Ano de publicação: 2013

In this paper, we present a novel unsupervised algorithm, called CLimate and rEmote sensing Association patteRns Miner, for mining association patterns on heterogeneous time series from climate and remote sensing data integrated in a remote sensing information system developed to improve the monitoring of sugar cane fields. The system, called RemoteAgri, consists of a large database of climate data and low-resolution remote sensing images, an image preprocessing module, a time series extraction module, and time series mining methods. The preprocessing module was projected to perform accurate geometric correction, what is a requirement particularly for land and agriculture applications of satellite images. The time series extraction is accomplished through a graphical interface that allows easy interaction and high flexibility to users. The time series mining method transforms series to symbolic representation in order to identify patterns in a multitemporal satellite images and associate them with patterns in other series within a temporal sliding window. The validation process was achieved with agroclimatic data and NOAA-AVHRR images of sugar cane fields. Results show a correlation between agroclimatic time series and vegetation index images. Rules generated by our new algorithm show the association patterns in different periods of time in each time series, pointing to a time delay between the occurrences of patterns in the series analyzed, corroborating what specialists usually forecast without having the burden of dealing with many data charts

Time series analysis, Data mining, Remote sensing, Meteorology, Indexes, Satellites, Agriculture

http://ieeexplore.ieee.org/document/6215038/

Ano de publicação: 2020

Em 24 de março de 2020, foi decretado confinamento parcial no Estado de São Paulo, Brasil, como medida para desacelerar a disseminação da COVID-19. O decreto consistia na proibição de aglomerações e na recomendação para as pessoas permanecerem em casa, exceto em situações urgentes ou de extrema necessidade. Na esteira de estudos realizados em outros países, o artigo busca avaliar os impactos do confinamento na qualidade do ar em cinco cidades no Estado de São Paulo. Nosso estudo foi realizado com o material particulado e dióxido de nitrogênio enquanto indicadores da qualidade do ar e pela correlação das concentrações dos contaminantes com dados meteorológicos. Os resultados mostraram um aumento desses contaminantes em todas as cinco cidades dentro das primeiras semanas depois do confinamento, comparado às semanas que antecederam o decreto e com o mesmo período em anos anteriores. O resultado é inconsistente com os achados usualmente relatados em outros estudos. Portanto, foi definido um objetivo secundário a fim de investigar a possível causa (ou causas) da piora na qualidade do ar, o que revelou um aumento no número de incêndios. O tempo anormalmente seco favoreceu a queima de vegetação nas áreas agrícolas rurais e em pequenas áreas de vegetação próximas às cidades, além do limitado escoamento da poluição pela chuva, o que contribuiu à maior concentração de poluentes. Os achados sugerem hipóteses sobre os possíveis efeitos dessa situação de pior qualidade do ar sobre o agravamento de casos de COVID-19, porém são necessários mais estudos para uma avaliação completa.

Poluição do Ar, Material Particulado, Dióxido de Nitrogênio, COVID-19, Incêndios Florestais.

https://www.scielosp.org/article/csp/2021.v37n9/e00242320/en/

Ano de publicação: 2021

Em 24 de março de 2020, foi decretado confinamento parcial no Estado de São Paulo, Brasil, como medida para desacelerar a disseminação da COVID-19. O decreto consistia na proibição de aglomerações e na recomendação para as pessoas permanecerem em casa, exceto em situações urgentes ou de extrema necessidade. Na esteira de estudos realizados em outros países, o artigo busca avaliar os impactos do confinamento na qualidade do ar em cinco cidades no Estado de São Paulo. Nosso estudo foi realizado com o material particulado e dióxido de nitrogênio enquanto indicadores da qualidade do ar e pela correlação das concentrações dos contaminantes com dados meteorológicos. Os resultados mostraram um aumento desses contaminantes em todas as cinco cidades dentro das primeiras semanas depois do confinamento, comparado às semanas que antecederam o decreto e com o mesmo período em anos anteriores. O resultado é inconsistente com os achados usualmente relatados em outros estudos. Portanto, foi definido um objetivo secundário a fim de investigar a possível causa (ou causas) da piora na qualidade do ar, o que revelou um aumento no número de incêndios. O tempo anormalmente seco favoreceu a queima de vegetação nas áreas agrícolas rurais e em pequenas áreas de vegetação próximas às cidades, além do limitado escoamento da poluição pela chuva, o que contribuiu à maior concentração de poluentes. Os achados sugerem hipóteses sobre os possíveis efeitos dessa situação de pior qualidade do ar sobre o agravamento de casos de COVID-19, porém são necessários mais estudos para uma avaliação completa. 

