Partitioned Emulation Programming Extension Concepts

Como observado na seção anterior, que em geral, a topografia exerce influencia nos quantitativos dos parâmetros investigados, onde foi mais evidente para altitudes acima de 721 metros. Desta forma, os cálculos, bem como as análises deste estudo foram realizados desconsiderando os pixels localizados sobre este limiar de elevação, acima ou igual a 721 metros. O que pode garantir que as diferenças, por ventura, encontradas sejam devido ao desmatamento.

Para quantificar o efeito sobre a mudança da cobertura vegetal de floresta para uma superfície desmatada nos parâmetros microfísicos, as diferenças absolutas entre valores dos pixels nessas regiões foram calculadas conforme Equação (4.1) e apresentadas nos histogramas das curvas de distribuição de densidade normal conforme visualizado na Figura 4.2.

Para os parâmetros Conteúdo integrado de gelo – IWP (Figura 4.2a) e Conteúdo integrado de água de chuva – RWP (Figura 4.2b), observou-se aumento de aproximadamente 13 e 11% (p- valor<0,05), respectivamente. Enquanto que para os parâmetros Precipitação Congelada em superfície – FP (Figura 4.2c), Precipitação Convectiva – CP (Figura 4.2d) e Taxa de Precipitação em Superfície – SP (Figura 4.2e) reduções entre 8 a 9% (p-valor<0,05), ao passo que para Altura do nível de congelamento – FH (Figura 4.2f) e Tipo de chuva – RT (Figura 4.2g) não se observaram alterações significativas (p-valor>0,05). Contudo, com relação ao RT (Figura 4.2g), nota-se que a curva de áreas de florestas tende a ser ligeiramente superior com relação às áreas desmatadas para o tipo estratiforme (ver R1 da Figura 4.2g), ao passo que para o tipo de chuva convectiva, observa-se o inverso, isto é, a curva de densidade de áreas desmatadas tende a ser superior quando comparada com a de floresta (ver R2 da Figura 4.2g). Embora, observa-se que as chuvas tipo convectivas de áreas de florestas tendem a ser superiores a desmatada na região destacada como R3 da Figura 4.2g. Destaca-se que na região R2 é classificado como convectivo quando os dois métodos unificados concordam em suas classificações ou quando um dos métodos classifica como outros.

Enquanto que na região R3 um dos métodos classifica como estratiforme e o outro como convectiva (ver Anexo_1). Isso pode explicar o ligeiro aumento da densidade de chuvas convectivas em áreas de floresta observada na região R3, pois um dos métodos classificou como estratiforme o evento, enquanto que o outro como convectiva. Esse resultado corrobora com os achados de Machado et al., (2004), onde observaram que as regiões desmatadas tem maior frequência de chuvas intensas (convectivas) quando comparada com áreas de florestas. Por fim, a altura do nível de congelamento – FH (Figura 4.2f), conforme mencionado, não apresentou diferenças estatisticamente significativas. Contudo, observou-se ligeira elevação da curva de densidade em regiões desmatadas a partir do percentil 75% (~4865 metros) e com média superior a de floresta (Tabela 4.2).

Figura 4.2 – Histogramas do efeito relativo da mudança da superfície de Floresta (F) para Desmatado (D) para os parâmetros microfísicos da nuvem para áreas de florestas (linhas tracejadas verde) e áreas desmatadas (linhas solidas amarelas) em Rondônia, Brasil. (2000-2013). As linhas verticais representam as respectivas médias. Teste t de Student significativo (***) e não significativo (NS) a 5%. (a) (b) (c) (d) 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0 2 4 6 8 10 12

Conteúdo Integrado de Gelo - IWP (kg/m²)

Density F D (D-F)/F = 12.6% teste t: *** 0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0 5 10 15 20 25 30 35

Conteúdo Integrado de Água de Chuva - RWP (kg/m²)

Density F D (D-F)/F = 10.8% teste t: *** 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5

Precipitação Congelada em superfície - FP (mm/h)

Density F D (D-F)/F = -8.5% teste t: *** 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 Precipitação Convectiva - CP (mm/h) Density F D (D-F)/F = -9.2% teste t: ***

(e) (f)

(g)

