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Os estudos climatológicos são de suma importância para a sociedade, pois contribuem diretamente para o planejamento e o desenvolvimento de diversas áreas, como agricultura, saúde, infraestrutura, energia e gestão ambiental. Compreender o comportamento do clima e suas variações ao longo do tempo permite também mitigar seus impactos e adaptar-se a novas condições ambientais. A análise da variabilidade climática é essencial diante das crescentes mudanças observadas no sistema climático global.
A comparação entre os dados observados de variáveis meteorológicas (como temperatura, precipitação, umidade e vento) e os produtos de estimativa por satélite, bem como os dados de reanálise, como os do ERA5 (do European Centre for Medium-Range Weather Forecasts – ECMWF) e do NCEP (National Centers for Environmental Prediction), é fundamental para a validação e aprimoramento dos modelos climáticos. Essa integração permite avaliar a acurácia das estimativas geradas por satélite e das reanálises, que combinam modelos numéricos com observações históricas para fornecer uma representação contínua e global das condições atmosféricas. Ao comparar esses diferentes conjuntos de dados, é possível identificar possíveis inconsistências. Além disso, essas análises são essenciais para áreas onde os dados observacionais são escassos ou inexistentes, permitindo uma cobertura mais abrangente e detalhada do comportamento climático ao longo do tempo.

A pesquisa terá como foco a região Sul do Brasil. Essa região foi escolhida devido à sua diversidade climática e pela crescente observação de eventos extremos, bem como a importância econômica da região no setor agrícola. Serão utilizados três conjuntos principais de dados: Dados observacionais, obtidos de estações meteorológicas do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e, se necessário de outras fonte de dados, como a ANA (Agência Nacional de Águas); Dados de reanálise, produtos do ERA5, fornecido pelo ECMWF, e os dados do NCEP/NCAR Reanalysis serão utilizados para complementar a análise, especialmente em locais com baixa cobertura observacional; Produtos de satélite, estimativas de varáveis meteorológicas obtidas de sensores remotos, como TRMM, GPM ou MODIS, conforme disponibilidade e resolução adequada. Os dados serão organizados em séries temporais (diárias, mensais e anuais) com o objetivo de identificar padrões sazonais, anuais e anômalos. Serão aplicadas técnicas estatísticas como médias móveis, anomalias padronizadas, regressão linear e o teste de Mann-Kendall para detectar tendências significativas. A comparação entre os dados observacionais, de satélite e reanálise será feita por meio de métricas estatísticas como correlação de Pearson, erro quadrático médio (RMSE) e viés médio (MB). Serão gerados gráficos de séries temporais, mapas de distribuição espacial e diagramas de anomalias climáticas. A análise será feita considerando a climatologia da região e os possíveis fatores influenciadores, como El Niño/La Niña e circulação atmosférica.

Espera-se obter uma climatologia e entender melhor a variabilidade das variáveis meteorológicas para a região de estudo, com identificação dos eventos extremos de precipitação. Além disso, é esperado que a análise comparativa entre os dados meteorológicos observados, os produtos de estimativa por satélite e os dados de reanálise (ERA5 e NCEP) forneça uma visão abrangente e confiável sobre a variabilidade climática da região estudada. Espera-se identificar padrões consistentes de comportamento das variáveis climáticas ao longo do tempo, bem como possíveis discrepâncias entre as diferentes fontes de dados, contribuindo para a avaliação da qualidade e aplicabilidade dos produtos de reanálise e satélite em estudos locais e regionais. Ainda é esperado que o estudo revele tendências significativas em parâmetros como temperatura, precipitação e umidade, possibilitando a identificação de sinais de mudanças climáticas em escala regional. Os resultados obtidos poderão servir de base para futuras pesquisas, políticas públicas e estratégias de adaptação às mudanças do clima, especialmente em setores sensíveis como agricultura, recursos hídricos e saúde pública.