Статистическое прогнозирование осадков на юге Бразилии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 11.00.09, кандидат географических наук Хан, Валентина Моисеевна

• Хан, Валентина Моисеевна
• кандидат географических наук
• 1999

Оглавление диссертации кандидат географических наук Хан, Валентина Моисеевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ ИЗУЧАЕМОГО РАЙОНА И ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

1.1. Физико-географические и метеорологические характеристики района исследования

2.2. Обзор литературы

ГЛАВА 2. ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННАЯ СТРУКТУРА

ОСАДКОВ В РЕГИОНЕ

2.1. Районирование территории юга Бразилии по характеру колебаний осадков

2.2. Статистические характеристики полей среднемесячных осадков юга Бразилии

2.3. Частотно-временная структура колебаний осадков по выделенным регионам

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ПОЛЕЙ ПРЕДИКТОРОВ

3.1. Оптимальный отбор предикторов

3.2. Связь аномалий месячных осадков юга Бразилии с аномалиями температуры поверхности океана в Южном полушарии

3.2.1 Механизмы влияния аномалий ТПО на атмосферную циркуляцию

3.2.2 Зоны возможного воздействия ТПО на формирование региональных осадков

3.3. Связь аномалий месячных осадков юга Бразилии с аномалиями приземной температуры воздуха в Южном полушарии

3.4. Корреляционная связь осадков изучаемого региона с осадками в других районах Южного полушария

3.5. Связь осадков изучаемого района с некоторыми атмосферными и морскими индексами

ГЛАВА 4. СТАТИСТИЧЕСКАЯ СХЕМА ПРОГНОЗА ОСАДКОВ

4.1. Компрессия потенциальных предикторов

4.2. Регрессионная схема прогноза

4.2.1 Общие положения

4.2.2 Выбор информативных предикторов методом корреляционного просеивания пошаговой регрессией и физическое обоснование их влияния на предиктант

4.2.3 Результаты регрессионного прогноза осадков с использованием кросс-валидации

4.2.4 Особенности качества прогнозов в каждом районе

4.2.5 Зависимость качества прогноза от заблаговременности

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистическое прогнозирование осадков на юге Бразилии»

Предлагаемая работа посвящена исследованию и долгосрочному прогнозированию осадков в одном из сравнительно малоизученных регионов земного шара - южной части Бразилии. Метеорологические процессы в этом районе, определённые рядом его физико-географических особенностей, являются интересным объектом для исследования. Поскольку на широте изучаемого района зональная протяжённость Южной Америки слишком мала для формирования мощных континентальных воздушных масс, характер атмосферной циркуляции определяется, в основном, состоянием различных центров действия атмосферы, расположенных над океанами. Определенное влияние на региональный климат оказывает и присутствие в непосредственной близости океанического фронта, разделяющего холодные воды Мальвинского течения и теплые воды Бразильского течения. По некоторым данным [117], именно в этой области высоких градиентов температуры поверхности океана (ТПО) происходит интенсификация циклонов и фронтальных систем, ответственных за значительную часть осадков региона. Горная система Анд, протянувшаяся с севера на юг через весь южноамериканский континент, определяет структуру барического поля у западного побережья и косвенно влияет на локальную циркуляцию на юге Бразилии. Местные топографические особенности региона также способствуют частому формированию мезо-масштабных конвективных структур, приводящих к интенсивным осадкам. Вообще, плювиометрический режим юга Бразилии характеризуется большой пространственно-временной изменчивостью.

Исследование статистических характеристик полей осадков в регионе в целях их долгосрочного прогноза является одной из приоритетных задач большой практической важности. Южная часть Бразилии, включающая штаты Рио Гранде до Сул, Санта Катарина и Парана, относится к числу наиболее развитых в индустриальном и сельскохозяйственном отношении областей Южной Америки. Значительная часть потерь сельскохозяйственной продукции региона связана с климатическими аномалиями, особенно засухами и наводнениями. В последние три десятилетия наблюдался значительный рост экономической роли южных штатов на внутреннем бразильском рынке в отдельных отраслях сельского хозяйства, в первую очередь в животноводстве. Южный регион является основным производителем мяса, риса, пшеницы, сои, кукурузы, маниоки и табака в Бразилии. Более того, имеется тенденция к всё более широкому выходу местной аграрной продукции на мировой рынок. В южном регионе Бразилии или поблизости от него находятся крупнейшие морские порты, такие как Рио Гранде, Итажаи, Имбитуба и Сантос, через которые осуществляется экспорт. Помимо оживлённого транспортного судоходства, в прибрежных водах ведётся интенсивное рыболовство, причём выявлена связь эффективности последнего с гидрометеорологическими и климатическими условиями в регионе. Всем этим определяется актуальность изучения и разработки научно-методических основ прогнозирования региональных климатических аномалий.

