MINISTÉRIO DA EDUCAÇÃO UNIVERSIDADE FEDERAL DO PIAUÍ CAMPUS CINOBELINA ELVAS – BOM JESUS (PI) CURSO: ENGENHARIA FLORESTAL

ANÁLISE DE TENDÊNCIAS NA TEMPERATURA E PRECIPITAÇÃO NA CIDADEDE BOM JESUS, PIAUÍ

i

BOM JESUS, PIMARÇO - 2014

SHILTON PEREIRA DA SILVA

ANÁLISE DE TENDÊNCIAS NA TEMPERATURA E PRECIPITAÇÃO NA CIDADEDE BOM JESUS, PIAUÍ

Monografia apresentada ao

Departamento de Engenharia Florestal da

Universidade Federal do Piauí, como parte

das exigências do Curso de Bacharelado em

Engenharia Florestal.

ii

BOM JESUS, PIMARÇO - 2014

SHILTON PEREIRA DA SILVA

ANÁLISE DE TENDÊNCIAS NA TEMPERATURA E PRECIPITAÇÃO NA CIDADEDE BOM JESUS, PIAUÍ

Monografia apresentado ao

Departamento de Engenharia Florestal da

Universidade Federal do Piauí, como parte

das exigências do curso de Engenharia

Florestal.

Aprovado: ________________________

________________________________________________Prof. Dr. Robson José de Oliveira

(Orientador)

iii

________________________________________________Prof. Esp. Angela Iane Silva Salles

(Membro Convidado)

________________________________________________Prof. Mª. Marinete Martins

(Membro Convidado)

iv

A DEUS, “causa primária detodas as coisas e origem detudo que existe no universo”,pela presença constante emminha vida, auxiliando-me avencer mesmo aquelesobstáculos que pareciamintransponíveis. Dedico

AGRADECIMENTOS

v

SumárioRESUMO....................................................viiABSTRACT.................................................viiiLISTA DE TABELA............................................ixLISTA DE FIGURAS............................................x1.INTRODUÇÃO................................................12. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA....................................32.1 Series Temporais.........................................3

2.1.1 Consideracoes Gerais...................................32.1.2 Componentes de uma Serie Temporal......................32.1.3 Objetivos da Análise de Séries Temporais...............52.2 Mudanças climáticas......................................52.3 Variabilidade e tendência climática......................7

2.3.1 Variabilidade climática................................72.3.2 Tendência climática....................................83.MATERIAL E MÉTODO.........................................113.1. Localização............................................11

3.2. Dados utilizados no estudo.............................12

3.3. Regressão liner estatística............................12

vi

4.RESULTADO E DISCUSSÃO.....................................145.CONCLUSÃO.................................................206. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS...............................21

RESUMO

A história natural evidencia que a evolução das condições de

calor da superfície da Terra não se processou de maneira

uniforme. Períodos mais quentes se intercalaram com períodos

menos quentes ao longo de toda a história natural e humana do

planeta. Objetivou-se avaliar se ocorreriam mudanças nas

temperaturas mínimas, e máximas anuais, total anual de

precipitação e precipitação média mensal por década no

município de Bom Jesus – PI. Foram utilizados dados mensais de

temperaturas máxima, mínima e precipitação para o período de

vii

1994 a 2013 (20 anos de observação), registradas na estação

climatológica principal da cidade de Bom Jesus (09°04’28’’S e

44°21’31’’ W) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET).

Para cada variável se ajustaram modelos de regressão linear e

se estimaram a significância estatística dos coeficientes da

regressão obtidos ao nível de 5%. Os parâmetros estatísticos

foram calculados utilizando-se do software ASSISTAT, versão

7.6 beta. São apresentados resultados sobre os valores

esperados para períodos de retorno de até 100 anos. No

comportamento médio anual, observamos uma tendência de

elevação nas temperaturas máximas de 0,052 ºC na temperatura

média, e de 0,004 nas temperaturas medias.

Palavras-chave: qualidade, estação climatológica, elevação.

