ANÁLISE ESPAÇO-TEMPORAL DO REGIME DE CHUVAS E DO
ÍNDICE DE SEVERIDADE DE SECA DE PALMER PARA O
ESTADO DO RIO GRANDE DO NORTE
UFERSA
MOSSORÓ-RN
2005
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ALCINDO GOMES DE ARAÚJO FILHO
ANÁLISE ESPAÇO-TEMPORAL DO REGIME DE CHUVAS E DO ÍNDICE DE
SEVERIDADE DE SECA DE PALMER PARA O ESTADO DO RIO GRANDE
DO NORTE.
Dissertação apresentada à Universidade
Federal Rural do Semi-Árido – UFERSA,
como parte das exigências para a
obtenção do título de mestre em
Agronomia: Fitotecnia.
UFERSA
MOSSORÓ-RN
Agosto-2005
ALCINDO GOMES DE ARAÚJO FILHO
ANÁLISE ESPAÇO-TEMPORAL DO REGIME DE CHUVAS E DO ÍNDICE DE
SEVERIDADE DE SECA DE PALMER PARA O ESTADO DO RIO GRANDE
DO NORTE.
Dissertação apresentada à Universidade
Federal Rural do Semi-Árido UFERSA,
como parte das exigências para a obtenção
do título de mestre em Agronomia:
Fitotecnia.
________________________________
Pesq. Dr. Francisco Solon Dantas Neto
(Conselheiro)
________________________________
Prof. Dr. Ramiro Gustavo Valera
Camacho
(Examinador)
____________________________
Prof. Dr. José Espínola Sobrinho
(Orientador)
UFERSA
MOSSORÓ-RN
Agosto-2005
AGRADECIMENTOS
Á Deus, pelo designo de meu ser.
Aos meus familiares, pelo companheirismo e estímulo durante todo o trabalho.
Aos companheiros do Departamento de Ciências Ambientais pela compreensão
de minha ausência durante o curso.
À Universidade Federal Rural do Semi-Árido através da Coordenação de
Pós-Graduação, pela oportunidade concedida de realizar o curso.
Ao Professor Dr. José Espínola Sobrinho, pela confiança e orientação durante o
trabalho de dissertação.
Ao Professor Dr. Ramiro Gustavo Valera Camacho, pela presteza no
atendimento ao convite de participar como examinador e pelas sugestões
apresentadas que muito contribuíram para melhoria deste trabalho.
Ao Professor Dr. Francisco Solon Dantas Neto, pela idéia e por seu empenho no
trato com os dados para consolidação da dissertação.
Aos Professores da Pós-Graduação pelo saber repassado.
Aos colegas mestrandos pela recepção e pelo carinho que me dedicaram durante
a conclusão dos créditos.
BIOGRAFIA
ALCINDO GOMES DE ARAÚJO FILHO, filho de Alcindo Gomes de
Araújo (in memorian) e Maria Lopes de Araújo, nasceu em Mossoró-RN em 11 de
dezembro de 1953. Casado com Luzia Ivanilma Carlos Amorim de Araújo com quem
tem os filhos: Samir Carlos Amorim de Araújo (in memorian), Ludmila Carlos Amorim
de Araújo, Lawrence Carlos Amorim de Araújo, Poliana Carlos Amorim de Araújo e
Jenner Carlos Amorim de Araújo.
Graduado em Matemática Pura (Bacharelado) pela Universidade Federal
do Rio Grande do Norte (Natal 1974/77). Curso de Especialização em Ciências
da Computação na UFPb de 1982/83. Professor do Ensino Intermediário e
Colegial nos colégios: Padre Monte e Salesiano São José (Natal 1975/77).
Professor Adjunto do Departamento de Matemática da FURRN de 1978/81 (Hoje
UERN); Professor da Escola Superior de Agricultura de Mossoró (ESAM) desde
março de 1979. Atualmente é Professor Adjunto e exerce a função de Chefe do
Departamento de Ciências Ambientais da UFERSA.
Iniciou o mestrado em Fitotecnia área de concentração Climatologia em
março de 2004.
CONTEÚDO
página
LISTA DE FIGURAS ...
vii
LISTA DE SÍMBOLOS ...
xi
LISTA DE TABELAS...
xiii
EXTRATO ...
xiv
ABSTRACT ...
xv
1. INTRODUÇÃO ...
1
2. REVISÃO DE LITERATURA ...
4
2.1 Definição de seca ...
4
2.2 Índices de seca ...
5
2.3 Caracterização do regime de chuvas ...
8
2.4 Registros de seca ...
9
3. MATERIAL E MÉTODOS ...
11
3.1 Região de estudo e base de dados...
11
3.2 Cálculo do índice...
11
3.3 Modelo de balanço de água...
12
3.4 Coeficientes climáticos ...
14
3.5 Índice de anomalia ...
16
3.6 Índice de severidade ...
16
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO ...
18
4.1. Caracterização do Regime de chuvas no RN ...
18
4.1.1. Variação espacial do regime de chuvas no RN ...
19
4.1.2. Variação temporal do regime de chuvas no Rn...
21
4.1.3. Variação inter-anual e intra-anual das chuvas no RN ...
29
4.1.4. Anos mais chuvosos e anos mais secos nas Micro-regiões..
39
4.2. V
ariação intra-anual do ISSP para o Rio Grande do Norte ...
43
4.3. Variação sazonal do ISSP ajustado para o Rio Grande do Norte ....
48
5. CONCLUSÕES ...
54
6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 55
LISTA DE FIGURAS
FIGURA 1 – Mapa do Rio Grande do Norte destacando-se as micro-regiões
estudadas. ... 11
FIGURA 2 - Etapas e programas utilizados para a geração de mapas temáticos
... 21
FIGURA 3 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no Estado do
Rio Grande do Norte. ... 24
FIGURA 4 – Coeficiente de variação da precipitação pluvial média anual no
Estado do Rio Grande do Norte. ... 25
FIGURA 5 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
janeiro no RN. ... 26
FIGURA 6 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
fevereiro no RN. ... 27
FIGURA 7 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
março no RN. ... 27
FIGURA 8 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
abril no RN. ... 28
FIGURA 9 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
maio no RN. ... 28
FIGURA 10 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
maio no RN. ... 29
FIGURA 11 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
julho no RN. ... 29
FIGURA 12 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
agosto no RN. ... 30
FIGURA 13 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
setembro no RN. ... 30
FIGURA 14 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
outubro no RN. ... 31
FIGURA 15 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
novembro no RN. ... 31
FIGURA 16 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual no mês de
dezembro no RN. ... 32
FIGURA 17 – Variação espacial da precipitação pluvial média anual em todo RN.
