Social Icons

Slides Paginas

Informações Pessoais e Curriculares

Área de Atuação, Atuação Profissional, Formação Acadêmica, Projetos de Pesquisa, Publicações.

Apostilas, Scripts e Cursos

Apostilas, Cursos e Scripts associados a temas e técnicas Meteorológicas.

Tutoriais

Instalação de Programas e Bibliotecas, Configuração e Instalação em ambiente Linux.

Noticias e Atualidades

Tecnologia, Meteorologia, Ciência e Cotidiano.

Fórum de Dúvidas

Este espaço foi criado para você compartilhar suas dúvidas com os demais usuários.

Espaço do Usuário

Este espaço é seu, opine, deixe recado, sugira, use da criatividade.

Gostaria de ajudar?

quinta-feira, 1 de dezembro de 2016

Criando Ensemble mean dos dados do CMIP5

Trabalhar com dados do CMIP5 pode ser um pouco confuso pois nem sempre eles apresentam estruturas iguais. No meu caso eu tenho um conjunto de arquivos de três modelos (CanESM2, CSIRO e HadGEM2) do CMIP5 e estes dados estão dispostos em arquivos de 5-10 anos, ou seja, uma série de 100 anos temos 10-20 arquivos.

Para juntar todos os arquivos em um só eu utilizei o NCO (Netcdf Operator) através do comando ncrcat. O script abaixo irá juntar todos os arquivos, de cada modelo, em apenas um arquivo.

#!/bin/bash
#########################################################
# O nome dos meu arquivos tem a seguinte estrutura:
# tos_Omon_CanESM2_esmHistorical_r1i1p1_199001-200012.nc
# $var     $modelos $xpt
#########################################################

dir_inp=( '/dados/data/ESM-PP/SST/Historical/' ) # Diretório
var=( 'tos_Omon' )                               # Variável
modelos=( 'CanESM2' 'CSIRO' 'HadGEM2' )          # Pasta/Modelos
xpt=( 'esmHistorical_r1i1p1' )                   # Ensemble

# loop para contar o número de arquivos referente a cada modelo

for mdl in ${modelos[@]}; do 
#   numero de arquivos neste ensemble member
    num_arq=$( ls ${dir_inp}${var}_${mdl}_${xpt}*.nc | wc -w ) 
    echo "" $mdl
#   se houver apenas um arquivo continue para o próximo loop
    if [ ${num_arq} -le 1 ]; then 
         echo "Há apenas um arquivo em" ${dir_inp}.
         continue
    fi
echo "Existem" ${num_arq} "arquivos no" ${dir_inp}
# Data inicial de cada arquivo (o nome do primeiro arquivo inclui a data inicial)
yyyymm_in=$( ls ${dir_inp}${var}_${mdl}_${xpt}*.nc | sed -n '1p' | cut -d '_' -f 6 | cut -d '-' -f 1 )

# Data final de cada arquivo ( o nome do último arquivo inclui a data final)

yyyymm_fi=$( ls ${dir_inp}${var}_${mdl}_${xpt}*.nc | sed -n "${fl_nbr}p" | cut -d '_' -f 6 | cut -d '-' -f 2 )

echo $yyyymm_in, $yyyymm_fi

## Juntando todos os arquivs em apenas um só arquivo

ncrcat -O ${dir_inp}${var}_${mdl}_${xpt}*.nc ${dir_inp}${var}_${xpt}_${mdl}_${yyyymm_in}-${yyyymm_fi}

done

exit 0

Este script calculou em primeiro lugar os pesos para cada célula da grade do modelo, antes de usar os pesos para realizar a interpolação cúbica da grade nativa para a nova grade regular. Eu segui as mesmas etapas para todos os meus arquivos e reuniu os comandos em um script que irá varrer todos os arquivos no diretório definido. Os arquivos do CMIP5 estão em formato de Netcdf porém, o espaçamento de grade destes arquivos são diferentes. Portanto, para calcular uma grade retangular genérica para todos os dados para poder comparar os arquivos e executar operações com matrizes a solução foi utilizar o cdo para gerar esta grade retangular, com latitudes de -90 a 90 e longitude de 0 a 360. 

