Navegando por Palavras-chave "Rainfall"
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- ItemAcesso aberto (Open Access)Análise temporal da poluição hídrica e a evolução da dengue em região de manancial(Universidade Federal de São Paulo, 2021-08-04) Magalhães, Thalita Boffo [UNIFESP]; Soares, Márcia de Melo [UNIFESP]; Miraglia, Simone Georges El Khouri [UNIFESP]; Gabriel, Ana Flávia Barbosa; http://lattes.cnpq.br/6423311971848669As alterações climáticas ocorridas nos últimos anos têm provocado variações no ecossistema, na disponibilidade de água para consumo e mudado hábitos sociais e econômicos, além de alterações na temperatura. Estas alterações causam diversos tipos de desequilíbrios, dentre estes, as epidemias. Diante desses fatores, este trabalho tem o propósito de fazer uma análise temporal da poluição hídrica e a evolução da dengue em região de manancial, especificamente, no município de São Bernardo do Campo, no período de 2010 a 2019, por meio de análise de dados confirmados de dengue no município, quantidade de chuva no período e coleta e tratamento de esgoto. Os resultados obtidos apontam que as mudanças climáticas e a distribuição de chuvas estão relacionadas com a variação na incidência de casos de dengue no município estudado
- ItemAcesso aberto (Open Access)Desenvolvimento de um modelo de machine learning para predição do aumento de temperatura e diminuição do índice pluviométrico no Estado de São Paulo em função do desmatamento da Amazônia.(Universidade Federal de São Paulo, 2023-06-28) Carneiro, Guilherme Melo [UNIFESP]; Leite, João Lucas Caetano Corrêa [UNIFESP]; Hanisch, Werner Siegfried [UNIFESP]; https://lattes.cnpq.br/8938747949184483Com o passar dos anos, o desmatamento da Floresta Amazônica tornou-se um ponto crítico e de extrema preocupação não só em âmbito local, mas também regional e global devido aos impactos que este gera sobre o meio ambiente a curto, médio e a longo prazo. O aumento da temperatura, da emissão dos gases de efeito estufa e a diminuição dos índices pluviométricos são só algumas das consequências exercidas sobre as regiões que sofrem as complicações provenientes do desmatamento. Por conta disso, cientistas vêm buscando alternativas para não só conseguirem mapear os impactos gerados, mas também prever como estes se comportarão no futuro com base no histórico do desmatamento que foi registrado ao longo dos anos, fazendo-se assim possível traçar planos de ação para poder mitigar não só os impactos, mas o desmatamento da Amazônia em si. Para colocar estes planos em prática, a versatilidade e assertividade fornecida pela tecnologia por meio de métodos de IA (Inteligência Artificial) se mostra cada vez mais fundamental para se resolver questões complexas como as apresentadas no âmbito ambiental. Fazendo o uso das bases de dados com um compilado de variáveis como precipitação média, variação de temperatura, direção do vento e desmatamento acumulado, por exemplo, fornecidas por instituições como a PRODES (Projeto de Estimativa ao Desflorestamento Bruto da Amazônia), INPE (Instituto de Pesquisas Espaciais) e INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), um modelo de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) foi aplicado a fim de se estabelecer uma predição das variações dos índices pluviométricos e temperatura de São Paulo relacionando-os com o desmatamento da Amazônia. Após aplicação do método de Random Forest foi possível confirmar a correlação do desmatamento da Floresta Amazônica com variação da amplitude térmica e pluviosidade total no estado de São Paulo. Entretanto, para se obter uma predição mais assertiva, se mostrou necessário considerar mais variáveis além do desmatamento da Amazônia, como por exemplo a evapotranspiração do piche e a direção do vento, que apresentaram grande correlação com as mudanças climáticas em São Paulo.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Mudanças no ciclo anual de precipitação e temperatura no território brasileiro: regionalização e análise de variação entre períodos climatológicos(Universidade Federal de São Paulo, 2024-05-21) Domingues, Daniel Araújo [UNIFESP]; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; Christofoletti, Ronaldo Adriano [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/4170381439518486; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; http://lattes.cnpq.br/1986685325535291; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)O Brasil é um país de dimensões continentais que se expande pelo centro e pela costa leste da América do Sul, abrangendo relevos e biomas distintos; por consequência, uma diversidade de regimes climáticos atua em seu território. Este estudo investigou uma regionalização do território brasileiro baseada na similaridade de comportamento climatológico de precipitação acumulada e temperatura média mensal. Foram usadas normais climatológicas de observações obtidas de estações do INMET, formando grupos e subgrupos de acordo com o regime de chuva e temperatura dos períodos climatológicos mais recentes de 1961 a 1990 e de 1991 a 2020. Num segundo momento, foi realizada uma análise de variação de ambas as variáveis na granularidade de estação e de região com base no agrupamento aqui criado. Por fim, a mesma análise foi efetuada para um recorte de estações litorâneas ao longo da costa brasileira, acrescidas as variáveis de temperatura mínima, temperatura máxima e a amplitude térmica mensal em cada período climatológico. O resultado foi a regionalização do País em 4 grandes áreas para precipitação acumulada e para temperatura média baseada na sazonalidade, sendo cada área com 2 sub-regiões de acordo com a intensidade. Com relação à precipitação, detectou-se aumento no volume no Rio Grande do Sul e diminuição no Nordeste e no Sudeste do País, bem como no leste da região Centro-Oeste. Na média, a costa nordestina teve uma queda de 21% em abril e um aumento de 12% em junho, com localidades registrando pico de -57% e +72%, respectivamente. Duas estações na região Nordeste apontaram redução de chuva com significância estatística. Nas regiões Sudeste e Centro-Oeste (e áreas vizinhas na região Norte, Nordeste e Sul), houve localidade que atingiu +16% em março e outra -18% em outubro; apesar de época de estiagem (pouca chuva), estações do estado do Tocantins registraram variação proporcional no meio do ano chegando a +300% no mês de maio. No Rio Grande do Sul, com maior oscilação média dentro da intensidade esperada ao longo do ano, observou-se +41% em abril, seguido de queda até 21% em agosto e depois um forte pico com média de +50% em outubro; o estado apresentou ainda duas localidades com variação de precipitação com significância estatística. Na costa, o estudo sugeriu queda na precipitação no segundo semestre nas regiões Norte e Nordeste, opondo-se a um aumento de precipitação no primeiro semestre nas regiões Sudeste e Sul. Quando se trata de temperatura, mais de 90% das estações registraram acréscimo de pelo menos 0,5 °C e houve aumento médio de 0,8 °C no Brasil, com destaque aos meses de dezembro a abril com variação entre 0,8 °C e 0,9 °C na média. A área com maior diferença na mediana anual foi o Centro-Norte, entre o Nordeste e o Norte do País. Essa região apresentou uma variação em forma de senoide entre 0,86 °C e 1,39° C na média. Como em camadas, cada região/grupo que se distancia do Centro-Norte, o aumento de temperatura média torna-se mais suave. A costa leste (última camada) brasileira e a região Sul apresentaram um piso de aumento médio de 0,24 °C em julho e pico de 0,9 °C em abril. As mudanças constatadas favorecem a ocorrência de cenários extremos: mais períodos de seca em áreas com pouca chuva, mais chuva em meses e regiões com maior precipitação; mais frio em regiões frias no inverno e mais calor em regiões quentes no verão.