Estudo da Temperatura da Superfície do Mar para os Oceanos Atlântico e Pacífico Utilizando a Técnica de Análises de Componente Principal e de Agrupamento

Ano: 2011 | Volume: 4 | Número: 2

Autores: M. T. Silva, S. C. F. do E. Costa, M. F. Gomes Filho, D. B. Lucena

Palavras-chave: Análises Multivariadas, Mudanças climáticas, Aquecimento Global.

Resumo Português:

Apresenta-se neste estudo a avaliação da metodologia de Análises Multivariadas: Análises em Componente Principal (ACP) e de Agrupamento (AA), aos dados de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) para os Oceanos Atlântico (Norte (NATL), Tropical (TROP) e Sul (SATL)) e Pacifico (NIÑO1+2, NIÑO3.4, NIÑO3 e NIÑO4). Foram utilizados dados mensais de janeiro de 1950 a dezembro de 2010 de TSM obtidos na NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration/Earth System Research Laboratory). As regiões TROP e NIÑO4 apresentam as maiores TSM para os meses entre dezembro-julho. A região NATL apresenta no período de agosto-outubro seu maiores valores de TSM. A região NIÑo1+2 apresentou os menores valores de TSM. Os resultados da Análise em Componente Principal (ACP) identificaram maiores pesos na variação total explicada pelas duas primeiras componentes, que representam cerca de 100% da variância total dos dados de TSM. A Análise de Agrupamento (AA), pelo método Ward, permitiu o agrupamento das estações em três grupos homogêneos.

Resumo Inglês:

Presented in this study was to evaluate the methodology of Multivariate Analysis: Principal Component Analysis (PCA) and cluster analysis (CA), the data of sea surface temperature (SST) for the Atlantic (North (NATL), Tropical (TROP) and South (Satler)) and Pacific (+2 NIÑO1, NIÑO3.4, and NIÑO3 NIÑO4). We used monthly data from January 1950 to December 2010 SST obtained from NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration / Earth System Research Laboratory). TROP and NIÑO4 regions have the highest SST for the months from December to July. NATL The region has in the period August-October SST your highest values +2 NIÑo1 The region had the lowest values of TSM. Results on Principal Component Analysis (PCA) identified higher weights in the total variation explained by the first two components, which represent about 100% of the total variance of SST. The Cluster Analysis (AA), the Ward method, allowed the grouping of stations into three homogeneous groups.