Multifractalidade das chuvas na Amazônia e anomalias de temperatura na superfície do mar

Analisamos neste trabalho, sobre a perspectiva multifractal, os registros de chuva de dezesseis estações meteorológicas localizadas no Brasil e em especial na Amazônia, situadas nas cidades de Altamira, Araguatins, Cáceres, Corumba, Cruzeiro do Sul, Guaíra, Ibotirama, Manaus, Oriximiná, Piranhas, Porto Velho, Santa Terezinha de Goiás, Santarém, São Paulo de Olivença, Tucuruí e Xambioá. Examinamos também, registros de anomalias de temperatura na superfície do mar (SSTA) relativos a sete regiões localizadas no oceanos Atlântico e Pacífico denominadas de Atlântico Norte, Atlântico Sul e Atlântico Tropical no oceano Atlântico e as regiões Nino 1 + 2, Nino 3, Nino 4 e Nino 3:4. Calculamos os espectros multifractais das séries temporais estudadas, referentes aos dados de chuva e de SSTA, utilizando a metodologia MF-DFA com inclusão do passo zero. Medimos os coeficientes de correlação entre os dados de chuva em relação aos dados de SSTA, encontrando uma fraca correlação entre as séries. Com base no d-Processo Multiplicativo Multinomial simulamos zeros em séries de chuva por meio de parâmetros obtidos através de ajustes polinomiais dos espectros multifractaisIn this work we analyzed, on the multifractal perspective, the rainfall records from sixteen meteorological stations located in Brazil, especially in the Amazônia, in the towns of Altamira, Araguatins, Cáceres, Corumba, Cruzeiro do Sul, Guaíra, Ibotirama, Manaus, Oriximiná, Piranhas, Porto Velho, Santa Terezinha de Goiás, Santarém, São Paulo de Olivença, Tucuruí and Xambioá. As well the the records of the sea surface temperature anomalies-SSTA for seven regions located in the Atlantic and Pacific oceans, named North Atlantic, South Atlantic and Tropical Atlantic, in the Atlantic ocean, and Nino 1 + 2, Nino 3, Nino 4 and Nino 3:4, in the Pacific ocean. Using the MF-DFA methodology with the addition of the step zero, we calculated the multifractal spectra of the time series related to the rainfall and SSTA records. Also we obtained the correlation between the rainfall and the SSTA data, finding a weak correlation between these series. Based on the Multiplicative Multinomial d-Process, we simulated the zeros in the rainfall series, using the parameters obtained through the polynomial adjustments on the multifractal spectra. Keywords: Time series; rainfall; Multifractality; Hurst exponen