UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA DEPARTAMENTO DE FÍSICA E METEOROLOGIA
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO Humberto Martins Ramos
O REGIME DE PRECIPITAÇÃO DA AMAZÔNIA E SUA RELAÇÃO COM FENÔMENOS DE
VARIABILIDADE CLIMÁTICA
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Universidade Federal de Santa Catarina, como requisito parcial para obtenção do grau de bacharel do Curso de Meteorologia
Orientadora: Prof (a). Dr. Marina Hirota Magalhães
Co-orientador: Dr. Bernardo Monteiro Flores
Florianópolis 2017
Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Universitária
da UFSC.
A ficha de identificação é elaborada pelo próprio autor Maiores informações em:
Humberto Martins Ramos
O REGIME DE PRECIPITAÇÃO DA AMAZÔNIA E SUA RELAÇÃO COM FENÔMENOS DE VARIABILIDADE
CLIMÁTICA
Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado para obtenção do Título de Bacharel em Meteorologia e aprovado em sua forma final pelo Programa de Graduação em Meteorologia do Departamento de Física e Meteorologia da Universidade Federal de Santa Catarina.
Florianópolis, 01 de Dezembro de 2017.
__ ______________________ Prof. Wendell Rondinelli Gomes Farias, Dr. Coordenador do Curso
Banca Examinadora:
Prof.ª Marina Hirota Magalhães, Dr. Orientadora
Universidade Federal de Santa Catarina Prof. Wendell Rondinelli Gomes Farias, Dr.
Membro
Universidade Federal de Santa Catarina Prof. Leonardo Hoinaski, Dr.
Membro
AGRADECIMENTOS
À Universidade Federal de Santa Catarina e ao corpo docente do Departamento de Física e Meteorologia pela oportunidade de realizar a graduação e por todo o meu crescimento pessoal e profissional ao longo desses anos.
Aos orientadores Marina e Bernardo, por toda ajuda, paciência e incentivo durante o projeto. E a todos os colegas, e amigos em especial Roseli Oliveira e Matheus Pamplona, que estiveram comigo durante esses seis anos e que contribuíram de alguma forma para a realização deste trabalho.
Somewhere, something incredible is waiting to be known. (Carl Sagan)
RESUMO
A região Amazônica é um dos maiores e mais complexos ecossistemas da terra. Seu clima é resultados da interação de diversos fenômenos que atuam em escalas espaço-temporais distintas, em diferentes regiões da floresta. Todavia, previsões para o futuro dessas regiões incluem um aumento na frequência e intensidade de extremos de precipitação, o que pode ocasionar um aumento da estação seca. Como consequência, regiões mais sazonais da Amazônia podem sofrer mudanças estruturais e funcionais, o que terá impacto em serviços ecossistêmicos importantes para populações locais. Dessa forma, este trabalho analisa o comportamento e a evolução do regime de precipitação da região amazônica nas últimas décadas e sua relação com fenômenos de variabilidade climática, tais como o El Niño Southern Oscillation (ENSO). Dados mensais de precipitação de estação meteorológica e do Climate Research Unit (CRU) foram utilizados na análise de distribuições de precipitação. A evolução do regime de precipitação anual mostrou um aumento para períodos mais recentes. Além disso, o padrão observado nas extremidades da floresta revela forte influência de fenômenos de variabilidade climática, especialmente durante a estação seca.
Palavras-chaves: Floresta Amazônica, Variabilidade climática, Extremos climáticos, Transição floresta-cerrado.
ABSTRACT
The Amazon rainforest is one of the largest and most complex ecosystems on Earth. Its climate is the result of the interaction of several phenomena that act on distinct space-time scales in different regions of the forest. However, forecasts for the future of these regions include an increase in the frequency and intensity of extreme precipitation events, which may lead to an increase in dry season length. Therefore, seasonal parts of the Amazon may go through structural and functional changes, which will have an impact on important ecosystem services to local populations. This work analyzes the behavior and changes of the precipitation regime within the Amazon region in the last decades and its relationship with natural climate variability modes, such as the El Niño Southern Oscillation (ENSO). Meteorological station data and the Climate Research Unit (CRU) dataset were used in the analysis of precipitation distributions. The results have shown a positive trend in annual precipitation totals has shown an increase for more recent periods. In addition, the patterns observed at the boundaries of the forest reveal a strong climatic variability influence, especially during the dry season.
Keywords: Amazon Forest. Climate variability, Climate extremes, Forest-cerrado boundaries.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Principais sistemas meteorológicos atuantes na AS na alta e baixa troposfera, como: ASAS: Alta subtropical do Atlântico Sul, FF/FQ: Frente Frei/Quente; JBN: Jatos de Baixos Níveis, JS: Jato Subtropical; ANE: Alísios de Nordeste, ZCIT, ZCAS, entre outros (ver GALLEGO et al., 2005.). ... 28 Figura 2: Precipitação anual na região da Amazônia para o período de 1976-97. ... 29 Figura 3: Localização das estações e simbologia. SOAM: Sudoeste da Amazônia; CEAM: Centro da Amazônia; NAM: Norte da Ama Amazônia; SAM: Sul da Amazônia; LAM: Leste da Amazônia e NEAM: Nordeste da Amazônia. ... 31 Figura 4: Localização da região NINO 3.4, utilizada na elaboração ONI index. ... 34 Figura 5: Localização das regiões TNA e TSA, utilizadas para elaboração dos índices dos mesmos. ... 35 Figura 6: Ciclo anual da precipitação mensal para as diferentes estações (em azul) e para o CRU (em vermelho), considerando médias entre 1971 e 2000. ... 37 Figura 7: Variação do regime de precipitação das seis localidades da região Amazônica (a-f) ao longo dos períodos: 1961-2015 (Série inteira), 1961-1990, 1971-2000 e 1981-2010. ... 39 Figura 8: Distribuição da precipitação anual acumulada para os períodos de 1961-1990 e 1981-2010. Cada estação possui dois histogramas, o de cima referente ao período de 1961-1990 (em azul), e o de baixo referente ao período de 1981-2010 (em vermelho), sobreposto pelo período de 1961-1990. A linhas verticais tracejadas nos histogramas representam as médias dos períodos 1961-1990 (em azul) e 1981-2010 (em vermelho). ... 40 Figura 9: Distribuição espacial dos índices (média, desvio padrão, range, skewness e kurtosis) utilizados para comparar a distribuição dos acumuladas anuais de chuva para os dois períodos. Para cada estação, mostram-se as diferenças (em barras) de cada índice entre o período de 1981-2010 e o período de 1961-1990... 42
