Relações espaço-temporais entre dados paleoclimáticos do Nevado Illimani (Bolívia) e a precipitação na América do Sul

Abstract

Este trabalho investiga a possibilidade de reconstruir a variabilidade da precipitação pretérita na América do Sul a partir de uma série temporal de razão isotópica de oxigênio (δ18O) em um testemunho de gelo obtido na Bolívia, para isso é analisado as relações espaço-temporais entre a precipitação sobre a América do Sul e a série do δ18O. Utilizou-se dados do δ18O dos primeiros 50 metros do testemunho de gelo do Nevado Illimani (6.350 m, 16º37’S, 67º46’W) e totais mensais da precipitação coletada em 890 estações meteorológicas sobre o continente sul-americano no período 1979–2008. As amostras da precipitação foram dispostas em uma grade equiespaçada com resolução de ~2º de latitude e longitude. A variabilidade espacial e temporal da precipitação foram analisadas pela Análise das Componentes Principais no Modo T e S, respectivamente, com a identificação dos principais Padrões Espaciais Anômalos (PEA) e das zonas espaciais em que a variação temporal das anomalias da precipitação é correlacionada. No núcleo de cada zona foi selecionada uma série temporal anômala da precipitação para comparar com a série do δ18O. Constatou-se que há 12 PEA da precipitação e que são originários, predominantemente, da variação na temperatura superficial dos oceanos Pacífico Equatorial e Atlântico Tropical Norte e 8 zonas espaciais em que a variação da precipitação é parcialmente homogênea. Analisando características dos PEA da precipitação com a variação do δ18O constata-se que os registros de máximo (mínimo) fracionamento isotópico no verão estão relacionados à seca (chuvas acima da média) na Amazônia ou no nordeste brasileiro. Já no inverno, os registros de máximo (mínimo) fracionamento isotópico estão relacionados a secas (chuvas acima da média no litoral) na região tropical e chuvas acima da média (secas) na região extratropical. O índice de correlação entre todas séries de precipitação com a série do δ18O mostrou que a variação sincronizada das variáveis altera-se sazonalmente em função da migração espacial dos mecanismos de transporte e convergência da umidade. A comparação das séries de precipitação das 8 zonas com o δ18O possibilitou identificar possíveis áreas para a reconstrução paleoclimática. Nas regiões equatorial e subtropical foi testado a reconstrução. Nessas áreas, os fatores que controlam as duas variáveis são os mesmos, predominando os oceanos Pacífico Equatorial e Atlântico Norte nas alterações das séries temporais com frequência entre 24 e 60 meses. Para reconstrução da variabilidade da precipitação pretérita a partir da variação do δ18O foram testada duas técnicas, uma utilizando a análise de dependência por regressão e outra pela adoção de PEA para casos específicos da variação do δ18O. A primeira técnica não gerou resultados satisfatórios, por isso não foi usada. Com a segunda técnica foi possível identificar com 80% de chance de acerto as secas na Amazônia, no nordeste brasileiro e na região subtropical e com 68% de chance de acerto as chuvas acima da média na região subtropical, quando a avaliação não considera a magnitude das anomalias da precipitação. Por outro lado, a técnica é limitada, porque os PEAs adotados como referência não representam a grande variabilidade da precipitação nessas regiões.

This thesis investigates the possibility of reconstructing the South American past precipitation variability based on an oxygen isotope ratio (δ18O) time series from a Bolivian ice core, for this we analysed the spatial-temporal relations between these two variables. We used δ18O data from the upper 50 meters of Nevado Illimani ice core (6,350 m, 16°37'S, 67°46'W) and monthly total precipitation collected at 890 weather stations in South America in the period 1979–2008. Precipitation samples were arranged in an equally spaced grid with a ~2° latitude and longitude. The precipitation temporal and spatial variability were analysed by Principal Component Analysis on Mode S and T, respectively, with the identification of the main Anomalous Spatial Patterns (ASP) and spatial zones in which temporal rainfall anomalies variations are correlated. At each zone core, we selected one anomalous precipitation time series to compare with the δ18O series. There are 12 precipitations ASP that originate predominantly from surface temperature variations in the equatorial Pacific and tropical North Atlantic oceans, and 8 spatial zones in which the precipitation variation is partially homogeneous. Analysing the precipitation ASP characteristics with the δ18O variation, it is observed that records of maximum (minimum) isotopic fractionation in summer are related to droughts (above average precipitations) in the Amazon and northeastern Brazil. In the winter, records of maximum (minimum) isotopic fractionation are related to droughts (above average rainfall in the coastal area) in the tropical region and above average rainfall (droughts) in the extratropical region. The correlation index among all series of precipitation with δ18O series showed that these variables synchronized variation alters seasonally depending on the transport mechanisms spatial migration and on the moisture convergence. The comparison of the 8 precipitation zones with the δ18O series enabled us to identify possible areas for paleoclimatic reconstruction, which are the equatorial and subtropical regions. In these areas, the factors controlling the two variables are the same, prevailing the equatorial Pacific and the North Atlantic changes in time series with frequency from 24 to 60 months. To reconstruct the precipitation variability from the past δ18O variation we tested two techniques, one using dependency analysis for regression and other adopting ASP for specific cases of δ18O variations. The first technique yielded no satisfactory results, so it was disregarded. Using the second technique, it was possible to identify droughts in Amazonia, the Brazilian northeast and in the subtropical region with 80% changes of success. Above the average rainfalls in the subtropical region are identify with 68% changes of success, if this assessment does not consider the magnitude of the precipitation anomalies. On the other hand, the technique has limitations because the ASPs adopted as reference do not represent the wide precipitation variability in these regions.