CARACTERIZAÇÃO SINÓTICA DE EVENTOS EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO NO SETOR LESTE DO NORDESTE DO BRASIL.

Descrição

O Nordeste do Brasil (NEB) apresenta elevada variabilidade climática, influenciada pela atuação de diferentes sistemas meteorológicos de diferentes escalas espaciais e temporais. Nas últimas décadas, eventos extremos de precipitação têm ocorrido com maior frequência no setor leste do NEB, nos estados de Alagoas e Pernambuco, resultando em impactos socioeconômicos significativos, como enchentes, deslizamentos e perdas humanas e materiais. Diante desse cenário, o presente projeto tem como objetivo realizar uma caracterização sinótica dos eventos extremos de precipitação no setor leste do Nordeste do Brasil entre os anos de 2023 e 2025, buscando identificar os padrões atmosféricos e os mecanismos dinâmicos e termodinâmicos associados à gênese, manutenção e intensificação desses eventos. Além disso, pretende-se as condições de instabilidade atmosférica por meio de diagramas termodinâmicos Skew-T Log-P e índices de instabilidade, bem como analisar a variabilidade espaço-temporal destes eventos, investigando a influência de sistemas de grande escala e teleconexões atmosféricas. Para o desenvolvimento da pesquisa serão utilizados dados de reanálise ERA5 do European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), imagens dos satélites Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES) através das séries GOES-16 e GOES-19. Para análise da precipitação serão usados os dados observacionais provenientes de diferentes instituições meteorológicas e hidrológicas, além dos dados do produto MERGE/CPTEC. As análises serão realizadas com auxílio do software GrADS e da linguagem Python, permitindo a investigação detalhada dos campos atmosféricos em diferentes níveis da troposfera e da estrutura vertical da atmosfera associada aos eventos extremos. Os resultados esperados visam ampliar a compreensão sobre processos físicos e os fatores que impulsionam os eventos extremos de precipitação no NEB, podendo auxiliar na validação de modelos numéricos de previsão do tempo, redução das incertezas meteorológicas e fortalecimento de estratégias de monitoramento e mitigação de desastres naturais na região.