Tendências Climáticas e El Niño 2012

     Abaixo temos um prognóstico climático de acordo com o desenvolvimento do ENSO para longo prazo, sendo que a maior confiabilidade está entre 3 e 6 meses.

     Muitos institutos já fazem previsão climática contando com a evolução da fase quente do ENSO, ou seja, El Niño. Enquanto que meteorologistas mais cautelosos apostam para uma transição de neutralidade da temperatura das águas superficiais do pacífico para um ligeiro aquecimento e posterior consolidação do fenômeno a parir de meados da primavera austral.

     Institutos públicos brasileiros e empresas privadas de meteorologia já apostam na consolidação do fenômeno El Nino no mês de julho. Com o surgimento de tal fenômeno, os prognósticos já apontam para mudanças na dinâmica climática de inverno austral a partir da metade do inverno 2012. Podendo então influenciar no comportamento da temperatura em parte do centro-sul do Brasil, bem como na distribuição e intensidade das chuvas nestas regiões. Enquanto que nas regiões norte e nordeste as consequências poderão vir depois.

     Num prognóstico de consenso entre meteorologistas de diversas instituições buscam uma previsão comportamental do inverno com temperaturas acima da média climatológica e chuvas acima da média em setores da região sul e sudeste e sul do Centro Oeste. Lembrando que no inverno há incursões de fortes massas polares que fazem despencar de maneira acentuada por alguns dias as temperaturas na região sul, sudeste, parte do centro oeste e sul da Amazônia, onde ocorre o fenômeno chamado friagem.

     Com o desenvolvimento do fenômeno El Nino pode ser que as invasões de massas de ar polar sejam menores que a média climatológica das atuações das mesmas no inverno. Mas não se descarta entradas de ar muito frio que podem ser fulminantes em alguns dias do inverno, permitindo o declínio acentuado da temperatura.

Table 1. Forecast SST Anomalies (deg C) in the Nino 3.4 Region

	Seasons (2012-2013)
Model	JJA	JAS	ASO	SON	OND	NDJ	DJF	JFM	FMA
Dynamical models
NCEP CFS version 2	0.6	0.9	1	1.1	1.2	1.1	1	0.8
NASA GMAO model	0.7	1	1.1	1.2	1.3	1.3	1.3
NCEP Coupled Fcst Sys model	0.4	0.4	0.6	0.7	0.9	0.8	0.7	0.7
Japan Met. Agency model	0.8	1.1	1.4	1.7	2
Scripps Inst. HCM	-0.4	-0.2	0	0.2	0.4	0.4	0.5	0.5	0.6
Lamont-Doherty model	-0.1	-0.2	-0.2	-0.1	-0.1	-0	0	0.1	0.1
POAMA (Austr) model	0.7	1	1	1	1.1	1.1	1.1
ECMWF model	0.6	0.8	0.9	1	1.2
UKMO model	1	1.3	1.5	1.5
KMA (Korea) SNU model	0.4	0.6	0.8	1	1	1.1	1	1	0.9
ESSIC Intermed. Coupled model	0.4	0.5	0.6	0.6	0.5	0.5	0.5	0.4	0.3
ECHAM/MOM	0.4	0.6	0.7	0.7	0.8	0.9
COLA ANOM	0.2	0.3	0.3	0.5	0.7	0.7	0.5	0.2	0.1
MÉTÉO FRANCE model	0.3	0.5	0.6	0.6	0.6
Japan Frontier Coupled model	0.1	0.2	0.3	0.3	0.2	0.2	0.2	0.2	0.1
COLA CCSM3 model	0.3	0.6	0.8	0.9	1	1.2	1.2	1.1	0.9
CSIR-IRI 3-model MME	0.1	0.1	0.2	0.2	0.3
GFDL CM2.1 Coupled Climate model	0.7	1	1.2	1.1	0.9	0.9	0.9	1	1
Canadian Coupled Fcst Sys	0.7	1	1.2	1.3	1.4	1.5	1.5	1.2	1
Average, dynamical models	0.4	0.6	0.7	0.8	0.9	0.8	0.8	0.7
Statistical models
NCEP/CPC Markov model	-0.2	-0.2	-0.2	-0.2	-0.1	-0	0.1	0.1	0.2
NOAA/CDC Linear Inverse	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.1	0.1	0.1	0.1
NCEP/CPC Constructed Analog	0.2	0.2	0.2	0.3	0.4	0.4	0.3	0.2	0.1
NCEP/CPC Can Cor Anal	0.1	0.2	0.3	0.3	0.4	0.4	0.3	0.3	0.2
Landsea/Knaff CLIPER	0	0	-0	-0	0.1	0.2	0.3	0.2	0.1
Univ. BC Neural Network	0.3	0.4	0.4	0.4	0.5	0.4	0.3	0.2	0.2
FSU Regression	0.2	0.2	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3	0.3
TDC - UCLA	0.2	0.3	0.3	0.2	0.1	0	-0	-0	0.1
Average, statistical models	0.1	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.2	0.1
Average, all models	0.3	0.5	0.6	0.6	0.7	0.6	0.6	0.5	0.4

Fonte: IRI/NOAA/CPC

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