Figura 10: Comparação entre a estação seca do período de 1961-1990 (azul) e o período de 1981-2010 (vermelho). A linha horizontal preta
indica o limiar de 100 mm. ... 45
Figura 11: Comparação dos índices estatísticos referentes aos histogramas de precipitação no trimestre seco. ... 47
Figura 12: Três meses mais secos para as diferentes regiões da Amazônia. ... 48
Figura 13: Comparação entre a precipitação nos três meses mais secos (topo) para a região SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. Eventos extremos são denotados pelo limar de -1.5 (linhas vermelhas tracejadas) na primeira ilustração da figura. Eventos de El Niño e La Niña são demarcados pelos limiares de +0.5 e -0.5, respectivamente. . 50
Figura 14: Mesmo que a figura 13, porém para a região CEAM. ... 51
Figura 15: Mesmo que a figura 13, porém para a região NAM. ... 51
Figura 16: Mesmo que a figura 13, porém para a região SAM. ... 52
Figura 17: Mesmo que a figura 13, porém para a região LAM ... 52
Figura 18: Mesmo que a figura 13, porém para a região NEAM. ... 53
Figura 19: Comparação entre a precipitação anual (topo) para a região SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. ... 54
Figura 20: Mesmo que a figura 19, porém para a região CEAM. ... 55
Figura 21: Mesmo que a figura 19, porém para a região NAM. ... 55
Figura 22: Mesmo que a figura 19, porém para a região SAM. ... 56
Figura 23: Mesmo que a figura 19, porém para a região LAM ... 56
LISTA DE TABELAS
Tabela 1: Estações meteorológicas com suas respectivas localizações e acrônimos. ... 32 Tabela 2: Coeficiente de correlação entre os dados de estação meteorológica e do CRU, e sua respectiva significância estatística (p- valor). ... 38 Tabela 3: Comparação de índices estatístico das distribuições para os períodos de 1961-1990 e 1981-2010. M= Média; SD= Desvio Padrão; RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis ... 44 Tabela 4: Duração da estação seca para as diferentes regiões da Amazônia. ... 46 Tabela 5: Comparação de índices estatístico das distribuições para os períodos de 1961-1990 e 1981-2010, para o trimestre seco. M= Média; SD= Desvio Padrão; RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis. ... 49
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ENSO El Niño Southern Ocillation
TNA Tropical North Atlantic TSA Tropical South Atlantic
INMET Instituto Nacional de Meteorologia ANA Agência Anacional de Águas CRU Climate Research Unit
RTAC Região de Transição Amazônica-Cerrado SPI Standalized Precipitation Index
M Média
Sd Desvio padrão Sk Skewness Rg Range Kt Kurtosis
SOAM Sul da Amazônia CEAM Centro da Amazônia NAM Norte da Amazônia SAM Sul da Amazônia LAM Leste da Amazônia NEAM Nordeste da Amazônia
ZCIT Zona de Convergência Intertropical TSM Temperatura da Superfície do Mar
Sumário 1 INTRODUÇÃO ... 25 1.1 OBJETIVOS ... 26 1.1.1 Objetivo Geral ... 26 1.1.2 Objetivos Específicos... 26 2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA... 27 3 METODOLOGIA E DADOS ... 31 3.1 ÁREA DE ESTUDO ... 31 3.2 DADOS DE PRECIPITAÇÃO ... 31
3.3 DEFINIÇÃO DA ESTAÇÃO SECA ... 33
3.4 ÍNDICES DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA... 34
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ... 37
4.1 DADOS OBSERVACIONAIS VERSUS INTERPOLADOS
37
4.2 VARIAÇÃO DO REGIME DE PRECIPITAÇÃO NA AMAZÔNIA AO LONGO DOS ANOS ... 38
4.3 VARIABILIDADE CLIMÁTICA E EVENTOS DE SECA NA AMAZÔNIA ... 50
4.4 RELAÇÃO ENTRE VARIABILIDADE CLIMÁTICA E PRECIPITAÇÃO ANUAL NA AMAZÔNIA ... 54
5 CONCLUSÃO ... 59
6 RECOMENDAÇÕES A TRABALHOS FUTUROS ... 61
25
1 INTRODUÇÃO
O sistema climático terrestre resulta da interação de diversos sistemas (VICENTE, 2003). Como consequência disso, são observados diversos fenômenos, frequentemente periódicos, que variam em escalas de meses a milênios, como estações do ano e períodos glaciais, respectivamente. Tais fenômenos compreendem a variabilidade natural do clima. Atualmente, um dos mecanismos mais conhecidos de variabilidade climática em escala global é o El Niño Southern Oscillation (ENSO), disparado Oceano Pacífico como fruto de uma complexa interação entre o oceano e a atmosfera (TRENBERTH, 1976). Apesar das incertezas quanto a sua origem, seus impactos no clima terrestre são amplamente caracterizados e documentados (ROPELEWSKI; HALPERT, 1986).
A América do Sul (AS) é uma das regiões mais sensíveis aos efeitos desse fenômeno (GRIMM; TEDESCHI, 2009). Em anos de anomalias positivas do ENSO (i.e. El Niño), observa-se, de modo geral, chuvas acima da média no Sul do Brasil e abaixo da média no Norte e Nordeste, e em parte da Bacia Amazônica. No entanto, esse padrão pode ser diferente em função da região onde o El Niño se desenvolve no Pacífico. Episódios de El Niño extremos, como os de 1997/98 e 2015/16, são associados a secas prolongadas e aumento do número de incêndios na região Amazônica, em particular em regiões de transição Amazônia-Cerrado (RTAC). Previsões para o futuro dessas regiões incluem um aumento na frequência e intensidade de extremos de precipitação, o que pode ocasionar um aumento da estação seca (IPCC, 2014). Como consequência, regiões mais sazonais da Amazônia podem sofrer mudanças estruturais e funcionais, o que terá impacto em serviços ecossistêmicos importantes para populações locais.