ABSTRACT

viii

The natural history shows that the evolution of the conditions

of heat from the surface of the Earth did not proceed

uniformly. Warmer periods are interspersed with less warm

throughout the natural and human history of the planet periods

. This study aimed to assess whether there were changes in the

minimum temperatures , and annual maximum , annual total

precipitation and average monthly rainfall per decade in Bom

Jesus - PI . We used monthly data , maximum and minimum

precipitation for the period 1994-2013 (20 years of

observation ) temperatures recorded at climatological station

of the city of Bom Jesus ( 09 ° 04'28 '' S and 44 ° 21'31 '' W

) of the National Institute of Meteorology ( INMET ) . For

each variable adjusted linear regression models and estimated

the statistical significance of the regression coefficients

obtained at the level of 5 % . The statistical parameters are

calculated using the ASSISTAT software, version 7.6 beta . On

the expected results for return periods up to 100 years values

are presented . The annual average behavior , we observed an

upward trend in maximum temperatures of 0,052 º C in average

temperature , and 0.004 in average temperatures

Keywords: quality, meteorology station, elevation.

ix

LISTA DE TABELA

Tabela 1. Valores do teste de Watson (U2) para as series

anuais das temperaturas máximas e mínimas...................14

Tabela 2. Análise estatística das temperaturas máximas de Bom

Jesus – PI, no período de 1994 à 2013.......................14

Tabela 3. Análise estatística das temperaturas mínimas de Bom

Jesus – PI, no período de 1994 à 2013,......................15

Tabela 4. Temperaturas máximas, mínimas absolutas precipitação

total anual, esperados com período de retorno entre 10 a 500

anos........................................................18

x

LISTA DE FIGURAS

Figura 1 – (A) Localização do estado do Piauí no Brasil e (B)

localização do município de Bom Jesus dentro no estado do

Piauí.......................................................11

Figura 2 - Esquema representando as variaveis

analisadas......................................13

Figura 3. Temperatura máxima anual em Bom Jesus – PI (1994-xi

2013).......................................................15

Figura 4. Temperatura mínima anual em Bom Jesus – PI (1994-

2013).......................................................16

Figura 5. Precipitação total anual em Bom Jesus – PI (1994-

2013).......................................................17

Figura 6. Precipitação média mensal por década em Bom Jesus –

PI (1994-2013)..............................................17

xii

1.INTRODUÇÃO

A história natural evidencia que a evolução das condições

de calor da superfície da Terra não se processou de maneira

uniforme. Períodos mais quentes se intercalaram com períodos

menos quentes ao longo de toda a história natural e humana do

planeta. O aquecimento observado na contemporaneidade, tratado

no âmbito das discussões das mudanças globais, parece estar

diretamente vinculado às atividades humanas. Esta é a

constatação resultante da maioria dos estudos relativos à

evolução da temperatura da atmosfera terrestre (MENDONÇA,

2003).

Nos dias atuais é perceptível a importância das pesquisas

que envolvem o estudo do clima na busca da construção de novos

parâmetros de conhecimento e consequente aplicação nas

diversas atividades humanas (agricultura, economia, comércio,

entre outros) que dependem de dados e informações cada vez

mais precisos sobre chuvas, secas, temporais, furações,

geadas, enfim informações de meio e longo prazo geradas com um

alto grau de acerto (VIANA, 2010).

Globalmente, tem-se definido as características das

mudanças climáticas observadas e apontado suas possíveis

consequências e impactos sociais. Cada região do globo

apresenta mudanças distintas, com variações no volume e

distribuição espacial da precipitação, aumento da temperatura,

elevação do nível do mar e demais efeitos causados pelas

mudanças climáticas (SILVA & GUETTER., 2003).

Alexander et al. (2006) analisando dados globais extremos

de temperatura e precipitação, na escala diária, identificaram

em 70% das regiões analisadas, significativa elevação nas

temperaturas noturnas. RODRIGUES DA SILVA & AZEVEDO (1995).

O monitoramento da temperatura do planeta é de grande

importância para explicar e prever os fenômenos ambientais que

possam vir a ameaçar a existência do homem. Catástrofes como

ciclone, tempestades, maremotos entre outras podem ser

previstas para que se retirem as pessoas de áreas de risco.

Outro fator muitas vezes, não tão relevado, é o

desaparecimento de espécies de microrganismos e mesmo plantas

e animais sensíveis a mudanças de temperatura, bem como, a

seleção natural de indivíduos patogênicos mais resistentes.

Pesquisas têm sido geradas nas regiões Norte, Sul e

Sudeste do país, mas são poucos os estudos sobre tendência

temporal para região Nordeste, gerando ainda uma certa

carência. Nesse contexto, é necessário conhecer e desenvolver

estudos que envolvam temperatura e precipitação variáveis

climáticas para essas regiões que se distribuem de forma

irregular na superfície da terra.

Dessa forma, objetivou-se avaliar se ocorreram mudanças

nas temperaturas mínimas, e máximas anuais, total anual de

precipitação e precipitação média mensal por década no

município de Bom Jesus no Estado do Piauí, região Nordeste do

Brasil.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1 Series Temporais

2.1.1 Considerações Gerais

Define-se serie temporal como um conjunto de observações

de uma variável dispostas seqüencialmente no tempo. Conforme o

conjunto gerado, pode-se classificar a serie em continua ou

discreta. Em geral, as medições dão origem a dados contínuos,

enquanto que as enumerações ou contagens resultam em dados

discretos.