Аномалии осадков на юге и северо-востоке Бразилии тесно связаны с вызывающим в последние десятилетия большой интерес циклом Эль Ниньо/Южное Колебание. В годы Эль Ниньо, для северо-востока Бразилии характерны затяжные засухи, создающие угрозу голода для местного населения. Для южного региона годы Эль Ниньо обычно связаны с катастрофическими наводнениями, причём суммы осадков нередко в 2-3 раза превышают климатическую норму. Вместе с этим, в период, следующий за "тёплой" стадией ЕШО, в регионе нередки засушливые условия. Считается, что район нашего исследования является одним из немногих на земном шаре, реагирующих на смену фаз ЕЫБО столь отчётливым образом.

Исследования, направленные на предсказание засух на северо-востоке Бразилии, интенсивно велись начиная с 70-х годов и продолжаются по сей день. Более подробно некоторые из этих работ будут рассмотрены при обзоре литературы в следующей главе. Благодаря этим усилиям было достигнуто лучшее понимание климатологических особенностей региона и создана хорошая база для дальнейших исследований в области регионального статистического и динамического прогнозирования. Вместе с этим, большинство ранее опубликованных работ были посвящены северной (особенно северо-восточной) части Бразилии. Климатические характеристики южных штатов страны остаются изученными мало. Плювиометрический режим южного региона исследовался лишь в единичных работах, а первые попытки в направлении долгосрочного прогноза осадков были сделаны только в последнем десятилетии, причём объектом прогнозирования являлись сезонно-осреднённые осадки. Несмотря на крайнюю практическую важность эффективного прогноза большой заблаговременности для этого района, методы долгосрочного прогнозирования до настоящего времени не внедрены в оперативную практику региональной метеорологической службы.

Эффективность прогноза определяется не только его качеством, но и заблаговременностью. Даже абсолютно точный прогноз практически бесполезен, если недостаточная заблаговременность не позволяет своевременно провести необходимые хозяйственные мероприятия для предотвращения возможных потерь. Задача долгосрочного прогнозирования является одной из наиболее сложных в метеорологии. Статистические методы долгосрочного прогноза, выявляющие "скрытые" закономерности метеорологических явлений и связи различных процессов на основе анализа большого количества накопленных данных, представляются в настоящее время более перспективными, чем гидродинамические.

Основной целью предлагаемой диссертационной работы является исследование характеристик плювиометрического режима юга Бразилии и разработка адаптивной схемы прогноза месячных сумм осадков по этому региону, с заблаговременностью от 1 до 12 месяцев. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографии.

Заключение диссертации по теме «Метеорология, климатология, агрометеорология», Хан, Валентина Моисеевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Перечислим здесь в сжатой форме основные результаты работы:

1. С использованием алгоритма классификации Ланда и алгоритма объективной классификации Грузы-Ранькова, выполнено районирование осадков в южной части Бразилии. При этом выделены следующие зоны (группы метеостанций) с однородными колебаниями месячных осадков: 1 -крайний юг Бразилии с равнинным рельефом, 2 - холмистая центральная часть штата Рио Гранде, 3 - горный район на границе штатов Санта Катарина и Рио Гранде. Две станции, расположенные в прибрежной полосе, не вошли ни в одну из этих групп и представляют самостоятельные зоны районирования.

2. Выполнен сравнительный анализ статистических характеристик осадков для различных групп районирования. Наиболее дождливым является горный район, где существенный вклад в плювиометрический режим вносят орографические эффекты. На основе анализа коэффициентов асимметрии и эксцесса, а также построенных гистограмм, получен вывод о том, что частотное распределение интенсивности осадков на юге Бразилии существенно отличается от нормального, однако функциональное преобразование вида квадратного корня позволяет аппроксимировать его к гауссовому распределению.

3. Исследованы пространственные распределения аномалий осадков по десятилетиям, с 1940 по 1990 годы. Показано, что до середины 60-х годов в районе преобладали отрицательные, а со второй половины 60-х -положительные аномалии, что указывает на существование климатического тренда увеличения осадков.

4. С помощью спектрального анализа изучены особенности частотно-временной структуры многолетних колебаний осадков в каждой группе. Для первых двух групп были отмечены спектральные максимумы, соответствующий периодам 7-10 лет, возможно, связанные с распространением Антарктической Циркумполярной Волны. В спектрах осадков выделена также гармоника с периодами 4-5 лет, которая может быть обусловлена циклом Эль Ниньо, а также обнаружен квазидвухлетний цикл. Для станций Флорианополис и Торрес характерны также долгопериодные колебания (18-25 лет). Для каждой из групп описана межгодовая изменчивость и междекадные тренды.