Além do pacífico, o Oceano Atlântico é o outro importante controlador do clima da AS. Diferente do ENSO, que atua por meio das teleconexões atmosféricas, o Oceano Atlântico age de forma mais direta. A seca ocorrida em 2005 se deu em decorrência de anomalias positivas da temperatura da superfície do mar (TSM) no Atlântico Norte, que atrasaram o deslocamento da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) para o sul do equador (MARENGO et al., 2008). Isso causou uma redução no regime de precipitação das regiões ao sul da Amazônia e um aumento da estação seca.
Contrário aos impactos do El Niño e do Atlântico Norte, o Oceano Atlântico Sul é caracterizado por provocar chuvas acima da média em toda a região centro-sul da Amazônia e consequentemente mais seca nas regiões ao norte. Esses modos de variabilidade climática, juntos, são responsáveis por 57,9% da variância da precipitação na região amazônica (ZENG et al., 2008).
Dessa forma, esse trabalho tem por intuito discutir o regime de precipitação na região Amazônica e RTAC, sua mudança ao longo das recentes décadas e possíveis correlações com fenômenos de variabilidade climática, por meio de dados de estação meteorológicas e dados interpolados do Climate Research Unit (CRU).
1.1 OBJETIVOS
Este trabalho busca mudanças do regime de precipitação em diferentes regiões da Amazônia e esclarecer quais alterações estão relacionadas a fenômenos de variabilidade climática natural.
1.1.1 Objetivo Geral
Analisar o regime de precipitação em diferentes regiões da Amazônia, bem como sua mudança ao longo das últimas décadas. Ainda, busca-se avaliar a influência de fenômenos de variabilidade na ocorrência de secas extremas.
1.1.2 Objetivos Específicos
a) Avaliar o desempenho do CRU na capacidade de interpretar o regime de precipitação em diferentes regiões da Amazônia.
b) Identificar os diferentes regimes ao longo de tais regiões. c) Mensurar a influência de fenômenos de variabilidade no clima, particularmente em eventos de seca extrema.
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2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
De acordo com as hipóteses de Milutin Milanković, propostas em 1920, o clima do planeta Terra sofre influência de parâmetros orbitais, como: obliquidade, precessão e excentricidade. Estes parâmetros são responsáveis por alterar a quantidade de radiação que chega à Terra. Dessa forma, os padrões climáticos observados na Terra, surgem da interação de forçantes externas (radiação solar) e internas, como modos de variabilidade climática, frutos de interações não-lineares entre outros componentes do sistema climático (HARTMANN, 1994). Esses padrões são também entendidos como variabilidade natural do clima da Terra. Os principais modos de variabilidade climática atuantes no globo são: ENSO, Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO), Pacific Decadal Oscillation (PDO) e North Atlantic Oscillation (NAO). No entanto, são o ENSO e o Atlântico Norte os principais moduladores do clima na América do Sul (SATYAMURTHY; NOBRE; SILVA DIAS, 1998).
2.1 EL NIÑO SOUTHERN OSCILATION (ENSO)
O ENSO é um fenômeno de interação oceano-atmosfera que aflora no Oceano Pacífico equatorial, e o principal modo de variabilidade climática atuante no planeta terra, cuja fase positiva é denominada El Niño, associadas a anomalias quentes de Temperatura da Superfície do Mar (TSM) no pacífico equatorial e La Niña a fase negativa, associado a anomalias frias. Seus impactos no clima global têm sido amplamente relatados nas últimas décadas, frequentemente associados a extremos de precipitação, secas prolongadas e incêndios florestais (ROPELEWSKI; HALPERT, 1986).
O ENSO é caracterizado por ser um fenômeno não linear, o que significa que não exibe uma relação clara entre causa e efeito. No entanto, com a evolução do processamento e armazenamento dos dados oceanográficos e atmosféricos nas últimas décadas, aliado ao constante monitoramento de todo o pacífico, tem-se evoluído a cada dia a descrição de tal fenômeno.
No início do El Nino são observadas aguas mais quentes no pacífico leste, associadas ao enfraquecimento dos ventos alísios que sopram de leste para oeste nessa região, e que costumam levar tais aguas
em direção a Austrália. Como consequência do acumulo dessas águas quentes no pacífico leste e central, o gradiente meridional de temperatura Equador-Polo aumenta e a circulação geral da atmosfera sofre grandes distúrbios. O mecanismo pelo qual o ENSO afeta as diferentes regiões do globo são as chamadas teleconxões.
De maneira geral, os impactos do El Niño na América do Sul são associados a acumulados de precipitação acima da média na região Sul e Sudeste e abaixo da média nas regiõteres Norte e Nordeste (GRIMM; TEDESCHI, 2009). Seus impactos são associados a propagação de ondas de Rossby a partir do pacífico equatorial que intensificam o Jato subtropical e criam meandros, que por sua vez aumentam a advecção de vorticidade ciclônica intensificando os sistemas meteorológicos em baixos níveis. Além disso, de acordo com Silva et al (2009), o jato de baixos níveis a leste dos Andes é também intensificado em anos de El Nino, que por sua vez aumenta o fluxo de umidade da região Amazônica para a região Sul do Brasil, que serve de combustível para o disparo e evolução de Sistemas Convectivos de Mesoescala.
No entanto, esses padrões podem mudar em decorrência da região onde o El Nino aflora no Oceano Pacífico. Atualmente são identificados dois tipos de El nino, o canônico ou tradicional, cujos os efeitos foram citados acima e o Modoki, que geralmente é menos intenso e surge na porção central do pacífico.
2.2 O CLIMA NA AMÉRICA DO SUL
Devido a sua extensão territorial, características geográficas e proximidade a dois grandes oceanos (Pacífico e Atlântico), a AS apresenta regime de clima tropical, subtropical e extratropical, expresso na diversidade de fenômenos meteorológicos atuantes nessa região, como: ciclones, frentes frias, sistemas convectivos de mesoescala, entre outros (GARREAUD et al., 2009). A configuração dos principais sistemas atuantes na AS na alta e baixa troposfera são ilustrados na Figura 1.
Figura 1: Principais sistemas meteorológicos atuantes na AS na alta e baixa troposfera, como: ASAS: Alta subtropical do Atlântico Sul, FF/FQ: Frente Frei/Quente; JBN: Jatos de Baixos Níveis, JS: Jato Subtropical; ANE: Alísios de Nordeste, ZCIT, ZCAS, entre outros (ver GALLEGO et al., 2005.).
Fonte: Adaptada de Gallego et al., 2005.