Segundo Morettin e Toloi (2004), quando essas observações

são feitas de uma forma continua, como por exemplo, medidas de

temperaturas a partir de um termógrafo, temos uma serie

temporal continua, quando porem essas observações são tomadas

em intervalos de tempo específicos, usualmente igualmente

espaçados, como por exemplo, temperatura media mensal, temos

uma serie temporal discreta.

Para analisar uma serie temporal continua e necessário

amostrá-la em intervalos de tempo igualmente espaçados, o que

a transforma em uma serie

discreta, processo denominado de discretização.

Por outro lado, uma serie temporal pode ser classificada

como determinística ou estocástica. Diz-se que e

determinística quando os futuros valores da serie podem ser

estabelecidos precisamente por alguma relação funcional

matemática do tipo Y= f (tempo). Será dita estocástica quando

seus futuros valores só puderem ser expostos em termos

probabilísticos, uma vez que a serie esta descrita por meio de

uma relação funcional que envolve não só o tempo, mas também

uma variável aleatória do tipo Y = f (tempo,a), onde ‘a” e o

termo aleatório residual, cuja inclusão se torna necessária,

quando não se consegue explicar completamente algum movimento

irregular da serie através unicamente da relação matemática.

2.1.2 Componentes de uma Serie TemporalGeralmente, costuma-se classificar os movimentos da serie

de tempo em três tipos básicos de variações: a tendência (Tt),

as variações sazonais (St) e as variações aleatórias (at), e

tem-se como objetivo especificar a magnitude de cada um desses

movimentos para possibilitar descrever conjuntamente o

movimento da serie.

Essas componentes podem ser entendidas como:

a) Tendência

A tendência, e caracterizada como aquele movimento regular

e continuo de longo prazo, refletindo um movimento ascendente

ou descendente em longo período de tempo.

Yevjevich (citado por Back, 2001) define tendência em uma

serie temporal como uma mudança sistemática e continua em

qualquer parâmetro de uma dada amostra, excluindo-se mudanças

periódicas ou quase periódicas.

Segundo Morettin e Toloi (2004), a identificação da

tendência, numa serie, se faz importante por dois motivos: 1º)

para eliminá-la, pois muitos procedimentos de analise

estatísticos de series temporais pressupõem a estacionalidade

dos dados para sua aplicação, 2º) para a escolha adequada do

modelo de previsão a ser adotado. Existem modelos apropriados

para series que apresentam tendências.

Como a maioria dos procedimentos de analise estatística de

series

temporais supõe que estas sejam estacionarias, ou seja, ela se

desenvolve no

tempo aleatoriamente ao redor de uma media constante, será

necessário transformar os dados originais, se estes não formam

uma serie estacionaria.

A seguir são apresentados alguns procedimentos para a

estimativa e a eliminação da tendência.

Um procedimento muito utilizado para estimar tendência

(Tt) e ajustar uma função do tempo aos valores observados da

serie. Tradicionalmente são utilizados vários tipos de

funções, como um polinômio, uma função exponencial, uma função

logarítmica ou outra função suave de t. (MORETTIN E TOLOI,

2004).

Outro procedimento também utilizado para eliminar a

tendência de uma serie e aquele de tomar diferenças sucessivas

entre os elementos da serie original ate se obter uma serie

estacionaria.

b) Sazonalidade.

A componente sazonal aparece quando ha dados coletados intra-

anuais, registrados, por exemplo, diariamente, semanalmente ou

mensalmente, onde estão embutidas as variações decorrente das

estações do ano.

Existem vários procedimentos para se estimar St,, sendo que os

mais usuais

são:

1) Os métodos de regressão, que são ótimos para series que

apresentam sazonalidade determinística, ou seja, que pode ser

prevista perfeitamente a partir de meses anteriores.

2) O método de medias moveis, que e apropriado quando temos

uma serie

temporal cuja componente sazonal varia com o tempo, ou seja,

para series cuja

sazonalidade e estocástica. Para melhores detalhes, consulte

Morettin e Toloi

(2004).

c) Aleatoriedade

A componente aleatória também chamada residual, refere-se

não só aqueles movimentos esporádicos ocasionados por eventos

aleatórios imprevisíveis, mas também ao conjunto de todos

aqueles movimentos da serie que não foram passiveis de

identificação em seus demais componentes, uma vez que não

obedecem a nenhuma lei comportamental capaz de ser descrita de

forma determinística, através de relações funcionais

exclusivamente matemáticas.

