@TechReport{SantosOliv:2020:InPSCl,
               author = "Santos, Debora de Lima and Oliveira, Gilvan Sampaio de",
                title = "Influ{\^e}ncia do PSA no clima da Am{\'e}rica do Sul",
          institution = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais",
                 year = "2020",
                 type = "RPQ",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
                 note = "{Bolsa PIBIC/INPE/CNPq.}",
             keywords = "-.",
             abstract = "Este trabalho teve in{\'{\i}}cio em julho de 2019 com o objetivo 
                         de atribuir continuidade ao projeto sobre a teleconex{\~a}o do 
                         modo Pacific-South American (PSA) influenciando o clima do Brasil. 
                         Agora com uma nova proposta, estendeu-se para a influ{\^e}ncia do 
                         mesmo padr{\~a}o atmosf{\'e}rico, por{\'e}m levando em 
                         considera{\c{c}}{\~a}o a Am{\'e}rica do Sul. As 
                         teleconex{\~o}es no geral retratam din{\^a}micas de padr{\~o}es 
                         atmosf{\'e}ricos. Seus estudos foram relativamente recentes, por 
                         volta de 1932, quando evidenciaram oscila{\c{c}}{\~o}es polares. 
                         O modo PSA, no entanto, veio d{\'e}cadas depois com Mo e Ghill em 
                         1987, quando observaram ondas de Rossby cobrindo o 
                         Pac{\'{\i}}fico. O {\'{\i}}ndice desse padr{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rico obedece a uma express{\~a}o matem{\'a}tica que 
                         leva em considera{\c{c}}{\~a}o anomalias de alturas geopotencial 
                         direcionadas {\`a} centros de a{\c{c}}{\~a}o, onde o PSA {\'e} 
                         mais intenso. Para computar este {\'{\i}}ndice, foram utilizados 
                         os softwares Climate Data Operators (CDO) e o Grid Analysis System 
                         (GrADS) como forma de encontrar os anos de ocorr{\^e}ncia de PSA+ 
                         e PSA- usando dados de rean{\'a}lise extra{\'{\i}}do do 
                         ERA-INTERIM de 1981 a 2019. Logo, seccionou a s{\'e}rie temporal 
                         para as esta{\c{c}}{\~o}es austrais: mar{\c{c}}o-abril-maio 
                         (MAM), junho-julho-agosto (JJA), setembro-outubro-novembro (SON), 
                         dezembro-janeiro-fevereiro (DJF). Os compostos de temperatura e 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o tiveram influencia no norte e nordeste da 
                         Am{\'e}rica do Sul para o trimestre DJF, enquanto que anomalias 
                         de vento coincidiram com os centros de a{\c{c}}{\~a}o de Karoly 
                         (1998), baseando em um sistema barotr{\'o}pico. A 
                         import{\^a}ncia de estudar o PSA se deve ao fato de previs{\~a}o 
                         da ocorr{\^e}ncia da fase quente do El Niņo Southern Oscillation 
                         (ENSO), pois influencia em aspectos econ{\^o}micos e 
                         clim{\'a}ticos.",
          affiliation = "{Universidade Estadual Paulista (UNESP)} and {Instituto Nacional 
                         de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
             language = "pt",
                pages = "16",
                  ibi = "8JMKD3MGP3W34R/442CK5S",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34R/442CK5S",
           targetfile = "PIBIC - D{\'e}bora de Lima Santos - Relat{\'o}rio Final.pdf",
        urlaccessdate = "09 maio 2024"
}