A região Amazônica e possui, de um modo geral, um clima tropical chuvoso associado à constante convecção a ao fluxo de umidade (CAVALCANTI, 2009). Os principais sistemas atuantes nessa região, de acordo com a ilustração anterior, são os alísios de nordeste, a ZCIT, o JBN, baixa do Chaco e Alta da Bolívia, No entanto, a extremidade sul dessa região sofre influência de sistemas subtropicais e extratropicais, como frentes frias e a ZCAS. Entretanto, dentre estes fenômenos, a ZCIT desempenha papel fundamental como modulador do regime de chuvas. Durante o verão austral, a ZCIT migra para o sul do Equador, trazendo a estação chuvosa para a extremidade sul. Já no inverso austral, essa se desloca para o norte do equador, iniciando à estação seca no Sul e a estação chuvosa no norte da RTAC. Esse comportamento oscilatório determina, dentre outros fatores, a sazonalidade desta região.
Os volumens anuais acumumlados de precipitação ultrapassam os 4000 mm/ano no Noroeste da Amazônia e na foz do Rio Amazonas. Já na extremidade sul os volumes giram em torno de 2500mm por ano (MARENGO, 2004).
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Figura 2: Precipitação anual na região da Amazônia para o período de 1976-97.
Fonte: (LIEBMAN et al., 2001).
Contudo, o comportamento geral do clima na Amazônia pode mudar em anos de ENSO e de anomalias de TSM no Atlântico. Esses fenômenos são responsáveis por alterar o padrão geral de circulação da atmosfera a nível global, impactando diversas rigiões da terra de forma diferente (MCPHADEN et al., 1998).
2.3 A ESTAÇÃO SECA NA AMAZÔNIA
Por ser uma floresta tropical e por apresentar altos índices pluviométricos ao longo de todo ano, a identificação e caracterização da estação seca na Amazônia é complexa. Além disso, devido a sua abrangência territorial, esta exibe diversos comportamentos pluviométricos. Durante a estação seca, observa-se um aumento no número de incêndios florestais, que por sua vez podem sofrer influência de fenômenos como o El Niño e anomalias de TSM positiva no atlântico norte. Esses fenômenos são geralmente associados a um prolongamento
da estação seca e com redução nos índices pluviométrico. Anomalias quentes de TSM no Atlântico Norte fazem com que a ZCIT perdure por mais tempo sobre essas águas mais quentes, e não dessa para o Sul do Equador. Dessa forma, a estação seca é entendida em partes da Amazônia, em particular o Sul. Já em anos de El Nino, a circulação da atmosfera no equador, que se dá por meio de células de Walker é alterada, e um ramo descendente dessa célula encontra-se sobre a Amazônia, sendo responsável por inibir a formação de nuvens e diminuir os índices pluviométrico.
Incêndios florestais são relatados na Amazônia e frequentemente associados a atividade humana. Atualmente o constante monitoramento tem mostrado seus impactos nos biomas e na recuperação da floresta. Grande parte desses incêndios ocorrem durante a estação seca em lugares conhecidos como zonas de transição, onde a floresta encontra outro bioma (cerrado). Estudos anteriores mostraram que há um avanço do cerrado sobre a floresta em alguns locais da zona de transição e isso pode perturbar o comportamento dos biomas locais, bem como promover o processo de savanização da floresta.
De acordo com RAO 1990, a estação seca ou os três meses mais secos na extremidade sul da Amazônia ocorrem entre os meses de JJA. Já na extremidade Norte entre SON e ASO para o Nordeste da Amazônia. No entanto, previsões futuras para Amazônia incluem um aumento na frequência e intensidade de extremos de precipitação, o que pode ocasionar um aumento da estação seca (IPCC, 2014).
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3 METODOLOGIA E DADOS
3.1 ÁREA DE ESTUDO
A área de estudo deste trabalho compreende a região amazônica. A fim de entender o regime de precipitação dessa região e suas possíveis mudanças nas últimas décadas, foram selecionadas seis estações meteorológicas, com maior consistência em suas séries de dados e que representassem espacialmente a região, vide Figura 3.
Figura 3: Localização das estações e simbologia. SOAM: Sudoeste da Amazônia; CEAM: Centro da Amazônia; NAM: Norte da Ama Amazônia; SAM: Sul da Amazônia; LAM: Leste da Amazônia e NEAM: Nordeste da Amazônia.
Fonte: O autor, 2017.
3.2 DADOS DE PRECIPITAÇÃO
Dados mensais de precipitação das respectivas estações foram utilizados para realizar as análises. Esses dados são fornecidos pela Agência Nacional de Águas (ANA) e pelo Instituto Nacional de
Meteorologia (INMET). A tabela abaixo ilustra a localização e o nome oficial de cada estação e seu respectivo acrônimo.
Tabela 1: Estações meteorológicas com suas respectivas localizações e acrônimos.
Nome oficial Latitude Longitude Acrônimo
Cobija -10.91 -67.13 SOAM
Manaus Ponta pelada -2.26 -58.01 CEAM
Boa Vista 2.81 -59.35 NAM
Diamantino -14.67 -56.76 SAM
Conceição do Araguaia -7.14 -48.73 LAM
Badajós -1.48 -46.23 NEAM
Fonte: O autor, 2017.
As inconsistências e os possíveis gaps nas séries de dados foram preenchidas com valores de estações próximas.
O período de dados utilizados das estações meteorológicas compreende um intervalo de 30 anos entre 1971 e 2000. Este período foi escolhido por 3 fatores: 1) uma climatologia é definida com no mínimo 30 anos de dados; 2) a partir da década de 70, os dados de estações meteorológicas possuem maior consistência, particularmente na área de estudo; 3) esse período é utilizado pelo IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) como referência.
Além disso foram utilizados dados mensais de precipitação do Climate Research Unit (CRU), versão 3.23, por possuírem uma série temporal contínua mais consistente e abrangerem um período mais longo, entre 1901 e 2015. Os dados do CRU são interpolados a partir de uma rede estações meteorológicas e possuem resolução espacial de 0.5⁰x 0.5⁰ (NEW; HULME; JONES, 2000). Selecionou-se o período entre 1961 e 2010 para analisar as mudanças no regime de precipitação entre os períodos climatológicos 1961-1990, 1971-2000 e 1981-2010.
