Propriedades Multifractais da Temperatura do Ar Diária no Nordeste do Brasil

AUTOR(ES)
FONTE

Rev. bras. meteorol.

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/05/2019

RESUMO

Resumo A investigação da dinâmica das variáveis climáticas fornece informações importantes sobre a sua variabilidade espaço-temporal. Compreender esses processos é fundamental para o desenvolvimento de modelos climáticos que sirvam de base para a análise de cenários futuros e para a previsão das mudanças climáticas. Neste trabalho, analisaram-se as propriedades multifractais das séries diárias de temperatura do ar no Nordeste do Brasil, registradas no período de 1990 a 2015, em 94 estações meteorológicas distribuídas na região. Aplicou-se o método Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA), que foi desenvolvido para quantificar correlações de longo alcance em séries temporais multifractais. Os resultados mostraram que o processo que gera a variabilidade da temperatura do ar segue a dinâmica multifractal, com maior influência do componente sazonal. Observou-se, além disso, uma autocorrelação persistente, com maior persistência na proximidade da Linha do Equador. O grau de multifractalidade indicado pela largura do espectro multifractal varia de acordo com a classificação climática da região. A multifractalidade mais forte foi observada na Zona da Mata e no Agreste. Nesse sentido, os resultados indicam que uma longa memória em séries temporais da temperatura do ar média diária do Nordeste brasileiro deve ser modelada como um processo multifractal e pode contribuir para o desenvolvimento de modelos climáticos regionais mais confiáveis.Abstract The investigation of the dynamics of climatic variables provides important information about their spatio-temporal variability. Understanding these processes is fundamental for the development of climate models that serve as a basis for analysis of future scenarios and prediction of climate change. In this work, we analyze multifractal properties of daily air temperature series in Northeast Brazil recorded during the period 1990 to 2015, in 94 meteorological stations distributed over the region. We applied the Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) method that was developed to quantify long-range correlations in multifractal time series. The results show that the process that generates the variability of the air temperature follows the multifractal dynamics, with greater influence of the seasonal component. A persistent auto-correlation was observed, with stronger persistence in the proximity of the equator. The degree of multifractality indicated by the width of the multifractal spectrum varies according to the climatic classification of the region. The strongest multifractality was observed in the Mata and Agreste Zone. The results indicate that long memory in time series of the daily average air temperature of the Brazilian Northeast should be modeled as a multifractal process and may contribute to the development of more reliable regional climate models.

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