5. Изучена связь региональных осадков в южной Бразилии с полями ТПО, приземной температуры воздуха и осадков в Южном полушарии, а также с индексом Южного Колебания. Рассматривались корреляционные связи с временными сдвигами от 0 до 12 месяцев. С целью разработки схем долгосрочного прогнозирования осадков на юге Бразилии для каждого из указанных параметров, выделены зоны наибольшей информативности :

Для ТПО найдены 6 зон возможного влияния на плювиометрический режим юга Бразилии. В частности, впервые обнаружена четкая зависимость предиктанта от аномалий ТПО в районе Антарктического Циркумполярного Течения, возможно связанная с т.н. Антарктической Циркумполярной Волной, транслируемой АЦТ вокруг Антарктиды. Также обсуждены возможные механизмы связей предиктанта и ТПО в других выделенных зонах ("зона Эль Ниньо" в экваториальной части Тихого океана, зона Бразильско-Мальвинского фронта, западная часть экваториального Индийского океана, район Индонезии, и юго-западная часть Тихого океана).

Зоны значимой корреляции между предиктантом и приземной температурой воздуха обнаружены, в основном, в прибрежных районах континентов. Зоны, выделенные в результате анализа корреляционных связей предиктанта с осадками по Южному полушарию, находятся под влиянием цикла Эль Ниньо. Особенно сильная корреляция была отмечена с осадками юго-восточной части Африки. Значимая корреляционная связь с индексом Южного колебания наблюдается для осадков в июле и ноябре.

6. На базе полученных результатов и после компрессии информации разложением по естественным ортогональным составляющим, выполнены эксперименты по отбору оптимальной совокупности предикторов и обнаружению устойчивой статистической связи между предиктантом и предикторами с помощью метода пошаговой множественной регрессии. В результате для всех районов предиктанта и для всех месяцев построены регрессионные схемы прогноза осадков. Почти во всех регрессионных уравнениях главным предиктором была первая главная компонента ТПО, что указывает на определяющее влияние крупномасштабных процессов на формирование осадков в южном регионе Бразилии. Использование двойной ортогонализации полей ТПО не привело к улучшению результатов прогнозирования.

7. Ряд статистических тестов, направленных на оценку качества построенной прогностической схемы и выполненных на базе как исходной выборки, так и на "независимых" данных методом скользящего контроля, позволяет сделать заключение о несмещенности параметров регрессии и, следовательно, устойчивости линейной прогностической модели. Оценка эффективности прогноза была определена также с восстановленными (денормализованными) рядами осадков, причём, в большинстве случаев, при переходе к восстановленным сериям качество прогноза не ухудшалось. Это позволяет говорить о правильном выборе нормализующего преобразования, использованного в статистической модели.

8. Проанализирована зависимость качества прогноза, основанного на использовании ТПО, от его заблаговременности. Наибольшая эффективность прогнозирования отмечалась при заблаговременности 6-8 месяцев или 1-3 месяца, причём в первом случае качество прогноза, как правило, было выше, чем во втором.

139

9. Предложенный метод долгосрочного прогнозирования осадков может быть внедрен в оперативную практику региональной метеорологической службы Бразилии после испытания на текущих данных.

Автор считает своим приятным долгом выразить глубокую благодарность Р. М. Вильфанду за руководство работой, И. С. Киму за неоценимую помощь при её выполнении и предоставленные данные, П. О. Завьялову за полезные замечания и помощь в редактировании текста, а также многим сотрудникам Университета Рио Гранде за интерес к этой работе и постоянную поддержку.

Список литературы диссертационного исследования кандидат географических наук Хан, Валентина Моисеевна, 1999 год

1. Багров H.A. Аналитическое представление последовательности метеорологических полей посредством естественных ортогональных составляющих. Труды ЦИП, 1959, вып. 74.

2. Багров H.A. О распределении месячных сумм осадков. Труды ЦИП, 1965, вып. 139.

3. Багров H.A. Предсказание месячного количества осадков. Метеорология и гидрология, 1966, N 7.

4. Багров H.A. О некоторых особенностях корреляционного анализа и их применения к прогнозу погоды. Метеорология и гидрология, 1968, N 1.

5. Багров H.A. Об эквивалентном числе независимых данных. Труды Гидрометцентра СССР, 1969, вып. 44.

6. Багров H.A.; Мякишева Н. Н. Схема долгосрочного прогноза сезонной аномалии температуры воздуха. Труды Гидрометцентра СССР, 1987, вып. 293., с. 133-138.

7. Багров H.A.; Мякишева Н. Н. О регрессионной схеме прогноза с предсказателями различной длины рядов наблюдений. Труды Гидрометцентра СССР, 1983, вып. 244., с.3-7.

8. Батырева О.В. Представление временного хода геопотенциала Н500 с помощью ортогональных функций времени. Труды Гидрометцентра, 1978, вып. 195.