Inicialmente, uma comparação foi feita entre as médias climatológicas mensais das estações meteorológicas e do CRU para o período entre 1971 e 2000. Esta comparação foi realizada de forma simples, a partir do cálculo do coeficiente de correlação entre as médias, para verificar se os dados do CRU poderiam ser utilizados para avaliar mudanças entre os períodos climatológicos mencionados acima (que consideram um período mais longo que o coletado para as estações).
33 As mudanças no regime de precipitação foram analisadas por meio de histogramas de precipitação acumulada em médias anuais no trimestre mais seco. As distribuições desses totais, dadas pelos histogramas, foi analisada através do cômputo de variáveis, como:
I. Média: tendência central da distribuição de precipitação. II. Desvio padrão: ariação da distribuição de precipitação. III. Range: amplitude média dos acumulados de precipitação; por
exemplo, para a estação meteorológica NAM, os eventos com maior volume de precipitação durante 1961-1990 giraram em torno de 3000mm/ano, e o menor volume foi de 2000mm/ano. Já, durante o período de 1981-2010, os eventos com maiores volumes foram em torno de 3500 mm/ano e menor de 1500 mm/ano, i.e., houve um aumento
da amplitude e, consequentemente, do range.
IV. Skewness: Medida da assimetria lateral da distribuição. De acordo com (GROENEVELD, 1989), o skewness apresenta duas características essenciais:
a. Uma distribuição é dita “Positive Skewed”, se a calda da distribuição aponta para a direita e o centro de massa da distribuição se localiza à esquerda.
b. Uma distribuição é dita “Negative Skewed”, se a calda distribuição é deslocada para a esquerda e o centro de massa da distribuição de localiza à direita.
V. Kurtosis: Medida do alongamento vertical da distribuição. Essa possui três características essenciais.
a. Mesocúrtica (normal), se kt = 3, portanto a distribuição é simétrica
b. Leptocúrtica, se kt>3, portanto a distribuição é mais estreita
c. Platicúrtica, se kt <3, portanto a distribuição é mais achatada.
3.3 DEFINIÇÃO DA ESTAÇÃO SECA
A estação seca, utilizada nessa pesquisa, baseia-se na metodologia desenvolvida por Aragão et al (2008). Essa metodologia tem como base o balanço hidrológico simples, dado pela diferença entre a precipitação (P) e a evapotranspiração (E), que, para a Amazônia, é
considerada constante e no valor de 100 mm/mês (a partir de dados medidos em diversos pontos da floresta). Assim, caso a precipitação seja menor que 100 mm/mês, há déficit hídrico, pois P < E. Utilizando esta aproximação simplificada, a estação seca é definida aqui como o número de meses com precipitação abaixo de 100 mm/mês. Esta medida serve como parâmetro indicador de duração da estação seca. Além desse, outro parâmetro utilizado é a chuva acumulada nos três meses mais secos ou trimestre seco. O trimestre seco é definido a partir da identificação do mês em que houve o mínimo de chuva, e a agregação dos meses anterior e posterior a este.
3.4 ÍNDICES DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA
Para representar a os fenômenos de variabilidade climáticas influentes na região amazônica, foram utilizados o Oceanic Niño Index (ONI), o Tropical Nothern Atlantic Index (TNA) e o Tropical Southern Atlantic Index (TSA). O índice ONI representa a anomalia média de TSM com relação ao período de referência (entre 1971 e 2000), na região do Niño 3.4 (5oN-5oS, 120oW-170oW), como visto na Figura 4. A fase positiva do ENSO, denominada El Niño é definida através de um limiar de +0.5oC, e a La Niña -0.5oC, conforme (TRENBERTH, 1976). Figura 4: Localização da região NINO 3.4, utilizada na elaboração ONI index.
35 Os índices TNA e TSA, desenvolvidos por Enfield e Mayer (1997), correspondem a anomalias mensais de TSM para o período base de 1971-2000, centrados entre (5.5oN-23.5oN, 15oW-57.5oW) e (0o -20oS, 10oE-30oW), respectivamente, ilustrados na figura 3.
Figura 5: Localização das regiões TNA e TSA, utilizadas para elaboração dos índices dos mesmos.
Fonte: https://stateoftheocean.osmc.noaa.gov/sur/atl/
As séries temporais dos índices ilustrados acima foram correlacionadas com o SPI (Standalized Precipitation Index) das séries temporais de chuva mensal e acumulada no trimestre seco. De acordo com McKee et al (1993), um evento de seca extrema é definido por meio do limiar -1.5 do SPI da estação seca. Optou-se por adicionar o
período de 2001 a 2010 por este conter mais impactos na região de estudo a eventos extremos identificados para os modos de variabilidade climática relacionados ao Atlântico.
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4 RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 DADOS OBSERVACIONAIS VERSUS INTERPOLADOS A comparação entre dados de estações meteorológicas e dados interpolados do CRU é ilustrada na Figura 6, que mostra o ciclo anual da precipitação média mensal para as diferentes estações meteorológicas (em azul) e para o CRU (em vermelho), considerando dados para o período de referência 1971-2000.
Figura 6: Ciclo anual da precipitação mensal para as diferentes estações (em azul) e para o CRU (em vermelho), considerando médias entre 1971 e 2000.
Fonte: O Autor, 2017.
Observa-se que de modo geral, os dados do concordam com os dados de estação. Principalmente, as estações SOAM, SAM e LAM, que estão localizadas mais ao sul da Amazônia e apresentam maior sazonalidade, exibem melhor concordância. O sumário dessas correlações somadas às respectivas significâncias estatísticas é mostrado Tabela 2.
Tabela 2: Coeficiente de correlação entre os dados de estação meteorológica e do CRU, e sua respectiva significância estatística (p-valor).
Correlação entre CRU e Estação.
Correlação P-valor SEAM 0.98 1.758e-09 CEAM 0.86 0.0003018 NAM 0.97 4.659e-08 SAM 0.99 1.599e-10 LAM 0.98 5.466e-09 NEAM 0.91 2.56e-05 Fonte: O Autor, 2017.
Para todas as estações as correlações são seguidas de alta significância estatística, denotadas pelo p-valor < 0.05 (PEARSON, 1901). De fato, as estações SOAM, SAM e LAM possuem os maiores coeficientes de correlação entre as duas séries. Esse resultado torna possível a utilização dos dados do CRU nas demais análises que seguem neste trabalho, pois este é suficientemente representativo entre os dados observacionais nas regiões.