... 32
FIGURA 18 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO - LITORAL ORIENTAL. ... 33
FIGURA 19 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO LITORAL ORIENTAL
... 34
FIGURA 20 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO AGRESTE. ... 34
FIGURA 21 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO AGRESTE. ... 35
FIGURA 22 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO LITORAL NORTE. ... 36
FIGURA 23 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada na MICRO-REGIÃO LITORAL NORTE. ... 36
FIGURA 24 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO CURRAIS NOVOS. ... 37
FIGURA 25 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO CURRAIS NOVOS. 37
FIGURA 26 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO SERRAS CENTRAIS. ... 38
FIGURA 27 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO SERRAS CENTRAIS
... 38
FIGURA 28 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO CAICÓ. ... 39
FIGURA 29 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO CAICÓ. ... 39
FIGURA 30 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO MOSSOROENSE. ... 40
FIGURA 31 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO MOSSOROENSE. .. 40
FIGURA 32 – Variação temporal da precipitação pluvial média na
MICRO-REGIÃO ALTO APODÍ. ... 41
FIGURA 33 – Percentis de chuvas mensais que excederam em 10, 50 e 90% de
todos os anos da série estudada para a MICRO-REGIÃO ALTO APODÍ. ... 41
FIGURA 34 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO
AGRESTE. ... 43
FIGURA 35 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO ALTO
APODI. ... 43
FIGURA 36 – Variação intra-anual do ISSP para MICRO-REGIÃO CAICÓ. . 44
FIGURA 37 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO CURRAIS
NOVOS. ... 44
FIGURA 38 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO LITORAL
NORTE. ... 45
FIGURA 39 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO LITORAL
ORIENTAL. ... 45
FIGURA 40 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO
MOSSOROENSE. ... 46
FIGURA 41 – Variação intra-anual do ISSP para a MICRO-REGIÃO SERRAS
CENTRAIS. ... 47
FIGURA 42 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO AGRESTE. ... 48
FIGURA 43 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO ALTO APODÍ. ... 49
FIGURA 44 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO CAICÓ. ... 49
FIGURA 45 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO CURRAIS NOVOS. ... 50
FIGURA 46 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO LITORAL NORTE. ... 50
FIGURA 47 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO LITORAL ORIENTAL. ... 51
FIGURA 48 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO MOSSOROENSE. ... 52
FIGURA 49 - Histograma de freqüência relativa do ISSP para a
MICRO-REGIÃO SERRAS CENTRAIS. ... 52
LISTA DE SÍMBOLOS
λ , longitude;
φ , latitude;
h , altitude.
α
i, coeficiente de evapotranspiração para o período i;
β
i, coeficiente de recarga para o período i;
γ
i, coeficiente de escoamento superficial para o período i;
δ
i, coeficiente de perda de água do solo para o período i;
A
0, A
1, ... ,A
9= coeficientes de ajustes da função;
AWC, capacidade de água disponível nas duas camadas de solo, em mm;
D,
deficiência hídrica (-) ou excesso hídrico (+);
ET, evapotranspiração atual calculada;
( )
ET
∧
,
evapotranspiração atual;
i, índice de referência dos meses do ano (1, 2,...,12)
ISSP, Índice de Severidade de Seca de Palmer;
k
ié um fator de ponderação para o período i, determinado por PALMER (1965) a
partir da série histórica de dados da localidade.
( )
L
∧
, perdas de água no solo;
P, precipitação no período considerado;
( )
P
∧
, precipitação calculada para o referido período.
PE, evapotranspiração potencial de um determinado mês, em mm d
-1;
PL, a perda potencial de água no solo;
PL
S,perdas potenciais de água na camada superior do solo;
PL
U,perdas potenciais de água na camada inferior do solo;
Pp, precipitação pluvial, em mm;
Qo, radiação extraterrestre, mm d
-1;
R, recarga (ganho líquido de umidade do solo durante um determinado período);
(
R
)
∧, recarga;
RO, escoamento superficial estimado;
(
RO
)
∧
, escoamento superficial;
S, quantidade de água disponível em ambas as camadas do solo, em mm;
S
S, Água armazenada na camada superficial, em mm;
S
U,Água armazenada na camada inferior, em mm;
T , Temperatura média do ar, em
oC;
Tmax, temperatura máxima diária do ar, em
oC;
Tmin, temperatura mínima diária do ar, em
oC;
Z,
índice de anomalia de umidade
.
LISTA DE TABELAS
TABELA 1 - Classificação dos períodos secos e úmidos do ISSP, segundo
PALMER (1965). ... 17
TABELA 2 – Valores médios anuais e sazonais de chuva com respectivos
desvios-padrão e coeficiente de variação para as regiões analisadas. ... 19
TABELA 3 – Valores médios mensais de chuva para as regiões estudadas. .... 22
TABELA 4 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Litoral oriental. ... 68
TABELA 5 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região Alto
Apodí. ... 69
TABELA 6 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Agreste. ... 69
TABELA 7 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Litoral Norte. ... 69
TABELA 8 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Currais Novos. ... 70
TABELA 9 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Serras Centrais. ... 70
TABELA 10 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Caicó. ... 71
TABELA 11 – Os anos mais chuvosos e os anos mais secos na Micro-Região
Mossoroense. ... 71
EXTRATO
O presente trabalho tem como objetivos principais fazer as análises
espaço-temporal do regime de chuva e a caracterização das secas, através do Índice de
Severidade de Seca de Palmer (ISSP), para o Estado do Rio Grande do Norte. Esse
estudo foi feito com dados pluviométricos de 137 localidades do RN e adjacências dos
Estados do Ceará e da Paraíba. As localidades foram distribuídas em oito Regiões assim
denominadas: Litoral Oriental, Agreste, Litoral Norte, Currais Novos, Serras Centrais,
Caicó, Mossoroense e Alto Apodi. Essas Regiões são consideradas climaticamente
homogêneas. Em cada Região admitiu-se uma localidade representativa levando-se em
consideração a proximidade da precipitação pluvial dessa com a média da região. A
série histórica dos dados climatológicos varia de 30 a 70 anos, de cada localidade,
referentes aos elementos de precipitação pluvial observados e de temperaturas
estimadas. Os dados de precipitação pluvial foram obtidos do banco de dados da
SUDENE e os de temperatura estimados através de uma função de superfície.