9. Батырева О.В. Расчет значимости коэффициента множественной корреляции и выбор оптимального числа предсказателей. Метеорология и гидрология, 1969, 3.

10. Батырева О.В. Сравнение канонических переменных с главными компонентами при учете влияния Северной Атлантики на температурувоздуха на европейской территории СССР. Труды Гидрометцентра СССР, 1983, вып. 244.

11. И.Батырева О.В., Вильфанд P.M., Рудичева Н.И. Прогноз аномалии среднемесячной температуры воздуха с помощью канонической корреляции и автоматической классификации. Метеорология и гидрология, 1994, 12.

12. Батырева О.В., Лукиянова JI.E. Использование рядов наблюдений различной продолжительности в дискриминантом анализе. Труды Гидрометцентра СССР, 1983, вып. 244.

13. Батырева О.В., Лукиянова Л.Е. Пространственное осреднение осадков для целей прогноза. Труды Гидрометцентра СССР, 1987, вып. 293, с 121-132.

14. И.Батырева О.В., Лукиянова Л.Е. Особенности распределения крупных аномалий температуры воздуха и осадков на территории СССР. Труды гидрометцентра СССР, 1982, вып. 262.

15. Батырева О.В., Лукиянова Л.Е. Опыт использования объективной классификации полей осадков для прогноза. Труды Гидрометцентра СССР, 1982, вып. 262.

16. Блинова E.H. Гидродинамическая теория волн давления, температуры и центров действия атмосферы. Доклады АН СССР. 1943, т. 39, 7.

17. Боробьёва Е.В., Приемова Л.П. Информативность некоторых характеристик атмосферы для сверхдолгосрочного прогнозирования. -Труды ГГО, 1979, вып. 428.

18. Вильфанд P.M., Рудичева Н.И. Применение метода канонической корреляции для прогноза аномалии температуры. Метеорология и гидрология, 1993, 6.

19. Вилъфанд P.M., Хан В. М. Регрессионная схема прогноза месячных осадков на юге Бразилии Метеорология и гидрология, 1999, в печати.

20. Вялов Е.А., Марченко A.C. О коэффициенте между фактическим и статистически предсказанным значениями предиктанта на независимом материале. В сб.: Некоторые проблемы вычислительной и прикладной математики. Новосибирск, Наука, 1975.

21. Вялов Е.А., Марченко A.C. Пороговые значения выборочного коэффициента множественной корреляции при больших выборках. Часть Ш. Новосибирск, ВЦ СО АН СССР, 1970.

22. Гирс A.A., Кондратович К.В. Методы долгосрочных прогнозов погоды. -JL, Гидрометеоиздат, 1978.

23. Груза Г.В., Ранькова Е.Я. О принципах автоматической классификации метеорологических объектов. Метеорология и гидрология, 1970, N 2, с. 12-22.

24. Гущина Д.Ю., Петросянц М.А. О связи температуры поверхности экваториальной части Тихого океана с циркуляцией скорости ветра в центрах действия атмосферы. Метеорология и гидрология, 1998, 8.

25. Ерёмин П.Г. Квазидвухлетние колебания годовых сумм осадков северного полушария. Труды Гидрометцентра СССР, 1983, вып. 244.

26. Кац А.Л. Сезонные изменения общей циркуляции атмосферы и долгосрочные прогнозы. Л., Гидрометеоиздат, 1960.

27. Кац А.Л. Двухлетняя цикличность в экваториальной стратосфере и общая циркуляция атмосферы. Метеорология и гидрология, 1964, 6, 3-22.

28. Лебедев А.Н., Копанев И.Д. Климаты Южной Америки. Л., Гидрометеоиздат, 327 е., 1977.

29. Марченко A.C. Нормальная регрессия с выборочными параметрами. В сб.: Статистические методы в метеорологии. Часть 1. Новосибирск, 1969.

30. Мерцалова Н.И. О прогнозе аномалии средней месячной температуры воздуха регрессионно-аналоговым методом. Труды Гидрометцентра СССР, 1987, вып. 293., 114-120.

31. Мещерская А. В., Клювин Л.Н. О разложении полей аномалии средней месячной температуры по естественным ортогональным функциям. Труды ГГО, 1968, вып. 201.

32. Мещерская A.B., Руховец Л.В., Юдин М.И., Яковлева Н.И. Естественные ортогональные составляющие метеорологических полей. Л., Гидрометеоиздат, 1970.

33. Мякишева H.H., Стеблянко H.H. Использование рядов наблюдений различной продолжительности в регрессионной схеме прогноза аномалий температуры воздуха. Труды Гидрометцентра СССР, 1983, вып. 244., 7275.

