O objetivo do presente estudo foi avaliar a associação temporal entre a vazão de rios do Pantanal brasileiro com as informações sobre a temperatura da superfície do mar (TSM) dos oceanos globais, índices climáticos e precipitação. A motivação que conduziu esta investigação esteve atrelada aos conhecimentos teóricos trazidos pelas contribuições de Walker (1924 e 1928), Walker e Bliss (1932), Bjerknes (1969), Trop (1965), Hoskins e Karoly (1981), Horel e Wallace (1981), Karoly (1989) e Müller e Ambrizzi (2009) sobre os papéis desempenhados por forçantes oceânicas (aquecimento anômalo das TSM) dentro dos sistemas climáticos. As hipóteses norteadoras para a realização deste trabalho foram de que algumas regiões específicas de TSM dos oceanos, assim como padrões climáticos estabelecidos a partir de alguns índices seriam capazes de influenciar o comportamento fluvial de rios no centro da América do Sul. A partir de levantadas estas hipóteses foram realizadas uma série de cálculos de correlação entre as vazões do rio Miranda e (média regional) do Pantanal, com as séries de dados de TSM, índices climáticos e precipitação. Os testes de correlação foram importantes para a identificação geral de quais áreas de TSM e índices climáticos tinham mais associação estatística com as duas séries de vazões utilizadas. Os primeiros resultados dos testes de correlação em lag entre TSM dos oceanos globais e as vazões dos postos regional do Pantanal e do rio Miranda permitiram a identificação de muito mais áreas de TSM sobre o oceano Pacífico do que sobre o oceano Atlântico. Além deste fato, os mapas de correlação em lags temporais, demonstraram valores de correlação mais estáveis com até quatro meses de defasagens de TSM com relação às duas séries de vazões. A partir deste lag de defasagem, os sinais de correlação começaram a sofrer diminuições significativas dentro das bacias dos oceanos Atlântico e Pacífico para ambas as séries de vazão. Outro padrão de correlação observado, exclusivamente, para a série do posto de vazão do rio Miranda, foi o aparecimento de anomalias negativas dentro da bacia do Índico tropical e subtropical a partir dos lags seis e sete e, sua intensificação quanto mais defasada os tempos. Além destes padrões de anomalias, os resultados entre TSM e vazão dos rios evidenciaram que, possivelmente, o oceano Atlântico (norte e sul) influencia a vazão dos rios do centro da América do Sul dentro de uma escala interdecadal (sobretudo as regiões dos extratropicos) e o oceano Pacífico exerce suas influências dentro de uma escala inter-anual (sobretudo as regiões tropicais e subtropicais). Além destas constatações, desconfia-se que a bacia norte subtropical do Pacífico, também, exerça forças dentro de uma escala decadal, porém atreladas a própria variabilidade da Oscilação Decadal do Pacífico (PDO). Outro padrão encontrado entre as correlações de TSM dos oceanos e os dados de vazões foi a do padrão de anomalias horseshoes dentro da bacia do Pacífico Tropical, o que sugere grandes influências da faixa tropical do Pacífico, além de reforçar a hipótese de que esta região condiciona uma variabilidade inter-anual, nas vazões dos rios do centro da América do Sul. Além destas observações iniciais, os resultados de correlações entre índices climáticos (PDO, SAM, NAO, SOI e as regiões de Niños1+2, 3, 3+4 e 4) e vazões dos rios evidenciaram relações estatísticas bem distintas em todo o Pantanal. Os resultados mostraram que o índice da região de Niño1+2, estatisticamente, se correlaciona com áreas do Pantanal de forma bem homogênea, diferentemente, dos demais índices que têm regiões exclusivas de correlação estatística. Os resultados das correlações da PDO, estatisticamente, mostram uma quase influência em toda a área de estudo, exceto a porção ao sul. Os resultados das correlações do índice SOI e a região de Niño3. 