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dc.contributor.advisorSimões, Jefferson Cardiapt_BR
dc.contributor.authorSchossler, Venissept_BR
dc.date.accessioned2016-11-04T02:12:01Zpt_BR
dc.date.issued2016pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/149450pt_BR
dc.description.abstractEsta tese investiga se eventos anômalos de precipitação pluviométrica (PP) na Planície Costeira do Rio Grande do Sul (PCRGS) estão relacionados a modos de variabilidade climática e como essa relação pode afetar o ambiente costeiro. A PP e suas anomalias foram estatisticamente correlacionadas aos modos de variabilidade climática, o Modo Anular do Hemisfério Sul (SAM) e El Niño - Oscilação Sul (ENOS). O índice do ENOS utilizado foi o Multivariate ENSO Index (MEI) e do SAM foi o de Nan e Li (2003). Para o cálculo das anomalias de PP foram utilizados dados do satélite Tropical Rainfall Measurement Mission, entre 1998 e 2013. As correlações foram calculadas por meio de matrizes de classificação, e suas significâncias pelo teste-t de Student. A área de estudo foi dividida em costas sul (33°44’39” – 32°09’36”S), central (32°09’36” – 30°10’12”S) e norte (30°10’12” – 29°19’34”S) e para cada uma delas foi escolhido um geoindicador (sangradouros ou lagunas), examinados em imagens de satélite. Comparouse os geoindicadores em períodos de PP anomalamente positiva e negativa. Para destacar as variações nos geoindicadores foram utilizadas composições RGB 543 dos sensores Thematic Mapper (TM) e Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) do Landsat. Os resultados apontam para correlação negativa entre as anomalias de PP nas costas sul e central com o SAM e correlação positiva das anomalias de PP da costa sul com o MEI. A PP na costa norte não apresenta correlação com nenhum dos dois índices. Foram identificados 28 eventos anômalos de PP no período 1998-2013. Nas imagens de satélite todos geoindicadores apontaram para variações morfológicas e hídricas entre os períodos PP acima e abaixo da média, sendo a costa norte a que apresenta menor variação visível. A costa sul tem a menor média de PP e o maior número de eventos anômalos de PP, dos quais 67% eram de PP negativa. A maioria dos eventos são de PP negativa (78%) e podem estar relacionados simultaneamente ao SAM positivo e MEI negativo, ou somente ao MEI positivo. Todos eventos de PP positiva foram concomitantes ao MEI positivo. As costas sul e central mostram uma redução na PP média. Essa tendência pode estar relacionada as mudanças climáticas globais, pela intensificação do SAM positivo e de eventos El Niño e La Niña. As variações observadas nos geoindicadores (sangradouros ou lagunas) indicam que a redução na PP média resulta em menor volume de sedimentos transportados do pós praia para a zona de arrebentação e face praial, alterando o balanço sedimentar. As areias secas dos campos de dunas transportadas pelo vento podem assorear lagos e lagunas da área de estudo, desequilibrando o ecossistema.pt_BR
dc.description.abstractThis thesis investigates whether anomalous events of precipitation (PP) in the Coastal Plain of Rio Grande do Sul (RGSCP) are related to climate variability modes and how this relationship can affect the coastal environment. The PP and its anomalies were statistically correlated to climate variability modes, the Southern Annular Mode (SAM) and El Niño-Southern Oscillation (ENSO). The used ENSO index was the Multivariate ENSO Index (MEI) and SAM is the one defined by Nan and Li (2003). For the calculation of the PP anomalies, we used data from the Tropical Rainfall Measurement Mission satellite, from 1998 to 2013. Correlations were calculated using classification matrices, and their significance by the the Student t-test. The study area was divided into south (33°44'39" – 32°09'36"S), central (32°09'36"– 30°10'12"S) and north (30°10'12"– 29°19'34"S) coasts and for each one it was chosen a geoindicador (washouts or lagoons), examined on satellite images. This investigation compared the geoindicators in positive and negative anomalous PP periods. To highlight variations in the geoindicators, it was used the RGB 543 composition of the Thematic Mapper (TM) and Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) Landsat sensors. The results point to a negative correlation of the PP anomalies in the southern and central coasts with the SAM and a positive correlation of PP anomalies in the south coast with the MEI. The north coast PP is not correlated with any of the two indexes. Twenty-eight anomalous PP events were found in the 1988–2013 period. In satellite images, all geoindicators pointed to morphological and hydrological variations between periods of PP above and below the mean, the northern coast has the least visible variations. The south coast has the lowest mean PP and the largest number of anomalous events, of which 67% were negative PP. The majority of events are negative PP (78%), they could be simultaneously connected to a positive SAM and a negative MEI, or only to a positive MEI. All positive PP events were concomitant to a positive MEI. The central and southern coasts show a decrease in the men PP. This trend may be related to global climate change, by the intensification of the positive SAM and of El Niño and La Niña events. The variations observed in geoindicators (washouts or lagoons) indicate that the reduction in the mean PP results in lower volume of sediments transported from the backshore to the surf zone and the shoreface, changing the sedimentary balance. The dry sands from the wind-transported dune fields could silt up lakes and lagoons of the study area, unbalancing the ecosystem.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectClimate variability modeen
dc.subjectPrecipitaçãopt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectPrecipitation anomaliesen
dc.subjectRemote sensingen
dc.subjectClimapt_BR
dc.subjectCoastal environmenten
dc.titleInfluência das mudanças climáticas em geoindicadores na costa sul do Brasilpt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.identifier.nrb001006590pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Geociênciaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Geociênciaspt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2016pt_BR
dc.degree.leveldoutoradopt_BR


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