As reduções observadas nas variáveis caracterizadas por taxa de chuva (FP, CP e SP) podem ser explicadas pelas alterações nos campos de fluxo de calor entre a superfície e a atmosfera. Isto é, quando uma área de floresta é substituída por pastagem ou cultura agricucula, o que se observa, normalmente, é a diminuição da evapotranspiração da vegetação e evaporação do solo que pode levar a uma queda de umidade atmosférica e possível supressão da precipitação. Recentemente, da Silva et al. (2019) analisando os efeitos do desmatamento sobre a ET em Rondônia utilizando dados orbitais, encontrou reduções de até 28% nessa variável em escala regional durante a estação seca. Esses resultados corroboram com encontrados por modelos de simulações numéricas de macroescala (SUKLA e MINTZ, 1982; ELTAHIR et al., 1994; SPRACKLEN et al., 2012) que preveem uma diminuição da precipitação regional, mas discordam com os resultados encontrados em dados observacionais (CHAGNON et al., 2005; BUTT et al. 2011) e de modelos de mesoescala,

0 2 4 6 8 10 12 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4

Taxa de precipitação em Superficie - SP (mm/h)

Density F D (D-F)/F = -7.9% teste t: *** 4400 4600 4800 5000 5200 0.000 0.001 0.002 0.003 0.004 0.005

Altura do Nível de Congelamento - FH (m)

Density F D (D-F)/F = 0,01% teste t: NS 100 150 200 250 300 0.000 0.005 0.010 0.015 0.020 Tipo de Chuva - RT Density F D

Estratiforme Prob./Talvez Estratiforme Convectiva Prob./Talvez _Convect. Convectiva Outros

R1

R2

conforme resumido em D‟Almeida et al., (2007), que indicam que o efeito do desmatamento regional pode levar a um aumento de precipitação em sistemas convectivos organizados (SILVA DIAS et al., 2005). Contudo, a magnitude e os efeitos podem variar dependendo do modelo (HASLER et al., 2009; PITMAN et al., 2009) e da resolução (RAMOS da SILVA, et al., 2008). Porém, não explicam porque a quantidade de eventos convectivos (chuvas do tipo convectiva) ocorrem com maior frequencia sobre áreas desmatadas conforme observado na região R2 da Figura 4.2g e comentado no paragrafo anterior bem como os aumentos nas quantidades de gelo e água de chuva das nuvens. Portanto, suas elucidações serão abordadas nos parágrafos seguintes.

Como observado acima as taxas de precipitação de áreas desmatadas são menores com relação as de florestas. Em contra partida, observou-se relativo aumento na frequencia de chuvas convectivas e nas quantidades de gelo e água de chuva das nuvens (RT, IWP e RWP, respectivamente). Uma plausível justificativa para esse controverso resultado pode ser explicado pelas alterações provocadas pelo desmatamento nos fluxo de calor entre a superfície e a atmosfera e nos padrões de nuvem (termodinâmica e dinâmica atmosférica). Machado et al.(2004) e Negri et al. (2004) observaram que as regiões desmatadas tem maior frequencia de tempestades com menores quantidades de precpitação quando comparadas com florestas, mas a intesidade são maiores. Essas características das chuvas em áreas desmatadas estão associadas, em parte, aos efeitos secundários dos aerossóis, que segundo Silva Dias et al. (2002b), consiste na capacidade de atuar como núcleos de formação de gotas nas nuvens com implicações no tipo de chuva que se forma bem como na formação e evolução das nuvens. Artaxo et al. (2014) elucida que em uma atmosfera poluída concentrações elevadas de aerossóis na fumaça oriunda de queima de biomassa, as chuvas tendem a ser mais intensas com ventos fortes e descargas elétricas mais abundantes.

Esses eventos, em geral, estão associados com nuvens de grande desenvolvimento vertical e convecção profunda e são caracterizados por produzir expressiva quantidade de relâmpagos (UMAN, 1987). Neste sentido, estudos têm demonstrado que nuvens com elevada ocorrência de relampagos possuem predominancia de particulas de gelo (MATTOS et al., 2017). Recentimente, Abreu (2018), estudando a relação dos relâmpagos com a microfísica das nuvens no Nordeste Brasileiro, verificou que associado a ocorrência de relâmpagos a atmosfera possui elevadas quantidades de gelo. Ele observou, apoiado por outros estudos, que a produção de relâmpagos e a massa de particulas de gelo no interior das nuvens tinham forte correlação (WILLIAMS, 1988), que segundo Petersen e Rutledge (2001), devido a implicações de processos vigorosos da fase mista do ciclo de vida de uma tempestade, estimulados por correntes convectivas ascendentes que se desenvolvem no interior de nuvens tipo cumulus-nimbus.

