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Este estudo aborda uma analise completa da recarga dos aquíferos, assim como os seus factores climáticos e hidrológicos, dentro de um pequeno sistema de bacias hidrográficas em Portugal, na região semiárida do Algarve. Foram coletados na região durante os meses de maior pluviosidade vários diferentes conjuntos de dados derivados, obtidos entre novembro de 2020 e abril de 2021. Dentro das séries de dados há factores como, temperatura, precipitação e evapotranspiração, assim como medidas piezométricas em campo. A distribuição dos factores climáticos foi estudada com o uso de métodos de interpolação de dados em grelha, revelando uma mínima variação espacial na região estudada. O estudo estatístico demonstra uma forte correlação entre os factores climáticos e medidas dos níveis dos aquíferos, sugerindo que há uma resposta rápida dos aquíferos às flutuações climáticas. Os coeficientes de correlação foram 0.7 a 0.8 para precipitação e -0.3 a -0.4 para temperatura e potencial de evapotranspiração. Além disso, foi observado que o próprio sistema do aquífero é bem conectado na região estudada, com coeficientes de correlação maiores que 0.9 para as medidas piezométricas. Ainda, utilizando os dados coletados, múltiplas técnicas foram implementadas na área de estudo para estimar o valor de recarga do aquífero durante o período de observação, resultando em dois modelos de recarga que apresentaram um bom desempenho. Os métodos e as incertezas dos dois modelos, BALSEQ e LUMPREM, foram comparados em detalhes a fim de avaliar a significância e as imprecisões em suas simulações do período de observação. O modelo BALSEQ sugere que a recarga varia de 81.58 a 160.32 mm, e de acordo com o modelo LUMPREM, a recarga varia de 16.97 a 93.67 mm. No entanto, a avaliação do desempenho dos modelos sugere que, nas duas abordagens, a variação dos resultados de sobreposição, entre 80 e 90 mm de recarga, é a mais significativa. This study includes a thorough examination of groundwater recharge, as well as its hydrogeological and climatic drivers, within a small watershed system in Portugal’s semi-arid Algarve region. Several different derived data sets were collected over the region’s most significant rain months, over a 5-month period between November 2020 and April 2021. Among the data sets are climate factors including temperature, precipitation, and evapotranspiration, as well as various in field piezometric measurements. Using interpolation methods of gridded data, the geographical distribution of climatic drivers was studied, visualizing and describing the minimal spatial variation within the research region. The statistical study of the climatic factors and measured groundwater levels indicated a strong relationship, suggesting rapid groundwater responses to climate fluctuations, with correlations coefficients of 0.7 to 0.8 regarding the precipitation and -0.3 to -0.4 regarding temperature and potential evapotranspiration. Furthermore, it showed that the groundwater system itself is well connected throughout the region, with most corelation coefficients above 0.9 between the piezometric measurements. Utilizing the gathered data, multiple techniques to estimate the recharge value during the observation period were implemented on the study location, resulting in two distinct recharge models with good performance. The methods and uncertainties of the two models, BALSEQ and LUMPREM were compared in detail in order to assess the significance and inaccuracies in their simulations of the observation period. According to the BALSEQ model, recharge varies from 81.58 to 160.32 mm, and according to the LUMPREM model, recharge ranges from 16.97 to 93.67 mm. However, the evaluation of performances of the models suggests that the overlapping result range of the two approaches, between 80 and 90 mm of recharge, is the most significant.

Em diversas partes do mundo já foi observado o aumento da taxa de sismicidade associada aos efeitos de cargas hidrológicas na crosta (Bollinger et al. 2007; Craig et al. 2017; Dumont et al. 2020). Desta forma, este trabalho investiga a conexão entre cargas atmosféricas e hidrológicas e a deformação crustal na região dos Açores, procurando por modulações sazonais e inter-anuais na taxa de ocorrência de sismos, que podem ser causadas pela variação atmosférica e hidrológica. O presente estudo envolve a manipulação e o declustering do catálogo sísmico dos Açores, de 2008 a 2018 e uma análise estatística dos dados. A metodologia utilizada nos dados dos Açores foi primeiro testada no sistema de falhas de Nova Madrid (EUA), seguindo o artigo de Craig et al. 2017, onde foi descoberta uma conexão entre o aumento da sismicidade e a baixa taxa de chuva no final do Verão. Isto ocorre, pois durante o Inverno, a carga hidrológica do rio Mississippi que é cortado pelo sistema de falhas exerce pressão sobre a crosta. Durante o Verão, a crosta soergue devido ao alívio de carga e então desencadeia uma alta atividade sísmica. Os resultados obtidos neste trabalho se mostraram compatíveis aos resultados encontrados pelo autor. Sendo assim, a metodologia utilizada foi aplicada aos Açores. A análise dos dados dos Açores foi realizada separadamente, para a região oceânica e para as ilhas, já que diferentes processos físicos ocorrem em ambos locais. As ilhas sofrem com as marés terrestres, precipitação e variação nas águas subterrâneas, enquanto o oceano sofre com o peso da coluna d’água. Assim, de forma a analisar melhor a sazonalidade e os possíveis mecanismos atuantes, o catálogo foi divido. A janela temporal dos dados (de 2008 a 2018) foi escolhida de forma que mudanças nas redes sísmicas e trocas de equipamento não afetassem os dados. O primeiro passo neste estudo foi eliminar eventos sísmicos dependentes de um evento principal, através de um processo chamado declustering, de modo que apenas restasse os eventos independentes, chamados de mainshocks. O declustering é essencial na análise de sazonalidade dos