Climate variability of the Atlantic and Pacific oceans and flow of the rivers Amazonas and Negro

Variabilidade climática é um sistema complexo gerado pela participação de diversos atores e sua atuação na dinâmica atmosférica, a (TSM) Temperatura da Superfície do Mar tem papel fundamental de influencia nas diversas características dos índices climáticos: Southern Hemisphere Anular Mode Index (SAM), Southern Oscillation Index (SOI), El Nino / Oscilação Sul (ENSO), (TNA) Tropical North Atlantic Index, (PDO) Pacific Decada Oscillation, North Atlantic Oscillation Index (NAO). Os Índices com variações climáticas e suas implicações, possuem um espectro de atuação e formação do clima, que se inicia nos macro-sistemas através de suas influências extraterrestres, pelos períodos de atividade solar e outros, que nos convidam a buscar um melhor entendimento sobre o clima e suas forças resultantes. Portanto essa é uma pesquisa simplista, procura demonstrar os entes envolvidos nos processos de variabilidade climática, realçando muito mais o papel dos oceanos e sua influencia de correlação sobre os regimes fluviométricos, estimando definir também a sua grande importância e um melhor entendimento do ciclo hidrológico da escala espaço-temporal na região da bacia Amazônica, partindo de uma leitura do sistema atmosférico e sua influencia dinâmica resultante sobre o ciclo hidrológico. A pesquisa adquiriu através da (ANA) Agencia Nacional de Águas os dados de vazão fluvial dos rios Solimões/Amazonas e Negro, e junto ao Earth System Research Laboratory Physical Sciences Division da NOAA, foram adquiridos os valores de TSM e Índices climáticos, já para os dados de precipitação foram solicitados junto Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC/INPE). Todos estes dados foram tratados em processamento no Software GrADS e ainda compilados em FORTRAN, para a analise estatística através de (R) Analise e Planejamento de Experimentos, para fornecer os dados de correlação linear, Test-t e regressão linear com o objetivo de sustentar e apoiar a analise dos resultados que possam prognosticar a partir da defasagem entre as variáveis TSM e o comportamento resultante da vazão fluvial.Climate variability is a complex system generated by the participation of various actors and their role in atmospheric dynamics, the Sea Surface Temperature(SST) plays a key role in influencing the several features of the climate indexes: Southern Hemisphere Cancel Index Mode (SAM), Southern Oscillation Index (SOI), El Nino / Southern Oscillation (ENSO), (TNA) Tropical North Atlantic Index (PDO) Pacific Decade Oscillation, North Atlantic Oscillation Index (NAO). The climate changes indexes and their implications have a spectrum in the activity and formation of the climate, which begins in macro-systems through their extraterrestrial influences, during periods of solar activity and others, who urges us to search a better understanding of the climate and its resultant forces. Therefore, this is a simplistic research, seeking to show the entities involved in the climate variability processes, emphasizing much more the role of the oceans and its influence on the fluvial routines correlation, and estimating also define a major and also a better understanding of the hydrological cycle spatiotemporal scale in the region of the Amazon basin, starting from a reading of the atmospheric system and its resulting dynamic influence on the hydrological cycle, acquired through this research (ANA) National Water Agency data flow of the rivers Solimões / Amazonas and Negro River, and with the Earth System Research Laboratory - Physical Sciences Division of NOAA, which acquired values of SST and climate indexes. The precipitation data was requested from Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC / INPE). All these data were processed in the processing software GrADS and also compiled in FORTRAN for statistical analysis using (R) - Analysis and Design of Experiments, to provide data for linear correlation, T-test and linear regression in order to sustain and support the analysis of the results which could predict from the discrepancy between the SST variables and the resulting conduct of river flow