2.1.3 Objetivos da Análise de Séries TemporaisEntre os objetivos da analise de series temporais,

destaca-se a simples descrição do comportamento da serie, a

investigação do mecanismo gerador, identificação de

periodicidades embutidas nos dados e a projeção (previsão) de

valores futuros.

Portanto, a analise de um modelo de serie de tempo

significa um estudo que busca obter as características

comportamentais sistemáticas da serie, capazes de propiciar a

construção de um modelo que descreva os movimentos passados de

uma variável, com o que se poderá predizer os futuros

movimentos da mesma.

Basicamente, a analise de serie temporal pressupõe que

exista um processo estocástico gerador da serie, ou seja, que,

a cada possível realização aleatória da variável, esteja

associada uma probabilidade de ocorrência da observação.

E importante salientar que a previsão não constitui um fim

em si, mas

apenas um meio de fornecer informações para uma conseqüente

tomada de

decisões, visando a determinados objetivos.

2.2 Mudanças climáticasDe acordo com a Climatologia Dinâmica, a compreensão dos

fenômenos atmosféricos e de suas flutuações, seus ritmos e

ciclos, que conferem ao clima as principais características no

tempo e no espaço, dependem do entendimento da gênese desses

fenômenos. Segundo Vecchia (1997), o clima não pode ser

razoavelmente compreendido, tampouco modelado, sem uma

abordagem fenomenológica, com base também na observação

cotidiana, sem se considerar a circulação geral da atmosfera e

os fenômenos intrínsecos que presidem à sua gênese.

Além disso, cabe entender, também, as decorrências

particulares em escalas, dos microclimas aos climas regionais,

locais etc., que, na verdade, são modificações impostas por

diferenciados fatores, entre os quais se destacam os fatores

geográficos e as intervenções de caráter antrópico, quando se

trata, principalmente, do espaço urbano. As condições do clima

na Terra sofrem flutuações contínuas, que, dependendo da

escala de tempo em que se trabalha, podem ser visualizadas,

permitindo a definição do significado das mudanças climáticas

(SENTELHAS et al., 2000).

As definições citadas nos trabalhos publicados sobre

variações climáticas, segundo Tucci (2002), tornam-se

diferentes conforme a inserção dos efeitos antrópicos na

identificação da variabilidade. De acordo com o

Intergovernmental Panel on Climatic Change, (IPCC, 2001), as

mudanças climáticas estão relacionadas com as variações

temporais do clima produzidas pela ação antrópica e devido

também à variabilidade natural. Já outros autores adotam, para

o mesmo termo, a definição de mudanças associadas direta ou

indiretamente a atividades humanas que alterem a variabilidade

climática natural observada num determinado período (STEINKE,

2004).

De acordo com Flohn (1977), a variabilidade climática está

relacionada com a duração dela, ou seja, a expressão flutuação

climática deve ser usada para os desvios de curta duração,

enquanto variação climática para as mudanças observadas nas

séries temporais, usando-se as médias de um período de trinta

anos. A expressão mudança climática deve ficar restrita a

mudanças maiores.

Conti (1993 e 2000) faz várias considerações sobre os

mecanismos que produzem mudanças climáticas, enfatizando que

as causas naturais, como os ciclos da atividade solar, a

velocidade de rotação da Terra, as alterações na dinâmica do

fluxo atmosférico e a relação entre o oceano a atmosfera e a

superfície terrestre têm sido, nos últimos anos, objeto de

exaustivas pesquisas com a finalidade de explicar as mudanças

climáticas, pois, além dos fatores naturais, é necessário

considerar também a intensa modificação ambiental sistemática

que o planeta vem sofrendo pela interferência da ação humana.

Assim, para distinção dos conceitos e denominações para

diferentes modificações e alterações do clima, Conti (2000)

propôs as seguintes classes de variação:

mudança climática: termo mais geral que abrange toda e

qualquer manifestação de inconstância climática, independente

de sua natureza estatística, escala temporal ou causas

físicas;

variabilidade climática: maneira pela qual os parâmetros

climáticos variam no

interior de um determinado período de registro expressos

através de desvio padrão ou coeficiente de variação;

tendência climática: aumento ou diminuição lenta dos valores

médios da série de dados históricos de, se possível, três

décadas. Essa tendência não se restringe a uma mudança linear

ao longo do tempo, mas caracteriza-se apenas por um mínimo e

um máximo nos pontos terminais do registro;

descontinuidade climática: remete à inconstância que consiste

em mudança abrupta e permanente de um valor médio para outro,

durante o período de registro;