Para isto execute estes comandos:

#/bin/sh
modelos=( 'CanESM2' 'CSIRO' 'HadGEM2' ) # Pastas para cada modelo
dir_inp=( '/dados/data/ESM-PP/SST/Historical/$modelos/' )
num_arq=$( ls ${dir_inp}*.nc | wc -w )
echo " Foram encontrados " num_arq " no diretório "

modelos=$( ls *.nc )

for model in ${models[@]}; do
echo "Degradando o modelo: " $model
nome=$( ls $model | cut -d '.' -f 1 )

cdo genbil,r360x180 ${dir_inp}${var}_${xpt}_${mdl}_${yyyymm_in}-${yyyymm_fi} ${dir_inp}${var}_wgts_${xpt}_${mdl}_${yyyymm_in}-${yyyymm_fi}
cdo remap,r360x180,${dir_inp}${var}_wgts_${xpt}_${mdl}_${yyyymm_in}-${yyyymm_fi} ${dir_inp}${var}_${xpt}_${mdl}_${yyyymm_in}-${yyyymm_fi} ${dir_inp}${var}_regular_${xpt}_${mdl}_${yyyymm_in}-${yyyymm_fi}
done

Em seguida, era preciso calcular as médias anuais de TSM em todos os arquivos, pois isso torna um pouco mais fácil de usar comandos do CDO depois. Por isso, foi feito um loop sobre todos os arquivos (nova grade) calculando a média anual. Uma vez que todas as grades nativas são diferentes, e alguns modelos têm valores fill_value ou mascaras isso pode gerar um problema quando você for calcular o ensemble mean. Para não ter problema o programa faz o loop apenas sobre os valores presente em cada ponto de grade e executa a média. Por isso, é necessário definir o intervalo de valores aceitáveis no arquivo que é, do ponto de congelamento da água da superfície do mar até um valor ridiculamente alto. O comando 'setvrange' do cdo cuida disso para nós antes de calcular as médias anuais.

#/bin/sh
modelNumbers=$( ls *.nc | wc -w )
echo "Encontrados " ${modelNumbers}
rm -f YRLYAVG/*.nc
modelos=$( ls *.nc )

for model in ${modelos[@]}do
echo "Calculando media anual: " $model

name=$( ls $model | cut -d '.' -f 1 )

cdo -setvrange,271.45,320 $model $model.tmp
cdo yearmean -selyear,1950/2005 -selvar,tos $model.tmp ${name}_yrly.nc
rm $model.tmp

cdo sinfo ${name}_yrly.nc
mv ${name}_yrly.nc YRLYAVG/.

done

cd YRLYAVG

Este simples comando calcula o ensemble mean de todos os arquivos de médias anuais cada um representando um cenário do modelo.

cdo ensmean *.nc ensemble_media_historico.nc

Em seguida, repetimos todos esses comandos tanto para as projeções futuras RCP8.5 quanto para os arquivos históricos. Como preparação final desses arquivos antes da análise eu queria estimar a média de longo prazo do ensemble mean. Primeiro, é preciso calcular a climatologia e foi escolhido 1961-1990 como climatologia de referência.

cdo timselavg,30 -seldate,19610101,19900101 ensemble_media_historico.nc ensemble_media_1961_1990.nc
cdo sinfov ensemble_media_1961_1990.nc

Estes comandos calcula a climatologia das simulações históricas dos modelos. Em seguida, repete os comandos para os períodos de 2006-2025 e 2025-2050 para obter as projeções futuras.

Boa Sorte e Bom Trabalho a Todos!!

domingo, 23 de outubro de 2016

Formato de Dados Meteorológicos


Existe alguns tipos de dados que são facilmente encontrados no dia a dia dos estudos Meteorológicos, entre eles destacam-se: GRIB, netCDF e HDF. Duas características importante comuns a estes dados é que eles são portáteis e auto-descritivos. Portáteis pois podem ser manipulados em qualquer máquina (AMD, Intel, ...) e em qualquer sistema (Windows, Linux, ...). Auto-descritivos pois podem ser examinados e lidos por qualquer software (apropriado) sem que o usuário saiba detalhes estruturais do arquivo. Além disso, informações adicionais sobre os dados, chamada de “metadado (dado sobre dado)” pode ser incluída no arquivo. Metadados típicos podem incluir informações textuais sobre o conteúdo e sobre as unidades de cada variável (ex., “Temperatura” e "C") ou informações numéricas que descrevem as coordenadas (p.e., tempo, nível de altura, latitude e longitude) que se aplicam as variáveis.