 

Poluição do Ar; Material Particulado; Dióxido de Nitrogênio; COVID-19; Incêndios Florestais

https://www.scielosp.org/article/csp/2021.v37n9/e00242320/en/

Ano de publicação: 2011

O Brasil, o maior produtor mundial de cana-de-açúcar, é responsável por 35% da produção mundial. A produção de cana-de-açúcar se concentra nas regiões Centro-Sul e Nordeste e ocupa cerca de 8 milhões de hectares. A cana-de-açúcar, por apresentar um ciclo semi-perene, é influenciada pela variação das condições meteorológicas durante um ano inteiro. O objetivo do trabalho foi analisar os dados climáticos obtidos pelo modelo Eta (2011 a 2090) e os dados do clima atual (1991 a 2010) verificando suas implicações em relação a expansão da cana-de-açúcar no estado de São Paulo. Foram utilizados dados de precipitação e temperatura média, de 1991 a 2010, de estações meteorológicas de seis municípios de São Paulo. Para representar o cenário futuro (2011 a 2090), foram utilizados dados de precipitação e temperatura média obtidos pelo modelo Eta. A partir do balanço hídrico foi possível calcular a deficiência hídrica e o excedente hídrico para os municípios selecionados com armazenamento de água disponível no solo de 100mm. O balanço hídrico mostrou que haverá um aumento na deficiência hídrica. Com o aumento do período seco e do aumento da temperatura média poderá ocorrer uma queda na produtividade de sacarose da cana-de-açúcar.

water balance, Eta model, mean temperature

analise-comparativa-do-clima-atual-e-futuro-para-avaliar-a-expansao-da-cana-de-acucar-em-sao-paulo-02061715.pdf

http://www.cpa.unicamp.br/alcscens/docs/publicacoes/Analise%20comparativa%20do%20clima%20atual%20e%20futuro%20para%20avaliar%20a%20expansao%20da%20cana-de-acucar%20em%20Sao%20Paulo%20.pdf

Ano de publicação: 2011

Extremos de temperatura durante a fase do florescimento do café arábica causam abortamento de flores e perda na produção. Estudos de projeção climática, normalmente baseados em modelos de baixa resolução, já demonstram perdas na produção de café como conseqüência das altas temperaturas. No entanto, esses estudos têm uma menor precisão nas respostas por causa da resolução dos modelos, e novos estudos baseados em modelos de melhor resolução se tornam necessários. Este trabalho apresenta uma análise das implicações dos extremos de temperatura e precipitação na aptidão climática em municípios tradicionalmente produtores de café em Minas Gerais e São Paulo, utilizando o modelo climático Eta (40km de resolução). Primeiramente, as respostas do modelo foram comparadas com os dados climáticos atuais (dados observados). As projeções do modelo Eta foram satisfatórias porque seguem o padrão do clima já existente. Os dados do modelo demonstram um deslocamento do maior déficit hídrico do ano para o mês de setembro. O modelo projeta cenários com aumento de temperaturas, principalmente nos meses de setembro e outubro, que é o florescimento do café, impactando a produção de café arábica.

Aptidão climática, Café arábica, Eta

analise-dos-dados-de-projecao-climatica-do-modelo-eta-e-suas-implicacoes-para-a-cultura-do-cafe-arabica-02061715.pdf

Ano de publicação: 2011

O objetivo deste trabalho foi detectar municípios produtores de cana-de-açúcar no estado de São Paulo, similares, pelo método de agrupamento, analisando variáveis espectrais (NDVI), área plantada e produtividade no período de 2001 a 2009. O resultado dessa análise exploratória dos dados mostrou que a técnica é apropriada para a determinação de grupos de municípios com características semelhantes o que permite classificar as regiões automaticamente.

remote sensing, K-means biofuel

analise-temporal-de-municipios-produtores-cana-de-acucar-no-estado-de-sao-paulo-02061715.pdf