flutuação climática: correspondente a qualquer forma de

mudança sistemática, regular ou irregular, caracterizada por,

pelo menos, duas máximas (ou mínimas) e uma mínima (ou

máxima), observadas no período de registro;

variação climática: é uma flutuação cujas características, em

escala temporal, são suficientemente longas para resultar em

diferença apreciável entre médias ( ou normais) sucessivas,

geralmente observada na escala de décadas;

oscilação climática: flutuação na qual a variável tende a

mover-se gradual e

suavemente entre máximas e mínimas sucessivas;

vacilação climática: flutuação em que a variável tende a

permanecer, alternadamente, em torno de dois (ou mais)

valores; e a movimentação de um valor médio para outro ocorre

em intervalos regulares ou irregulares;

periodicidade climática: oscilação em que as máximas e as

mínimas ocorrem em intervalos de tempo iguais, por exemplo, 26

anos.

2.3 Variabilidade e tendência climática

2.3.1 Variabilidade climáticaOs valores observados e medidos dos elementos que compõem

o clima não são constantes no tempo e no espaço. Ao longo de

tempo, e a cada instante, ocorrem variações nesses valores e

nas interações entre eles, estabelecendo-se múltiplas

probabilidades, definidas pelas funções de distribuição.

Além da variabilidade associada a movimentos astronômicos

como translação e rotação da Terra, aproximadamente

periódicos, o clima apresenta uma variabilidade natural, não

periódica, complexa, que determina as diferenças entre

ocorrências de um determinado ano e as dos anos anteriores e

dos seguintes. O sistema climático é extremamente complexo, em

função de variáveis intervenientes, interações dinâmicas e

processos de interação entre as escalas.

A denominação variabilidade climática está associada com

as alterações do clima em função das condições naturais do

planeta e suas interações, portanto, chamada variabilidade

climática natural. Já as “mudanças climáticas” são

consideradas como alterações na variabilidade climática

natural como consequência das atividades humanas.

Segundo Conti (2000), variabilidade climática é a forma

pela qual os atributos climáticos variam ao longo de um

determinado período de registro, expressos através de desvio

padrão ou coeficiente de variação.

De acordo com Tucci (2002), variabilidade climática são as

variações que o clima sofre em função das condições naturais

do planeta e de suas interações, e modificações climáticas são

as alterações da variabilidade climática provenientes das

atividades humanas.

A World Meteorological Organization – Organização

Meteorológica Mundial (WMO, 2006) - define variabilidade

climática como maneira pela qual os atributos climáticos

variam ao longo de um determinado período de registro,

expressos por meio do desvio-padrão ou coeficiente de

variação.

Sentelhas & Angelocci (2010) definem variabilidade

climática como uma variação das condições climáticas em torno

da média climatológica.

2.3.2 Tendência climáticaVários pesquisadores, como Back (2001), Anunciação (2001),

Galina (2002, Tavares (2002), Peterson et al. (2002), Frich et

al. (2002), Vincent et al. (2005), Bieras e Santos (2006),

Alexander et al. (2006), Folhes e Fisch (2006), Kuintchner

(2006), Dantas et al. (2007, Winke et al. (2008), Campos e

Ruivo (2009), Cordeiro (2010), Minuzzi et al. (2010) e Fechine

e Galvìncio (2010) vêm observando e analisando as tendências

em série climáticas e apontando sua significância.

Yevjevich (1972) define tendência em uma série temporal

como uma modificação metódica, sistematizada e contínua em

qualquer parâmetro de uma determinada série de dados, tomada

como amostra, excluindo-se mudanças periódicas ou quase

periódicas. Oscilação climática significa a flutuação na qual

a variável tende a mover-se de forma gradual, contínua e suave

entre sucessivos máximos e mínimos. A tendência climática pode

constituir-se de uma mudança climática caracterizada por um

leve aumento ou diminuição dos valores médios no período de

registro.

Goossens e Berger (1986) estabelecem o conceito de

tendência climática, como uma mudança climática constituída

por um nível suave de acréscimo ou de decréscimo nos valores

médios no período de registro.

De acordo com Conti (2000), a tendência climática está

relacionada com a variação lenta dos valores médios da série

de dados históricos de, se possível, três décadas. Essa

tendência não se restringe a uma mudança linear ao longo do

tempo, mas caracteriza-se apenas por um mínimo e um máximo nos

pontos terminais do registro.

Villa Nova (2000), chama a atenção para que não se

confundam as tendências climáticas com variações climáticas.

Ele explica que as tendências climáticas são mudanças suaves

no clima, que indicam consequências a longo prazo. Já as

variações climáticas referem-se a eventos isolados que fogem

de um padrão climático habitual.

