@MastersThesis{Matschinske:1990:PrEsPr,
author = "Matschinske, Emma Giada",
title = "Previs{\~a}o estat{\'{\i}}stica de precipita{\c{c}}{\~a}o
associada {\`a} passagem de sistemas frontais na regi{\~a}o Sul
do Brasil",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "1990",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "1990-06-07",
keywords = "frente fria, precipita{\c{c}}{\~a}o, progress{\~a}o linear, Rio
Grande do Sul.",
abstract = "Neste trabalho {\'e} feita uma tentativa para se obter
previs{\~a}o quantitativa de precipita{\c{c}}{\~a}o associada
{\`a} passagem de frentes sobre o Rio Grande do Sul (RS). Com
este prop{\'o}sito s{\~a}o construidos modelos de regress{\~a}o
linear m{\'u}ltipla, expressando a precipita{\c{c}}{\~a}o em
termos de par{\^a}metros meteorol{\'o}gicos relacionados {\`a}s
frentes tais como, contraste t{\'e}rmico, contraste de umidade e
vorticidade cicl{\^o}nica. Foram examinadas as cartas
sin{\'o}ticas e de ar superior do per{\'{\i}}odo de tr{\^e}s
anos, 1986-1988, para se identificar os Sistemas Frontais que
passaram sobre o RS e para coletar os dados meteorol{\'o}gicos
associados a tais epis{\'o}dios. A m{\'e}dia da
precipita{\c{c}}{\~a}o acumulada de 24 horas entre 18
esta{\c{c}}{\~o}es espalhadas sobre o RS {\'e} a vari{\'a}vel
dependente e os par{\^a}metros meteorol{\'o}gicos atr{\'a}s da
frente (Buenos Aires) e adiante da frente (Rio de Janeiro) e as
combina{\c{c}}{\~o}es entre elas s{\~a}o vari{\'a}veis
independentes. H{\'a} quatro conjunto de dados para cada
esta{\c{c}}{\~a}o do ano, chamados: 1) PD e XDi-1, 2) PD e XDi,
3) PD+1 e XDi e 4) PD+1 e XDi-1, onde P {\'e} a
precipita{\c{c}}{\~a}o m{\'e}dia, Xi, i=1,2,3,... s{\~a}o as
vari{\'a}veis meteorol{\'o}gicas e suas combina{\c{c}}{\~o}es
e o sobrescrito D indica que os dados foram obtidos no dia em que
tais frentes estavam sobre RS, D-1 o dia anterior e D+1 o dia
posterior. A melhor regress{\~a}o foi obtida para o outono e
explica cerca de 71% da vari{\^a}ncia observada com um erro
padr{\~a}o de estimativa de cerca de 5 mm. As vari{\'a}veis do
n{\'{\i}}vel de 100 mb s{\~a}o mais importantes, especialmente
a componente meridional do vento em Buenos Aires neste
n{\'{\i}}vel. Para nenhuma esta{\c{c}}{\~a}o do ano foi
encontrada boa regress{\~a}o entre PD+1 e XDi-1 mostrando que uma
previs{\~a}o quantitativa de precipita{\c{c}}{\~a}o n{\~a}o
{\'e} poss{\'{\i}}vel com os dados de Buenos Aires e Rio de
Janeiro. As equa{\c{c}}{\~o}es de regress{\~a}o obtidas para
PD+1 em termos de XDi e PD em termos de XDi-1 podem ser usadas
para fazer previs{\~a}o quantitativa de precipita{\c{c}}{\~a}o
com 24 horas de anteced{\^e}ncia. A verifica{\c{c}}{\~a}o das
f{\'o}rmulas mostram que os epis{\'o}dios de intensa
precipita{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o bem previstos pelos modelos
obtidos neste estudo. ABSTRACT: Quantitative precipitation
forecasting associated with frontal passages over Rio Grande do
Sul (RS) is attempted. For this purpose multiple linear regression
models, expressing the precipitation in terms of meteorological
parameters related to fronts such as the thermal contrast,
humidity constrast, cyclonic vorticity, are constructed. Synoptic
and upper air chartes of the three year period 1986-1988 are
examined to identify the frontal system passages over RS and the
meteorological data for the episodes are collected. The 24- hour
rainfall averaged over 18 stations scattered over the state of RS
is the dependent variable and the meteorological parameters behind
the front Buenos Aires and ahead of the front Rio de Janeiro and
their combinations are the independent variables. There are four
sets of data for each season namely: 1) PD and XDi-1, 2) PD and
XDi, 3) PD+1 and XDi and 4) PD+1 and XDi-1, where P is the average
precipitation, Xi, i = 1,2,3,... are the meteorological variables
and combinantions thereof and superscript D indicates the data for
the day on which the front lies over RS, D-1 the day before and
D+1 the day after. The regression for the autumn is the best and
explains about 71% of the observed variance with a standard error
of about 5 mm. The 700 mb variables are the most important
precitors, especially so the 700 mb meridional component at Buenos
Aires. In no season is there a useful regression between PD+1 e
XDi-1, meaning thereby that a 48 hour quantitative precipitation
forecast (QPF) is not possible with the data at Buenos Aires and
Rio de Janeiro. The regression equation obtained for PD-1 in terms
of XD and PD in terms of XD-1 be used for a 24-hour QPF. The
verification of the formulae shows that intense precipitation
episodes are well predicted by the models obtained in this
study.",
committee = "Rao, Vadlamudi Brahamananda (presidente) and Satyamurty, Prakki
(orientador) and Arag{\~a}o, Maria Regina da Silva and Sansigolo,
Cl{\'o}vis Anngeli and Dias, Pedro Leite da Silva",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Quantitative precipitation forecasting associated with frontal
passages over South Brazil region",
language = "pt",
pages = "114",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnJSY/HbH29",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnJSY/HbH29",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "09 maio 2024"
}