Deste modo, podemos aferir que o aumento da quantidade de gelo e água de chuva integrada na coluna atmosferica em areas desmatadas são devido a ocorrencia de eventos de chuva mais

intensos e localizados (convectivos) geradas pela diferença dos fluxos de calor latente (LE) e sensível (H) observado sobre ambas as áreas. Fisch et al.(2004) relata que essas diferenças nos fluxos de energia são responsáveis por alterações na Camada Limite Convectiva4 - CLC. Como o fluxo de H é maior sobre áreas desmatada a altura da CLC segue esse padrão. A medida que a turbulência é predominante sobre áreas desmatadas, há uma circulação gerada na interface de ambas as regiões denominada de circulação de mesoescla ou brisa de desmatamento.

Avissar et al., (2002) relatam que essa circulação pode causar possíveis mudanças nos acúmulos de precipitação resultantes de uma expansão progressiva do desmatamento. Consequentemente, as chuvas poderão aumentar associado a circulação de mesoescala que fará o ar subir nas áreas desmatada e descer na de floresta, como resultado do desmatamento inicial. Mas poderão diminuir rapidamente à medida que a áreas desmatada atravesam algum limiar, que segundo Avissar et al., (2002) foram estimado em 30 a 50% do desmatamento. Entretanto, Knox et al. (2011), com base em uma distribuição de probabilidade binomial, revelaram um efeito real da circulação de mesoescala na precipitação. Eles descobriram que a precipitação diminui em relação as áreas desmatadas distantes das fronteiras da floresta, mas aumentam nas áreas desmatadas proximos de áreas de transição (borda da floresta).

A Tabela 4.2 sumariza o que foi aferido a partir das análises dos parágrafos anteriores sobre a microfísica das nuvens para as duas superfícies contrastantes. Nota-se que as estatísticas dos parâmetros microfísicos mostrados pela Tabela 4.2 sugerem, mais uma vez, a distinção entre as duas curvas de distribuição e, com isso as diferenças estatisticamente significativa (p-valor<0,05) que atmosfera apresenta para áreas de floresta e desmatada, com exceção da FH e RT.

Os máximos e os percentis de 75% dos parâmetros microfísicos são os que apresentam os maiores valores em áreas desmatadas, com exceção da SP e FH. Esses resultados sugerem que os eventos mais severos ocorrem em áreas desmatadas que podem estar associados a nuvens com grande desenvolvimento vertical e com abundantes descargas elétricas. As estatísticas para FH e RT demonstraram similaridade não sendo possível uma clara distinção entre as duas superfícies (p- valor >0,05). Contudo, observa-se ligeiro aumento da FH em regiões desmatadas. Corroborando com os resultados das Figuras 4.2g.

4

Tabela 4.2 – Valores mínimos, máximos, média e percentis de 25% e 75% dos parâmetros de microfísica avaliados para áreas de floresta (F) e desmatada (D) em Rondônia (2000 a 2013).

Sup. Estatísticas Parâmetros IWP (kg/m²) RWP (kg/m²) FP (mm/h) CP (mm/h) SP (mm/h) FH (m) RT F Mínimo 0,000 0,000 0,000 0,000 0,125 4203 100 P25% 0,011 0,010 0,107 0,078 0,769 4731 120 Média 0,113 0,044 0,742 0,495 3,590 4795 160 P75% 0,077 0,020 0,851 0,537 3,825 4862 210 Máximo 7,952 6,340 44,432 43,880 266,985 5268 291 D Mínimo 0,000 0,000 0,000 0,000 0,218 4210 100 P25% 0,011 0,012 0,088 0,064 0,763 4728 120 Média 0,127 0,048 0,679 0,449 3,300 4796 160 P75% 0,097 0,021 0,767 0,490 3,825 4865 210 Máximo 14,496 8,270 60,439 60,412 84,310 5257 291 4. 4 Conclusões

Os resultados aqui descritos apontam para possíveis processos físicos que estão sendo modificados pela mudança do uso da terra (desmatamento). Os objetivos propostos por esse estudo consistiram em avaliar os efeitos do nível atual do desmatamento em Rondônia, nos parâmetros microfísicos da nuvem, utilizando dados extraídos dos sensores orbitais TMI e PR do satélite TRMM, para um período de 14 anos, considerando apenas o trimestre mais seco (jun-jul-ago) da região de estudo. Adicionalmente, verificou-se a influencia do relevo local nos parâmetros microfísicos, uma vez que estudos têm mostrado que a topografia influencia na dinâmica e, consequentemente, nos quantitativos dos sistemas precipitantes. Como nossas análises focou nos efeitos do desmatamento sobre os parâmetros microfísicos ter o conhecimento do nível da elevação que exercesse influência nesses parâmetros era necessário para desconsiderar possíveis viesses nos resultados.