34. Обухов A.M. О статистически ортогональных разложениях эмпирических функций. Изв. АН СССР, Серия геофиз., 1960, 3.

35. Пановский Г.А., Брайер Г.В. Статистические методы в метеорологии. 1972, Л., Гидрометеоиздат, 210 с.

36. Репинская Р.П. Естественные функции поля давления. Труды ЛГМИ, 1971, вып. 43.

37. Руководство по краткосрочным прогнозам погоды. Часть 1., 1986, Гидрометеоиздат, 700 с.

38. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. Изд-во "ИНФРА М", 1997.

39. Чувашина И.Е. Применение аппарата разложения в двойные ряды по естественным ортогональным функциям координат и времени для исследований временной структуры полей средних суточных температур. -Труды ГГО, 1976, вып. 367.

40. Фортус М.И. Статистические ортогональные функции для случайного процесса. Изв. АН СССР, Физика атмосферы и океана, 1973, т. 911.

41. Хан В.М. Районирование территории Юга Бразилии по характеру колебаний осадков и частотно-временная структура изменчивости осадков по выделенным регионам. 1999 г, Деп. Рук. N 1214 гм 99 от 19.05.99 БУ ВНИГМИ - МЦД N 3, сер. Метеорология

42. Aceituno, Р., 1988: On the functioning of the Southern Oscillation in the South American sector. Part 1: Surface climate. Mon. Wea. Rev., v. 116, 505-524.

43. Anderson, T.W., 1963: An Introduction to Multivariate Statistical Analysis, John Wiley & Sons, New York, 499 pp.

44. Barnet, T.P., Preisendorfer, R., 1987: Origins and levels of monthly and seasonal forcast skill for United States surface air temperature determained by canonical correlation analysis. Mon. Wea. Rev., v. 115, 1825-1850.

45. Barnston, A.G. and R.E. Livezey, 1993: Classification, seasonality and persistence of low-frequency atmospheric circulation patterns. Mon. Wea. Rev. v. 115, 1083-1126.

46. Barnston, A.G., Smith, T.M., 1996: Specification and prediction of global surface temperature and precipitation from global SST using CCA. Journal of Climate, v. 9, 2660-2697.

47. Becker, C.T.; C.C. Braga; J.C.Ceballos, 1992: Regionaliza^ao da precipita?ao e temperatura no Estado do Rio Grande do Sul a partir da analise de agrupamento. VII Congresso Brasileiro de Meteorologia, v.l, 225-232.

48. Berlage, H.P., 1966: The Southern Oscillation and world weather. Mededl.Verhandel., 88, Kon. Ned. Meteor. Inst., 152 pp.

49. Bhalme, H. N., Jadhav, S.K., Mooley, D.A., Ramana Murty, Bh.V. 1986. Forcasting of monsoon performance over India. J. Climatol., 6, 347-354.

50. Bjerknes, J., 1937: Theorie der aussertropischen Zyklonenbildung. Meteor. Z., 54, 462-466.

51. Blinova, E.N., 1957: Long-range forcasting. Part II: Hydrodynamical methods of short and long-range weather forcasting in the U.S.S.R. Tellus, 9, 453-463.

52. Brito, J.I.B., Nobre, C.A., Zaranza A.R., 1991: A precipitaçâo da pré-estaçâo e a previsibilidade da estaçâo chuvosa do norte do Nordeste. Climanálise, 6, 39-53.

53. Calixto P.M., Khan V.M., 1997: Identificaçâo e análise de um sistema subsinótico, que provocou a chuva intensa no Rio Grande do Sul, em 18-19 de março de 1994. / Anais de VII Congresso de Iniciaçâo Cientifica, 100.

54. Calixto P.M., Khan,V.M., 1998: Ocorrência de chuva intensa entre os días 1719 de março de 1994, no Rio Grande do Sul. Anais de X Congresso Latinoamericano de Meteorología em CD, 5 p.

55. Casarin, D.P., V.E. Kousky, 1986: Anomalias de precipitaçâo no sul do Brasil. Revista Brasileira de Meteorología., 1, 83-90.

56. Chen, T. , Yen, M, 1997: Interdecadal variation of the Southern Hemisphere circulation. Journal of Climate, v. 10., 805-812.

57. Clayton, H. H., 1936: Long-range weather changes and methods of forcasting. Mon. Wea. Rev., 64, 359-367.

58. Climanálise, 1988: Boletim informativo e Análise Climática. Vol.1. Säo Jose dos Campos: INPE/CPTEC, Brazil.

59. Dhonneur, G., 1974: Nouvelle approche des realites meteorologiques de l'Afrique occidentale et centrale. ASECNA, Université de Dakar, Dakar, Senegal

60. Diaz, A.; Studzinski, C., 1994A: Rainfall forecast in Uruguai and Southern Brazil using canonical correlation analysis. VII Congresso Brasileiro de Meteorologia. II Congresso Latino Americano e Ibérico de Meteorología, Belo Horizonte, Anais, 498-501.