Ano de publicação: 2021

In this eight-year retrospective study, we evaluated the associations between climatic variations and the biological rhythms in plasma lipids and lipoproteins in a large population of Campinas, São Paulo state, Brazil, as well as temporal changes of outcomes of cardiovascular hospitalizations. Climatic variables were obtained at the Center for Meteorological and Climatic Research Applied to Agriculture (University of Campinas - Unicamp, Brazil). The plasma lipid databases surveyed were from 27,543 individuals who had their lipid profiles assessed at the state university referral hospital in Campinas (Unicamp). The frequency of hospitalizations was obtained from the Brazilian Public Health database (DATASUS). Temporal statistical analyses were performed using the methods Cosinor or Friedman (ARIMA) and the temporal series were compared by cross-correlation functions. In normolipidemic cases (n=11,892), significantly different rhythmicity was observed in low-density lipoprotein (LDL)- and high-density lipoprotein (HDL)-cholesterol (C) both higher in winter and lower in summer. Dyslipidemia (n=15,651) increased the number and amplitude of lipid rhythms: LDL-C and HDL-C were higher in winter and lower in summer, and the opposite occurred with triglycerides. The number of hospitalizations showed maximum and minimum frequencies in winter and in summer, respectively. A coincident rhythmicity was observed of lower temperature and humidity rates with higher plasma LDL-C, and their temporal series were inversely cross-correlated. This study shows for the first time that variations of temperature, humidity, and daylight length were strongly associated with LDL-C and HDL-C seasonality, but moderately to lowly associated with rhythmicity of atherosclerotic outcomes. It also indicates unfavorable cardiovascular-related changes during wintertime.

Atherosclerotic cardiovascular disease, Climatic variations, Lipoproteins, Seasonality.

https://www.scielo.br/j/bjmbr/a/GL6D83Yx5jJLzWhCkZwCMGD/?lang=en

Ano de publicação: 2022

Este trabalho teve como objetivo realizar um estudo de caso para chuvas intensas e seus impactos nas ocorrências de alagamentos na cidade de Campinas, São Paulo, no ano de 2019. Dados de chuva acumulada diária foram obtidos de 8 pluviômetros distribuídos na cidade e dados de alagamento foram obtidos junto à Defesa Civil municipal, referentes aos chamados atendidos. Na análise espacial, foi constatada uma relativa concordância com a ocorrência ou não de chuva entre os pluviômetros. No entanto, ficou evidente a variabilidade espacial da quantidade de chuva, o que demonstra a ocorrência de chuva localmente forte. A análise dos dados de alagamento permitiu determinar áreas mais propensas a esse tipo de evento. Aspectos como volume acumulado de chuva e configuração do relevo certamente proporcionam condições ideais para alagamentos. No entanto, a área mais afetada por alagamentos é relativamente mais elevada, o que sugere, por ser parte da região central e amplamente urbanizada, que a urbanização também contribui significativamente para a ocorrência de alagamentos. 

Chuva intensa, Alagamentos, Variabilidade espacial da chuva, Urbanização.

https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/labore/article/view/8667944

Ano de publicação: 2021

O artigo trata da reflexão a respeito da linearidade das relações causais que envolvem as mudanças ambientais –aqui identificadas como as transformações  dos  sistemas  naturais,  climáticos  e  socioculturais decorrentes do modo de vida contemporâneo- e seus impactos na subjetividade  (humana)  –dimensão  dos  sentimentos  e  sensações relacionados a estas mudanças. Para desenvolver o presente trabalho, foram realizados debates teórico conceituais com o objetivo de situar a pandemia covid 19 como desastre associado ao modo de vida contemporâneo presente no processo de urbanização das cidades. Quanto mais a vida diária é reconstituída na confluência entre o local e o global, em momentos de forte mudança ambiental -tais como o cenário distópico representado pelo advento COVID 19- mais os indivíduos sofrem, sentem medos e são desafiados a elaborar estratégias para sua própria sobrevivência. Desse modo, mais do que consequência ao desastre da pandemia, a subjetividade passa a ser conceituada como potencialidade transformadora -continuum dinâmico- ampliando seu alcance como perspectiva de ação diante do desastre. A incerteza em relação ao futuro pode suscitar processos de constituição de novas realidades, por meio da abertura de espaços políticos que favoreçam a criatividade, vista como estratégia de enfrentamento. Desse modo, a retomada de caminhos adaptativos frente às transformações em curso pode ser possível, se a “poética da existência” encontrar seu espaço de emergência e atuação. 

Modo de Vida Contemporâneo, Mudanças Ambientais e Climáticas, Riscos e Vulnerabilidade, Desastre, Relações de Causalidade, Subjetividade.

https://zenodo.org/record/4965886#.ZEvEGtLMLmg

Ano de publicação: 2010

As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões "floresta de caminhos ótimos" para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.