4.2 VARIAÇÃO DO REGIME DE PRECIPITAÇÃO NA AMAZÔNIA AO LONGO DOS ANOS
Após a comparação com os dados do CRU, foram gerados histogramas que representam a variação do regime de precipitação em toda a série de dados, com particular foco em mudanças entre o primeiro (1960-1990) e últimos períodos (1981-2010).
As Figura 7a-f mostram histogramas de precipitação anual das seis localidades de estudo para diferentes períodos. Nota-se que ocorrem mudanças na distribuição de precipitação média em todos os locais. O padrão geral nos histogramas é de que a média entre o primeiro (1961-1990) e o último (1981-2010) períodos aumentou em todas as estações.
39 Figura 7: Variação do regime de precipitação das seis localidades da região Amazônica (a-f) ao longo dos períodos: 1961-2015 (Série inteira), 1961-1990, 1971-2000 e 1981-2010.
a) b)
c) d)
e) f)
Fonte: O Autor, 2017.
Esse padrão revela uma característica peculiar, em um cenário em que algumas das projeções climáticas apontam para reduções no regime de precipitação em florestas tropicais (KHARIN et al., 2007). No entanto, essa análise é incapaz de discorrer sobre as características
físicas e temporais da precipitação, ou seja, não é possível obter conclusões sobre forma e intensidade dos eventos de precipitação que causaram esse aumento da média, apenas suas consequências.
Conforme mencionado anteriormente, a análise busca comparar a variação do regime de precipitação entre o primeiro (1961-1990) e o último período (1981-2010). Dessa forma, são comparados a seguir (Figura 8) as distribuições de precipitação desses dois períodos.
Figura 8: Distribuição da precipitação anual acumulada para os períodos de 1961-1990 e 1981-2010. Cada estação possui dois histogramas, o de cima referente ao período de 1961-1990 (em azul), e o de baixo referente ao período de 1981-2010 (em vermelho), sobreposto pelo período de 1961-1990. A linhas verticais tracejadas nos histogramas representam as médias dos períodos 1961-1990 (em azul) e 1981-2010 (em vermelho).
a) b)
41
e) f)
Fonte: O Autor, 2017
Um aspecto interessante observado em todas as estações é o deslocamento da média para maiores valores de precipitação, ilustrado no segundo histograma de cada estação. Esse padrão sugere que houve um aumento da precipitação anual média acumulada para o último período, conforme discutido anteriormente. Além da média, outros índices estatísticos utilizados para comparar as mudanças ocorridas nas distribuições são sumarizados na Tabela 3, e representados espacialmente na Figura 9.
Figura 9: Distribuição espacial dos índices (média, desvio padrão, range, skewness e kurtosis) utilizados para comparar a distribuição dos acumuladas anuais de chuva para os dois períodos. Para cada estação, mostram-se as diferenças (em barras) de cada índice entre o período de 1981-2010 e o período de 1961-1990.
Fonte: O Autor, 2017.
Observa-se, de maneira mais evidente, o aumento da média em todas as estações para o período 1981-2010, em relação a 1961-1990. O aumento da média foi mais relevante ao sul e norte da Amazônia, conforme mostrado para as estações: SOAM, NAM, SAM e NEAM. Por outro lado, no centro e leste da Amazônia houve pouca variação. O desvio padrão, que pode ser entendido como a variação dos eventos de precipitação durante o intervalo de tempo em questão, foi positivo em todas as estações (mais evidente nas estações ao sul), com exceção de NEAM. Isto significa que os eventos, em grande parte das estações foram mais variáveis (potencialmente mais “extremos”) no último período, com maior variação no volume de precipitação anual.
43 O range teve aumento significativo nas estações ao sul da Amazônia (SAM e SOAM). Isso significa que no último período ocorreram mais eventos com baixos e altos índices pluviométricos nessas localidades. Além disso, as estações LAM e NAM apresentaram suave aumento do range. Já nas estações CEM e NEAM, não houve variações.
Observa-se que as estações mais ao norte (NAM e NEAM) obtiveram a maior mudança de skewness entre os dois períodos, apresentando valores negativos desta medida. Dessa maneira, a mudança ocorrida no comportamento da distribuição indica que o centro de massa da mesma foi deslocado para a direita, ou seja, ocorreram mais eventos com maiores volumes de precipitação no último período. Esse padrão ainda é observado nas estações SOAM e LAM. As demais estações não apresentaram mudança significativa.
Os valores de kurtosis foram maiores no último período para as estações ao sul da Amazônia (SOAM e SAM), o que implica em um alongamento da distribuição. Já para o NAM foi observado redução na Kurtosis. Os demais resultados são sumarizados na Tabela 3.
Tabela 3: Comparação de índices estatístico das distribuições para os períodos de 1961-1990 e 1981-2010. M= Média; SD= Desvio Padrão; RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis.
1961-1990 1981-2010 (1981-2010) - (1961-1990) M 1804.29 1910.2 105.91 SOAM SD 244.43 376.69 132.26 RG 1038.5 1715.7 677.2 SK 0.33 0.28 -0.05 KT 2.7 3.15 0.45 M 2010.81 2022.88 12.06 SD 295.19 316.45 21.26 CEAM RG 1460.7 1460.7 0 SK 0.4 0.55 0.15 KT 3.89 3.57 -0.32 M 1749.22 1916.40 167.77 SD 347.69 427.76 80.07 NAM RG 1756.30 1771.00 14.70 SK 1.00 0.11 -0.89 KT 5.35 2.45 -2.90 M 1531.71 1650.19 118.48 SAM SD 185.97 193.367 7.39 RG 796.10 1027.90 231.80 SK -0.55 -0.37 0.17 KT 2.76 4.50 1.73 M 1777.99 1789.78 11.78 LAM SD 271.23 290.78 19.54 RG 1412.50 1410.40 2.10 SK 1.65 1.47 -0.17 KT 7.79 5.94 -1.85 M 2405.27 2472.51 67.24 SD 537.42 476.31 -61.6 NEAM RG 2178.30 2178.30 0 SK 0.08 -0.59 -0.67 KT 2.71 3.54 0.83 Fonte: O Autor, 2017.
45 A análise anterior apontou as principais diferenças ocorridas no regime de precipitação anual da Amazônia entre o primeiro (1961-1990) e último período (1981-2010). Com o intuito de compreender essa variação em escalas intra-anuais, repetiu-se o mesmo procedimento com relação à estação seca. Conforme discutido na metodologia, a estação seca de um ano é composta pelo número de meses com chuva abaixo de 100 mm/mês. A Figura 10 mostra a média mensal de precipitação das seis localidades para os dois períodos. Observa-se, a priori, a similaridade das duas séries temporais, que sugerem pouca variação na estação seca.