A variabilidade do total de chuva anual entre as regiões, expressa pelo
coeficiente de variação, foi de 30 a 60%, observando-se homogeneidade entre três
sub-regiões das oito estudadas. O Primeiro semestre é o maior concentrador de chuvas e
corresponde á cerca de 87,6% da chuva anual. A análise da variação espaço-temporal do
ISSP indicou alto percentual de ocorrências de secas moderadas e severas em todo o
estado. O ISSP revelou que a década de cinqüenta foi o período mais seco em todo o
Estado.
ABSTRACT
This work had as main objectives to develop a space time analysis of rainfall
regimen and a drought characterization for the state of Rio Grande do Norte (RN) in
Brazil, using the Palmer’s Drought Severity Index (PDSI). The study was carried out
with pluviometric data of 137 localities in RN and neighbor states of Ceará and Paraíba.
Localities were grouped in eight climatically homogeneous regions, namely: Litoral
Oriental, Agreste, Litoral Norte, Currais Novos, Serras Centrais, Caicó, Mossoroense
and Alto Apodi. Each region was represented by one locality with rainfall records
similar to the mean for the region. A historical series of climatological data of each
locality comprehended 30 to 70 years of records of observed rainfall and estimated
temperatures. Rainfall data was obtained from SUDENE and temperatures were
estimated using a surface function.
Total variability of yearly rainfall between regions was expressed by variation
coefficients ranging from 30 to 60%, and homogeneity was observed among three out
the eight regions studied. In the first semester was observed the larger concentration of
rainfall, corresponding to 87,6% of annual rainfall. Analysis of space time variability of
PDSI indicated occurrence of a high percentage of moderate and severe droughts in the
whole state. PDSI showed the decade of 1950 as the driest period all over Rio Grande
do Norte.
1 - INTRODUÇÃO
A seca é um fenômeno climático associado à deficiência hídrica em uma região
e sua ocorrência afeta todos os setores e atividades econômico-sociais, causando
grandes impactos na produção agrícola, na disponibilidade dos recursos hídricos, e no
abastecimento de água para a população. Como uma conseqüência direta da ocorrência
de seca, pode ser destacado: o deficiente fornecimento de água para abastecimento
humano; os prejuízos na agricultura; na indústria e na produção de energia hidroelétrica;
restrições à navegação e pesca em águas interiores. Indiretamente, pode ser responsável
pela ocorrência de incêndios florestais, problemas fitossitários, erosão de solo e, em
longo prazo, problemas de desertificação, principalmente em regiões áridas e
semi-áridas (SANTOS, 1998).
A preocupação sobre este fenômeno tem sido enfatizada em conseqüência do
aumento contínuo das necessidades de água em face das disponibilidades limitadas,
criando situações críticas quando esta disponibilidade diminui em conseqüência da
ocorrência de secas. A gravidade desses problemas está diretamente ligada à intensidade
e à duração do período de deficiência hídrica. As secas apresentam uma variação
espacial e temporal quanto à intensidade. Outro fator muito importante a ser
considerado é a observação das condições do solo de cada localidade, bem como a
média pluviométrica mensal e o período de distribuição e concentração das chuvas
dentro do ano.
Na Região Nordeste do Brasil, a ocorrência de seca é registrada com muita
freqüência, sobretudo na zona semi-árida, onde a média pluviométrica anual é em geral
muito baixa em relação a evapotranspiração, existindo casos em que todo o território de
alguns estados é afetado (BARRA, 2001).
No Estado do Rio Grande do Norte, quase toda, a extensão territorial está situada
dentro da faixa de clima semi-árido, denominada de polígono das secas, que, associado
à grande variação temporal da precipitação pluvial, proporciona com freqüência a
ocorrência de períodos de seca com diferentes intensidades.
As metodologias que permitem efetuar uma abordagem regional das secas
proporcionam um entendimento mais completo da variação espacial do fenômeno,
constituindo uma das características mais importantes no estudo das secas para uma
região, podendo ser analisada sua intensidade em localidades específicas, a partir da
análise regional.
A análise da variabilidade espacial e da variabilidade temporal das precipitações
pluviométricas de uma região destaca-se, devido à possibilidade de se realizar
estimativas com maior precisão. A precipitação pluviométrica tem grande importância
na caracterização do clima de uma região, interferindo nas alternâncias de rendimento
das culturas. O estudo dessa variável é de grande importância na caracterização do
clima da região semi-árida do Nordeste do Brasil e torna-se relevante no planejamento
de atividades agrícolas permitindo previsões com melhores aproximações e decisões
mais confiáveis. A variabilidade temporal da precipitação permite definir o grau de
correlação temporal das amostras e tem mostrado ser poderosa ferramenta de aplicação
prática, permitindo estimar precipitações com variância mínima. A análise
espaço-temporal da precipitação tem grande aplicabilidade na agricultura e apresenta uma
literatura ainda carente e pouco explorada, mas, certamente, é um assunto que se tornará
de grande importância em produções científicas.
Em síntese, a análise espaço-temporal dos eventos de seca figura como de
grande importância para o planejamento regional, notadamente nas atividades agrícolas,
onde poderá ser usada na tomada de decisão em regiões específicas, norteando políticas
de exploração racional da agricultura dessas regiões.
A maioria dos estudos de caracterização de secas baseia-se na demanda e
suprimento de água do solo, por meio de métodos climatológicos de cálculo do balanço
hídrico. PALMER (1965) desenvolveu um Índice de Severidade de Seca denominado
“
Palmer Drought Severity Index – PDSI
”, que tem como base os princípios do balanço
entre o suprimento e a demanda hídrica utilizando longas séries de dados climáticos,
para identificar períodos de seca e períodos úmidos, sua duração e intensidade. O Índice
de Severidade de Seca de Palmer (ISSP) é calculado utilizando dados de pluviometria e
de temperatura do ar, considerando-se as características físico-hídricas do solo de cada
localidade. Portanto, o ISSP pode também fornecer informações mais completas sobre
as condições de umidade do solo.
O presente trabalho teve como objetivos:
•
Analisar a variação espaço-temporal do Índice de Severidade de Seca de Palmer
(ISSP) no Estado do Rio Grande do Norte;
•
Disponibilizar informações para planejamento agrícola regional de práticas
sustentáveis ao manejo do semi-árido, conduzindo-o a políticas racionais de
agricultura.
2 - REVISÃO DE LITERATURA
2.1.