Classificadores Supervisionados, Floresta de Caminhos Ótimos, GOES, Estimativa de Ocorrência de Precipitação

http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862010000100002&lng=pt&tlng=pt

Ano de publicação: 2010

Weather conditions in critical periods of the vegetative crop development influence crop productivity, thus being a basic parameter for crop forecast. Reliable extended period weather forecasts may contribute to improve the estimation of agricultural productivity. The production of soybean plays an important role in the Brazilian economy, because this country is ranked among the largest producers of soybeans in the world. This culture can be significantly affected by water conditions, depending on the intensity of water deficit. This work explores the role of extended period weather forecasts for estimating soybean productivity in the southern part of Brazil, Passo Fundo, and Londrina (State of Rio Grande do Sul and Paraná, respectively) in the 2005/2006 harvest. The goal was to investigate the possible contribution of precipitation forecasts as a substitute for the use of climatological data on crop forecasts. The results suggest that the use of meteorological forecasts generate more reliable productivity estimates during the growth period than those generated only through climatological information.

Weather Forecast; Productivity Estimate; Ensemble Forecast; Forecast Period; Crop Cycle 

https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs00704-010-0264-0

Ano de publicação: 2021

Worldwide there is accumulated evidence of heatwave intensification due to climate change. Regional differences in the effects of heatwaves require local studies to implement public mitigation and adaptation strategies. This work analyzes and characterizes heatwaves’ occurrence for the city of Campinas, Brazil, through an observational study from 1956 to 2018. The definition of heatwaves adopted requires that the maximum and minimum daily temperatures be above the daily limits derived from climate normal 1961-1990. The annual and seasonal metrics of the number, frequency, and heatwaves’ duration showed significant and positive trends, except in winter. We found that the longest, the more intense, and the most frequent events occurred in the last 20 years and that a significant change in trend occurred at the beginning of the 1980s. Lastly, we performed an exploratory study of intra-urban variability, comparing heatwave metrics between two different weather stations that are 30 km apart in the city of Campinas. We found similar metrics patterns for the two weather stations, with more prolonged and more frequent heatwave events for the region's station with a higher rate of urban land occupation.

heatwave; climate change; climatology; trend; Brazil

https://www.scielo.br/j/rbmet/a/xFMpHYzrjZFJwFMDkfjD5tG/?lang=en

Ano de publicação: 2017

The intensification of drought incidence is one of the most important threats of the 21st century with significant effects on food security. Accordingly, there is a need to improve the understanding of the regional impacts of climate change on this hazard. This study assessed long-term trends in probability-based drought indices (Standardized Precipitation Index and Standardized Evapotranspiration Index) in the State of São Paulo, Brazil. Owing to the multi-scalar nature of both indices, the analyses were performed at 1 to 12-month time scales. The indices were calculated by means of a relativist approach that allowed us to compare drought conditions from different periods. The years 1961-1990 were used as the referential period. To the authors’ best knowledge, this is the first time that such relativist approach is used in historical trend analysis. The results suggest that the evapotranspiration rates have intensified the regional drought conditions. The time scale used to calculate the indices significantly affected the outcomes of drought trend assessments. The reason behind this feature is that the significant changes in the monthly regional patterns are limited to a specific period of the year. More specifically, virtually all significant changes have been observed during the first trimester of the rainy season (October, November and December). Considering that this period corresponds to critical plant growth stages (flowering/regrowth/sprouting) of several major crops (e.g. Sugarcane and Citrus), we may conclude that these significant changes have increased the risk of crop yield reductions due to agricultural drought.

intensification of drought; drought Index; agricultural drought; crop yields

http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052018000100201&lng=en&tlng=en

Ano de publicação: 2022

To investigate the influence of climate on hospitalizations of sickle cell anemia (SCA) adults and children, we analyzed the health and meteorological parameters from a metropolis (1999-2018). 1462 hospitalizations were coded for SCA patients in crisis (M:F = 715:747) and 1354 hospitalizations for SCA patients without crisis (M:F = 698:656) [age = 22.9 vs 15.2 years and duration of hospitalization (DoH) = 5.7 vs 4.4 days, respectively,]. More hospitalizations were for adults than children in crisis, and for children than adults without crisis. More children and adults were hospitalized in winter andspring than in summer and autumn     Hospitalizations correlated positively with humidity (lag −5), maximum pressure (lag −2), mean pressure (lag −2), and thermal amplitude (lag −2), and negatively with maximum temperature (lag −3). DoH positively correlated with minimum temperature (lag −4). Understanding these complex associations would induce attitudinal/behavioral modifications among patients and their caregivers.

