TSM sobre os oceanos tropicais
(Ward e Folland, 1991). Recentemente, foi desenvolvido no CPTEC,
com a colabora{\c{c}}{\~a}o da FUNCEME, um modelo
estat{\'{\i}}stico de previs{\~a}o das anomalias de temperatura
da superf{\'{\i}}cie do mar (TSM) sobre a Bacia do Oceano
Atl{\^a}ntico Tropical, baseado na t{\'e}cnica de An{\'a}lise
de Correla{\c{c}}{\~o}es Can{\^o}nicas (ACC) (Repelli, 1996).",
copyholder = "SID/SCD",
issn = "0103-0019",
language = "pt",
targetfile = "clim_esp.html",
url = "http://www.cptec.inpe.br/products/climanalise/cliesp10a/clim_esp.html",
urlaccessdate = "24 abr. 2024"
}