Para Blain (2009), a tendência climática se caracteriza

por um aumento ou uma diminuição suave e monótona nos valores

médios de uma série meteorológica. Não fica, necessariamente,

restrita a tendências lineares em função do tempo, mas deve

conter apenas um máximo ou um mínimo no ponto final da série.

Segundo esse mesmo autor, variações climáticas se reporta à

flutuação climática ou prte dela em escala de tempo

suficientemente longa, capaz de resultar em variações nos

parâmetros estatísticos relativos a períodos sucessivos de no

mínimo 30 anos da variável meteorológica em estudo.

Frei e Schar (2000), afirmam que analisar tendências em

séries meteorológicas longas, corre-se o risco de confrontar-

se com uma dificuldade fundamental, ou seja, as variações

estocásticas limitam a acurácia com a qual possíveis

alterações possam ser detectadas. Dessa forma, torna-se muito

importante analisar também possíveis variações e tendências

climáticas considerando testes não paramétricos.

A World Meteorological Organization – Organização

Meteorológica Mundial (WMO, 2006) - com o objetivo de

padronizar a terminologia utilizada pelas ciências da

atmosfera, entre as quais a climatologia, em relação às

definições utilizadas para caracterizar mudanças climáticas,

propôs a conceituação para tendência climática como o aumento

ou diminuição lenta dos valores médios ao longo de uma série

de dados de, no mínimo, três décadas (Normal Climatológica),

podendo ou não ocorrer de forma linear.

3.MATERIAL E MÉTODO

3.1. Localização

O município de Bom Jesus está localizado na região sul do

Piauí, distando aproximadamente 634km da capital – Teresina.

Está inserido na Mesorregião do Sudeste Piauiense,

Microrregião do Alto Médio Gurguéia e engloba uma área total

de 5.709,10 km² (Atlas Desenvolvimento Humano no Brasil,

2003).

Bom Jesus fica a 09° 04’ 13’’ de Latitude Sul e 44° 21’

28’’ de Longitude W Gr. Limita-se ao norte com o município de

Currais; ao sul com Gilbués, Monte Alegre, Redenção do

Gurguéia e Avelino Lopes; ao leste com Santa Luz e; a oeste

com Ribeiro Gonçalves (IBGE, 2000).

Figura 01. Localização do município de Bom Jesus-PIFonte: ARAÚJO (2006) – Adaptado

De acordo com Brunetti e Pellegrini (1999), o Vale do rio

Gurguéia está situado na parte sul da “Bacia Intracratônica do

rio Parnaíba” (Piauí – Maranhão): a bacia se estende por uma

área de cerca de 600.000km², com um espessor total de

sedimentos de até 3.000m aproximadamente.

O clima da região de Bom Jesus apresenta duas estações bem

definidas: uma chuvosa, que vai de novembro a abril, e outra

seca, que dura de maio a outubro, podendo ocorrer um déficit

hídrico no período chuvoso chamado de “veranico”. A

precipitação média mensal mínima ocorre geralmente no mês de

agosto e a máxima ocorre no mês de janeiro, com precipitação

média anual em torno de 944,4mm. A temperatura máxima é de

36°C e a mínima 22°C.

De acordo com Moraes (2001), a cobertura vegetal da região

consiste basicamente do Cerrado (campo cerrado e cerradão),

uma vegetação de baixo a médio porte, cujas características

das principais espécies estão definidas pelo tronco e galhos

tortuosos, casca espessa e fendilhada, folhas coriáceas e

média densidade do conjunto vegetal; a presença de um extrato

baixo de gramíneas é quase sempre registrada na área. A

paisagem é monótona, com raras modificações no porte e nas

espécies presentes. Por ser uma área de transição, além das

fisionomias de campo cerrado e cerradão, ocorre também

caatinga arbórea em menor proporção.

3.2. Dados utilizados no estudoTemperatura mínima anual, temperatura máxima anual,

precipitação total anual, precipitação média mensal por

década, correspondentes ao período de janeiro de 1994 a

dezembro de 2013. Para cada variável se ajustaram modelos de

regressão linear e se estimaram a significância estatística

dos coeficientes da regressão obtidos ao nível de 5%.

3.3. Regressão linear estatísticaA regressão linear é um método para se estimar a

condicional (valor esperado) de uma variável y, dados os

valores de algumas outras variáveis x. A regressão, em geral,

trata da questão de se estimar um valor condicional esperado.