Sickle cell anemia, environmental parameters, meteorological parameters, Hospitalization, ICD-10. 

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09603123.2022.2098258?scroll=top&needAccess=true&role=tab

Ano de publicação: 2022

análise espacial multicritério; bacia hidrográfica; risco hídrico

Este trabalho teve por objetivo a caracterização e análise dos fatores fisiográficos da bacia do rio Atibaia e sua influência nos processos de enchentes e inundações, além de avaliar a suscetibilidade a eventos de inundação para o município de Campinas, nos anos de 1985 e 2019. Em um primeiro momento, foram utilizadas técnicas de geoprocessamento e índices definidos na literatura a fim de proporcionar uma compreensão abrangente da bacia do rio Atibaia quanto a seus atributos geométricos, de relevo e drenagem e sua influência aos processos de inundação, com o intuito de fornecer suporte à tomada de decisão referente às ações preventivas e mitigadoras dos impactos socioeconômicos e ambientais na região. Em um segundo momento, as características pedogeomorfológicas e de uso e ocupação da terra do município de Campinas foram processadas por meio de técnicas de geoprocessamento e aplicadas ao Processo Analítico Hierárquico com a finalidade de gerar o mapeamento específico do município quanto a sua suscetibilidade a inundações. O mapeamento permitiu conhecer os locais críticos do município de Campinas, elegendo áreas prioritárias às ações e programas governamentais no tocante à gestão urbana e ambiental, podendo orientar ainda a geração de novos estudos na escala de detalhe, com vistas à prevenção e contingência de possíveis impactos decorrentes dos processos de inundação.

https://www.scielo.br/j/ambiagua/a/jMwpgJt3XYmzpk6VHwmwK8Q/?lang=en

Ano de publicação: 2011

Agriculture appears to be one of the human activities most vulnerable to climatic changes due to its large dependence on environmental conditions. However, the diversity of Brazilian environmental conditions could be of great advantage to adapting this sector to new climatic conditions, which should be assessed as in this study on shifting Arabica coffee cultivation to the extreme south of the country. The methodology applied is the same the one used to define climatic risks in current productive regions of Brazil and their vulnerability to climatic change predicted by IPCC reports. The basic climatic parameters applied were frost probability and annual average temperature, since annual water deficit did not prove to be a restricting factor for Arabica coffee cultivation in the study area. The climatic conditions suitable for coffee production are: annual average temperature between 18°C and 22°C, annual water deficit less than 100 mm and frost probability (risk of lowest annual temperature less than 1°C) less than 25%. An area is said to have “low climatic risks” for coffee production when these three climatic conditions are met. Current climatic conditions were used and simulations of four temperature increases between 1°C and 4°C were also performed. The results indicated a substantial increase in the size of low climatic risks areas for the production of Arabica coffee in the extreme south of Brazil, mainly for mean temperature increases of 3°C in the study area in relation to present conditions. Increases of 2°C and 4°C were also favorable, but not as good as those obtained for 3°C. It should be underscored that areas with low climatic risks will be able to be found mainly in the extreme south of the study region, the border with Uruguay and North of Argentina.

Global Warming; Climatic Risk; Coffee Production; Current Climatic Condition; Arabica Coffee 

https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10584-011-0058-0

Ano de publicação: 2009

The decision correctness in expert systems strongly depends on the accuracy of a pattern classifier, whose learning is performed from labeled training samples. Some systems, however, have to manage, store, and process a large amount of data, making also the computational efficiency of the classifier an important requirement. Examples are expert systems based on image analysis for medical diagnosis and weather forecasting. The learning time of any pattern classifier increases with the training set size, and this might be necessary to improve accuracy. However, the problem is more critical for some popular methods, such as artificial neural networks and support vector machines (SVM), than for a recently proposed approach, the optimum-path forest (OPF) classifier. In this letter, we go beyond by presenting a robust approach to reduce the training set size and still preserve good accuracy in OPF classification. We validate the method using some data sets and for rainfall occurrence estimation based on satellite image analysis. The experiments use SVM and OPF without pruning of training patterns as baselines.

