Abstract
Ao analisar dados recorrentes de séries temporais micrometeorológicas, os pesquisadores podem detectar padrões semelhantes e compreender os regimes turbulentos frente as suas classificações. Nessa pesquisa foi aplicado o método não-linear dos RPs (Recurrence Plot) e RQA (Recurrence Quantification Analysis) aos regimes turbulentos classificados segundo a teoria HOST, para as variáveis de velocidade e temperatura virtual, respectivamente, V e T_v de dados coletados durante o Projeto GoAmazon 2014/15. A não-estacionariedade das séries temporais analisadas foram capturadas pelos RPs, que mostraram uma variabilidade ao redor da linha de instabilidade (LOI). Os resultados sugerem uma maior estabilidade para as séries temporais de V quando comparada a variável T_v. O regime turbulento 1, caracterizado por menores valores de V e maiores para T_v, apresentaram maior complexidade nos seus RPs, e assim, maiores valores para a entropia, o que está em acordo com a teoria para turbulência, visto que a supressão da mistura vertical e a dissipação da turbulência, resulta em padrões de fluxo mais complexos próximos à superfície.
Publisher
Revista Brasileira de Geografia Fisica