Definição de seca
A seca é a falta de chuvas ou o período em que a ausência dessas acarreta graves
problemas sociais. PALMER (1965) considera a seca como o intervalo de tempo,
geralmente da ordem de meses ou anos, durante o qual a precipitação reduz-se
“consideravelmente” em relação ao climatologicamente esperado ou apropriado
(CAFEC). Observa-se daí que a seca é um fenômeno que está diretamente associada à
deficiência hídrica. Sua avaliação, em termos, deve-se ser feita através da duração,
intensidade e da variação espacial e temporal. É difícil a generalização do conceito de
seca em virtude da necessidade de especificar os componentes do ciclo hidrológico
afetados pela deficiência hídrica e o período de tempo associado a essa deficiência, são
esses fatores que geram essa dificuldade (McNAB & KARL 1991). McKee
et al
. (1995)
consideram que não existe definição de seca válida para qualquer região, em qualquer
época e ainda adequada a toda e qualquer atividade. Segundo WILHITE
et al.
(1987) o
comum a todos os tipos de seca é o fato delas se originarem de um déficit de
precipitação que resulta em uma baixa disponibilidade hídrica, para a atividade que a
requer.
Segundo WILHITE & GLANTZ (1985), as secas podem ser do tipo:
meteorológica, hidrológica, agrícola e socioeconômica. A seca meteorológica é
caracterizada pela comparação entre a precipitação atual e a precipitação normal em um
dado período de tempo, em um determinado local. A definição de seca proposta por
PALMER (1965), com base na ocorrência de um período de duração em que as
disponibilidades atuais de umidade do solo em um determinado local estão
consistentemente abaixo das condições normais de umidade, é uma ilustração de
condições climaticamente apropriadas de caracterização de seca meteorológica. A seca
hidrológica caracteriza-se através dos níveis de rios e reservatórios abaixo do normal.
Foi definida por YEVJEVICH (1967) como deficiência no abastecimento de água ou
deficiência na precipitação, na precipitação efetiva e no escoamento superficial, ou
deficiência na água acumulada em reservatórios, lagos e lençóis freáticos. A seca
agrícola ocorre quando a umidade do solo é insuficiente para suprir a demanda das
plantas; segundo VAN BAVEL (1953), deveria ser definida com base nas condições de
água no solo e no conseqüente comportamento da planta. A seca socioeconômica a qual
ocorre quando o déficit de água induz a falta de bens ou serviços (energia elétrica,
alimentos, etc) devido ao volume inadequado, a má distribuição das chuvas, ao aumento
no consumo, ou ainda ao mau gerenciamento dos recursos hídricos.
A seca pode apresentar características diferentes, dependendo de interesse
específico e de sua avaliação em determinada região. Para o meteorologista, a seca
representa um longo período em que a precipitação pluvial registrada é inferior à
normal, para o referido período e local. Para o agricultor, a seca está associada à queda
na produtividade e até mesmo à perda de safra agrícola, devido à falta de água em
períodos críticos do ciclo da cultura. Para o hidrologista, a seca está associada à
deficiência de água superficial e subterrânea, afetando os níveis de água de lagos,
reservatórios e lençóis freáticos. Para os economistas, a seca ocorre quando a oferta de
produtos serviços, como água ou eletricidade, afeta as atividades humanas.
A definição de seca proposta por PALMER (1965), com base na ocorrência de
um período (meses ou anos) de duração em que as disponibilidades atuais de umidades
do solo em um determinado local estão consistentemente abaixo das condições normais
de umidade, é uma ilustração de condições climaticamente apropriadas de
caracterização de seca meteorológica. MOTHA & HEDDINGHAUS (1986)
desenvolveram um índice de disponibilidade de umidade para caracterizar a seca
agrícola que é calculada pela diferença entre a precipitação semanal normal e a
correspondente evapotranspiração potencial normal resultando em um indicador da
umidade disponível para uma determinada cultura. PALMER (1968) também
desenvolveu um índice de umidade da cultura, que apresenta o potencial de identificar a
seca agrícola. Segundo WILHITE & GLANTZ (1985), a seca socioeconômica associa a
relação entre oferta e demanda de bens econômicos com elementos de seca
meteorológica, hidrológica e agrícola.
2.2.
Índices de seca
Vários procedimentos têm sido adotados por pesquisadores na caracterização das
secas. Uma técnica amplamente utilizada no estudo das secas é o uso de índice de seca,
que consiste em equações com base em parâmetros climáticos e procedimentos
estatísticos para determinar a intensidade, a duração e a freqüência com que essa
anomalia ocorre. São muitos os índices desenvolvidos para caracterizar a seca. Dentre
tantos, citamos: Índice de Aridez; Índices Climáticos de Lang; Índice de Capot-Rey;
Índice de Birot; Índice de Seca de Bhalme & Mooley; “
Rainfall Anomaly Index
” (RAI);
“
Bhalme & Mooley Drought Index
” (BMDI); “
Herbst Severity Index
” (HSI); “
Lamb
Rainfall Departure Index
” (LRDI) e o Índice de Severidade de Seca de PALMER
(ISSP).
Tal procedimento tem sido utilizado em vários trabalhos, para caracterizar as
secas na Região Nordeste do Brasil (XAVIER & XAVIER, (1984); KUMAR
et al
.
(1989); LIMA
et al
. (1989); REPELLI & NOBRE (1991); AZEVEDO & SILVA (1994).
Ao analisar as secas ocorridas em Fortaleza, utilizando o índice de aridez, KUMAR
et
al
. (1989) concluíram que os índices, com base apenas em dados de precipitação, não
são adequados para a caracterização das secas. BECKER (1968) utilizou os índices
Climáticos de Lang, o índice de Capot-Rey e o índice de Birot no estudo das secas da
Região Nordeste, tendo concluído que as fórmulas baseadas apenas nos totais anuais das
variáveis climáticas são insuficientes para a caracterização da semi-aridez. LIMA
et al.
(1989) utilizaram o índice de Seca de Bhalme & Mooley e o índice de anomalia de
chuva para monitorar a ocorrência das secas em Alagoas, destacando apenas a
simplicidade desses métodos. AZEVEDO & SILVA (1994) adaptaram o índice de
Bhalme e Mooley para as condições do Estado da Paraíba, tendo concluído que mesmo
com as modificações, esse índice apresenta resultados semelhantes aos obtidos pelo
método na versão original. Um dos índices mais utilizados e mundialmente
reconhecidos para quantificação da seca é o Índice de Severidade de Seca de Palmer
(ISSP). PALMER (1965) considera que o total de precipitação requerida para manter
uma área em um determinado período sob condições de economia estável é dependente
da média dos elementos meteorológicos, das condições meteorológicas dos meses
precedentes e do mês atual para a área em estudo. O método para a estimativa da
precipitação requerida (CAFEC) baseia-se nas médias históricas de evapotranspiração,
recarga de água no solo, escoamento superficial (
runoff
) e perda de umidade do solo. A
diferença entre a precipitação ocorrida e a requerida representa uma medida
razoavelmente direta da diferença hídrica entre o mês em questão e a normal
climatológica. Quando essa diferença é apropriadamente ponderada, o valor resultante
pode ser comparado para diferentes locais e épocas.