O formato destes dados tem evoluído ao longo do tempo com o objetivo de atender as necessidades da comunidade científica e civil. Por isso, alguns formatos possuem várias versões anteriores. Infelizmente para as pessoas que utilizam estes dados, as versões mais recentes nem sempre são compatíveis com as versões anteriores, apesar de fazer parte do mesmo formato de dado (e com mesma nomenclatura). Esta característica tem gerado confusão e críticas por parte dos usuários, pois a cada versão lançada exige uma adaptação necessária.

Os dados mais conhecidos são:

GRIB1:          GRIdded Binary (Edition 1), World Meteorological Organization

GRIB2:          GRIdded Binary (Edition 2), World Meteorological Organization

netCDF3:       Network Common Data Form, (Version 3.x), Unidata (UCAR/NCAR)

netCDF4:       Network Common Data Format, (Version 4.x), Unidata (UCAR/NCAR

HDF4:            Hierarchical Data Format, (Version 4.x),  NCSA/NASA

HDF4-EOS2: HDF4-Earth Obseving System, (Version 2; georeferenced data)

HDF5:            Hierarchical Data Format, (Version 5.x),  NCSA/NASA

HDF5-EOS5: HDF5-Earth Obseving System, (Version 5; georeferenced data)

GeoTIFF:       Georeferenced raster imagery

Existe uma pequena diferença entre netCDF/HDF/HDF-EOS e GRIB, no caso do primeiro conjunto de dados estamos falando de formatos de arquivos de dados enquanto que no caso do GRIB é um formato específico de gravação de dados. Os tipos de arquivos netCDF/HDF/HDF-EOS são formatos de arquivos que possuem regras sobre o conteúdo de cada arquivo. Por exemplo, no caso dos arquivos NetCDF uma regra existente é que todos os nomes das variáveis devem ser exclusivas (isto é uma regra). No caso do HDF ele permite que multiplas variáveis possuam mesmo nome, porém as variáveis devem estar em diferentes “grupos” de variáveis. Esses “grupos” podem ser complicados, mas de forma simples pode ser comparado ao sistema de diretório do Linux (ou pastas do Windows). No caso dos dados tipo GRIB, cada registro do GRIB-1 (aka, 'message') contém informações para duas dimensões horizontais (p.e., Latitude e Longitude) para um tempo e um nível. Já os arquivos GRIB-2 permite que cada “registro” contenha várias grades e níveis para cada tempo. Portanto, um conjunto de “registros GRIB” é chamado de “arquivo GRIB”. Diferente dos arquivos netCDF/HDF/HDF-EOS os arquivos GRIB não possuem regras que determinem a ordem deste conjunto de “registros GRIB” (p.e., estes registros podem estar em ordem cronológica aleatório).

Um exemplo da estrutura de grupos que contém um arquivo HDF.


NetCDFType


Segue uma lista de exemplos de como ler e escrever estes tipos de dados utilizando o NCL.

Neste link você pode ver outro conjunto de scripts NCL para ler alguns dados específicos.

Mais detalhes:


  • netCDF
  • HDF
  • GRIB
  • Binary
  • Arquivo Texto (ASCII)


Fonte: NCAR.

Boa Sorte e Bom Trabalho a Todos!

sábado, 8 de outubro de 2016

Espiral da Temperatura Global


Recentemente o Pesquisador Ed Hawkins do National Centre for Atmospheric Science (NCAS) publicou em sua página do twitter uma animação espiral do aumento da Temperatura Global e esta animação já compõem várias apresentações de vários pesquisadores em diversos eventos. Para quem deseja utiliza-la em suas aulas, apresentações e etc estou disponibilizando os links originais.


Espiral do aumento da Temperatura Média Global. Clique para ver em tamanho maior.

A animação em forma de espiral representa mudança da temperatura média global de uma forma visualmente atraente e simples. O ritmo da mudança é imediatamente óbvio, especialmente ao longo das últimas décadas. A relação entre as temperaturas globais atuais e os limites alvo discutidos internacionalmente também são claros sem muita interpretação complexa necessária.

Os dados são do HadCRUT4.4 em representam a Anomalia da Temperatura de Janeiro de 1850-Março de 2016, em relação a média de 1850-1900 e pode ser acessado aqui.

