Variabilidade da precipitação em tempo e espaço associada à Zona de Convergência Intertropical

Este estudo visa apresentar uma análise atmosférica da variabilidade espacial e temporal da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) nas cidades de Belém, Jakarta e Nairóbi, que estão localizadas sobre os continentes da América do Sul, Ásia e África, respectivamente. Para isso, foram utilizados dados diários de precipitação observada e radiação de onda longa para o período de 1999 a 2008, e aplicadas as técnicas matemáticas e estatísticas, como a média aritmética e a transformada em ondeletas Morlet. Em geral, os resultados indicam que do ponto de vista espacial, a precipitação mensal varia consideravelmente, pois as três cidades estudadas localizam-se em diferentes continentes da faixa tropical. Isto ocorre principalmente, durante os meses de Janeiro a Maio, período de maior atuação da ZCIT no hemisfério sul. As variações atmosféricas observadas, a partir dos escalogramas de fase, - de ondeleta indicam que as escalas interdecadal, anual, interanual e intrassazonal são moduladoras da precipitação. Tais escalas podem ser representadas pelos mecanismos oceano-atmosfera dos fenômenos El Niño Oscilação Sul e da oscilação intrassazonal de Madden e Julian. A contribuição destes fenômenos na distribuição da chuva nessas regiões é evidente durante o período estudado, sendo que Nairóbi, apesar de estar localizada em latitude semelhante à de Belém, apresenta pouca evidência do ciclo anual e forte na escala interdecadal. No caso de Belém e de Jakarta as oscilações de múltiescala de precipitação concentram-se nas escalas dos mecanismos moduladores da chuva associados com o ciclo anual e intrassazonal, durante todo o período.

Detecção do contato entre camadas através do perfil de indução

Dois dos principais objetivos da interpretação petrofísica de perfis são a determinação dos limites entre as camadas geológicas e o contato entre fluidos. Para isto, o perfil de indução possui algumas importantes propriedades: É sensível ao tipo de fluido e a distribuição do mesmo no espaço poroso; e o seu registro pode ser modelado com precisão satisfatória como sendo uma convolução entre a condutividade da formação e a função resposta da ferramenta. A primeira propriedade assegura uma boa caracterização dos reservatórios e, ao mesmo tempo, evidencia os contatos entre fluidos, o que permite um zoneamento básico do perfil de poço. A segunda propriedade decorre da relação quasi-linear entre o perfil de indução e a condutividade da formação, o que torna possível o uso da teoria dos sistemas lineares e, particularmente, o desenho de filtros digitais adaptados à deconvolução do sinal original. A idéia neste trabalho é produzir um algoritmo capaz de identificar os contatos entre as camadas atravessadas pelo poço, a partir da condutividade aparente lida pelo perfil de indução. Para simplificar o problema, o modelo de formação assume uma distribuição plano-paralela de camadas homogêneas. Este modelo corresponde a um perfil retangular para condutividade da formação. Usando o perfil de entrada digitalizado, os pontos de inflexão são obtidos numericamente a partir dos extremos da primeira derivada. Isto gera uma primeira aproximação do perfil real da formação. Este perfil estimado é então convolvido com a função resposta da ferramenta gerando um perfil de condutividade aparente. Uma função custo de mínimos quadrados condicionada é definida em termos da diferença entre a condutividade aparente medida e a estimada. A minimização da função custo fornece a condutividade das camadas. O problema de otimização para encontrar o melhor perfil retangular para os dados de indução é linear nas amplitudes (condutividades das camadas), mas uma estimativa não linear para os contatos entre as camadas. Neste caso as amplitudes são estimadas de forma linear pelos mínimos quadrados mantendo-se fixos os contatos. Em um segundo passo mantem-se fixas as amplitudes e são calculadas pequenas mudanças nos limites entre as camadas usando uma aproximação linearizada. Este processo é interativo obtendo sucessivos refinamentos até que um critério de convergência seja satisfeito. O algoritmo é aplicado em dados sintéticos e reais demonstrando a robustez do método.