O Índice de Severidade de Seca de Palmer (ISSP) foi testado, na região do semi-árido
do Estado do Ceará, para avaliar a severidade das secas. BARRA (2001) observou que a
variabilidade do total de chuva anual expressa pelo coeficiente de variação, variou de 40
a 50%, chegando a atingir 60% em algumas localidades. O percentual de chuva anual
que ocorre no primeiro semestre foi, em média, de 90%, o que mostra a elevada
concentração de chuva no citado período. A análise da variação temporal e espacial do
ISSP revelou alto percentual de ocorrência de secas moderadas e severas em quase todo
o Estado. As secas de grande intensidade ocorrem com muita freqüência em quase todo
o estado com exceção das localidades serranas. O ISSP mostrou-se eficaz como
ferramenta para verificar as condições de umidade do solo e indica os diferentes graus
de intensidade das secas em toda a região estudada.
Informações adicionais sobre outros índices de seca, além do Índice de
Severidade de Seca de PALMER (1965), utilizados principalmente nos Estados Unidos
e na Austrália, foram apresentadas num trabalho por HAYES (1991). Nesse trabalho foi
feita uma descrição geral dos índices e a avaliação de pontos positivos e negativos dos
seguintes índices: Índice de Precipitação Padronizado; Índice de Percentual da
Precipitação Normal; Índice de Umidade da Cultura; Índice de Suprimento de Água
Superficial; Índice de Reclamação de Seca e o Índice com Base no Método dos Decis.
O Índice de Severidade de Seca proposto por PALMER (1965), com base em
informações derivadas do balanço hídrico mensal, tem sido utilizado na caracterização
de secas, especialmente nos Estados Unidos. Todavia, podemos constatar aplicações
desse índice na Austrália (KOTHAVALA, 1997), na Europa (BRIFFA
et al
. (1994), no
Canadá (AKINREMI
et al
. (1996) e no Brasil (ASSIS
et al.
(1997). O ISSP foi utilizado
em modelos climáticos globais para simular a severidade de secas na Austrália
(KOTHAVALA (1999) e no Hemisfério Norte (JONESS
et al
. (1996).
Críticas ao ISSP de Palmer têm sido apresentadas por vários pesquisadores,
como ALLEY (1984), KARL & KNIGHT (1985) e KARL (1986). Algumas dessas
críticas estão relacionadas com os valores de ISSP calculados e os impactos das
severidades de secas ocorridas. Parte da explicação dessas discrepâncias deve-se ao fato
de não ter sido levada em consideração no desenvolvimento do índice qualquer
interação com as culturas. Outra limitação ao Método de Palmer está relacionada ao uso
da equação de Thornthwaite na estimativa da evapotranspiração potencial. Segundo
ALLEY (1984), a estimativa do escoamento superficial proposta por PALMER (1965)
talvez seja a mais séria deficiência na determinação do balanço hídrico. ALLEY (1984)
também considera arbitrárias as classes de severidades de seca proposta por PALMER
(1965) uma vez que as equações utilizadas para obter esses valores foram resultantes
apenas das séries históricas de dados de Central Iowa e Kansas.
2.3. Caracterização do regime de chuvas no Rio Grande do Norte e registros de
secas no Nordeste e no Rio Grande do Norte
2.3.1 Caracterização do regime de chuvas no Rn
A região objeto de estudo compreende oito micro-regiões representativas de 137
localidades do Estado do Rio Grande do Norte (RN) e adjacências dos estados do Ceará
e da Paraíba. Com exceção das micro-regiões Litoral Oriental e Alto Apodi (região
serrana), as demais micro-regiões estão encravadas no semi-árido do Nordeste do
Brasil. Nas características de regime de chuvas no Estado do Rio Grande do Norte,
destacam-se a sazonalidade e a variabilidade inter anual e intra-anual.
As variações intra-sazonais do regime de chuvas no Nordeste têm sido
relacionadas às penetrações de sistemas frontais KOUSKY (1979), aos vórtices
ciclônicos da alta troposfera KOUSKY & GAN (1981) e às oscilações de 30 a 60 dias
KAYANO
et al.
(1990). Segundo NOBRE & MOLION (1988), a ocorrência de chuvas
na Região Nordeste está relacionada à penetração de frentes frias antárticas no Sul do
Nordeste, ou ás frentes atlânticas de sudeste nas áreas costeiras, e à zona de
convergência inter-tropical (ZCIT) na parte norte da Região.
2.3.2 Registros das secas na Região Semi-árida do Nordeste do Brasil e no Estado
do Rio Grande do Norte:
O registro de ocorrência de secas na Região Semi-árida do Nordeste está
disponível desde o século XVI. O Quadro 1 apresenta um levantamento feito pela
Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste – SUDENE, em 1983, sobre a
cronologia das secas ocorridas na Região Nordeste. As primeiras secas, com mais de um
ano de duração, só foram registradas a partir de 1710. Dentre as secas identificadas
destacam-se, quanto à duração: de 1721 a 1727 e mais recentemente a de 1979 a 1983.
Através do procedimento de avaliação das médias pluviométricas das oito
micro-regiões, foi estabelecida uma classificação para os anos secos e chuvosos na
série, cujos resultados estão apresentados no Quadro 2. Destacam-se entre os anos
muito seco, em que mais de 50% da área do Estado foi assim caracterizada, os anos de
1915, 1919, 1932, 1942, 1951, 1953, 1958 e 1979. Dentre esses anos, vale mencionar
1919 e 1958, em que cerca de 98,2 e 96,15% da área do Estado foi classificada como
muito seca.
Quadro 1- Cronologia das secas ocorridas no Nordeste do Brasil (SUDENE – 1983)
Décadas Século XVI Século XVII Século XVIII Século XIX Século XX
00
1603
1608
1707
1804
1808/1809
1900
1903
10
1614
1710/1711
1814
1915
1919
20
1721/1722
1723/1724
1725/1726
1727
1824/1825
1829
30
1730
1736/1737
1830
1833
1932
40
1645
1744/1745
1746/1747
1844/1845
1942
50
1652
1751
1754
1951/1952
1953
1958
60
1760
1766
1966
70
1771/1772
1777/1778
1870
1877/1878
1879
1970
1976
1979
80
1583
1587
1783/1784
1888/1889
1980
1981
1982
1983
2.4 - Sistema de Informações Geográficas
O desenvolvimento recente da tecnologia computacional abriu inúmeras
possibilidades, tais como a capacidade de armazenar, recuperar e combinar os dados
disponíveis sobre a superfície da terra. A análise das variações espaciais constitui-se em
um requisito necessário para controlar e ordenar a ocupação das unidades físicas do
meio ambiente. Uma das técnicas disponíveis mais eficientes na análise dessas variáveis
é encontrada nos Sistemas de Informações Geográfica (SIGs).