Características que você pode observar:

1877-1878: El Nino intenso responsável pelo aumento da temperatura;
1880-1910: pequeno resfriamento, parcialmente devido a erupções vulcânicas;
1910-1940: aquecimento, em parte devido à recuperação de erupções vulcânicas, pequeno aumento na atividade solar e variabilidade natural;
1950-1970: temperaturas praticamente inalteradas com o resfriamento através dos aerossóis de sulfato mascarando o aquecimento dos gases do efeito estufa;
1980-hoje: forte aquecimento, com aumento maior das temperaturas em 1998 e 2016 devido a eventos fortes de El Nino.

Porque inicia em 1850?

Porque é o início do conjunto de dados do HadCRUT4, e não temos dados de temperatura, mais antigos, suficientes para construir de forma confiável a temperatura média global.

O que as cores significam? 

As cores representam o tempo. Roxo para os primeiros anos, passando pelo azul, do verde para o amarelo para a maioria dos últimos anos. A escala de cores utilizado é chamado de "viridis" e as ilustrações foram feitas em MATLAB.

Além dessa animação Ed também disponibilizou uma animação espiral da variação do Gelo Marinho do Ártico.

Volume diário do gelo marinho do Ártico estimado pela reconstrução PIOMAS de 1979-presente, produzindo uma espiral da variação do volume de gelo marinho.




Por fim, segue a animação da variação da concentração de CO2 na atmosfera medido na estação de Mauna Loa no Hawaii. 




Boa Sorte e Bom Trabalho a Todos!!

terça-feira, 12 de julho de 2016

Quanto vale a Meteorologia?


Quanto vale $$ uma Previsão de tempo ou clima? Quanto vale um mapa de vento? Quanto vale uma consultoria em Meteorologia?

Recentemente fui convidado para ministrar uma palestra sobre o Mercado de Trabalho de Meteorologia, curioso que este sempre foi um assunto que me chamou muita a atenção, por motivos óbvios. Neste texto eu pretendo ter a pretensão de trazer uma reflexão para todos nós Profissionais/Estudantes de Meteorologia sobre o mercado de Meteorologia.



Fiz uma busca na internet, mas não encontrei informações sobre as oportunidades de emprego/empresas disponíveis atualmente no Brasil e fazer uma estimativa destas oportunidades poderia ficar muito fora da realidade. Portanto, este texto não trata das oportunidades/vagas/quantidades, mas do mercado em si, suas características, empregado, empregador e ensino.

Todo mercado de trabalho tem suas características peculiares influenciadas pelo "sentimento" do empregado e do empregador, mas principalmente pelo perfil do formador do profissional. Alguns setores são predominantemente privado outros apresentam uma proporção um pouco mais dividida e outros são efetivamente Públicos. Onde nós estamos?

Atualmente o mercado de trabalho em Meteorologia oferece oportunidades de emprego no setor Público e no setor Privado, estando no setor Público as maiores oportunidades. Além disso, todos nós sabemos que o ensino de Meteorologia nível médio/superior é exclusivamente Público. Por estes motivos identificamos que a primeira ou a principal ou até mesmo a escolha mais segura dos Profissionais de Meteorologia está no setor Público. Entretanto, tenho observado que a grande maioria dos funcionários públicos ou dos pretendentes ao setor nos cargos de Meteorologia demonstram uma nítida falta de conhecimento do que é ser um servidor público. Entendo e aceito que pode não ser a maioria e eu possa estar enganado, mas este não é o ponto. Desta forma, é válido falarmos um pouco sobre o que é ser ou o que deveríamos levar em consideração ao escolhermos seguir uma carreira no serviço público:

Antes de mais nada permitam-me fazer uma observação: definitivamente somos o país do contraditório. Nos últimos anos, observamos o surgimento de uma febre na busca por concursos públicos. Na esteira desta febre surgiu-se um mercado de cursinhos e publicações especializadas no assunto, criou-se até um adjetivo para qualificar aqueles que almejam uma vaga no serviço público, CONCURSEIROS. O contraditório está no fato deste povo todo escolher representantes, presidentes principalmente, que pregam o estado mínimo, ou seja, que não querem tantas vagas de concursos assim. Uma enorme contradição, mas o tema aqui não será política.