Figura 10: Comparação entre a estação seca do período de 1961-1990 (azul) e o período de 1981-2010 (vermelho). A linha horizontal preta indica o limiar de 100 mm.
Fonte: O Autor, 2017.
De acordo com (LIEBMANN; MARENGO, 2001), a Zona de Convergência Intertropical (ITCZ) é um dos principais mecanismos reguladores da precipitação no norte e nordeste do Brasil. A ITCZ oscila entre norte e sul do equador. Esse comportamento é verificado por meio na Figura 10. Fica evidente o “padrão de onda” realizado pela curva.
Nota-se que a estação seca na SAM ocorre entre maio e setembro, enquanto o oposto (a estação chuvosa) ocorre no NAM a qual é uma estação meteorológica que fica acima do equador. A medida que a ITCZ migra para o sul, tem-se o início da estação chuvosa no sul (SOAM e SAM) e da estação seca no norte (NAM). Esse mecanismo oscilatório é o principal modulador da sazonalidade nessa região.
A Figura 10 mostra que as curvas para ambos os períodos analisados convergem ao longo da série. Pode-se inferir, então, que houve pouca variação pluviométrica. A Tabela 4 apresenta o número de meses que compõem a estação seca de cada região.
Tabela 4: Duração da estação seca em meses para as diferentes regiões da Amazônia.
Comprimento da estação seca (meses)
SOAM 4.8 CEAM 4.3 NAM 6.0 SAM 5.3 LAM 5.0 NEAM 4.3 Fonte: O Autor,2017.
Percebe-se que o número de meses tende a ser maior para as regiões localizadas nas extremidades norte e sul da Amazônia (SOAM, SAM, NAM e LAM). Os resultados obtidos com relação à duração da estação seca para as estações SAM, LAM e NEAM corroboram os estudos anteriores de MOURA (2015). No entanto, para as estações SOAM e NAM, a duração da estação seca encontrada foi maior: 1.8 meses a mais para o SOAM e 3 meses a mais para NAM. Outro parâmetro climático analisado foi a quantidade de chuva nos três meses mais secos. Os resultados da comparação da chuva no trimestre seco entre o primeiro e último período são representados geograficamente na Figura 11.
47 Figura 11: Comparação dos índices estatísticos referentes
aos histogramas de precipitação no trimestre seco.
Fonte: O Autor,2017.
Nota-se que a média de chuva no trimestre seco foi negativa no SOAM, NAM e LAM, isso implica que o acumulado de chuva foi ainda menor no último período, o restante das estações registrou aumento de precipitação. Esse resultado é ilustrado na Figura 12.
Outro padrão encontrado foi o skewness negativo em todas as estações, ou seja, as distribuições ficaram mais negative skewed, com seu centro de massa deslocado para direita, mas com a calda apontando para a esquerda, o que indica que houve mais eventos com menores volumes de precipitação. A kurtosis foi negativa nas estações que sofreram diminuição da média. O restante dos resultados é sumarizado na Tabela 5.
Figura 12: Três meses mais secos para as diferentes regiões da Amazônia.
Fonte: O Autor, 2017.
Os três meses mais secos de cada região são apresentados na Figura 12. Os resultados obtidos para as estações SOAM, SAM, CEAM e LAM, foram os mesmos encontrado por RAO (1990). No entanto, para as estações localizadas mais ao Norte (NAM e NEAM), observou-se um delay de um mês a mais para NAM e de dois meobservou-ses a mais para NEAM.
49
Tabela 5: Comparação de índices estatístico das distribuições para os períodos de 1961-1990 e 1981-2010, para o trimestre seco. M= Média; SD= Desvio Padrão; RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis.
1961-1990 1981-2010 (1981-2010) - (1961-1990) M 97.57 79.35 -18.22 SOAM SD 34.44 31.17 -3.26 RG 130.9 132.1 1.20 SK 0.59 0.13 -0.46 KT 2.69 2.56 -0.13 M 179.0 183.75 4.75 SD 71.25 75.11 3.86 CEAM RG 267.2 326.2 59.0 SK 0.42 0.18 -0.24 KT 2.59 3.00 0.41 M 177.15 174.89 -2.26 SD 69.04 86.77 17.72 NAM RG 277.7 315.4 37.7 SK 0.97 0.54 -0.42 KT 3.19 2.30 -0.89 M 44.86 66.25 21.39 SAM SD 45.10 63.34 18.23 RG 215.8 255.5 39.70 SK 1.92 1.79 -0.13 KT 7.95 5.54 -2.40 M 34.13 22.27 -11.86 SD 24.45 18.82 -5.63 LAM RG 115.1 68.5 -46.6 SK 1.33 0.57 -0.76 KT 5.54 2.32 -3.22 M 134.3 160.91 26.61 SD 68.86 65.09 -3.76 NEAM RG 275.0 255.0 -20.0 SK 0.67 0.35 -0.32 KT 2.58 2.54 -0.04 Fonte: O Autor, 2017.
4.3 VARIABILIDADE CLIMÁTICA E EVENTOS DE SECA NA AMAZÔNIA
Conforme discutido anteriormente, os fenômenos de variabilidade mais influentes na região amazônica são ENSO, TNA e TSA (YOON; ZENG, 2010). De acordo com Trenberth (1997), os episódios de El Niño extremo ocorreram entre 1982/83, 1997/98 e recentemente entre 2015/16. Esses eventos foram responsáveis por reduzir os totais de precipitação e aumentar a duração da estação seca na Amazônia. Já os impactos do oceano Atlântico são menos evidentes. O Atlântico Norte, por exemplo, exibe um padrão de anomalias positivas desde o final da década de noventa. Já o Atlântico Sul não apresenta um comportamento nítido (ENFIELD; MAYER, 1997).
As séries temporais de chuva acumulada no trimestre seco das regiões estudadas e os fenômenos de variabilidade discutidos acima são apresentadas nas Figuras 13-18.
Figura 13: Comparação entre a precipitação nos três meses mais secos (topo) para a região SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. Eventos extremos são denotados pelo limar de -1.5 (linhas vermelhas tracejadas) na primeira ilustração da figura. Eventos de El Niño e La Niña são demarcados pelos limiares de +0.5 e -0.5, respectivamente.
