@InProceedings{MandúKaya:2022:InElNi,
               author = "Mand{\'u}, Tiago Bentes and Kayano, Mary Toshie",
          affiliation = "{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto 
                         Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
                title = "Influ{\^e}ncia do El Niño oscila{\c{c}}{\~a}o sul nos eventos 
                         de ondas de calor e de frio no Brasil",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2022",
         organization = "Encontro dos Alunos de P{\'o}s Gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         Meteorologia (EPGMET), 21.",
                 note = "{Resumo simples}",
             keywords = "Extremos de temperatura, Teleconex{\~o}es, Oceanic niño index.",
             abstract = "Os epis{\'o}dios de Ondas de Calor (OC) e Ondas de Frio (OF) 
                         s{\~a}o condi{\c{c}}{\~o}es de calor/frio excessivo que ocorrem 
                         por dias consecutivos. O El NiñoOscila{\c{c}}{\~a}o Sul (ENOS) 
                         exerce influ{\^e}ncia sobre o clima do Brasil, causando anomalias 
                         de temperatura e precipita{\c{c}}{\~a}o, no entanto o impacto do 
                         ENOS em extremos de temperatura no pa{\'{\i}}s ainda {\'e} uma 
                         lacuna na literatura cient{\'{\i}}fica. O objetivo do presente 
                         trabalho {\'e} avaliar a influ{\^e}ncia do ENOS em eventos de OC 
                         e OF no Brasil durante o per{\'{\i}}odo de 1961 a 2019. 
                         Utilizando dados di{\'a}rios de temperatura m{\'a}xima e 
                         m{\'{\i}}nima do ar de 546 esta{\c{c}}{\~o}es 
                         meteorol{\'o}gicas convencionais para este per{\'{\i}}odo, os 
                         epis{\'o}dios de OC (OF) foram analisados em 4 regi{\~o}es 
                         homog{\^e}neas no Brasil, anteriormente obtidas com base na 
                         temperatura compensada do ar. As quatro caracter{\'{\i}}sticas 
                         estudadas s{\~a}o: ocorr{\^e}ncia, frequ{\^e}ncia, 
                         dura{\c{c}}{\~a}o e intensidade m{\'e}dia. Os extremos do ENOS 
                         foram identificados empregando o Oceanic Niño Index (ONI) e os 
                         eventos de moderados a severos foram considerados. A an{\'a}lise 
                         consistiu em identificar per{\'{\i}}odos de variabilidade 
                         dominantes com a transformada em ondeletas e em dividir as 
                         caracter{\'{\i}}sticas dos epis{\'o}dios de OC e OF por fase do 
                         ENOS para cada trimestre, a fim de buscar associa{\c{c}}{\~a}o 
                         entre ambos. Os resultados da transformada em ondeleta mostraram 
                         de maneira geral domin{\^a}ncia da escala de 4 anos, sendo notada 
                         tamb{\'e}m em escalas maiores de tempo como de 8 anos. A 
                         divis{\~a}o por fase permitiu estudar a associa{\c{c}}{\~a}o 
                         entre o ENOS e as OC e OF, principalmente durante o ver{\~a}o. 
                         Nesta esta{\c{c}}{\~a}o, durante El Niños, ocorreu um maior 
                         n{\'u}mero de OC no grupo que cobre a regi{\~a}o tropical do 
                         Brasil e o inverso no grupo que abrange o Sul do pa{\'{\i}}s, e 
                         um comportamento simetricamente oposto para as OF. Espera-se que 
                         os resultados possam colaborar com o entendimento da 
                         influ{\^e}ncia do ENOS em extremos de temperatura no Brasil, 
                         permitindo assim que sejam tomadas medidas para reduzir os 
                         impactos que esses eventos possam causar.",
  conference-location = "Cachoeira Paulista",
      conference-year = "24-27 out. 2022",
             language = "pt",
           targetfile = "EPGMET_Simples_Tiago_Mandu2 - Tiago Bentes Mand{\'u}.pdf",
        urlaccessdate = "06 maio 2024"
}