Antes de decidirmos seguir ou não uma carreira no serviço público deveríamos (Meteorologistas ou não) ser capazes de responder duas perguntas simples:

Qual a motivação de um profissional escolher o serviço público?
R: Carreira? Ambiente de Trabalho? A qualidade/excelência das Instituições? Salário?...ESTABILIDADE?
Qual a sua opinião sobre a carreira e principalmente sobre qualidade do serviço público no Brasil hoje?
R: Funciona?, O atendimento é satisfatório? Tem qualidade? É ético?
É possível com essas motivações (Carreira, Salário, ESTABILIDADE e etc) resolver os atuais problemas (serviço de baixa qualidade) do serviço público? 

E se mudarmos as motivações do servidor público para: Vocação, Ideologia, Patriotismo, vontade de ajudar ao próximo e principalmente VONTADE de trabalhar para melhorar o SERVIÇO Público? Pois bem, a decisão de seguir no setor Público não pode ser somente pela carreira, salário, estabilidade e etc, mas sim principalmente pela ideologia. Garanto que em algum momento das nossas carreiras encontramos funcionários públicos infelizes com seu trabalho e vemos está infelicidade refletindo nas suas atividades diárias ou até mesmo na falta delas.


Uma pesquisa recente mostrou que o motivo de quase 15 milhões de jovens brasileiros escolherem fazer um concurso não é vocação, ideologia ou patriotismo e sim ESTABILIDADE, mas batalhar por Estabilidade não é pouco para quem é inteligente e determinado?
Será que alguém passaria em um concurso público sem dedicação e inteligência/conhecimento?
Não seria um anseio conservador e de pouca ambição batalhar por: Estabilidade?
Se todo mundo decidisse ser Servidor Público, teríamos 200 milhões de vagas? Afinal de contas alguém precisa pagar imposto.
Existe a tal ESTABILIDADE?
Em 2013 os EUA mandaram para casa sem salários mais de 800 mil funcionários públicos;
Na Grécia mais de 100 mil foram demitidos.
A Estabilidade NÃO existe! Precisamos aprender a viver com essa realidade.

Portanto, o problema identificado mostra que temos Profissionais de Meteorologia que escolhem seguir no serviço público sem ter perfil e as consequências destas escolha têm sido desastrosas para Meteorologia tanto no setor operacional quanto (principalmente) no ensino. 

Raciocine um pouco. Como foi sua formação dentro dos cursos técnicos ou das Universidades de Meteorologia? Seus professores aconselharam, seu departamento deu condições para você seguir no setor Privado? Se o único caminho lhe indicado foi o serviço Público você foi orientado ou preparado para tal? Alguém lhe falou que você poderia criar uma empresa de Meteorologia ou trabalhar como Consultor? Vejo com muita preocupação essa falta de informação durante a formação dos nossos profissionais de Meteorologia.

Porque isso seria uma preocupação? Existe um concurso aberto para Professor do curso de Meteorologia da UFAL (07/2016) com duas vagas onde o requisito para inscrição é ser Graduado em Meteorologia e temos aproximadamente 30 candidatos (Doutores) inscritos. São no mínimo 30 Doutores "desempregados". Em tempos de crise econômica nós sabemos que não existe previsão do surgimento de novas vagas para novos concursos, estas vagas da UFAL são provenientes de aposentadoria. 

Existem na minha visão duas consequência graves deste "encaminhamento" dos Profissionais de Meteorologia para o setor público, que são eles: a visão de que os serviços de Meteorologia são gratuitos e empecilho do desenvolvimento do setor privado de Meteorologia do Brasil. Estas consequência influenciam fortemente o consumidor dos serviços de Meteorologia.

Para mim o maior dos problemas gerado por essa cultura é a nossa Previsão de Tempo. A Previsão de Tempo no Brasil NÃO tem valor (R$) tanto o setor público (CPTEC, INMET, etc) quanto no privado (Climatempo, SOMAR, etc) a Previsão de Tempo é distribuída gratuitamente em seus portais ou produtos.



Percebam que nas ementas dos cursos de Meteorologia espalhados pelo Brasil a principal "obrigação" é formar Profissionais de Meteorologia capazes de fazer uma Previsão de Tempo, ou seja, a principal habilidade de um Meteorologista Graduado é fazer Previsão do Tempo. Habilidade essa distribuída gratuitamente. Agora como dizer para um estudante de Meteorologia que existe "vida" fora do serviço público se ao mesmo tempo eu digo para ele que a principal habilidade que ele tem é oferecida de forma gratuita pela comunidade? Imagina informar a um Engenheiro Civil que a construção de prédios é gratuita? Ou a um arquiteto que os projetos de casas, prédios e etc é distribuída de forma gratuita? 