61. Diaz, A., Studzinski, C., 1994B: Rainfall anomalies in the Uruguay-Southern Brazil region related to SST in Pacific and Atlantic oceans using canonical correlation analysis. Anais do VIII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Belo Horizonte, 42-45.

62. Efron, B. 1983: Estimating the error rate of a prediction rule: Improvement on cross validation. J. Amer. Stat; v. 78, 316-331.

63. Fedorova, N., Khan, V.M., 1999: Análise de Complexo Convectivo de Mesoescala sobre sul do Brasil (23-25 de Abril, 1994), Revista Brasileña de Meteorología, in press.

64. Fontaine, B., 1996: Sea surface temperature fields associated with West African rainfall anomally types. Journal of Climate, v. 9., 2935-2940.

65. Franshito, S.H., V.B. Rao, J. Servain, 1988: Atlantic sea surface temperature and rainfall over Brazil. TOGA Newsletter, v. 46, 5-8.

66. Funda^áo Instituto De Geografía e Estatística, 1977: Geografía do Brasil. Vol. 5: Regiáo Sul., Rio de Janeiro IBGE, 667 pp.

67. Ganon E.J., Alvarez M.G., Santos I., Tavares A., 1986: Classifica^ao Meso-Climática da Regiáo Sul do Brasil pela análise de componentes principáis. VII Congresso Brasileño de Meteorología, v. 1, 225-232.

68. Gilman, D.L., 1957: Empirical orthogonal functions applied to thirty-day forcasting. Sci. Rep., 1, AF 19, 604 -1283.

69. Graham, N.E., 1993: Experimental predictions of wet season precipitation in Northeastern Brazil. Climate Diagnostic Worshop. Boulder,CO, Proceedings.

70. Grimm, A.M., 1992: Influencia remota de fontes trapicáis anómalas de calor. Tese de Doutoramento. Instituto Astronómico e Geofísico / USP. Sáo Paulo, Brazil, 216 pp.

71. Grimm, A.M., 1994: Relafáo entre superficie do mar no Pacifico leste e precipita9áo no sul do Brasil.VIII Congresso Brasileño de Meteorología, II Congresso Latino-Americano e Ibérico de Meteorología, v. 2, 130-134.

72. Hair, J.F., Anderson, J.R., Tatham, R.L., Black, W.C., 1996: Multivariate Data Analysis, USA, 680 pp.

73. Hastenrath, S., 1984: Interannual variability and annual cycle: mechanisms of circulation and climate in de tropical Atlantic. Mon.Wea. Rev., v. 112, 10971107.

74. Hastenrath, S., 1990: Prediction of Northeast Brazil raifall anomalies J. Climate, v. 3, 893-904.

75. Hastenrath, S., 1995: Recent advances in tropical climate prediction. J. Climate, v. 8, 1519-1532.

76. Hastenrath, S., L. Greischar, 1993: Further work on the prediction of Northeast Brazil rainfall anomalies. J. Climate, v. 6, 743-758.

77. Hastenrath, S., L. Greischar, Van Heerden, 1995: Prediction of summer rainfall over South Africa. J. Climate, v. 8, 1511-1518.

78. Hastenrath, S., M.C. Wu, P.S. Chu, 1984: Towards the monitoring and prediction of Northeast Brazil drougths. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., v. 110, 411425.

79. Hastenrath, S., Heller, L., 1977: Dynamics of climatic hazards in Northeast Brazil. Quart. J. Roy. Meteor. Soc., 102(435), 77-92.

80. Hildbrandsson, H. Hildebrand: Quelques recherches sur les centres d'action de l'atmosphère. I-V. Svenska Vetenscaps-akad. Handlingar, 29 (1897); 32 (1899); 45 (1909); 45 (1910); 51 (1914).

81. Huang, J., Dool, H. M., 1993: Monthly precipitation temperature relations and temperature prediction over the United States. J. Climate, v. 6, 111 1-1132.

82. Joliffe, I.T., Principal Component Analysis, Springer-Verlag, 1986, 277 pp.

83. Khan, V.M., 1998: Prediction of monthly rainfall in Southern Brazil using stepwise multiple regression. Submitted to Teor. Appl. Climatology.

84. Khan, V.M. 1998: As zonas de TSM no Hemisfério Sul de possivel impacto para precipitaçôes no Sul do Brasil. XI Semana Nacional de Oceanologia, Rio Grande, Anais., 422-424.

85. Khan, V.M. 1998: Previsao de Chuvas Mensais na Regiao Sul do Brasil Através de Análise de Regressáo Múltipla. Revista Brasileira de Meteorología, in review.

