Caracterização do clima de ondas de Santa Catarina através de refinamento estatístico

Abstract

Este trabalho apresenta uma caracterização do clima de ondas de Santa Catarina através da metodologia de refinamento estatístico com abordagem por weather-types. A principal vantagem dos métodos estatísticos é o baixo custo computacional envolvido nos cálculos, o que possibilitou que diferentes tamanhos de grade local e tempos de viagem de ondas fossem testados. Comparando os resultados obtidos com a série de dados original, o modelo de melhor desempenho alcançou correlações de 0,78, 0,64 e 0,83 para altura significativa de onda, período de pico e direção média de onda, respectivamente. O valor médio de Hs da série gerada pelo modelo foi de 1,93 m, comparado a 1,92 m da série original, ambas as séries têm 9,1 s como valor médio para Tp e para direção média o modelo obteve um valor médio de 115,5º, sendo 115,75° a média da série original. As análises de correlação realizadas entre as seis primeiras componentes principais e nove diferentes índices climáticos (MEI.v2, ONI, PDO, AAO, SAOD, NINO 3.4, TSA, AMM e SOI) mostraram que todos os índices analisados têm correlação significativa com pelo menos uma das componentes, enaltecendo a complexidade dos processos responsáveis pela geração de ondas na costa catarinense. Análises estatísticas mostraram que períodos de calibração menores do que 5 anos prejudicaram o desempenho do modelo em prever a série de ondas, bem como intervalos de validação inferiores a 5 meses não foram reproduzidos com qualidade pelo mesmo. A redução de resolução espacial de 0,5°x0,5° para 2°x2°, considerando apenas o intervalo de calibração acima de 5 anos, obteve uma diferença de correlação de no máximo 0,01 e reduziu o tempo de execução dos cálculos significativamente.

The objective of this work was to characterize the Santa Catarina wave climate through the statistical downscaling methodology with a weather-type approach. The main advantage of statistical methods is the low computational cost involved in the calculations, which allowed different local grid sizes and wave travel times to be tested. Comparing the results obtained with the original data series, the best performance model reached correlations of 0.78, 0.64 and 0.83 for significant wave height, peak period and mean wave direction, respectively. The mean value of Hs of the series generated by the model was 1.93 m, compared to 1.92 m of the original series, both series have 9.1 s as mean value for Tp and for average wave direction the model obtained an average value of 115,5º, being 115,75º the average of the original series. The correlation analyzes performed between the first six principal components and nine different climate indexes (MEI.v2, ONI, PDO, AAO, SAOD, NINO 3.4, TSA, AMM and SOI) showed that all indices analyzed have a significant correlation with at least one of the components, highlighting the complexity of the processes responsible for the generation of waves on the coast of Santa Catarina. Statistical analysis showed that calibration periods shorter than 5 years impaired the performance of the model in predicting the wave series, as well as validation intervals shorter than 5 months were not reproduced with quality by the same. The spatial resolution reduction of 0.5 ° x0.5 ° to 2 ° x2 °, considering only the calibration interval above 5 years, obtained a correlation difference of at most 0,01 and reduced the execution time of the calculations significantly.