Diante deste cenário de crise e incertezas eu pergunto. Estamos preparados para ser um consultor ou empreendedor de Meteorologia? Quanto custa uma Previsão de tempo ou clima? Como eu calculo o preço de uma simulação climática ou um mapa de vento? Isto é ensinado nas salas de aula? Chutar um valor entre 10 e 100 mil é saudável para o setor privado? Os preços praticados pelas empresas privadas estão dentro da realidade?

Diante de um cenário de crise econômica e de poucas oportunidade de concursos me preocupa muito a existência destes diversos fatores que prejudicam o crescimento do setor privado em Meteorologia no Brasil. Sabemos que as instituições Públicas disponibilizam de forma gratuita para população outros produtos além da Previsão de Tempo. Além disso, há relatos de que destas instituições concorrendo com as instituições privadas por projetos e por espaço no mercado privado.

As Universidade continuam formando Meteorologistas os cursos técnicos continuam formando técnicos em Meteorologia as pós-graduação continuam formando Mestres e Doutores em Meteorologia sabemos que não teremos concursos públicos nos próximos anos, sabemos que as instituições de fomento (CNPQ, CAPES e as Fundações de Amparo a Pesquisa) não terão Bolsas suficientes para manter tantos Meteorologistas e que cada vez mais criamos mecanismos para enfraquecer o setor privado. 

Não passou da hora de discutirmos o fortalecimento do setor privado de Meteorologia? Não passou da hora de utilizarmos o setor Público de Meteorologia para fortalecer o setor privado e não o contrário? Não passou da hora de prepararmos nossos Profissionais de Meteorologia para o setor privado ou para criar o setor privado de Meteorologia do Brasil? Não passou da hora dos cursos de Meteorologia do Brasil terem disciplinas voltadas a administração e empreendedorismo? Vale a ressalva o curso de Ciências Atmosféricas da UNIFEI é uma excelente exceção neste ponto.

Precisamos pensar urgentemente no mercado de trabalho brasileiro de meteorologia. As instituições Públicas precisam encontrar seu melhor papel neste mercado. As empresas de meteorologia precisam valorizar seus produtos e sua mão de obra. Os meteorologista precisam saber que existe outras opções além da pós. As instituições de ensino precisam preparar seus estudantes para o setor privado. Para aqueles que acham que criar um mercado de trabalho, criar seu próprio emprego empreender em Meteorologia é muito difícil eu lhes digo que fazer uma pós viver de Bolsa esperar um concurso público não é nada fácil.

Para quem tem dúvida se Meteorologia dar dinheiro existe uma estimativa de que o setor privado de Meteorologia rendeu no ano de 2014 algo próximo de 30 milhões de reais no ano, detalhe este setor está concentrado na região sudeste. Além disso, para quem não sabe a IBM comprou a Weather Channel no ano passado por 2 bilhões de dólares.

Boa Sorte e Bom Trabalho a Todos!

quinta-feira, 17 de março de 2016

Definição de El nino e La Nina



O Termo El Niño é utilizado desde os anos 1600 pelos pescadores da costa do Equador e Peru para se referir a corrente quente do Oceano Pacífico que aparecia próximo do Natal e durava alguns meses. O termo Niño em espanhol durante a época do Natal é utilizado para se referir ao menino Jesus, todavia esta corrente quente próximo da costa diminuía a quantidade de alimento dos peixes obrigando os pescadores a se afastarem cada vez mais da costa para encontrar o pescado ou muitas vezes utilizar este tempo para reparar seus equipamentos ou ficar com suas famílias. No entanto, em alguns casos este período de correntes mais quentes perduravam até Maio ou Junho o que provocava uma ruptura na temporada de pesca, por isso por muitas vezes o El Niño era chamado de "menino travesso".

A definição do fenômeno El Niño evoluiu muito ao longo do tempo e no início provocou muita confusão sobre seu real significado. No ano de 1997 o pesquisador Kevin E. Trenberth do NCAR (National Center for Atmospheric Research) escreveu um artigo a pedido do CLIVAR (Climate and Ocean Variabilit, Predictability and Change) do WCRP (Wolrd Climate Research Programme) para tentar definir tal fenômeno. Na época foi feito uma consulta com a comunidade científica e uma tentativa (bem sucedida por sinal) de resumir as principais características sabidas na época sobre o El Niño foi feita. Este ano é emblemático pois se trata do ano em que ocorreu o mais intenso El Nino já registrado (iremos falar dele em breve link). 