Em geral o relevo local influencia nos parâmetros microfísicos sendo mais preponderante a partir de 721 metros de altitude independente do tipo de superfície. Nossos resultados também indicaram que o nível do desmatamento local produziu aumentos, estatisticamente significativos, nos parâmetros quantidade de gelo (IWP) e água de chuva integrada na nuvem (RWP) e reduções para os parâmetros chuva convectiva (CP), precipitação em superfície (SP) e chuva congelada (FP). Enquanto que para os parâmetros altura do nível de congelamento (FH) e tipo de chuva (RT), não foram observadas alterações visíveis (significativas).

Os aumentos observados nesses parâmetros (IWP, RWP) em áreas desmatadas foram associados à maior frequência de eventos de chuvas convectivas originadas por circulações de mesoescala. Esses eventos são principalmente caracterizados por fortes correntes de ar (ascendentes e descendentes) no interior da nuvem que favorecem a produção e crescimento de partículas de gelo e gotas de água. Porém, esses eventos apresentam menor quantidade de precipitação em decorrência, em parte, da diminuição da evapotranspiração que reduz a umidade atmosférica em conjunto com as alterações na formação e evolução das nuvens devido aos aerossóis oriundos da queima de biomassa (carbon black) o que elucida as reduções observadas nos parâmetros caracterizados como taxas de chuvas (SP, CP e FP). As pequenas alterações observadas nos parâmetros FH e TP não foram significativas, estatisticamente, porém ligeiro aumento para a altura do nível de congelamento e maior frequência do tipo de chuvas convectivas em áreas desmatadas foi observado.

Esses resultados sugerem que a estrutura microfísica da nuvem se apresenta com características distintas quando relacionadas a áreas de florestas e desmatadas concordando com as mudanças observadas nos padrões de nuvens e quantitativos de precipitação de pesquisas anteriores.

4.5 Referências:

ABREU, L. P. Relâmpagos no Nordeste: ocorrência, variabilidade espaço/temporal e relação com a microfísica das nuvens. Dissertação de Mestrado – Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Exatas e da Terra, Programa de Pós-Graduação em Ciências

Climáticas, Natal-RN, 2018. Disponível em:

<https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26328>

AGUIAR, R. G; von RANDOW, C.; PRIANTE‐FILHO, N., MANZI, A. O; AGUIAR, L. J. G; CARDOSO, F. L. Fluxos de massa e energia em uma floresta tropical no sudoeste da Amazônia, Ver. Bras. Meteorol., v. 21, p. 248–257, 2006. Disponível em:

<https://repositorio.inpa.gov.br/bitstream/123/6166/1/fluxos_de_massas_E_energia.pdf >

AHRENS, C. D.; HENSON, R. Meteorology today – An introduction to weather, climate and the environment. 11a Edição ed. Boston, MA: Cengage Learning, 2015.

ALBRECHT, R. I.; GOODMAN, S. J.; BUECHLER, D. E.; BLAKESLEE, R. J.; CHRISTIAN, H. J. Where Are the Lightning Hotspots on Earth? Bulletin of the American Meteorological Society, v. 97, p. 2051–2068, 2016. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00193.1

ALVARES, C. A.; STAPE, J. L.; SENTELHAS, P. C.; GONÇLAVES, J. L. M, SPAROVEK, G. Koppen‟s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, v. 22, p. 711- 728, 2013. https://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507

ALVES, L.M.; MARENGO, J. A.; FU, R.; BOMBARDI, R. J. Sensitivity of Amazon Regional Climate to Deforestation. American Journal of Climate Change, v. 6, p. 75-98, 2017.