De acordo com CÂMARA e MEDEIROS (1996), o termo SIG é aplicado para
sistemas que realizam o tratamento computacional de dados geográficos. Um SIG
armazena a geometria e os atributos dos dados que estão georreferenciados, isto é,
localizados na superfície terrestre e numa projeção cartográfica.
Algumas definições de sistema de informação geográfica são propostas de
acordo com sua multiplicidade de usos e visões possíveis desta ferramenta, que aponta
para uma perspectiva interdiciplinar de sua utilização. ARONOFF (1989) define como
sendo um conjunto manual ou computacional de procedimentos utilizados para
armazenar e manipular dados georreferenciados; COWEN (1988), como um sistema de
suporte à decisão que integra dados referenciados espacialmente num ambiente de
respostas a problemas e SMITH et al. (1987) define SIG como um banco de dados
indexados espacialmente, sobre o qual opera um conjunto de procedimentos para
responder a consultas sobre entidades espaciais. O desenvolvimento de sistemas
computacionais para aplicações gráficas e de imagens vem influenciando de maneira
crescente as áreas de Cartografia, de mapeamento, de análise de recursos naturais e de
planejamento urbano e regional. Esta tecnologia automatiza tarefas realizadas
manualmente e facilita a realização de análises complexas, através da integração de
dados de diversas fontes e da criação de um banco de dados geocodificado (CÂMARA
e FELGUIRAS, 1993).
Segundo Aspiazú & Brites, citados por FERREIRA (1997), os sistemas de
informações geográficas são técnicas empregadas na integração e análise de dados
provenientes de fontes, as mais diversas, como imagens fornecidas por satélites
terrestres, mapas, cartas climatológicas, censos e outros. Os atuais sistemas de
informações geográficas além de permitir a realização de análises dos dados existentes,
também podem ser usados para projetar e simular situações ideais e potenciais com
previsões e modelos de simulações (DAVIS Jr. e FONSECA, 1996).
FERREIRA (1997) afirma que especialistas de várias áreas do conhecimento
têm utilizado a tecnologia do SIG como instrumento para mapear e indicar respostas às
várias questões do planejamento urbano e regional, do meio rural, do levantamento dos
recursos renováveis, descrevendo os mecanismos das mudanças que operam no meio
ambiente e auxiliando no planejamento e manejo dos recursos naturais de regiões
específicas. A utilização dos sistemas de informações geográfica permite verificação
clara e objetiva, rápida e precisa da distribuição espacial e temporal de determinados
fenômenos que ocorrem em uma área conhecida, constituindo-se uma importante
ferramenta para tomada de decisão nas mais variadas situações de manejo dos recursos
naturais.
Vários pesquisadores têm utilizado os sistemas de informações geográficas como
ferramenta para analisar a abrangência característica dos vários aspectos climáticos de
uma região. ASSAD et al. (1994), RIBEIRO et al. (1997) e PAIVA (1998), em estudos
sobre veranicos, utilizaram um sistema de informações geográficas para regionalizar a
probabilidade de ocorrência deste fenômeno para diferentes regiões. SILVA (1997)
estudou o risco climático para o arroz de sequeiro no Estado de Goiás analisando sua
abrangência pela aplicação de um SIG. ASSAD e EVANGELISTA (1994) fizeram uso
de um SIG em estudos de freqüência da precipitação pluvial analisando a variação
espacial da mesma nas regiões do cerrado brasileiro. ASSAD e SANO (1993) propõem
a utilização de sistemas de informações geográficas como ferramenta importante em
metodologias para espacialização de dados de chuva.
3 – MATERIAL E MÉTODOS
3.1 – Região de estudos e dados
O estudo do regime de chuvas e das severidades de seca no Estado do Rio
Grande do Norte foi feito em 137 localidades do RN e adjacências dos Estados do Ceará
e da Paraíba. As localidades foram distribuídas em oito micro-regiões assim
denominadas: Litoral Oriental; Agreste; Litoral Norte; Currais Novos; Serras Centrais;
Caicó; Mossoroense e Alto Apodi. Estas Regiões são consideradas climaticamente
homogêneas (ver mapa abaixo). Em cada região admitiu-se uma localidade
representativa levando-se em consideração a proximidade da precipitação pluvial média
da localidade com a média da precipitação da região. O quadro 2 apresenta as
micro-regiões estudadas, suas localidades representativas, e as respectivas coordenadas
geográficas.
A série histórica dos dados climatológicos varia de 30 a 70 anos, para cada
localidade, referentes aos elementos de precipitação pluvial mensal.
Quadro 2 – As Micro-Regiões, as localidades representativas e suas coordenadas
geográficas.
Região Nome
Local. Representativa
Altitude Latitude Longitude
1
Litoral Oriental
Natal
8
-5.80
-35.22
2
Agreste
São Paulo do Potengi
97
-5.90
-35.77
3
Litoral Norte
João Câmara
140
-5.53
-35.82
4
Currais Novos
Currais Novos
400
-6.30
-36.50
5
Serras Centrais
Florânia
210
-6.12
-36.82
6
Caicó
Caicó
143
-6.45
-37.10
7
Mossoroense
Governador Dix-Sept
36
-5.47
-37.52
8
Alto Apodi
Martins
645
-6.08
-37.92
A FIGURA 1 apresenta as micro-regiões climaticamente homogêneas do estado do Rio
Grande do Norte, área principal do estudo.
Figura 1 - Micro-regiões climaticamente homogêneas do RN
Os dados de precipitação pluvial foram obtidos do banco de dados da SUDENE.
Os dados de temperatura foram estimados através das coordenadas geográficas das
localidades estudadas, utilizando-se a função de ajuste (superfície quadrática), segundo
SILVA
et al.
(1987), dada por:
T = A
0+ A
1λ
+ A
2φ
+ A
3h + A
4λ
2+ A
5φ
2+ A
6h
2+ A
7λφ
+ A
8λ
h + A
9φ
h
em que:
T , Temperatura média do ar (
oC);
λ
, longitude;
φ
, latitude;
h , altitude.
A
0, A
1, ... ,A
9= coeficientes de ajustes da função.
