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Processamento de Dados de Marés com o Objectivo do Cálculo de Níveis Médios do Mar

Processamento de Dados de Marés com o Objectivo do Cálculo de Níveis Médios do Mar. Leonor Martins e Joana Reis, Instituto Hidrográfico. Mini Workshop on sea-level rise along the Portuguese coast CIIMAR – Porto, 28 de Maio de 2010. Missão do IH – Marés.

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Processamento de Dados de Marés com o Objectivo do Cálculo de Níveis Médios do Mar

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  1. Processamento de Dados de Marés com o Objectivo do Cálculo de Níveis Médios do Mar Leonor Martins e Joana Reis, Instituto Hidrográfico Mini Workshop on sea-level rise along the Portuguese coast CIIMAR – Porto, 28 de Maio de 2010

  2. Missão do IH – Marés • Gerir e manter a rede de observações maregráficas no território nacional a fim de monitorizar continuamente a maré na costa portuguesa; • Adquirir, processar e publicar informação relativa às marés e realizar estudos no âmbito dos fenómenos que influenciam as marés oceânicas, costeiras e estuarinas, para apoio a entidades com responsabilidades na gestão das zonas costeiras; • Elaborar as Tabelas de Maré para os portos nacionais (Vol.I) e para os portos dos Países Africanos de Língua Oficial Portuguesa e Macau (Vol.II); • Adquirir, processar e publicar informação relativa às correntes de maré, para apoio à actualização cartográfica náutica.

  3. Parcerias e Cooperação • Participação no grupo de trabalho sobre Investigação, Monitorização e Alerta Precoce a Tsunamis (GT-IMAT), no âmbito do Comité Português para a COI: • Acompanhar as actividades e contribuir para o Intergovernmental Coordination Group for the Tsunami Early Warning and Mitigation System in the North-eastern Atlantic, the Mediterranean and Connected Seas (ICG-NEAMTWS). • Participação no Tidal and Water Level Working Group (TWLWG) da Organização Hidrográfica Internacional (OHI). • Cooperação com o Global Sea Level Observing System (GLOSS) e Permanent Service for Mean Sea Level (PSMSL): • Envio ao GLOSS dos dados de maré processados relativos aos marégrafos de Ponta Delgada, Santa Cruz das Flores e Funchal; • Envio dos níveis médios diários, mensais e anuais ao PSMSL relativos aos marégrafos de Ponta Delgada, Santa Cruz das Flores e Funchal; • Dados disponíveis para download em: • http://www.bodc.ac.uk/data/information_and_inventories/gloss_handbook/stations/ • http://www.psmsl.org/data/obtaining/

  4. Long Term Changes in Sea Level • Past 100 years • Most records show evidence for • rising sea levels during the past • century • IPCC concluded that there has • been a global rise of • approximately 10-20 cm • during the past 100 years http://www.pol.ac.uk/psmsl/programmes/gloss.info.html

  5. Long Term Changes in Sea Level • Next 100 years • a rise between 9 and 88 cm • a central value of 48 cm • a rate of approx. 2.2 - 4.4 • times that of the past • 100 years Projected sea level rise, IPCC 2001 http://www.pol.ac.uk/psmsl/programmes/gloss.info.html

  6. Rede Maregráfica Nacional

  7. Níveis Médios do Mar • Nível médio – É o valor médio das alturas horárias da maré, relativamente a um nível de referência fixo, resultante de séries de observações maregráficas de duração variável. • Tipos de níveis médios: • Anuais • Mensais • Mensais Característicos • Diários • Média de 24 alturas horárias • Média de 25 alturas horárias • Método das alturas reduzidas ao meio dia de Bernard Simon • Filtro de Doodson • Filtro de Demerliac

  8. Níveis Médios Diários Para efeitos de teste os níveis médios diários foram calculados hora a hora.

  9. Níveis Médios Diários Para efeitos de teste os níveis médios diários foram calculados hora a hora.

  10. Validação – Interpolação É óbvio que interpolaremos gaps de uma hora (há muitos em Cascais) Até quanto vale a pena interpolar? (para NM) Algumas horas (com certeza) alguns dias (talvez não)

  11. Validação – Interpolação Neste exemplo faltam 12 horas.

  12. Filtro de Demerliac – Aplicação Um erro isolado de 3m pode indicar uma sobreelevação de tempestade com a duração de 5/6 dias e uma altura máxima de 12cm.

  13. Níveis Médios Diários vs Mensais

  14. Níveis Médios Mensais vs Anuais

  15. Níveis Médios Mensais

  16. Níveis Médios Mensais

  17. Níveis Médios Mensais Característicos

  18. Níveis Médios Anuais

  19. 2ª Parte Tendência sazonal, outra abordagem

  20. Tendência Sazonal • Uso do ano trópico em vez do ano civil: • Tem cerca de 365.2422 dias; • Tem início no começo da primavera, com a passagem do sol pelo “ponto vernal” (quando cruza o equador para norte); • Uso de graus da eclíptica em vez de dias. • Faz-se a transformação através de uma equação linear.

  21. Diferença entre o Equinócio Vernal Verdadeiro e Médio Início da Primavera ao longo de 165 anos (1900-2064) – 164 anos trópicos Foi usada uma tabela com o início da Primavera nos vários anos e ajustou-se uma recta. O trend é o valor do ano trópico 365.2422-+.000170 (365.2424) A constante marca o início da Primavera (valor médio) 79.4145

  22. Tendência Sazonal Ajustamento dos níveis médios diários a 3 sinusóides (anual, semi-anual e terço-anual)

  23. LEIXÕES – Tendência Sazonal

  24. AVEIRO – Tendência Sazonal

  25. CASCAIS – Tendência Sazonal

  26. TRÓIA – Tendência Sazonal

  27. SINES – Tendência Sazonal

  28. LAGOS – Tendência Sazonal

  29. Tendência Sazonal – Mediana e Percentis Outra visão: Mediana e percentis 36 classes de 10 graus Ajutamento das três sinusoides já referidas a 36 pontos (correspondentes ao mesmo percentil)

  30. Níveis Médios Mensais Característicos

  31. NM Mensais Característicos vs Ajustamento A vermelho: Ajustamento dos níveis médios diarios a 3 sinusoides (anual, semi-anual e terço-anual) A azul: Níveis médios mensais característicos

  32. Regiões AutónomasNíveis Médios Mensais Característicos Funchal P.Delgada Flores

  33. Regiões Autónomas – Tendência Sazonal Funchal P.Delgada Flores

  34. Subtracção da Tendência Sazonal

  35. Subtracção da Tendência Sazonal

  36. Subtracção da Tendência Sazonal

  37. Subtracção da Tendência Sazonal

  38. Subtracção da Tendência Sazonal

  39. Subtracção da Tendência Sazonal

  40. Dados Suspeitos As figuras apresentam desvios entre observações e previsões. É uma das principais técnicas para detectar erros nos dados. Nestes dois casos, é óbvia a existência de anomalias nos dados, cuja causa ainda não se conseguiu detectar.

  41. Níveis Médios Anuais

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