https://doi.org/10.4236/ajcc.2017.61005

PAULIQUEVIS, T. M.; PROCPÓPIO, A. S.; RIZZO, L. V. Química atmosférica na Amazônia: a floresta e as emissões de queimadas controlando a composição da atmosfera amazônica. Acta Amazonica, v. 35, n. 2, p. 185-196, 2005. http://dx.doi.org/10.1590/S0044-59672005000200008 ARTAXO, P.; SILVA DIAS, M. A. F.; NAGY, L.; LUIZÃO, F. J.; CUNHA, H. B.; QUESADA, C. A. N.; MARENGO, J. A.; KRUSCHE, A.. Perspectivas de pesquisas na relação entre clima e o funcionamento da floresta Amazônica. Cienc. Cult., v. 66, 41-46. 2014.

http://dx.doi.org/10.21800/S0009-67252014000300014

BERG, W.; L‟ECUYER, T.; van Den HEEVER, S. Evidence for the impact of aerosols on the onset and microphysical properties of rainfall from a combination of satellite observations and cloud-resolving model simulations. Journal of Geophysical Research, v. 113, p. 1-15, 2008.

https://doi.org/10.1029/2007JD009649

BUTT, N.; de OLIVEIRA, P. A.; COSTA, M. H. Evidence that deforestation affects the onset of the rainy season in Rondonia, Brazil. J. Geophys. Res., v. 116, p. D11120, 2011.

https://doi.org/10.1029/2010JD015174

CARRIO, G. G.; van DEN HEEVER, S. C.; COTTON, W. R. Impacts of nucleating aerosol on anvil-cirrus clouds: A modeling study, Atmos. Res., 84, p. 111–131, 2007.

http://dx.doi.org/10.1016%2Fj.atmosres.2006.06.002

CHAGNON, F. J. F. and BRAS, R. L. Contemporary climate change in the Amazon. Geophys. Res. Lett., v. 32, p. 1-4, 2005.https://doi.org/10.1029/2005GL022722

CHAGNON, F. J. F.; BRAS, R. L.; WANG, J. Climatic shift in patterns of shallow clouds over Amazon. Geophysical Research Letters, v. 31, p. 1-4, 2004.

https://doi.org/10.1029/2004GL021188

CUTRIM, E.; MARTIN, D. W.; RABIN, R. Enhancement of cumulus clouds over deforest lands in Amazonia. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 76, 1801-1805, 1995.

https://doi.org/10.1175/1520-0477(1995)076%3C1801:EOCCOD%3E2.0.CO;2

D‟ALMEIDA, C.; VRSMARTY, C. J.; HURTT, G. C.; MARENGO, J. A.; DINGMAN, S. L.; KEIM, B. D. The Effects of Deforestation on the Hydrological Cycle in Amazonia: A Review on Scale and Resolution. International Journal of Climatology, v. 27, p. 633–647, 2007.

https://doi.org/10.1002/joc.1475

DALLA-NORA, E.L.; de AGUIAR, A. P. D.; LAPOLA, D. M.; WOLTJER, G. Why have land use change models for the Amazon failed to capture the amount of deforestation over the last

decade? Land Use Policy, v. 39, p. 403-411, 2014.

https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2014.02.004

da SILVA, H. J. F.; GONÇALVES, W. A.; BEZERRA, B. G. Comparative analyzes and use of evapotranspiration obtained through remote sensing to identify deforested áreas in the Amazon. Int. J. Earth Obs. Geoinformation, v. 78, p. 163-174, 2019.

https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.01.015

DURIEUX, L.; MACHADO, L. A. T.; LAURENT, H. The impact of deforestation on cloud cover over the Amazon arc of deforestation. Remote Sensing of Environment, v. 86, p. 132- 140, 2003. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00095-6

ELTAHIR, E. A. B. and BRAS, R. L. Precipitation recycling in the Amazon basin. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, v. 120, p. 861–880, 1994.

http://www3.interscience.wiley.com/journal/113388514/home

FISCH, G.; TOTA, J.; MACHADO, L. A. T.; SILVA DIAS, M. A. F.; LYRA, R. F. da F.; NOBRE, C. A.; DOLMAN, A. J.; GASH, J. H. C. The convective boundary layer over pasture and Forest in Amazonia. Theor. Appl. Climatol., v. 78, p. 47-59. 2004.

https://doi.org/10.1007/s00704-004-0043-x

FISCH, G.; MARENGO, J. A.; NOBRE, C. A. Uma revisão geral do clima da Amazônia. Acta Amazônica, v. 28, p. 101-126, 1998. http://dx.doi.org/10.1590/1809-43921998282126

GANDU, A. W.; COHEN, J. C. P.; SOUZA, J. R. S. Simulations of deforestation in Eastern Amazon using a higher-resolution model. Theoretical and Applied Climatology, v. 78, p. 123- 135, 2004. https://doi.org/10.1007/s00704-004-0048-5

GONÇALVES, W. A. G.; MACHADO, L. A. T.; ALCÂNTARA, C. R. Precipitation changes due to the Amazon Deforestation. In: Amazon, Nova Science Publishers, Inc., p: 271-285. 2013.

