Análise multivariada das condições atmosféricas em mês chuvoso extremo na área de Petrolina, semiárido do Nordeste do Brasil.

Neste trabalho as condicoes atmosfericas na area de Petrolina no mes chuvoso de abril de 2014 sao analisadas com foco no evento extremo de chuva do dia 8. A base de dados utilizada e formada por dados de reanalise, imagens realcadas de satelite meteorologico, totais diarios e horarios de precipitacao, valores horarios do vento a superficie e sondagens diarias de ar superior. Tecnicas de analise meteorologica sao empregadas para diagnosticar o ambiente em escala sinotica e mesoescala associado ao evento extremo. Dados em niveis isobaricos padroes e indices de estabilidade sao submetidos separadamente a tecnicas de analise multivariada para identificar fatores fisicos e verificar a adequacao dos indices como indicadores de ocorrencia de chuva na regiao semiarida. As chuvas sao registradas entre os dias 7 e 12, e no dia 27 de abril, associadas a ventos de sudeste fracos a superficie. O evento extremo de chuva do dia 8 e causado por um sistema convectivo multicelular que se desenvolve em condicoes de grande escala caracterizada pela Zona de Convergencia Intertropical (ZCIT) atuando no extremo norte e ao norte do Nordeste do Brasil, pela alta da Bolivia deslocada para leste de sua posicao climatologica, e por um cavado de grande amplitude na alta troposfera, a leste da America do Sul. A aplicacao da analise (fatorial) de componentes principais (ACP) permite reduzir um conjunto de nove variaveis em tres componentes principais (CPs) que retem acima de 90% da variância total dos dados, em cada nivel isobarico analisado. A primeira CP retida explica as variacoes da temperatura do ar nos niveis de 925 hPa, 850 hPa e 200 hPa, e as variacoes do teor de umidade no nivel de 500 hPa. A aplicacao da analise de agrupamentos (AA) aos fatores retidos possibilita identificar seis grupos de dias homogeneos em termos das condicoes atmosfericas, em cada nivel isobarico. A aplicacao da ACP aos indices de estabilidade permite reduzir um conjunto de dez indices em tres CPs que retem 82,8% da variância total dos dados. A aplicacao da AA permite identificar grupos de dias nos quais os indices representam alta ou baixa condicao de instabilidade. Os indices CAPE, LI, SI, K, TT e SWEAT sao os que melhor representam caracteristicas termodinâmicas e dinâmicas da atmosfera no mes de estudo, apresentando as maiores variacoes nos dias que antecedem os eventos de chuva, uma indicacao de que podem ser uteis na previsao desses eventos na regiao semiarida do Nordeste do Brasil.