Variabilidade do ciclo anual da precipitação em Santa Catarina a partir da análise de EOFs Cicloestacionárias

Abstract

O estado de Santa Catarina (SC) apresenta uma climatologia de precipitação intrinsecamente complexa, resultante da interação de múltiplos sistemas meteorológicos e fenômenos de grande escala, com destaque para o El Niño– Oscilação Sul (ENOS). Dada a necessidade premente de dados pluviométricos confiáveis em regiões caracterizadas por baixa densidade de estações de superfície e com um histórico de dados longo, este estudo teve como objetivos centrais a validação do produto Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) para o território catarinense, a caracterização detalhada da climatologia de precipitação estadual e a decomposição de sua variabilidade espaço-temporal por meio das Funções Ortogonais Empíricas (EOFs) e Funções Ortogonais Empíricas Cicloestacionárias (CSEOFs). A validação do CHIRPS foi conduzida mediante comparação com dados observacionais de estações de superfície do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Os resultados demonstraram elevada correlação (coeficientes superiores a 0,80),um viés reduzido e ausência de tendências nas series, atestando a adequação do CHIRPS para investigações climatológicas em Santa Catarina na escala mensal. A caracterização climatológica, baseada na série histórica de 44 anos (1981-2024), reafirmou a complexidade do regime pluviométrico catarinense. A média anual de 1.721 mm e a ausência de uma estação seca definida foram corroboradas, destacando-se os núcleos de máxima precipitação no ExtremoOeste (influenciados por Complexos Convectivos de Mesoescala e Jatos de Baixos Níveis) e no Litoral Norte (pela interação entre a circulação marítima e a orografia da Serra do Mar). A análise integrada de EOF demonstra que a variabilidade climática em Santa Catarina é governada por uma hierarquia de padrões. A maior parte da variância anual (79,6%) responde de forma homogênea e anual ao Pacífico (EOF1). No entanto, a decomposição cicloestacionária, quando somados, os 5 modos da CSEOF estes representaram 53% da variabilidade da precipitação no estado. A decomposição cicloestacionária revela que a influência do Oceano Pacífico (índices climáticos) não é constante, sendo fortemente modulada pelas estações do ano, com respostas específicas no verão/inverno (CSEOF1) e um pico agudo em novembro (CSEOF3). Adicionalmente, o estado apresenta uma variabilidade regional significante, baseada no contraste entre o interior e o litoral, capturada tanto na média anual (EOF2) quanto em sua janela de atividade no outono/inverno (CSEOF2), esta última correlacionada com o SOI. Os modos de menor variância (CSEOF4 e 5) complementam o sistema, detalhando dinâmicas sazonais específicas do verão e transições de fase entre junho e outubro.

Santa Catarina (SC), in Southern Brazil region, possesses a highly complex precipitation climatology, shaped by the interplay of various meteorological systems and large-scale phenomena—most notably, the El Niño–Southern Oscillation (ENSO). Given the urgent need for accurate rainfall data in areas with sparse surface stations and extensive historical records, this study primarily aimed to validate the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) product throughout Santa Catarina, deliver a detailed characterization of the state's precipitation climatology, and examine its spatiotemporal variability using Empirical Orthogonal Functions (EOFs) and Cyclostationary Empirical Orthogonal Functions (CSEOFs). CHIRPS was validated by comparing it with INMET surface station observations. Results indicated strong correlations (coefficients above 0.80), low bias, and no evident trends in the series, confirming that CHIRPS is suitable for monthly-scale climatological analysis in Santa Catarina. Using a 44-year data set (1981–2024), the climatological assessment highlighted the region's intricate rainfall patterns. The findings confirmed an annual average precipitation of 1,721 mm and the absence of a distinct dry season, with maximum rainfall centers observed in the Far West, affected by Mesoscale Convective Complexes and Low Level Jets, and on the North Coast, where oceanic circulation interacts with the Serra do Mar's orography. An integrated EOF analysis revealed that Santa Catarina’s climate variability is dominated by hierarchical patterns; the leading mode (EOF1) accounts for 79.6% of annual variance and reflects a broad, Pacific-driven response. The CSEOF analysis showed that five cyclostationary modes together explained 53% of precipitation variability. Seasonal decomposition demonstrated that the Pacific Ocean’s influence varies, being strongly linked to summer/winter events (CSEOF1), peaking sharply in November (CSEOF3). Moreover, significant regional differences appear between the state’s interior and coastal zones, as shown both in annual averages (EOF2) and in autumn/winter activity (CSEOF2), which is associated with the SOI. The lowest-variance modes (CSEOF4 and CSEOF5) further describe summer-specific dynamics and phase changes, occurring from June to October.