GONÇALVES, W. A.; MACHADO, L. A. T.; KIRSTETTER, P. E. Influence of biomass aerosol on precipitation over the Central Amazon: an observational study. Atmos. Chem. Phys., v. 15, p. 6789–6800, 2015. https://doi.org/10.5194/acp-15-6789-2015

HARRIS, G. N.; BOWMAN, K. P.; SHIN, D.-B. Comparison of Freezing-Level Altitudes from the NCEP Reanalysis with TRMM Precipitation Radar Brightband Data. Journal of Climate, v. 13, n. 23, p. 4137–4148, 2000. https://doi.org/10.1175/1520-

0442(2000)013%3C4137:COFLAF%3E2.0.CO;2

HASLER, N.; WERTH, D.; AVISSAR, R. Effects of tropical deforestation on global hydroclimate: a multimodel ensemble analysis. Journal Climate, v. 22, p. 1124–1141, 2009.

https://doi.org/10.1175/2008JCLI2157.1

HENDERSON-SELLERS, A. and GORNITZ, V. Possible climatic impacts of land cover transformations, with particular emphasis on tropical deforestation. Clim. Change, v. 6, p. 231– 257, 1984. https://doi.org/10.1007/BF00142475

JIANG, H.; XUE, H.; TELLER,A.; FEINGOLD, G.; LEVIN, Z. Aerosol effects on the lifetime of shallow cumulus. Geophys. Res. Lett., v. 33, p. 1-4, 2006.

https://doi.org/10.1029/2006GL026024

KNOX, R.; BISHT, G.; WANG, J.; BRAS, R. Precipitation Variability over the Forest-to- Nonforest Transition in Southwestern Amazonia. Journal of Climate, v. 24, p. 2368-2377, 2011. https://doi.org/10.1175/2010JCLI3815.

KUMMEROW, C.; BARNES, W.; KOZU, T.; SHIUE, J.; SIMPSON, J. The tropical rainfall measuring mission (TRMM) sensor package. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, v. 15, p. 809–817, 1998. https://doi.org/10.1175/1520- 0426(1998)015%3C0809:TTRMMT%3E2.0.CO;2

LAMB, D. CLOUDS AND FOG | Cloud Microphysics. Encyclopedia of Atmospheric Sciences. Second Edi ed., v. 2, p. 133–140, 2015. Elsevier. Disponível em: <10.1016/B978-0- 12-382225-3.00111-0>.

LAURENT, H.; MACHADO, L. A. T.; MORALES, C. A.; DURIEUX, L. Characteristics of the Amazonian mesoscale convective systems observed from satellite and radar during the

WETAMC/LBA experiment. Journal of Geophysical Research., 107, p. 1-14, 2002.

https://doi.org/10.1029/2001JD000337

LAWAET, D.; van LIPZIG, N. P. M.; de Ridder, E. K. The effect of vegetation changes on precipitation and mesoscale convective systems in the Sahel. Climate Dynamics. V. 33, p. 521- 534, 2009. https://doi.org/10.1007/s00382-009-0539-2

MACHADO, L. A. T.; LAURENT, H.; DESSAY, N.; MIRANDA, I. Seasonal end diurnal variability of convection over the Amazonia: A comparison of different vegetation types and large scale forcing. Theoretical and Applied Climatology, v. 78, p. 61-77, 2004.

https://doi.org/10.1007/s00704-004-0044-9

MACHADO, L. A. T.; LAURENT, H.; LIMA, A. A. Diurnal march of the convection observed during TRMM-WETAMC/LBA. J. Geophys. Res. v. 107, p. 31.1-31.15, 2002.

https://doi.org/10.1029/2001JD000338

MATTOS, E. V. and MACHADO, L. A. T. Cloud-to-ground lightning and Mesoscale Convective Systems. Atmospheric Research, v. 99, p. 377–390, 2011.