4, estatisticamente, aparecem mais fortes dentro das porções centrais e norte da área de estudo. Já a SAM, apresentou valores de significância estatística de correlação, somente, na porção sul e a NAO apenas com a região nordeste do Pantanal. Já as áreas de Niño3 e (Niño4) apresentaram valores de significância estatística mais relevante com as áreas centrais (centrais e nordeste) do Pantanal. A realização dos cálculos de correlação possibilitou a identificação de um conjunto de variáveis independentes que, estatisticamente, se apresentaram com maiores dependências nos estudos de modelagem da vazão. A partir destas observações, estas variáveis independentes serviram como dados para os modelos de regressão linear múltipla para a realização da simulação e previsão da vazão no Pantanal. O modelo de simulação selecionou os dados de TSM das regiões: Equatorial Sul (região do Niño1+2, próximo a costa oeste do continente sul-americano), a região do Pacífico Norte (golfo do Alaska), a região Equatorial do Pacífico (região leste da costa da Ásia), região extratropical central do Pacífico Sul, a região do Atlântico Tropical Norte (próximo a costa oeste da Mauritânia e Marrocos, na África) e a região extratropical do Atlântico Norte (próxima a baixa da Islândia). Os índices climáticos selecionados foram: o Modo Anular Sul (SAM), o Índice da Oscilação Sul (IOS), o Índice da Oscilação do Atlântico Norte e os índices das regiões de Niños4, 1+2 e 3+4, da bacia do Pacífico Equatorial. A seleção destas variáveis foi capaz de explicar 99.1% (95.5%) da variância total das vazões média regional do Pantanal (rio Miranda). Já o modelo de previsão conseguiu identificar as seguintes variáveis independentes: Pacífico Equatorial (região de niño 1+2 e de nino 3+4), Pacífico Norte subtropical (golfo do Alaska), Atlântico Norte tropical (Açores), Atlântico Norte extratropical (Islândia) e o Pacífico Central Sul extratropical. Estas variáveis, estatisticamente, para o modelo de previsão conseguem antever a vazão com até três meses de antecedência e conseguiu explicar, aproximadamente, 57% da variância total da vazão média regional do Pantanal. Além disso, os testes de validação do modelo de previsão se apresentaram com valores baixos de erros, apenas 31.7%. Os resultados do R2 e da margem de erro do modelo de previsão mostraram que, estatisticamente, o modelo mensal de previsão é bem relevante o que se mostra, estatisticamente, bastante útil em pesquisas de previsão da vazão. Após todo este arcabouço estatístico descrito em metodologia e resultados acima, o trabalho foi analisando a partir de um ponto de vista da dinâmica da atmosfera. A primeira análise com um viés um pouco mais dinâmico foi a dos padrões atmosféricos: vorticidade e divergência (250 e 850 mb), escoamento em 850 hPa e velocidade vertical (500 e 850 mb). A segunda análise com este viés foi realizada a partir dos estudos das anomalias de função de corrente () em 250 mb. O padrão atmosférico anômalo associado aos sub-períodos da vazão apresentaram anomalias negativas e positivas. O comportamento destas anomalias da vazão foi associado aos campos atmosféricos. Os resultados destes campos mostraram que a variabilidade atmosférica é determinante às anomalias observadas da vazão. Já as análises de função de corrente () em 250 mb foram realizadas para períodos específicos, marcados pela existência de anomalias de TSM positivas, negativas e neutra e tiveram, exclusivamente, o objetivo de identificar se as anomalias de TSM (em períodos específicos) seriam capazes de se comportar como forçantes térmicas e promover propagações de ondas de Rossby capazes de modificar os campos atmosféricas e, indiretamente, interferir na variabilidade atmosférica e fluvial do centro da América do Sul. Todos os períodos de escolha das TSM e das análises das anomalias de função de corrente () foram coincidentes com as fases de anomalias positivas e negativas da vazão. Os resultados obtidos a partir destas análises mostraram que as áreas tropicais oceânicas são geradoras de perturbações atmosféricas que se propagam em direção aos subtrópicos e podem, possivelmente, gerar modificações dentro dos padrões atmosféricos. Além disso, os resultados mostraram que pode haver a interferência de uma ou mais forçantes que interferem em conjunto e são capazes de alterar as propagações de ondas de Rossby já existentes. Por fim, acredita-se que as grandes contribuições desta pesquisa tenha sido o fato de ter identificado as, possíveis, variáveis independentes (regiões de TSM e índices climáticos) que mais conseguem exercer influência na variabilidade fluvial dos rios do Pantanal Brasileiro.

