Aprimoramento da previsão do nível do mar para o litoral de Santa Catarina através de forçantes atmosféricas

Abstract

A Região Sul do Brasil é uma área bastante influenciada por perturbações meteorológicas que provocam intensas alterações no tempo predominante e no nível do mar. As marés são variações cíclicas do nível do mar e podem ser observadas no cotidiano e previstas pelas tábuas de maré (modelo harmônico de previsão), sendo por vezes, subestimadas ou superestimadas. A ocorrência de desníveis no nível do mar observados (positivos ou negativos) são algumas das alterações naturais que podem acarretar sérias implicações para as atividades humanas na zona costeira, sendo então necessário o aprimoramento dos métodos de predição do nível do mar. A pesquisa teve como objetivo desenvolver e aplicar um modelo híbrido de predição do nível do mar considerando indiretamente variáveis meteoceanográficas (velocidade e direção do vento, componentes u’ e v’ e pressão atmosférica instantânea), através de técnica estatística de regressão nãolinear múltipla por mínimos quadrados e algoritmo genético. A proposta de utilização de dados em série, das sete estações maregráficas da EPAGRI ao longo do litoral de Santa Catarina, apresentou resultados satisfatórios e pode gerar subsídios para aplicação de outras técnicas de modelagem. Os ganhos, em média, pela aplicação do modelo ficaram em torno de 51%, sendo o mais baixo de 26,22% ao sul do Estado, em Balneário Rincão, e o mais alto de 66,61% ao norte, em Itapoá. Nota-se a melhoria significativa na predição sentido sul-norte, atestando que o sistema de alimentação da estação atual com os dados das estações anteriores é válido para este tipo de estudo. O resultado também corrobora que, estes sinais que induzem os desníveis do mar em relação ao previsto, são sistemas atuantes na região e podem ser monitorados em série com certa antecedência. Espera-se que os resultados possam auxiliar no aprimoramento e na incorporação dos estudos sobre os processos costeiros em geral no Brasil, principalmente em órgãos e empresas responsáveis pelo monitoramento destes fenômenos.