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		<citationkey>GavaVasc:2022:AnInCo</citationkey>
		<title>Análise da influência combinada da Oscilação Quase-Bienal e do Modo Anular Sul no Clima da América do Sul</title>
		<year>2022</year>
		<secondarytype>PRE CN</secondarytype>
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		<author>Gava, Maria Lívia Lins Mattos,</author>
		<author>Vasconcellos, Fernanda Cerqueira,</author>
		<group>MET-MET-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR</group>
		<affiliation>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</affiliation>
		<affiliation>Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)</affiliation>
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		<conferencename>Encontro dos Alunos de Pós Graduação em Meteorologia (EPGMET), 21</conferencename>
		<conferencelocation>Cachoeira Paulista</conferencelocation>
		<date>24-27 out. 2022</date>
		<booktitle>Anais</booktitle>
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		<contenttype>External Contribution</contenttype>
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		<keywords>Teleconexões, Análise de compostos, Oscilação Antártica, Temperatura, do ar, Precipitação.</keywords>
		<abstract>Fenômenos de teleconexões são definidos pelo efeito de forçantes locais em influenciar regiões remotas. Estudos recentes indicam o papel da Oscilação Quase-Bienal (QBO), que ocorre na estratosfera tropical, em modular as fases do Modo Anular Sul (SAM), que acontece na troposfera extratropical do Hemisfério Sul. O SAM é reconhecidamente um padrão de teleconexão com grande influência no clima da América do Sul (AS), e portanto, este trabalho teve como objetivo identificar o efeito combinado dessas oscilações nos padrões de temperatura do ar, precipitação e componentes zonal e meridional do vento em baixos níveis sobre a AS considerando o período de 1981 a 2010. O índice da QBO foi calculado para o nível de 30 hPa, e o índice SAM foi obtido a partir da Função Ortogonal Empírica da anomalia de altura geopotencial para o mesmo nível, na região ao sul de 30ºS. Este índice foi então filtrado para excluir as contribuições de alta frequência para o sinal. A partir destes índices foram gerados compostos das variáveis de interesse para as diferentes combinações de fases da QBO e do SAM para os meses centrais de cada estação. A significância estatística dos resultados foi obtida com a aplicação do teste t-student considerando um nível de significância de 0.05. Os resultados dos compostos mostram que a influência do SAM e da QBO varia de acordo com a estação do ano. As regiões Norte e Nordeste do Brasil e o Sudeste da AS são as áreas mais afetadas por essas oscilações. E que, dependendo da região e da estação do ano, a influência do SAM pode ser modificada pelas fases da QBO.</abstract>
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		<language>pt</language>
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		<notes>Resumo simples</notes>
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