Em muitas situações, uma relação. linear pode ser válida para

sumarizar a associação entre as variáveis Y e X. Assim podemos

apresentar um modelo de regressão linear simples:

Foram utilizados os dados obtidos a partir da estação

meteorológica disponibilizado pelo INMET da cidade de Bom

Jesus, Sul do estado do Piauí, Nordeste do Brasil na

09°04’28’’S e 44°21’31’’ W com elevação de 331,74 m acima do

nível do mar. As variáveis climáticas analisadas foram:

temperatura e precipitação, assim representado na figura 2 a

seguir

Os parâmetros estatísticos foram calculados utilizando-se

do software ASSISTAT, versão 7.6 beta. As tendências em longo

prazo foram obtidas por meio de regressões lineares entre as

temperaturas meias anuais e os respectivos anos de registro,

seguindo os passos e critérios de confiabilidade do teste t e

normalidade da distribuição.

4.RESULTADO E DISCUSSÃO

Os resultados são apresentados nas Figuras 2 a 5 e tabelas

de 1 a 4. As temperaturas médias anuais (mínima e máxima) vêm

apresentando elevação em Bom Jesus - PI (Figuras 2 e 3). Nos

últimos 20 anos, ocorreu um aumento de 0,08°C na temperatura

mínima anual, um aumento de 0,99°C na temperatura máxima. Para

temperatura máxima e mínima anual houve tendência

significativa aplicando o teste t ao nível de 5% de

probabilidade.

Tabela 1. Valores do teste de Watson (U2) para as series anuais dastemperaturas máximas e mínimas.

Temperatura (ºC) U2 Valor crítico (5%)Máxima 0,2072 0,1156Mínima 0,1130 0,1156

Vários estudos evidenciam a ocorrência de mudanças

climáticas. As regiões Nordeste e Sudeste foram as que

apresentaram o segundo maior acréscimo na temperatura de 0,3ºC

por década, a região Norte apresentou um acréscimo de 0,5°C

por década e as regiões Centro-Oeste e Sul de 0,2°C por

década. Com o aumento da temperatura ocorre um crescimento da

evapotranspiração e um aumento na deficiência hídrica, o que

provocará um aumento de áreas com alto risco climático para a

maior parte das culturas agrícolas, principalmente nas regiões

Centro-oeste, Norte e Nordeste onde não ocorrem geadas. Por

outro lado, na região Sul, o aumento de temperatura mínima

reduzirá a disponibilidade de horas de frio, fundamentais para

quebra de dormência nas fruteiras temperadas (PINTO et al.,

2008).

Tabela 2. Análise estatística das temperaturas máximas de Bom Jesus – PI,no período de 1994 à 2013.

FV GL SQ QM FTratamentos 19 175,06 9,21 10.85Resíduos 160 135,77 0,84Total 179 310,83

Tabela 3. Análise estatística das temperaturas mínimas de Bom Jesus – PI, noperíodo de 1994 à 2013,.

FV GL SQ QM FTratamentos 19 302,39 15,91 4,77Resíduos 159 530,43 3,33Total 178 832,82

Vários estudos evidenciam a ocorrência de mudanças

climáticas. As regiões Sul e Sudeste do Brasil vêm

apresentando um aquecimento sistemático desde o início do

século 20 (SANGIGOLO et al., 1992), o que se deve associar à

urbanização crescente. O aquecimento sistemático do Atlântico

Sul desde 1950, assim como mostra VENEGAS et al. (1996; 1998),

é outro fator que contribuiria ao aumento da temperatura

nessas regiões. Segundo estudos feitos por VICTORIA ET al.

(1998), a região Amazônica apresentou um aumento de

temperatura de 0,63°C em um intervalo de 100 anos.

Figura 3. Temperatura máxima anual em Bom Jesus – PI (1994-2013).

A figura 3 mostra a variação média anual da temperatura

máxima. No comportamento anual observa-se que a temperatura

média anual máxima foi maior no ano de 2006, chegando a medir

36,98ºC e a menor foi de 31,56ºC no ano de 2007, diferenciando

significativamente dos demais anos, pelo teste t a um nível de

5% de probabilidade.

Para fins de comparação, foram adotados os limites de

coeficiente de variação (CV) propostos por Warrick & Nielsen

(1980), para a classificação da variabilidade dos atributos

analisados, sendo: CV < 12 %, 12 % < CV < 60 % e CV > 60 %,

considerados como de baixa, média e alta variabilidade,

respectivamente. Sendo assim, de acordo esse critério os

valores dos coeficientes de variação foram considerados baixos

sendo de 5,35% para temperatura máxima e de 4,63% para

temperatura mínima. Esse índice é de grande importância porque

mostra a pequena variabilidade dos dados de temperatura ao

logo dos anos estudados.

Figura 4. Temperatura mínima anual em Bom Jesus – PI (1994-2013).

