Publicação
Estudo da não-Gaussianidade estatística da variabilidade lenta do campo da temperatura da superfície do mar
| datacite.subject.fos | Ciências Naturais::Ciências da Terra e do Ambiente | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Pires, Carlos, 1963- | |
| dc.contributor.author | Coutinho, Pedro Miguel Gomes | |
| dc.date.accessioned | 2021-12-27T14:48:53Z | |
| dc.date.available | 2021-12-27T14:48:53Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021 | |
| dc.description | Tese Mestrado em Ciências Geofísicas (Meteorologia e Oceanografia), 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências | pt_PT |
| dc.description.abstract | A variabilidade lenta (mensal a decadal) do campo global da temperatura da superfície do mar exibe padrões espaciais típicos em várias bacias oceânicas como, por exemplo, no Oceano Pacífico, tais como o El Niño-Oscilação do Sul, a Oscilação Decadal do Pacífico, a Oscilação do Giro do Pacífico Norte, entre outros. As séries temporais projetadas nestes modos de variabilidade exibem espetros de Fourier com períodos característicos relevantes na banda de anos a décadas. Esses modos, apesar de descorrelacionados temporalmente, quando obtidos por Análise de Componentes Principais, não são estatisticamente independentes, exibindo correlações não lineares entre eles, além de revelarem distribuições de probabilidade não-Gaussianas. Tal é consistente com a existência de interações não lineares entre os vários modos de variabilidade e de uma dinâmica forçada não-Gaussiana. No sentido de contribuir para a compreensão dessas interações, propõe-se neste trabalho a decomposição por análise bispetral dos momentos estatísticos e dos cumulantes simples e cruzados de terceira ordem. Essa decomposição é basicamente uma generalização – para momentos estatísticos de terceira ordem – da decomposição das covariâncias na forma de espetro e/ou co-espetro. Foram calculadas bicovariâncias e bicorrelações, ou seja, os momentos de terceira ordem entre modos desfasados de diferentes prazos. Tal permite detectar preditores não lineares dos modos de variabilidade da temperatura da superfície do mar, contribuindo assim para um melhor conhecimento da sua preditabilidade, à escala interanual e decadal. A aplicação da análise poli-espetral à decomposição em bispetros de momentos de terceira ordem permitirá detetar a existência de ressonâncias triádicas entre os modos de variabilidade da temperatura da superfície do mar, o que poderá explicar certos eventos esporádicos como, por exemplo, ‘super El Niños’ com grande amplitude e que podem ser o resultado da interação não linear construtiva de diferentes modos. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The global sea surface temperature field’s slow variability (monthly to decadal) exhibits typical spatial patterns in several ocean basins as, for example, in the Pacific Ocean, such as the El Niño-Southern Oscillation, the Pacific Decadal Oscillation, the North Pacific Gyre Oscillation, among others. The time series projected in these variability modes exhibit Fourier spectra with relevant characteristic periods, in the band of years to decades. Those modes, although they are temporally uncorrelated, when obtained by Principal Component Analysis, are not statistically independent, showing nonlinear correlations among them, as well as non-Gaussian probability distributions. This fact is consistent with the existence of nonlinear interactions among the several variability modes, and a non-Gaussian forced dynamic. In the sense of contributing for the understanding of those interactions, it is proposed in this work a bispectral decomposition analysis of the simple and cross third order statistical moments and cumulants. This decomposition is a basic generalization – for third order statistical moments – of the covariances decomposition in the shape of spectra and/or co-spectra. In the particular case of third order moment analysis, the bicovariance and bicorrelation among the several modes, with different unphased time lags, were calculated. This allows for the detection of the sea surface temperature variability modes’ nonlinear predictors, contributing to a better knowledge of its predictability at interannual and decadal scales. The polyspectral analysis application at the bispectral decomposition of the third order moments will allow for the detection of triadic resonances among the sea surface temperature variability modes, which might explain certain sporadic events, such as the “super El Niños” with large amplitude, which, in turn, might be the outcome of the constructive nonlinear interaction of different modes. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202931056 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10451/50577 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.relation | The Role of ocean dynamics and Ocean-Atmosphere interactions in Driving cliMAte variations and future Projections of impact-relevant extreme events | |
| dc.subject | Modos de variabilidade da temperatura da superfície do mar | pt_PT |
| dc.subject | Análise bispetral | pt_PT |
| dc.subject | Ressonâncias triádicas | pt_PT |
| dc.subject | Dinâmica não-Gaussiana | pt_PT |
| dc.subject | Preditores não lineares | pt_PT |
| dc.subject | Teses de mestrado - 2021 | pt_PT |
| dc.title | Estudo da não-Gaussianidade estatística da variabilidade lenta do campo da temperatura da superfície do mar | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oaire.awardNumber | JPIOCEANS/0001/2019 | |
| oaire.awardTitle | The Role of ocean dynamics and Ocean-Atmosphere interactions in Driving cliMAte variations and future Projections of impact-relevant extreme events | |
| oaire.awardURI | info:eu-repo/grantAgreement/FCT/3599-PPCDT/JPIOCEANS%2F0001%2F2019/PT | |
| oaire.fundingStream | 3599-PPCDT | |
| project.funder.identifier | http://doi.org/10.13039/501100001871 | |
| project.funder.name | Fundação para a Ciência e a Tecnologia | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| relation.isProjectOfPublication | c4ff1c4a-1668-4d2e-a2df-6964797818fc | |
| relation.isProjectOfPublication.latestForDiscovery | c4ff1c4a-1668-4d2e-a2df-6964797818fc | |
| thesis.degree.name | Mestrado em Ciências Geofísicas | pt_PT |
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