Ao longo dos anos as pesquisas científicas mostraram que, além do El Niño existia um período em que as condições meteorológicas observada eram inversa ao padrão observado durante eventos de El Niño ao qual foi chamada de La Niña, anos depois as pesquisas mostraram que estes padrões influenciavam a atmosfera o que levou a criação do termo ENOS (El Niño Oscilação Sul) do inglês ENSO (El Nino South Oscillation). Portanto, para definirmos o fenômeno precisamos ao mesmo tempo definirmos a sua fase oposta ou La Niña e o ENOS.

Definição do El Niño, La Niña e ENOS

O El Niño é caracterizado pelo enfraquecimento de larga escala dos ventos alísios e aquecimento das camadas superficiais da região leste e central do oceano Pacífico. Além disso, durante um evento de El Niño a pressão atmosférica sobre a região do Pacífico central é mais baixa. Portanto, ao descobrirmos que durante um evento de El Niño observamos mudanças na Temperatura da Superfície do Mar (TSM), nos ventos Alísios e na Pressão ao Nível Médio do Mar (PNMM) chegamos a conclusão que se trata de fenômeno de interação entre o oceano e a atmosfera que conhecemos como ENOS.

Antes de continuarmos vamos abrir aspas ("") para falarmos um pouco sobre estas três características anteriormente citadas (Ventos Alísios, TSM e PNM).
  1. Ventos Alísios

O termo trade winds (Ventos de Comércio, tradução livre) é utilizado para se referir aos ventos utilizados pelos navegadores e seus navios a vela na época das grandes navegações, este ventos foram muito importantes para a expansão do império europeu para as Américas possibilitando criar rotas da Europa para as Américas e regiões do oceano Pacífico. Os ventos alísios são ventos que ocorrem na região tropical durante todo o ano. Os alísios são resultado do fluxo associado ao cinturão de alta pressão subtropical (altas semi-permanentes), localizados nas latitudes de 30ºN e 30ºS (Figura 1), que apresentam orientação de sudeste no Hemisfério Sul e de Nordeste no Hemisfério Norte (representado pelas setas vermelhas na parte superior da Figura 1) a confluência destes dois fluxos na região equatorial produz um fluxo predominantemente de leste localizados próximos da superfície e a convergência de massa produz a Zona de Convergência Intertropical ZCIT (região equatorial da Figura 1).

Figura 1: Representação esquemática horizontal (parte superior) dos cinturões de alta pressão e dos ventos Alísios e vertical (parte inferior) de parte da circulação geral.



       2. Temperatura da Superfície do Mar - TSM


A Temperatura da Superfície do Mar medida através de Boias, Navios e após 1979 Satélites são importantes para determinar as condições de El Niño e La Niña. Para estudarmos o fenômeno El Niño nós meteorologistas calculamos Índices a partir da anomalia TSM o mais conhecido deles é o Oceanic Niño Index (ONI). O ONI se refere uma série temporal trimestral da anomalia de TSM sobre as regiões que nós identificamos o El Niño Figura 2.

Figura 2: Regiões referente ao tipo de El Niño identificado.
       3. Pressão ao Nível Médio do Mar - PNMM

A Pressão ao Nível Médio do Mar é uma variável extremamente importante na identificação do fenômeno El Niño. Durante a ocorrência do El Niño observa-se a existência do que nós Meteorologistas chamamos de "gangorra barométrica" está gangorra está relacionada a uma diferença na PNMM em duas regiões do Pacífico; uma sobre a Ilha do Tahiti (17ºS-149ºW) e outra sobre o norte da Austrália (Darwin: 12ºS-130ºE) Figura 3. A diferença entre a PNMM medida na estação meteorológica do Tahiti e a PNMM medida na estação de Darwin produz um Índice chamado de Southern Oscillation Index (SOI) esta diferença começou a ser documentada pelos pesquisadores Sir Gilber Thomas Walker e Bliss e registrada em seus artigos publicados em 1930, 1932 e 1937. O Índice SOI é uma medida das flutuações de grande escala na pressão do ar que ocorrem entre o Pacífico tropical oeste e leste durante os episódios de El Niño e La Niña (Figura 4). A fase negativa do SOI representa a pressão do ar abaixo do normal sobre o Tahiti e pressão do ar acima do normal sobre Darwin. Períodos prolongados de valores negativos (positivos) do SOI coincidem com TSM positivas (negativas) em todo o leste do Pacífico tropical características típicas observadas durante episódios de El Niño (La Niña).