A figura 4 mostra a variação média anual da temperatura

mínima. No comportamento anual observa-se que a temperatura

média anual mínima foi maior no ano de 2006, chegando a medir

21,98ºC e a menor foi de 18,26ºC no ano de 1997, diferenciando

significativamente dos demais anos, pelo teste t a um nível de

5% de probabilidade.

Comparando as médias das temperaturas máximas anuais, pode

se observar uma diferença de mais de 5,42ºC entre o ano mais

quente e o ano menos quente, 2006 e 2007. E as temperatura

mínimas uma diferença bem menor chegando a 3,72ºC, sendo entre

os anos de 2006, maior elevação e o de 1997, menor elevação.

Figura 5. Precipitação total anual em Bom Jesus – PI (1994-2013).

Para precipitação total anual, Figura 5 houve tendência

significativa a um nível de 5% de probabilidade pelo teste t.

Pode-se observa que a precipitação média total anual foi maior

no ano de 2013, chegando a medir 2030 mm e a menor foi de

492,2 mm no ano de 2004. Tendo uma variação de 1.537,8 mm,

entre o maior ano de precipitação total anual e o menor ano de

precipitação total anual.

Os valores dos coeficientes de variação foram considerados

altos, sendo de 113,27%, segundo os padrões de coeficiente de

variação (CV) propostos por Warrick & Nielsen (1980).

Figura 6. Precipitação média mensal por década em Bom Jesus – PI (1994-2013).

Pode se observar um aumento das chuvas ao longo das

décadas (Figura 6), entre os meses de fevereiro a abril. Uma

idéia diferente foi verificada pelo IPCC na redução das chuvas

na região Nordeste, prevista nos modelos que simulam os

efeitos das mudanças climáticas globais sobre climas regionais,

tem sido confirmada.

Os modelos do IPCC apontam redução de até 20%, por década,

do volume anual de chuvas na região. Para o Ceará foi

calculada, recentemente, uma redução de 6% por década

(LACERDA, 2010).

Silva e Guetter (2003) observaram que alguns municípios do

Estado do Paraná vêm apresentando uma aceleração do ciclo

hidrológico desde o princípio da década de 70, o que se pode

verificar através do aumento da frequência de chuvas mais

intensas, do aumento do escorrimento médio e de ocorrência de

secas com durações maiores. Eles também observaram a tendência

de aumento da temperatura mínima e diminuição da temperatura

máxima em Ponta Grossa.

Alguns modelos de simulação têm previsto aumento de

temperatura e possível impacto na agricultura brasileira.

STRECK e ALBERTO (2006) concluíram que a mudança climática

projetada para os próximos 100 anos em Santa Maria-RS, tende a

diminuir o volume de água no solo, preocupando mais as

culturas de verão (soja e milho) que a cultura do trigo. O

zoneamento agrícola de culturas brasileiras pode sofrer

alterações drásticas caso sejam confirmadas tais mudanças.

Pode ocorrer diminuição da área de cultivo de soja, milho,

trigo e café entre outras espécies cultivadas no Brasil.

Tabela 4. Temperaturas (ºC) máximas, mínimas absolutas precipitação (mm)total anual, esperados com período de retorno entre 10 a 500 anos.

Valores esperados nos diversos

tempos de retorno (T, anos)T =

20

T =

40

T =

60

T =

80

T =

100

Tem. Máx. Absoluta 33,64 35,68 36,72 37,76 38,80Temp. Min. Absoluta 19,97 20,05 20,13 20,21 20,29Prec. Total anual (mm) 1131,

5

1488,

3

1845,

1

2201,

9

2558,

7

Observa-se na tabela 4 acima, que a um aumento de

temperatura máxima absoluta de 5,16ºC no período de 100 anos,

em relação à média dos 20 anos, e de 0,32ºC na temperatura

mínima absoluta no período de 100 anos, também em relação a

médias do período de 20 anos. Para precipitação observa-se um

aumento de 1.596,52 mm, valor esperado no período de retorno

de 100 anos.

5.CONCLUSÃO

A temperatura máxima foi a que apresentou maior grau de

elevação. Os resultados das temperaturas máximas e mínimas

apresentaram baixo coeficiente de variação, sinal de baixa

variabilidade nos dados. As mesmas temperaturas apresentaram

tendências significativas de crescimento.

Observando os resultados obtidos no estudo estatístico das

médias mensais de precipitação (mm), observamos dois períodos

distintos, sendo o período mais chuvoso de setembro a abril e

o período menos chuvoso de maio a agosto.

No comportamento médio anual, observamos uma tendência de

elevação nas temperaturas máximas de 0,052 ºC na temperatura

média, e de 0,004 nas temperaturas medias.

6. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

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