No estudo foi utilizada a metodologia desenvolvida por Palmer (1965) para
calcular os Índices de Severidade de Seca (ISSP) que indicarão o início e a severidade
da seca. Para o cálculo do ISSP foram utilizados os dados mensais de precipitação
pluvial, temperatura média, evapotranspiração potencial, perdas de água no solo e
condições de umidade do solo, os quais determinam as secas hidrológicas e agrícolas
(meteorológica).
3.3 – Modelo do Balanço de Água no Solo
Na determinação do ISSP será usado um modelo para contabilizar a variação do
armazenamento de água no solo. O solo foi dividido em duas camadas: superficial (L
S)
e inferior (L
U). Na camada superficial considerou-se um armazenamento de 25 mm
correspondente à capacidade de campo.
As perdas de água na camada superficial e na camada inferior dependem do
conteúdo de umidade inicial, da taxa de evapotranspiração potencial (PE) e da
capacidade de água disponível do solo (AWC), e foram determinadas pelas equações 1 e
2.
(
)
(
,
)
,
min
.
min
PE
Pp
o
que
for
menor
L
S=
S
S−
AWC
S
L
Pp
PE
L
U S U=
(
−
−
)
; para L
U≤
S
U(1)
(2)
onde:
S
Se S
UPE
Pp
AWC
=
=
=
=
Água armazenada nas camadas superficial e inferior,
respectivamente, mm;
evapotranspiração potencial, mm;
precipitação pluvial, mm;
capacidade de água disponível nas duas camadas de solo, mm.
A evapotranspiração potencial foi estimada utilizando-se o método de
Thorntwaite (1948), de acordo com a seguinte equação:
)
8
,
17
(
)
(
0023
,
0
0,5 min max−
+
=
Qo
T
T
T
PE
(3)
onde:
PE
Qo
Tmax
Tmin
T
=
=
=
=
=
evapotranspiração potencial, mm d
-1;
radiação extraterrestre, mm d
-1;
temperatura máxima diária do ar,
oC;
temperatura mínima diária do ar,
oC;
temperatura média diária do ar,
oC;
A umidade necessária para que o solo atinja a capacidade de campo é definida
pelo componente de Recarga Potencial (PR), estimado pela equação:
PR=AWC-S
(4)
Em que S é a quantidade de água disponível em ambas as camadas do solo, em mm.
O modelo de balanço de água no solo considera a ocorrência de escoamento
superficial quando a precipitação potencial (P) supera a recarga potencial, dado pelo
termo escoamento superficial potencial (PRO), de acordo com a equação:
PRO=P-PR
(5)
A perda potencial de água no solo (PL), representa a quantidade de água no solo
que foi perdida por evapotranspiração, assumindo-se que não ocorreu precipitação no
período, e é determinada pela equação:
Onde: PL
Se PL
Usão as perdas potenciais de água no solo nas camadas superior e
inferior, respectivamente, obtidas pelas equações 7 e 8.
(
S)
SPE
S
PL
=
min
,
(
)
AWC
S
PL
PE
PL
U S U=
−
(7)
(8)
3.4 – Coeficientes Climáticos
A partir dos componentes do balanço de água foram determinados quatro
coeficientes climáticos que refletem a média histórica das condições climáticas para o
período analisado. Os valores atuais dos componentes, foram calculados pelas equações
9, 10, 11 e 12.
PE
ET
i=
α
PR
R
i=
β
PRO
RO
i=
γ
PL
L
i=
δ
(9)
(10)
(11)
(12)
onde:
α
i, coeficiente de evapotranspiração para o período i;
β
i, coeficiente de recarga para o período i;
γ
i, coeficiente de escoamento superficial para o período i;
δ
i, coeficiente de perda de água do solo para o período i;
ET , evapotranspiração atual;
R , recarga (ganho líquido de umidade do solo durante um determinado período);
RO , escoamento superficial;
Esses coeficientes serão utilizados para cálculo dos valores de “CAFEC”, que
representam o valor particular de um determinado parâmetro que seria climaticamente
apropriado para as condições de tempo e da localidade analisada. As condições
climaticamente apropriadas serão calculadas para os componentes de precipitação
( )
P
∧,
evapotranspiração atual
( )
ET
∧, recarga ( )
R
∧, escoamento superficial (
RO
)
∧e perdas de
água no solo
( )
L
∧, calculados pelas equações 13, 14, 15 e 16.
ET
PE
∧
=
α
R
PR
∧=
β
PRO
O
R
ˆ
=
γ
PL
L
ˆ
=
δ
(13)
(14)
(15)
(16)
A combinação das equações 13, 14, 15 e 16 gera a equação 17 que expressa a
quantidade de precipitação
P
∧necessária, em um determinado período, para atender às
demandas médias de evapotranspiração, escoamento superficial e água armazenada no
solo, baseada nas condições de umidade antecedente.
P
ET
R
RO
L
∧ ∧ ∧ ∧ ∧
=
+
+
−
(17)
3.5 – Índice de Anomalia de Umidade (Z)
A diferença entre a precipitação atual e a precipitação adequadamente apropriada
(CAFEC) é um indicador da deficiência ou do excesso hídrico para o período analisado
em um determinado local, e é determinada pela equação:
∧
−
=
P
P
D
(18)
onde:
D , deficiência hídrica (-) ou excesso hídrico (+);
P , precipitação do período considerado;
P
∧
, precipitação calculada para o referido período.
O cálculo do índice de anomalia de umidade (Z), é determinado pela equação 19.
Z = k
i. D
(19)
Onde:
k
ié um fator de ponderação para o período i, determinado por PALMER (1965)
a partir da série histórica de dados da localidade.
3.6 – Índice de Severidade de Seca de Palmer (ISSP)
Com o valor do índice de anomalia de umidade (Z), o Índice de Severidade de
Seca de Palmer (ISSP) é calculado para o período analisado, através da equação:
1 1
0
,
103
3
− −+
−
=
i i i iISSP
Z
ISSP
ISSP
(20)
Os valores do ISSP variam de > 4 (extremamente úmido) a < – 4 (seca extrema),
e considera-se que os valores entre -0,99 e 0,99 representam condições próximas ao
normal. Ver Tabela 1.
TABELA 1 - Classificação dos períodos secos e úmidos do ISSP, segundo PALMER
(1965).