https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2010.11.007

MATTOS, E. V.; MACHADO, L. A. T.; WILLIAMS, E. R.; et al. Electrification life cycle of incipient thunderstorms. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, v. 122, p. 4670– 4697, 2017. https://doi.org/10.1002/2016JD025772

NASA. Global Precipitation Measurement Precipitation Processing System: File

Specification 2AGPROFTMI, 2018a. Disponível em:

<https://storm.pps.eosdis.nasa.gov/storm/filespec.GPM.V1.pdf >

NASA. Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Proceassing System: File

Specification 2A25, 2018a. Disponível em: <https://storm-

pps.gsfc.nasa.gov/storm/data/docs/filespec.TRMM.V7.2A25.pdf >

NEGRI, A. J.; ADLER, R. F.; XU, L.; SURRAT, J. The impact of Amazonian deforestation on dry season rainfall. J. Journal of Climate, v. 17, p. 1306-1319. 2004.

https://doi.org/10.1175/1520-0442(2004)017%3C1306:TIOADO%3E2.0.CO;2

NOBRE, C. A.; SELLERS, P. J.; SHUKLA, J. Amazonian Deforestation and Regional Climate Change. Journal of Climate, v. 4, 957-988, 1991. https://doi.org/10.1175/1520-

0442(1991)004%3C0957:ADARCC%3E2.0.CO;2

NOBRE, P.; MALAGUTTI, M.; URBANO, D. F.; ALMEIDA, R. A. F.; GIAROLLA, E. Amazon deforestation and climate change in a coupled model simulation. J. Clim., v. 22, p. 5686–5697, 2009. https://doi.org/10.1175/2009JCLI2757.1

NÓBREGA, R. S. Impactos do Desmatamento e de Mudanças Climáticas nos Recursos Hídricos na Amazônia Ocidental utilizando o modelo SLURP. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 29, p. 111–120, 2014. http://dx.doi.org/10.1590/0102-778620130024

PETERSEN, W. A. and RUTLEDGE, S. A. Regional Variability in Tropical Convection: Observations from TRMM. Journal of Climate, v. 14, p. 3566–3586, 2001.

https://doi.org/10.1175/1520-0442(2001)014%3C3566:RVITCO%3E2.0.CO;2

PIELKE, R. A.; COTTON, W. R.; WALKO, R. L. et al. A comprehensive meteorological modeling system–RAMS, Meteorol. Atmos. Phys., v. 49, p. 69–91, 1992.

https://doi.org/10.1007/BF01025401

PITMAN, A. J.; NOBLET‐DUCOUDRÉ, N.; CRUZ, F. T. et al. Uncertainties in climate responses to past land cover change: first results from the LUCID intercomparison study. Geophys. Res. Lett., v. 36, p. 1-6, 2009. https://doi.org/10.1029/2009GL039076

RAMOS da SILVA, R.; WERTH, D.; AVISSAR, R. Regional impacts of future land-cover changes on the Amazon basin wet-season climate. J. Clim., v. 21, p. 1153–1170, 2008.

https://doi.org/10.1175/2007JCLI1304.1

ROSENFELD, D. and WOODLEY, W. L. Spaceborne Inferences of Cloud Microstructure and Precipitation Processes: Synthesis, Insights, and Implications. In: Tao WK., Adler R. (eds) Cloud Systems, Hurricanes, and the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Meteorological Monographs. American Meteorological Society, Boston, MA. 2003

https://doi.org/10.1007/978-1-878220-63-9_6

ROSENFELD, D. TRMM observed first direct evidence of smoke from forest fires inhibiting rainfall, Geophys. Res. Lett., v. 26, p. 3105–3108, 1999.

https://doi.org/10.1029/1999GL006066

ROY, S. B. and AVISSAR, R. Impact of land use/land cover change on regional hydrometeorology in Amazonia. Journal of Geophysical Research, v. 107, p. 1-12, 2002.

https://doi.org/10.1029/2000JD000266

SILVA DIAS, M. A. F.; COHEN, J. C. P; GANDÚ, A. W. Interações entre nuvens, chuvas e a biosfera na Amazônia. Acta Amazonica, v. 35, p. 215-222. 2005.

http://dx.doi.org/10.1590/S0044-59672005000200011.

SILVA DIAS, M. A. F.; PETERSEN, W.; SILVA DIAS, P. L.; CIFELLI, R., BETTS, A. K.; LONGO, M.; GOMES, A. M.; FISCH, G. F.; LIMA, M. A.; ANTONIO, M. A.; ALBRETCH,