The aim of this study was to evaluate the temporal association between the flow of rivers of the Brazilian Pantanal with information about sea surface temperature (SST) in the global oceans, precipitation and climate index. The motivation that led this research was linked to theoretical knowledge brought by the contributions of Walker (1924 and 1928), Walker and Bliss (1932), Bjerknes (1969), Trop (1965), Hoskins and Karoly (1981), Horel and Wallace (1981), Karoly (1989) and Müller and Ambrizzi (2009) on the roles played by oceanic forcings (anomalous warming of SST) in the climate system. The guiding hypothesis for this study was that specific regions of SST oceans, as well as weather patterns established from some index would be able to influence the behavior of river outflows in the center of South America. On the other hand these hypotheses made a series of calculations of correlation between the flow of the river and Miranda (regional average) of the Pantanal, with the series of SST, precipitation and climate index. Correlation tests were important to identify areas where SST and climate index had more statistical association with the two sets of river outflows used. The first test results of the lag correlation between SST in the global oceans and rivers outflow of the regional stations of the Pantanal and the Miranda allowed the identification of more areas of SST over the Pacific Ocean than the Atlantic ocean. On the other hand, correlation maps for temporal lags showed correlation values more stable with up to four months of lags of SST with respect to two sets of river outflows. Here, the correlation signals began to have significant decreases in the basins of the Atlantic and Pacific oceans for both series of river outflow. Another pattern of correlation observed exclusively for the series of river flow station Miranda was the appearance of negative anomalies in the basin of the tropical and subtropical Indian Ocean from six to seven months of delay. That is the intensification is more delay. Results between SST and river flows showed that possibly the Atlantic Ocean (north and south) influences the river flows from the center of South America on a scale interdecadal (mainly the regions of the extratropics) and the Pacific Ocean exerts its influence within an inter-annual scale (mainly tropical and subtropical regions). On the other hand, suspects that the subtropical North Pacific basin also exert forces in a decadal scale, however linked the variability of the Pacific Decadal Oscillation (PDO). Another pattern found correlations between SST and ocean data river outflows was the pattern of anomalies horseshoes in the tropical Pacific basin, which suggests more influences in the tropical zone of the Pacific, and reinforce the hypothesis that this region affects an inter-annual variability in river flows from the center of South America. Furthermore, the results of correlations between climate index (PDO, SAM, NAO, and SOI regions Niños1 +2, 3, 3.4 and 4) and river flows showed distinct statistical relationships in the Pantanal. The results showed that the index of the region Niño1 +2 statistically correlates with areas of the Pantanal is homogeneous, in contrast, the other indexes that have only a regions of statistical correlation. The results of the correlations of the PDO, statistically, show an influence on the almost the entire study area, except the south portion. The results of the correlations of the index and the SOI region Niño3.4, statistically, appear stronger in the central and northern portions. The SAM values were statistically significant correlation only in the southern portion and the NAO only northeastern Pantanal. Areas of Niño3 and (Niño4) showed statistical significance values more relevant to the central areas (central and northeast) of the Pantanal. The achievement of the correlation calculations allowed the identification of a set of independent variables that statistically, if presented with more dependencies in modeling studies of river outflow. From these observations, this data served as independent variables for multiple linear regression models to make the simulation and prediction of river outflow in the Pantanal. The simulation model selected the SST regions: the South Equatorial (Niño1+2 region, near the west coast of South America), the North Pacific (Gulf of Alaska), the Equatorial Pacific region (eastern region coast of Asia), extratropical central region of the South Pacific, Tropical North Atlantic region (near the west coast of Mauritania and Morocco, Africa) region and the extratropical North Atlantic (near low Iceland). The climate indexes selected were: the Southern Annular Mode (SAM), the Southern Oscillation Index (SOI), the index of the North Atlantic Oscillation and the regions of Niños4, 1 +2 and 3.4, equatorial Pacific. The selection of these variables could explain 99.1% (95.5%) of the total variance of the regional average river outflow of the Pantanal (Rio Miranda). The model prediction was able to identify the following independent variables: the equatorial Pacific (Niño 1 +2 region and Niño 3 +4), subtropical North Pacific (Gulf of Alaska) tropical North Atlantic (Azores), extratropical North Atlantic (Iceland ) and the Central South Pacific extratropical. These variables, statistically, wer able to explain approximately 57% of the total variance of the regional average river outflow of Pantanal. Furthermore, the validation tests of the prediction model is able to present error of the only 31.7%. The results of R2 and the margin of error of the prediction model showed that, statistically, the model monthly prediction is relevant as shown, statistically, very useful in research to predict the river outflow. After all this statistical framework methodology and results described above, was analyzing the dynamics of the atmosphere. The first most dynamic analysis was the weather patterns of vorticity and divergence (250 and 850 mb), the low level jet (850 mb) and vertical velocity (500 and 850 mb). The second analysis was based on studies of anomalous stream function () at 250 mb. The anomalous atmospheric patterns associated with subperiods of the river outflow showed positive and negative anomalies. The behavior of these anomalies was associated with atmospheric fields. The results of these fields showed that the atmospheric variability is crucial to the river outflow anomalies observed. Analyzes of stream function () at 250 mb were performed for specific periods, marked by the existence of positive SST anomalies, negative and neutral and had, exclusively, aimed of the identify if the SST anomalies (in particular periods) would be able to behave as thermal forcing and promote propagation of Rossby waves, that could modify the atmospheric fields and indirectly affect the atmospheric variability and river outflow from the center of South America. All periods of choice and analysis of SST anomalies in stream function () were coincident with the phases of positive and negative anomalies of the river outflow. The results from these analyzes showed that the tropical ocean areas are generating atmospheric disturbances that if propagated towards the subtropics and can possibly generate changes in the weather patterns. Furthermore, the results showed that may have interfered one or more forces that interfering together and are able to alter the propagation of waves Rossby. Finally, we believed that more contributions of this research was the fact that we identified them, possible independent variables (regions of SST and climate indices) that can exert more influence in the variability of river outflows of the Brazilian Pantanal.