51
Figura 14: Mesmo que a figura 13, porém para a região CEAM.
Fonte: O Autor, 2017.
Figura 15: Mesmo que a figura 13, porém para a região NAM.
Figura 16: Mesmo que a figura 13, porém para a região SAM.
Fonte: O Autor, 2017.
Figura 17: Mesmo que a figura 13, porém para a região LAM.
53 Figura 18: Mesmo que a figura 13, porém para a região NEAM.
Fonte: O Autor, 2017.
Observa-se que para as estações do sul (SAM e SOAM), centro e leste da Amazônia, houve mais eventos extremos a partir da década de noventa. Esse comportamento não é observado nas estações ao norte da Amazônia (NAM e NEAM). De acordo com ZENG (2010), a extremidade sul da Amazônia é mais afetada pelo Atlântico Norte. Isso é verificado principalmente nas estações SOAM e CEAM. Nota-se que durante o warm period do TNA, ocorrido no início do século XXI, aconteceram três eventos extremos para essas duas localidades, e dois eventos na SAM e LAM.
As estações ao norte mostraram concordância com eventos de El Niño. Durante o episódio de El Niño de 1982/83 observaram-se extremos em NAM, acompanhado de um atraso e um prolongado período de chuvas abaixo da média em NEAM. Durante o evento de 1997/98, cinco das seis localidades estudadas exibiram redução da precipitação da estação seca, embora não se tenha registrado extremos em todas as regiões. Isso mostra que em anos de El Niño extremo, grande parte da Amazônia é afetada.
4.4 RELAÇÃO ENTRE VARIABILIDADE CLIMÁTICA E PRECIPITAÇÃO ANUAL NA AMAZÔNIA
A relação entre o regime de precipitação anual na Amazônia e os fenômenos de variabilidade climática, discutidos anteriormente, são mostrados nas Figuras 19-24.
Figura 19: Comparação entre a precipitação anual (topo) para a região SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA.
55
Figura 20: Mesmo que a figura 19, porém para a região CEAM.
Fonte: O Autor, 2017.
Figura 21: Mesmo que a figura 19, porém para a região NAM.
Figura 22: Mesmo que a figura 19, porém para a região SAM.
Fonte: O Autor, 2017.
Figura 23: Mesmo que a figura 19, porém para a região LAM.
57 Figura 24: Mesmo que a figura 19, porém para a região NEAM.
Fonte: O Autor, 2017.
A comparação entre SPIs de precipitação anuais e os índices de variabilidade climática permitem avaliar a persistência ou a “potência” de eventos extremos. Quando comparada à análise do trimestre seco, nota-se que alguns extremos não aparecem ou são suavizados. Isso acontece porque ao longo do ano, episódios de seca extrema podem ser compensados por eventos de chuva extrema, de modo que a média anual fique equilibrada. Dessa forma, as duas análises, anual e sazonal, se complementam.
O padrão comportamental das duas séries (anual e trimestre seco) é semelhante. Eventos mais extremos tendem a ocorrer em períodos mais recentes e com maior frequência, particularmente para as regiões Centro, Leste e Sul. Este cenário fica ainda mais evidente na estação LAM. Nesta região, antes da década de 90 ocorreram três eventos extremos, e posteriormente houve a ocorrência do dobro, i.e., 6 eventos extremos de seca.
59
5 CONCLUSÃO
Os resultados das análises mostraram que o CRU apresenta um conjunto de dados representativos para a região Amazônica, dadas as correlações significativas com os dados de estações meteorológicas. As
estações SOAM, SAM e LAM exibiram maior correlação entre as duas séries. Utilizando a série de dados do CRU, para 3 períodos, 1961-1990, 1971-2000 e 1981-2010, observou-se que a média aumentou em todas as localidades no último período (1981-2010). De modo geral, locais nas extremidades da Amazônia (NAM e NEAM) e (SAM e SOAM) apresentaram maior aumento. Ainda, os pontos ao norte apresentaram skewness negativo, o que pode indicar mais eventos de seca menos frequentes, enquanto que os pontos ao sul apresentaram maior range e kurtosis, o que sugere que apesar de uma maior variabilidade, haverá maior ocorrência de acumulados anuais de precipitação em torno da média (distribuição ficou mais alongada). No CEAM e no LAM houve poucas alterações.
O comportamento da estação seca apresentou pouca variação entre 1961-1990 e 1981-2010. Entretanto, a duração da estação seca encontrada foi maior quando comparada ao estudo de MOURA, (2015). Possivelmente esta diferença está relacionada à extensão temporal e ao conjunto de dados da análise, uma vez que a série temporal utilizada por De Moura et al (2015) compreendeu dados de satélite e foi menor (período de 1998 a 2014) do que a considerada neste trabalho. As localidades nas extremidades, SOAM e NAM, apresentaram um aumento de 1.8 e 3 meses, respectivamente.
A quantidade de chuva no trimestre seco demonstrou características peculiares. Todas as estações exibiram Skewness negativo. Isso indica que os eventos de seca durante o último período se encontraram em sua maioria à direita da distribuição (mais chuva), no entanto, a cauda da distribuição deslocada para esquerda sugere episódios extremos durante o trimestre seco menos frequentes. Além disso, notou-se que a média de chuva no trimestre seco diminuiu no SOAM, NAM e LAM, de maneira oposta ao que ocorre para os totais anuais médios. Isto sugere que embora as médias anuais aumentem, a estação seca nestes locais tem tendência de diminuição.
A relação entre os fenômenos de variabilidade climática e a quantidade de chuva na estação seca mostraram que a região sul da Amazônia (SOAM e SAM) é de fato influenciada pelo TNA, enquanto a região norte (NEAM e NAM) é mais afetada por eventos de El Niño.
Observa-se ainda que na região sul, centro e leste da Amazônia, houve mais eventos extremos a partir da década de noventa. Em episódios de El Niño extremo, praticamente toda Amazônia é afetada.
61
6 RECOMENDAÇÕES A TRABALHOS FUTUROS
a) Utilizar mais estações meteorológicas visando uma representação espacial mais abrangente da distribuição de precipitação;
b) Testar metodologias alternativas para interpolação de dados e identificação de eventos de seca.
c) Relacionar o impacto de mudanças ocorridas no clima, especialmente durante a estação seca, com incêndios florestais naturais.
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