L. Vianna, Cristina Pandolfo, É. Blainski, H. J. Vieira
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摘要
世界气象组织(wmo)的指导方针是,地面站网络中的每个气候观测站都应代表“广阔地区的大气状况”。根据地形的异质性,该区域或代表性区域的大小从2000平方公里到10000平方公里不等。地形均匀的地区可能有较低的站密度(每10,000平方公里一个站),而地形崎岖和海拔变化较大的地区需要较高的站密度(每2,000平方公里一个站)。目标这个工作是比较重要的异质性的圣卡塔琳娜州和187活跃季节气候观测的分布在01/08/2020,分析密度是否代表并提出应该分布在异构的圣凯瑟琳领域,世界气象组织的指导方针。采用三种地形指标(海拔、海拔标准差和地形位置指数)绘制地形异质性图。在ArcGis Pro (v. 2.1.2)中使用主成分分析和聚类分析进行映射。结果表明,在定量方面,目前的气候观测站数量可以满足wmo的指导方针,但有必要使空间分布更充分,以覆盖最大可能的自然变异性。
Avaliação da Distribuição Espacial das Estações de Observação Climática de Superfície de Santa Catarina Ativas em 2020, Segundo As Orientações da Organização Mundial de Meteorologia (OMM)
Resumo A Organização Mundial de Meteorologia (OMM) orienta que cada estação de observação climática de uma rede de estações de superfície represente “o estado da atmosfera de uma vasta região”. A dimensão dessa região, ou área de representatividade, pode variar de 2.000 km2 a 10.000 km2, dependendo da heterogeneidade do relevo. Regiões com relevo homogêneo podem ter uma menor densidade de estações (uma estação a cada 10.000 km2), enquanto regiões com relevo acidentado e com muita variação de altitude precisam de uma densidade maior de estações (uma estação a cada 2.000 km2). O objetivo desse trabalho foi comparar a heterogeneidade do relevo de Santa Catarina com a distribuição das 187 estações de observação climática ativas em 01/08/2020, analisar se as densidades são representativas e propor uma distribuição que represente a heterogeneidade do relevo de Santa Catarina, segundo as orientações da OMM. Três métricas de terreno (altitude, desvio padrão da altitude e índice de posição topográfica) foram utilizadas para mapear a heterogeneidade do relevo. O mapeamento foi feito no ArcGis Pro (v. 2.1.2) utilizando-se análise de componentes principais e análise de agrupamento. Os resultados apontam que, em termos quantitativos, o número atual de estações de observação climática pode atender às orientações da OMM, porém é necessário que se faça uma distribuição espacial mais adequada, para que a rede cubra a maior variabilidade fisiográfica possível.