Robustness, Management training, Support vector machines, Support vector machine classification, Image analysis, Expert systems, Computational efficiency, Medical expert systems, Diagnostic expert systems, Medical diagnosis

http://ieeexplore.ieee.org/document/5357415/

Ano de publicação: 2021

Deteriorating climatic conditions in urban centers of Brazil is a real concern for human security and urban livelihood sustainability.  The city of Campinas in São Paulo state/Brazil is highly vulnerable to climatic disasters. The present paper analyses the relationship between land use changes and temperature in Campinas between 1989 and 2016. The 28-year period was chosen due to the variability of climatic data in three meteorological stations (University of Campinas, Agronomic Institute of Campinas and International Airport of Viracopos). Data from five sources were used for land use land changes (LULC), and land surface temperature (LST) analysis. The data sources were: i) Landsat 5 Thermometer Mapper (TM), ii) Landsat 5 Thermal Infrared Sensor (TIRS), iii) Thermal Infrared Sensor (ETM +) sensors from Landsat 5, iv) Landsat 8 Operational Land Imager (OLI), and v) Thermal Infrared Sensor (TIRS). The results indicate consistent relations between urbanized increase area and the elevation of air and surface temperature in Campinas. In the studied period, there was an increase of 23% in urbanized areas in Campinas and around the meteorological stations. Cepagri presented the highest growth, about 22%, as well as the station with the highest air temperature.

Palavras chave:

Urban Climate, Remote Sensing, Land Use, Surface Temperature

Link:

https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/73611

Ano de publicação: 2020

Ten-year seasonal climate reforecasts over South America are obtained using the Eta Regional Climate Model at 40 km resolution, driven by the large-scale forcing from the global atmospheric model of the Center for Weather Forecasts and Climate Studies. The objective of this work is to evaluate these regional reforecasts. The dataset is comprised of four-month seasonal forecasts performed on a monthly basis between 2001 and 2010. An ensemble of five members is constructed from five slightly different initial conditions to partially reduce the uncertainty in the seasonal forecasts. The seasonal mean precipitation and 2-meter temperature forecasts are compared with the observations. The comparison shows that, in general, forecasted precipitation is underestimated in the central part of the continent in the austral summer, whereas the forecasted 2 meter temperature is underestimated in most parts of the continent and throughout the year. Skill scores show higher skill in the northern part of the continent and lower skill in the southern part of the continent, but mixed skill signs are seen in the central part of the continent. During the El Niño and La Niña seasons, the forecast skill scores clearly increase. The downscaling of the Eta model seasonal forecasts provides added value over the driver global model forecasts, especially during rainy periods.

Seasonal forecasts, Regional Climate Model, Eta model, South America, forecast skill, added value.

https://www.scielo.br/j/aabc/a/vS95QNbfvcsmn57F8XnGMbJ/?lang=en

Ano de publicação: 2017

Enhancing the capability of both standardized precipitation index (SPI) and standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) for quantifying wet and dry events under distinct climate conditions is of paramount importance. The different recommendations of recent studies regarding the best distribution to calculate the SPEI and the lack of studies addressing the effect of different parameters estimation methods on the SPI motivated us to apply and adapt distinct testing methodologies to select candidate models for calculating these standardized drought indices (SDI). The study is based on two data sets. The first represents a tropical–subtropical region of Brazil. The second comprises the same weather stations that were used for developing the original version of the SPEI. The study also emphasized the performance of the models within the range of typical SDI values [−2.0 : 2.0]. Along with goodness‐of‐fit tests, we calculated the mean absolute errors between the indices values estimated from the candidate distributions, and their corresponding theoretical values derived from the standard normal distribution. The two‐parameter gamma and the generalized extreme value distributions are, respectively, recommended for general use in SPI and SPEI algorithms (1–12‐month timescales). The unbiased probability weighted moments are recommended to estimate the distributions parameters. The study also described a trade‐off between choosing the best model for the central part and for the tails of the distributions. This trade‐off suggests that the methodologies used to select models for the SDI algorithms may have to decide which part of the distribution (central or tails) should be emphasized. The behaviour of the errors among different wet/dry categories showed that both indices were only capable of representing drought and floods in a similar probabilistic way within the range [−2.0 : 2.0]. This feature supports our decision to emphasize model performances within such range.

drought; standardized precipitation index; standardized precipitation evapotranspiration index; trade-off; param-eter estimation

https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/joc.5381