86. Khan, V.M.; Fedorova, N. 1996: Estudo de um caso de Complexo Convectivo de Mesoescala na Regiao Sul do Brasil (23-24 de abril, 1994). IX Congresso Brasileiro de Meteorología, Campos Jordan, In: Proceedings., p. 980-984.

87. Khan, V.M. ; Kim, I.S. 1998: A analise de agrupamento pluviométrica nos estados Rio Grande do Sul e Santa Catarina. X Congresso Brasileiro de Meteorología, Brasilia, In: Proceedings in CD, Brasilia, CL98002, 5 pp .

88. Khan, V.M. ; Zavialov, P.O. 1998: Ineterannual to Interdecadal Variabilty of Precipitation in Southern Brazil. X Congresso Brasileiro de Meteorología, Brasilia, In: Proceedings in CD, CL98032, Brasilia, 5 pp.

89. Khan, V.M., Kim, I.S., J.M. Saraiva 1998: A Relagáo das anomalías de TSM no Hemisfério Sul com as precipitates no Sul do Brasil. X Congresso Brasileiro de Meteorología, Brasilia, In: Proceedings in CD, 1098005, Brasilia, 5 pp.

90. Khan, V.M. ; Vilfand, R.M. 1998: Previsibilidade de chuvas mensais na regiao Sul do Brasil atráves de um método estatistico. X Congresso Brasileiro de Meteorología, Brasilia, In: Proceedings in CD, PT98084, Brasilia, 5 pp.

91. Kim I.S., 1996. Classifica9áo dos campos das anomalías das precipitares acumuladas mensais e Temperaturas medias mensais para a Regiao Sul do Brasil. IX Congresso Brasileiro de Meteorología, V.l, p 726-729

92. Kousky, V.E. ; M.T. Kagano and I. F. A. Cavalcanti. 1983: The Southern Oscillation: Oceanic-Atmospheric Circulation changes and related rainfall anomalies. Tellus, 36 A,p. 490-504.

93. Kousky, V.E. e I. F. A. Cavalcanti. 1987: Eventos Oscilado do Sul El Nino: Características, evolu9ao e Anomalías de precipitado. Ciéncia e Cultura, v.36, n. 11, p. 1188-1899.

94. Kousky, V. E. and C.H. Ropelewski. 1989: Extremes in the Southern Oscillation and their relationship to precipitation anomalias with emphasis on the South American region. Revista Brasileña de Meteorología, N 4, p. 351-363.

95. Lanau, L.M. e Khan, V.M. 1996: Análise da Probabilidade de Ocorréncia de Precipita9oes Relacionadas as Variáveis Meteorológicas. Anais do X Congresso Brasieiro de Meteorología. Campos Jordáo. p. 814-817.

96. Latif, M. 1995: Interaction of the Tropical Oceans. Jornal of Climate, v.8, p. 952-964

97. Lockyer, N., and W.J.S. Lockyer, 1904: The behavior of the short-period atmospheric pressure variation over the earth's surface. Proc. Roy. Soc. London, 73, 457-470.

98. Lund, J.A. 1963: Map-pattern classification by methods. J.Appl.Meteorology, V.2, Ni, p. 56-65,.

99. Mock, C. 1996: Climatic Controls and Spatial Variations of Precipitations in the Western United States. Journal of Climate, v. 9, p. Ill 1-1125.

100. Montroy, D. 1997: Linear Relation of Central and Eastern North American Precipitation to Tropical Pacific Sea Surface Temperature Anomalies. Journal of Climate, v. 10, p. 541 558.

101. Moura, A.D.; Studzinski, C. 1994: Previsdáo Climática e Centros de Aplica?ao. VII Congresso Brasileño de Meteorología, Belo Horizonte, In: Proceedings.p 470-473.

102. Multanovsky, B.P., 1933: The present state of long-range weather forcasting methods in U.S.S.R. Met. Messenger, 43, 129-143.

103. Nichols, N., 1987: Prospects for drought prediction in Australia and Indonesia, in Wilhite, D.A., Easterling, W.E., Wood, D.A. Planning for Drough, Westview Press, Boulder and London, pp.61-72.

104. Namias J., 1968: Long Range Weather Forcasting History, Current Status and Outlook. BAMS, vol. 49, N 5., part 1, pp.438 -470

105. Nimer, E., 1988: Clima da Regiao Sul. IBGE, p. 151-187

106. Nobre, C.A. and Kousky, V.E. 1988: Estimativa de anomalias de precipita^o utilizando dados de Radia<?ao de Onda Longa (ROL). Climanalise, N 3(8),p. 3031

107. Nobre, P. and Shulda, J. 1996: Variations of Sea Surface Temperature, Wind Stress, and Rainfall over the Tropical Atlantic and South America. Journal of Climate, v. 9., p. 2464 2479.

