Variabilidade da precipitação e a produção de arroz na bacia hidrográfica do rio BrancoVariability of rainfall and the rice production in Branco River basin

O rio Branco é o principal afluente do rio Negro e representa o tributário mais importante da margem esquerda da bacia do rio Amazonas. Seu território é coincidente com o Estado de Roraima, o que amplia sua importância hídrica e econômica. Para analisar a variabilidade da precipitação e sua relação com a produção de arroz na bacia do rio Branco, foram utilizados dados de 20 estações pluviométricas e dados da produção de arroz, ambos no período de 2001 a 2010. A precipitação média da bacia foi determinada pelo método de Thiessen (mensal e anual) e relacionada com a produção de arroz usando correlação linear simples. A variabilidade temporal da precipitação foi feita através de análises estatísticas (desvio padrão, máximos e mínimos, mediana, quartis, aglomeração hierárquica). A distribuição espacial da precipitação mostra um comportamento crescente de NE para SW, com a zona de maior produção de arroz coincidente com os mínimos de precipitação. A variabilidade entre o período mais e menos chuvoso é significativa e pode ocasionar uma sensível redução da entrada de água pela precipitação nas bacias dos rios Uraricoera e Tacutu que compõem o alto rio Branco. A variabilidade interanual das chuvas na região está associada à ocorrência dos fenômenos de El Niño/La Niña que provocam diminuição/aumento da chuva na bacia. A variação da produção anual de arroz tem relação com essas oscilações, porém os efeitos do aumento/diminuição da área plantada e a curta série de dados adotada não permitem uma correlação mais direta.Abstract The Branco River is the main tributary of the Negro River, that is the most important tributary of the Amazon River, in the left bank. Its territory coincides with the State of Roraima, which increases their hydrical and economic importance. This purpose of this work was to analyze the variability of precipitation and its relation to rice production in the Branco River basin, with database of 20 rainfall stations and rice production, both from 2001 to 2010. The average of rainfall was determined by Thiessen method (monthly and annual), and related to rice production using simple linear correlation. The temporal variability of precipitation was evaluated by statistical analysis (standard deviation, maximum and minimum, median, quartiles, hierarchical clustering). The spatial distribution of precipitation shows an increasing pattern of NE to SW, where the area of higher production of rice coincides with the minimum of precipitation. The variability between the more and less rainy period is significant and can lead to a significant reduction of the input water by precipitation in the basins of rivers of Uraricoera and Tacutu in the upper Branco River. The inter-annual variability of rainfall in the region is associated with the occurrence of the phenomena of El Niño/La Niña causing decreased/increased rainfall in the basin. The variation of annual rice production is related to these fluctuations, but the effects of the increase/decrease in planted area and a short series of data adopted do not allow a more direct correlation

Evaluation of a High Resolution WRF Model for Southeast Brazilian Coast: The Importance of Physical Parameterization to Wind Representation

This study assesses the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model using a high-resolution spatial grid (1 km) with various combinations of physical parameterization packages to simulate a severe event in August 2021 in the southeastern Brazilian coast. After determining the optimal set of physical parameterizations for representing wind patterns during this event, a year-long evaluation was conducted, covering forecast horizons of 24, 48, and 72 h. The simulation results were compared with observational wind data from four weather stations. The findings highlight variations in the efficacy of different physical parameterization sets, with certain sets encountering challenges in accurately depicting the peak of the severe event. The most favorable results were achieved using a combination of Tiedtke (cumulus), Thompson (microphysics), TKE (boundary layer), Monin-Obukhov (surface layer), Unified-NOAH (land surface), and RRTMG (shortwave and longwave radiation). Over the one-year forecasting period, the WRF model effectively represented the overall wind pattern, including forecasts up to three days in advance (72-h forecast horizon). Generally, the statistical metrics indicate robust model performance, even for the 72-h forecast horizon, with correlation coefficients consistently exceeding 0.60 at all analyzed points. While the model proficiently captured wind distribution, it tended to overestimate northeast wind speed and gust intensities. Notably, forecast accuracy decreased as stations approached the ocean, exemplified by the ATPM station

AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA ENTRE AS ESTIMATIVAS DE PRECIPITAÇÃO DA CONSTELAÇÃO GPM COM TRMM: UMA ANÁLISE A BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SOLIMÕES (STATISTICAL EVALUATION BETWEEN THE CONSTELLATION OF PRECIPITATION ESTIMATES WITH GPM SATELLITE TRMM: AN ANALYSIS OF THE RIVER BASIN SOLIMÕES)

O objetivo deste estudo é analisar estatisticamente o as estimativas de precipitação fornecidas pelo algoritmo IMERG da constelação do Global Precipitation Measurement (GPM) e comparar como as estimativas do algoritmo 3B43 doTropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do rio Solimões nos meses de (abril, julho, outubro/2014; janeiro/2015). Foram utilizados os coeficientes de: determinação (R²) para avaliar a proporção da variância do IMERG (y) explicada pelo TRMM (x); correlação de Pearson (r), averiguando o grau de correlação entre as estimativas; e de eficiência Nash-Sutcliffe (NS), medindo a concordância entre os valores estimados, sendo (1) admitida perfeita. Além do índice concordância de Willmott (IC) que mede o grau em que a precipitação estimada pelo IMERG do GPM se aproxima da precipitação estimada pelo 3B43 do TRMM. Na avaliação dos erros foi adotado o RMSE (raiz do erro quadrático médio) que é a medida da magnitude média dos erros estimados entre os dois produtos de satélites (3B43 e IMERG). E o MBE (desvio das médias) que indica o quanto o modelo está sendo subestimado (>0) ou superestimado (0>). Foi observado que todos os meses estudados tiveram excelentes índices estatísticos, sobressaindo o mês de outubro que apresentou o melhor desempenho