dados, já que eventos dependentes poderiam tendenciar os dados. Antes da análise de sazonalidade, foi calculada a razão entre o número de eventos que ocorrem nos meses de Inverno e aqueles que ocorrem nos meses de Verão. Esta razão mostrou que mais eventos estavam ocorrendo no Verão quando comparados com o período de Inverno. Na análise de sazonalidade foram empregues métodos estatísticos como a simulação de Monte Carlo e a abordagem Jack-Knife. A simulação de Monte Carlo foi utilizada para gerar 10 mil catálogos aleatórios baseados nos catálogos originais. A razão Inverno/Verão de cada um dos 10 mil catálogos foi calculada assim como os intervalos de confiança de 99% e 95%, com a finalidade de se observar uma razão Inverno/Verão ao acaso semelhante à razão observada. Os resultados desta análise mostraram que para a sismicidade oceânica, considerando os intervalos de magnitude de 2.0 a 2.7 e de 3.5 a 4.8, a probabilidade de se observar a mesma razão Inverno/Verão é menor que 1%, confirmando que a sazonalidade é genuína. Já para as ilhas, a razão Inverno/Verão caiu dentro dos intervalos de confiança, o que indica que a sazonalidade está ocorrendo por acaso. A abordagem de Jack-Knife, foi realizada para confirmar os resultados obtidos na simulação. Durante esta etapa, todo o processo anterior de geração dos 10 mil catálogos e cálculo das razões é repetido, mas agora removendo ano a ano dos dados, um de cada vez. Esta abordagem permite identificar eventos climáticos extremos que podem ter ocorrido durante os anos e interferiram na sazonalidade. Não foram encontrados eventos anômalos para região oceânica, confirmando que ao longo de 11 anos a sazonalidade se mostrou genuína. Sendo assim, a taxa sísmica oceânica mensal foi calculada e comparada com as séries temporais mensais de precipitação, altura total das ondas, pressão atmosférica e pressão média ao nível do mar. As componentes principais que mais contribuem para cada série temporal foram escolhidas durante a Análise Espectral Singular, que decompõe e reconstrói os sinais das séries, em seguida correlacionadas com as componentes principais da taxa sísmica. Os resultados da correlação mostraram que a taxa sísmica oceânica está correlacionada negativamente com a taxa de precipitação por um coeficiente de correlação de -0.69, por -0.77 com a altura total das ondas, e positivamente com a pressão atmosférica (0.40) e com a pressão a nível do mar (0.39). Em sequência, foi realizado o teste de t-student, que confirmou que os resultados da correlação são significativos. Os resultados deste estudo demonstram que a modulação sazonal da taxa de sismicidade oceânica é presente em cada ano (de 2008 a 2018). Assim como no sistema de falhas de Nova Madrid, a taxa de sismicidade oceânica dos Açores é maior durante o Verão (nos meses de J-A-S-O) e menor durante o Inverno (nos meses de J-F-M-A). Estudos futuros devem focar em quantificar as tensões causadas pelas cargas hidrológicas mencionadas, a fim de que se confirme a influência delas na sismicidade, além de investigar outros possíveis mecanismos, como as marés. Os resultados fornecem uma avaliação de variações cíclicas na sismicidade e sua relação com perturbações hidrológicas e atmosféricas na região dos Açores. Além disso, proporciona uma primeira abordagem da precipitação e da altura total das ondas como possíveis mecanismos de desencadeamento da atividade sísmica oceânica na região, contribuindo para melhorar a nossa compreensão sobre os mecanismos de desencadeamento dos sismos em sistemas vulcano-tectônicos ativos e para a previsão de períodos onde há aumento da sismicidade. This work investigates the connection between atmospheric and hydrological loads and crustal deformation in the Azores region, looking in particular for seasonal and inter-annual modulations of the earthquake occurrence rate which can be caused by atmospheric and hydrological variations. The work involves the manipulation and declustering of the Azores seismic catalogue, from 2008 to 2018, and statistical analysis of the data. The New Madrid Seismic Zone (NMSZ, USA), where a connection between enhanced seismicity and low rainfall rate in late summer had already been recognized, is used as a benchmark study site to test the methodology. The analysis of the Azores data was carried out separately, for the oceanic region and for the islands, and also considering earthquakes with magnitude above 2.0 (the magnitude of completeness). Just as for the NMSZ, the oceanic seismicity rate of the Azores is higher during Summer/fall (J-A-S-O months) and lower during Winter/Spring (J-F-M-A months). Monte Carlo simulations, used to check if the seasonal and inter-annual variations found in the seismicity pattern are statistically significant and not observed by chance, show that the probability of observing such seasonality by chance is less than 1% for magnitude bands from 2.0 to 2.7 and from 3.8 to 4.5. The influence of extreme climatic events is investigated using a Jack-knife approach. The results demonstrate that the seasonal modulation of the ocean seismicity rate is present at each calendar year (from 2008 to 2018) and is not the consequence of single extreme climatic deviations. Unlike the ocean region, where the seasonality is more evident and genuine in both catalogues, the islands presented a seasonality that was statistically genuine only in the full catalogue. The study of the seasonal modulation investigated using methods of decomposition and reconstruction of geophysical time series (SSA – Singular Spectrum Analysis) show that the principal components of the Azores ocean seismicity rate is negatively correlated with the principal components of rainfall (-0.69) and the significant height of wind waves and swell (-0.77) and positively correlated with atmospheric pressure (0.40) and mean sea level pressure (0.39). The results provide a first assessment of cyclic variations in seismicity and its relationship with atmospheric and hydrological disturbances in the Azores region.