108. Parker, D.E. ; Folland, C.K. and Ward, M.N. 1988: Sea surface temperature anomaly patterns and prediction of seasonal rainfall in the Sahel region of Africa, in Gregory, S. (ed.) Recent Climate Change, Belhaven, London, pp. 166-178.

109. Pisciottano, G., A. Dias, G. Cazes, and C. R. Mechoso, 1994, El Nino -Southern Oscillation impact on rainfall in Uruguay. J. Climate, 7, 8, 1286-1302.

110. Quinn, W.H.; Burt, W.V., 1972: Prediction of abnormally heavy precipitation over the Equatorial Pacific Dry Zone. J. Appl. Meteor., 9. 20-28.

111. Quiroz, R. S., 1983 a: Relationship among atratospheric and tropospheric zonal flows and the Southern Oscillation. Mon. Wea. Rev., Ill, 143-154

112. Rao, V.B. and K.Hada. 1990: Characteristics of Rainfall over Brazil: Annual Variations and Connections with the Southern Oscillation. Theor. Appl. Climatology, v. 42, p. 81-91.

113. Rasmunsson, E.M.; Carpenter, T.H. 1982: Variations in tropical sea surface temperature and surface fields associated with the Southern Oscillation/El Nino. Montly Weather Reviwe, v. 110, p. 354-384.

114. Repelli, C.A. e J.M.B. Alves. 1996: Uso de analise de correla9ao canonica para prognosticar a variabilidade espacial da precipitasao sazonal sobre o nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, vol. 11, n. 2., p. 59-67.

115. Ropelewski, C.F. ; M.S. Halpert. 1987: Global and regional scale precipitation pattern associated with the El Nino/Oscilation. Mon.Weather Rev., v. 115, p. 1606-1626

116. Ropelewski, C.F. ; M.S. Halpert. 1996: Quantifying Southern Oscilation -Precipitation Relationships. Journal of Climate, v. 9., p. 1043-1059.

117. Rossby, C. G. and Collaborators, 1939: Relation between variation in the intensity of the zonal ciculation of the atmosphere and the displacements of the semi-permanent centrs of action. J. Mar. Res., 2, 38-55.

118. Saraiva, J.M., 1996: Tese de Doutoramento. Instituto Astronómico e Geofísico -USP.

119. Silva Dias, M. A. F., 1989: Mesoscale weather sistems South American phenomena. Meso. Forec. and its Appl., WMO, 712, 21-48.

120. Simmonds, I. 1995: Relationships between the Interannual Variability of Antarctic Sea Ice and the Southern Oscillation.Journal of Climate, v. 8., 637-645.

121. Sperber, K.R. ; S.Hameed. Sea-surface temperature forcing and phase locking of nordeste precipitation. VII Congresso Brasileiro de Meteorología, 1992, v.l, p. 82-85.

122. Stoeckenius, T., 1981: Interannual variations of tropical precipitation patterns. Mon. Wea. Rev., 109, 1233-1247.

123. Teiseerence De Bort, L., 1883; Étude sur l'hiver de 1879-1880 et recherches sur la position des centeres d'action de l'atmosphere dans les hivers anormaux. Bureau Central Météorologique de France. Annales, 1881, Pt. 4, 17-62.

124. Velasco, I. And Fritsh, J.M. 1987: Mesoscale Convective Complexes in Americas. Journal of Geophysical Research, 92, No. D8, p. 9591-9613.

125. Veryard, R. C. ; Ebton, R.A.: Fluctuations in tropical stratospheric. Meteor. Mag., 1961, vol. 90, p. 125-143.

126. Walker, G.: Correlations in seazonal variations of weather. VII and IX Met. India Dept., 24, 75-131 (1923) and 333-345 (1924).

127. Walker, G.T., Bliss, E.W., 1930, 1932: World weather IV, V. Met. Roy. Meteor. Soc., 3,4; N 24,36

128. Ward, M.N. ; C.K. Folland. Prediction of seasonal rainfall in the North Nordeste of Brazil using eigenvectors of sea- surface temperature. Int.J. Climatology. 1991,v. 11,p. 711-743.

129. White, B.W., Peterson, R.G. An Antartic circumpolaar wave in surface pressure, wind, temperature and sea-ice extent. Nature, v. 380, p. 699-702, 1996.

130. Woodruff, S.D.; R.J. Slutz, R.C. Jenne and P.M. Steurer 1987: A comprehensieve ocean-atmosphere data set, Bull.Am.Meteorol.Soc., V.68, p. 1239-1250.

131. Zavialov, P. O., I. Wainer, and J. M. Absy, 1999, Sea surface temperature variability off southern Brazil and Uruguay as revealed from historical data since 1854. J. Geophys. Res., in press.