A variabilidade climática é um objeto característico da Geografia já que anomalias positivas ou negativas de seus elementos, principalmente precipitação e temperatura, podem afetar de forma significativa a vida da população atingida. Na presente pesquisa, a variabilidade da vazão na bacia amazônica brasileira para o período de 1976 a 2010 é estudada por meio de técnicas estatísticas, tais como correlação linear, regressão linear simples e múltipla, análise de agrupamento e análise de ondeletas. Campos de componentes atmosféricos são apresentados para a compreensão da circulação atmosférica anômala que leva a anomalias de vazão. O objetivo é compreender com mais profundidade possíveis associações entre a variabilidade da vazão fluvial e da temperatura da superfície do mar, TSM, em regiões oceânicas específicas, reconhecendo-se para isso o acoplamento oceano-atmosfera que modula a variabilidade climática global. Este estudo compreendeu o uso de dados de vazão e precipitação do sistema Hidroweb/ANA, dados de TSM, radiação de onda longa e vento do conjunto de dados da Reanálise I, do NCEP/NCAR, e dados de precipitação do Global Precipitation Climatology Project, GPCP. A maior parte das análises considerou o tratamento de dados na escala mensal. O estudo verificou que há variabilidade espacial para a resposta da correlação linear entre a TSM e a vazão na bacia amazônica brasileira, verificada em cada uma das sub-regiões homogêneas definidas para esta pesquisa. Diferenças espaciais também foram verificadas nos resultados dos testes para tendência linear, identificando-se um padrão de tendência positiva da vazão na parte norte da bacia amazônica brasileira, e, negativa na porção sul. Sugere-se que a tendência negativa na porção sul esteja, em parte, associada à expansão das áreas agrícolas e, portanto, à intensificação do desmatamento. Cada uma das sub-regiões apresentou padrões espaciais de correlação linear diferenciados com os oceanos, mas, de forma geral, verifica-se que os eventos ENOS são importantes na definição da variabilidade da bacia amazônica, sendo mais efetivos nas anomalias de vazão das sub-regiões Norte, Amazonas-Foz e Sul, enquanto que a variabilidade da temperatura da superfície do mar no Atlântico Tropical Norte está bem associada à variabilidade da vazão nas sub-regiões Central e Oeste. A análise dos campos atmosféricos médios para anos caracterizados por ENOS neutros permitiu identificar que a sub-região Oeste apresentou resultados de influência de processos climáticos regionais que influenciaram anomalias positivas e negativas de vazão. Desta forma, a hipótese da tese de que, observando-se as particularidades de associação entre a temperatura da superfície do mar e a vazão fluvial para cada sub-região amazônica seria possível elaborar um modelo estocástico de previsão mais adequado a cada sub-região, sendo cada um mais apropriado a cada subregião, exprimindo maior acurácia e significância estatística, foi confirmada. Cada uma das sub-regiões consideradas apresenta intervalos de tempo preferenciais em que a correlação com a superfície dos oceanos é máxima. Assim, conclui-se que a bacia amazônica não pode ser considerada como um todo quanto à análise climática, já que foram confirmadas variabilidades espaciais de tendência linear dos dados de vazão, correlação entre vazão e precipitação e correlação com anomalias da temperatura da superfície do mar.

Climate variability is a characteristic object of geography, as positive or negative anomalies of its elements, especially precipitation and temperature may significantly affect the lives of the population. In this research, the variability of flow in the Brazilian Amazon basin for the period 1976-2010 is studied through statistical techniques such as linear correlation, simple and multiple linear regression, cluster analysis and wavelet analysis. Fields of atmospheric components are presented for comprehending the anomalous atmospheric circulation which leads to flow abnormalities. The objective is to understand more deeply possible associations between the variability of river flow and sea surface temperature, SST, in specific ocean regions, in order to recognize ocean-atmosphere coupling that modulates the global climate variability. This study has encompassed the use of flow and precipitation data of Hidroweb system/ANA, SST data, longwave radiation and wind of NCEP/NCAR Reanalysis I dataset, and precipitation data of Global Precipitation Climatology Project, GPCP. Most of the analyzes considered the treatment of data in the monthly scale. The study found that there is spatial variability to the response of the linear correlation between SST and the flow in the Brazilian Amazon basin seen in each one of the homogeneous subregions defined for this research. Spatial differences were also verified in the results of tests for linear trend, identifying a pattern of positive trend of the flow in the northern part of the Brazilian Amazon basin, and negative in the southern portion. It suggests that the negative trend in the southern portion is partly associated with the expansion of agricultural areas and therefore, the intensification of deforestation of forested areas. Each one of the subregions showed different spatial patterns of linear correlation with the oceans, but in general, ENSO events are important in defining the variability of the Amazon basin, being more effective in flow anomalies of North, Amazonas-Foz and South subregions, whereas the variability of sea surface temperature in the Tropical North Atlantic is well associated with the variability of flow in the Central and West subregions. The analysis of average atmospheric fields for years characterized by neutral ENSO was able to identify that the West subregion presented results of influence of regional climate processes which influenced anomalies of positive and negative flow. Thus, the hypothesis of the thesis that, by observing the association of the particularities between sea surface temperature and river flow for each Amazon subregion would be possible to develop a more appropriate stochastic model to each subregion, being each one more adequate to every subregion, expressing greater accuracy and statistical significance, was confirmed. Each one of the subregions considered presents preferential time intervals at which the correlation to the ocean surface is maximal. Therefore, it is concluded that the Amazon basin cannot be considered as a whole regarding its climate analysis, seeing that spatial variabilities of linear trend of flow data were confirmed, correlation between flow and precipitation and correlation with sea surface temperature anomalies.