Figura 3: Localização das estações Meteorológicas do Tahiti e Darwin.

Figura 4: Valores mensais do SOI. A Linha preta refere-se a uma média trimestral do SOI.

Portanto, o termo El Niño refere-se ao aquecimento anômalo da TSM observado nas regiões destacadas na Figura 2. No entanto, a fase positiva do ENOS refere-se à interação do oceano com atmosfera do clima em larga escala ligados a um aquecimento periódico das TSM nas regiões do Pacífico central e leste e mudanças na intensidade dos ventos Alísios.

Por outro lado, o termo La Niña, evento frio do ENOS ou fase fria do ENOS são usados para se referir aos períodos em que as anomalias da Temperatura da Superfície do Leste e Centro do oceano Pacífico são negativas e os padrões dos ventos Alísios estão mais fortes. O termo "El Viejo" e "anti-El Niño" também foram termos utilizados para se referir a fase fria do ENOS. No entanto, estes termos são utilizados com menos frequência e o termo La Niña é o mais comum.

Uma última característica a ser observada refere-se a Circulação de Walker. Na Figura 1 podemos observar uma representação simplificada do fluxo de ar sobre a região do Equador durante o inverno (verão) do hemisfério norte (sul). Este padrão de ventos associados a circulação de Walker é observado durante as condições médias (normais) conhecido como fase neutra do ENOS. As características importantes observadas são: o ramos ascendentes da circulação Walker intenso (mais forte) em todo o continente Marítimo (Austrália, Indonésia e etc) e mais fraco sobre o oste da África e no norte da América do Sul. As regiões onde observam-se movimento ascendentes (descendentes) estão associadas a formação (inibição) da precipitação para o trimestre Dezembro-Janeiro-Fevereiro.

Figura 5: Representação simplificada da Circulação de Walker durante a fase Neutra do ENOS durante o Verão do Hemisfério Sul (DJF). Fonte ENSO-blog.

Durante a fase quente do ENOS o padrão da circulação de Walker sofre mudanças significativas Figura 6. As cores mais quente na Figura 6 representa as anomalias positivas de TSM associadas ao fenômeno El Niño. Observe associado as anomalias de TSM está deslocam dos ramos ascendentes (descendentes) localizados sobre o continente Marítimo e sobre a América do Sul (Pacífico central e Índico oeste) associados a circulação de Walker. Além disso, observa-se o enfraquecimento dos ventos Alísios de leste próximo da superfície. Esta mudanças no padrão de circulação também provoca mudança no padrão de precipitação que se tornam mais intensas (fracas ou inexistentes) sobre o Pacífico central e norte da África (América do Sul e Continente Marítimo).


Figura 6: Representação simplificada da Circulação de Walker durante a fase Quente do ENOS durante o Verão do Hemisfério Sul (DJF). Fonte ENSO-blog.

Na fase fria do ENOS período em que as águas do Pacífico oeste (continente Marítimo) são ainda mais quente em comparação a fase neutra do ENOS (Figura 5) e as águas do Pacífico leste são ainda mais frias. O padrão da circulação de Walker observado durante a fase fria do ENOS é semelhante ao padrão observado durante a fase neutra do ENOS porém mais intensificado. Observa-se que durante esta fase o ar úmido e quente se eleva ainda mais sobre o continente marítimo e sobre a América do Sul elevando a precipitação a valores acima da média. No leste do oceano Pacífico, onde a TSM é mais fria que a média, o ramo descendente da circulação de Walker mais intenso contribui com a redução maior dos totais pluviométricos da região que normalmente já são baixos.


Figura 7: Representação simplificada da Circulação de Walker durante a fase Fria do ENOS durante o Verão do Hemisfério Sul (DJF). Fonte ENSO-blog.

Este é o primeiro de uma série de post que irei fazer sobre El Nino, La Nina e ENOS. Os próximos post irão tratar dos impactos de ENOS sobre a variabilidade climática do Globo e América do Sul, a previsão do El Nino e as condições do atual El Niño. Em breve!

Referências Bibliográficas: