RESUMO
O objetivo deste capítulo foi aplicar os testes não-paramétricos e paramétricos (Mann-Kendall (MK), método Se, Pettitt (P) e SOCUM) na avaliação da tendência da chuva no Rio de Janeiro
(RJ) e relacioná-la com o modo de variabilidade climática El Niño – Oscilação Sul (ENOS). A série temporal de 71 anos foi obtida de 23 estações meteorológicas existentes nas cinco regiões de Governo. A série temporal apresentava falhas e foi preenchida com produto orbital 3B43 do satélite TRMM (1998 a 2013) e pelas normais climatológicas do INMET (1947 a 1997). Foi aplicada a análise de agrupamento (AA) as 23 estações, sendo selecionadas 11 estações que de acordo com a metodologia de Ward (1963) com base na análise do dendograma observam-se alterações dos níveis de similaridade entre os grupos, ou seja, os indivíduos agrupados são considerados semelhantes. Para o presente estudo foram encontrados dois grupos pluviométricos homogêneos (G1 e G2). Os resultados obtidos pelo teste MK e método Se mostraram a presença de tendências não significativas de aumento
(Tnsa) das chuvas nas escalas anual e sazonal. A análise da magnitude (Q) do teste de SOCUM revelou que as estações pertencentes aos grupos G1 e G2 são homogêneas para os níveis de significâncias de 1% e 5% de probabilidade. Os testes de P e SOCUM aplicados as séries temporais de chuvas, foram eficientes quanto à identificação dos possíveis anos de mudanças abruptas não significativas ou insignificantes. O teste de SOCUM identificou 39 eventos de ENOS com as suas respectivas categorias na série temporal. Os maiores percentuais foram nos eventos Neutros (48,72%), seguido dos menores percentuais nos eventos de El Niño moderado e na La Niña categorizadas como fraca e forte (5,13%). As ferramentas estatísticas usadas no estudo podem ser aplicadas em estudos de hidrometeorologia e em políticas públicas de estado.
ABSTRACT
The objective of the capitulu was to apply non-parametric and parametric tests (Mann- Kendall (MK), Se method, Pettitt (P) and SOCUM) to evaluate the rainfall trend in Rio de Janeiro (RJ) and to relate it to the mode Of El Niño - Southern Oscillation (ENSO) climate variability. The 71-year time series was obtained from 23 meteorological stations in the five regions of Government. The time series presented faults and was filled with orbital product 3B43 of the TRMM satellite (1998 to 2013) and by INMET climatological norm (1947 to 1997). The cluster analysis (AA) was applied to the 23 stations, being selected 11 stations that according to the methodology of Ward (1963) based on the analysis of the dendogram are observed changes in the similarity levels between the groups, that is, the Grouped individuals are considered similar. For the present study, two homogeneous pluviometric groups (G1 and G2) were found. The results obtained by the MK test and method were shown the presence of non significant increases (Tnsa) in rainfall in the annual and seasonal scales. The analysis of the magnitude (Q) of the SOCUM test revealed that the stations belonging to the G1 and G2 groups are homogeneous for significance levels of 1% and 5% of probability. The P and SOCUM tests applied to rainfall time series were efficient in identifying the possible years of abrupt non-significant or insignificant changes. The SOCUM test identified 39 ENSO events with their respective categories in the time series. The highest percentages were in the Neutral events (48.72%), followed by the smaller percentages in the events of moderate El Niño and La Niña categorized as weak and strong (5.13%). The statistical tools used in the study can be applied in hydrometeorology studies and state public policies.
1 INTRODUÇÃO
As catástrofes oriundas de processos antrópicos e naturais têm aumentado de forma significativa na mídia. Ano após ano, tais catástrofes afetam milhões de pessoas ao redor do mundo, independente do índice de desenvolvimento humano (IDH) e da situação socioeconômica, particularmente as pessoas que residem em áreas urbanas são as mais vulneráveis. Durante décadas, os eventos hidrometeorológicos têm superados os eventos geofísicos no mundo quanto ao número de casos e danos (IPCC 2007, NADARAJAH & CHOI 2007; WESTRA et al. 2013). A preocupação aumentou nesta última década, devido ao fato de sermos mais de 7,5 bilhões de pessoas no mundo e boa parte reside em condições vulneráveis às catástrofes naturais (FERRARI et al. 2012). E no caso, a sazonalidade das chuvas tem sido um determinante na economia através de sua influência sobre a agricultura e nos recursos hídricos KUMAR (2013).
A chuva é a variável climática que mais danos severos causam a sociedade em todas as regiões do mundo, ora por excesso (enchentes e inundações) ora por déficit (seca e estiagens prolongadas) (ALEXANDER et al. 2006; ALMEIDA et al. 2014; LYRA et al. 2014; BRITO et al. 2016). E por isso, a chuva tornou-se uma das grandes preocupações de estudiosos, pesquisadores e gestores públicos, principalmente a sua variabilidade espaço- temporal e da influência de alguns modos de variabilidade climática como, por exemplo, El Niño – Oscilação Sul –(ENOS), Oscilação Decadal do Pacífico –(ODP) e Gradiente Inter- hemisféricos da Temperatura da Superfície do Mar do Atlântico –(GITSMA), anteriormente denominado de Dipolo do Atlântico, nos regimes de chuva (SOUSA & SILVA 2013; XAVIER et al. 2015; LYRA et al. 2016). Tais preocupações devem-se ao fato que, desde meados do século passado, o clima do planeta vem sofrendo profundas alterações quanto a ocorrência de eventos extremos (OBREGÓN & MARENGO 2011; FERRARI et al. 2012).
Os eventos extremos de chuva têm mudado no decorrer dos tempos, e aumentaram de intensidade e frequência, em nível regional e global, com implicações, direta na distribuição das chuvas, e nas ocorrências de enchentes e na severidade das secas (IPCC 2007; OBREGÓN & MARENGO 2011; LYRA et al. 2016). Assim, o conhecimento da sua variabilidade em escala regional e local é essencial para a compreensão das mudanças nos padrões de chuva a nível regional e global (PACIORNIK 2003; WESTRA et al. 2013).
Na literatura científica existem inúmeras técnicas para diagnosticar a tendência climática como, por exemplo, os testes não paramétricos de Mann-Kendall (MK) - Sneyers (1975), Método de Sen (1968), Pettitt (1979) e o teste das Somas Cumulativas (SOCUM) proposto por Buishand (1982). Entre os citados anteriormente, o teste de MK é o mais utilizado e recomendado pela Organização Meteorológica Mundial (OMM) para verificar as tendências em dados climáticos. O teste de MK é apropriado para analisar mudanças climáticas em séries temporais, pois permite a detecção e localização aproximada do ponto inicial de uma determinada tendência (GOOSSENS & BERGER 1986; AHMED et al. 2014).
O teste MK é uma ferramenta que utiliza a interdependência entre duas variáveis, e no caso de séries temporais (chuva, temperatura do ar, focos de calor, índice de vegetação entre outras) uma delas, o tempo, é conhecida (LÁZARO et al. 2001; CAÚLA et al. 2016; GOIS et al. 2016). ALEXANDER et al. (2006) utilizaram dados pluviométricos de 5948 estações de várias capitais do mundo. Eles identificaram a ocorrência de tendência de aumento da chuva e na temperatura usando dois softwares (RClimDex e FClimDex) especialmente desenvolvido,
para análises das tendências. Na América do Sul (AS) recentes trabalhos mostraram que houve um aumento das chuvas, especialmente na segunda metade do século XX. WESTRA et al. (2013) estudaram tendências em séries de chuvas diária máxima anual a partir de 11.391 estações em todo mundo, no período de 1900 a 2009, foi verificado tendências de aumento e uma forte relação com a temperatura média global.
Devido a sua importância, inúmeras pesquisas vêm sendo realizadas no Brasil na identificação da tendência climática, por exemplo, BACK (2001) usou o teste de MK e identificou tendência significativa de aumento da temperatura média anual, mensal (janeiro) e da chuva anual em Urussanga, Santa Catarina (SC), com a mudança em 1965. DEISE et al. (2009) aplicaram o teste de MK em 31 anos de dados de chuva de Abunã, em Rondônia (RO), os resultados mostraram a não existência de uma tendência significativa de chuvas. No estado de SP foram registrados sinais de mudança do regime de pluviométrico, no número de dias de chuvas e na vazão de alguns rios, durante os eventos de El Niño, os quais são sensíveis à intensidade da Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) (CARVALHO et al. 2002).
Entretanto, até o presente momento nenhum estudo foi realizado sobre tendência climática das chuvas no Estado do Rio de Janeiro (ERJ). Visto que o estado passou pela maior catástrofe natural de sua história recente, em 2011, na região Serrana. Portanto, o objetivo é avaliar a tendência climática da chuva em cinco regiões de Governo do estado do Rio de Janeiro por meio de testes paramétricos e não paramétricos e, ainda relacionar com o modo de variabilidade climática ENOS.
2 MATERIAL E METODOS
2.1 Localização e caracterização da área de estudo
O ERJ situa-se na região Sudeste do Brasil, entre as latitudes 20° 45‘ 54‘‘ e 23° 21‘ 57‖ S e as longitudes 40° 57‘ 59‖ e 44° 53‘ 18‖ W, com uma área de 43.696,054 km². Faz divisa ao nordeste (NE) com o Espírito Santo, norte e noroeste (N-NW) com Minas Gerais, sudoeste (SW) com São Paulo e com o Oceano Atlântico a sul e leste (S-E). Possui extensa faixa litorânea, com aproximadamente 635 km de extensão, banhada pelo Oceano Atlântico.
Atualmente, o estado está dividido geopoliticamente em 92 municípios, conforme o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE 2015), inserido em oito regiões do Governo: (Metropolitana, Noroeste Fluminense, Norte Fluminense, Baixadas Litorâneas, Serrana, Centro Sul Fluminense, Médio Paraíba e Costa Verde) – (Figura 28). Segundo Brito (2016), o estado apresenta uma paisagem com escarpas elevadas, a beira mar e no interior; morros; colinas e vales; com formações rochosas variadas em baías com diferentes formas de encontro entre o mar e a costa; florestas tropicais naturais seguidos de grandes áreas de planalto, que se estende a oeste do Estado. Destaca-se entre os demais o pico das Agulhas Negras com altitude 2787 m, na região da serra da Mantiqueira. A serra da Mantiqueira é uma importante área de transição da região Sudeste, voltada para o vale do Rio Paraíba do Sul, que possui a menor altura de 250 m, atravessando os estados de São Paulo, Rio de Janeiro e Minas Gerais.