Índice (X)
Classificação
> 4,00
Extremamente úmido
3,00 a 3,99
Muito úmido
2,00 a 2,99
Moderadamente úmido
1,00 a 1,99
Ligeiramente úmido
0,99 a -0,99
Próximo do normal
-1,00 a -1,99
Ligeiramente seco
-2,00 a -2,99
Seca moderada
-3,00 a -3,99
Seca severa
< -4,00
Seca Extrema
Os Índices de Severidade de Seca foram calculados para cada localidade e, a
partir dos dados locais georeferenciados, foi feita a espacialização desses índices, os
mesmos materializados, em forma de mapas temáticos, e explicitam os períodos
analisados.
3.7 - Espacialização dos resultados
A espacialização dos resultados foi feita para os dados mensais e anuais de
precipitação pluvial, considerando cada localidade estudada, utilizando-se um sistema
de informações geográficas através do software Idrisi, desenvolvido pelo Departamento
de Geografia da Klark University, nos EUA.
A partir de um mapa na escala de 1:500.000 gerou-se um vetor do contorno do
Estado do Rio Grande do Norte, o qual foi transformado em uma imagem matricial,
gerando um mapa booleano. Os resultados dos cálculos dos parâmetros estudados para
cada localidade foram organizados em arquivos, padrão ASCII, os quais possuíam as
coordenadas geográficas das localidades, com o respectivo valor pontual do parâmetro
estudado, ou seja, um arquivo de dados georreferenciado. Estes arquivos foram
convertidos em arquivos do tipo vetorial, através de programas de
importação/conversão de arquivos no Idrisi, gerando vetores de pontos, que trazem a
localização geográfica e a característica de cada ponto, isto é, o valor do parâmetro na
localidade.
Por meio do programa INTERPOL, efetuou-se a interpolação dos valores
pontuais georreferenciados, contidos nos arquivos de vetores de pontos. Utilizou-se um
interpolador linear cujo modelo matemático utiliza a média ponderada dos n pontos
vizinhos mais próximos, ponderados por um peso dos pontos de controle mais
próximos. O peso no ponto interpolado é dado por:
G
X
d
d
i i i m i n i m i n=
= =∑
∑
1 11
(21)
em que:
G
i= peso estimado no ponto interpolado;
X
i= peso do i-ésimo ponto amostrado;
d
i= distância euclidiana do i-ésimo ponto amostrado i ao ponto interpolado; e
m = expoente da função de distância.
As imagens resultantes da interpolação produzem áreas com valores comuns
dos parâmetros estudados em toda a matriz. Estas imagens foram então reclassificadas
para divisão dos valores em classes, para melhor interpretação visual do parâmetro em
todo o Estado. Para isso, foi utilizado o programa RECLASS do Idrisi.
Finalmente, por meio do programa OVERLAY do Idrisi, cruzou-se a imagem
reclassificação dos valores dos parâmetros, efetuando-se um overlay multiplicativo, que
resultou nos mapas temáticos do parâmetro estudado no âmbito do Estado do Rio
Grande do Norte.
Na Figura 2 é apresentado um fluxograma explicitando as etapas e os
programas utilizados para geração das imagens com utilização do software Idrisi.
Figura 2 – Etapas e programas utilizados para a geração de mapas temáticos com
feições dos parâmetros estudados, pela aplicação de um Sistema de
Informações Geográficas.
4. RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1. Caracterização do Regime de Chuvas no Estado do Rio Grande do Norte
A distribuição de chuvas no estado do Rio Grande do Norte caracteriza-se por elevada
variação interanual e intra-anual. Na Tabela 2 são apresentados os valores das médias anuais e
semestrais da precipitação pluvial, desvio padrão e coeficiente de variação para as regiões
estudadas. As chuvas médias anuais variaram de 412,8 mm na região litoral norte a 1543,7 mm
na região litoral oriental.
Os valores observados na região litorânea oriental tendem a aumentar no sentido sul
quando apresentam seus maiores valores. A precipitação anual média do Estado foi de 762,2 mm.
Verificou-se uma variação acentuada entre as regiões Litoral Norte 412,8 mm e Litoral Oriental
1543,7 mm, em relação à média. As regiões Litoral Oriental e Alto Apodi apresentaram
precipitação anual média bem superior a média anual do Estado, sendo que a região Litoral
Oriental supera essa média em 102%, enquanto Alto Apodi supera em 67,8%. Nas regiões Serras
Centrais, Caicó e Mossoroense a precipitação média anual ficou próximo da média, enquanto nas
regiões Agreste, Litoral Norte, e Currais Novos o desempenho foi consideravelmente inferior,
onde a região Litoral Norte, a que atingiu menor desempenho, obteve apenas 54,16% da média
anual do Estado.
O período chuvoso concentra-se no primeiro semestre correspondendo a 87,2% da
precipitação média do Estado. Os meses de março e abril apresentam o período mais chuvoso
para 75% das regiões. A ocorrência da precipitação restante está distribuída na pré-estação
chuvosa, de novembro a janeiro, com cerca de 14,2% (137 mm), e no período seco, de junho a
outubro, com apenas 97 mm, correspondendo a 10%. Os resultados indicam que os meses mais
chuvosos são março e abril, com precipitação média mensal superior a 200 mm, enquanto os
meses de agosto a outubro são os mais secos, com precipitação média mensal inferior a 10 mm.
A análise estatística descritiva, através dos desvios-padrão e coeficientes de variação,
confirma as conclusões já citadas. Nas regiões, Litoral Oriental e Alto Apodi, os coeficientes de
variação ficaram entre 32,3 e 38,2. Nas regiões Serras, Centrais, Caicó e Mossoroense a variação
ficou entre 45,6 e 46,3 e as regiões, Agreste, Litoral Norte e Currais Novos entre 53,4 e 58,9.
Esses valores dos CV apontam para homogeneidade na precipitação nos três sub-conjuntos das
regiões citadas e indicam que as regiões Serras Centrais, Caicó e Mossoroense apresentam
melhor correlação.
TABELA 2 – Valores médios anuais e sazonais de chuva com respectivos
desvios-padrão e coeficiente de variação para as regiões analisadas.
Chuva anual 1º Semestre 2 º Semestre Região Media (mm) Desvio Padrão (mm) CV (%) Media (mm) Desvio Padrão (mm) CV (%) Media (mm) Desvio Padrã o (mm) CV (%) % de Chuva no 1º Semestre em relação ao total anual 1 Litoral Oriental 2 Agreste 3 Litoral Norte 4 Currais Novos 5 Serra Centrais 6 Caicó 7 Mossoroense 8 Alto Apodí 1543,7 522,9 412,8 433,8 651,6 683,8 725,1 1124,5 498.0 282,5 242,9 231,8 301,4 311,6 334,4 429,2 32,3 54,0 58,9 53,4 46,3 45,6 46,1 38,2 1114,6 410,1 381,7 394,8 597,8 625,1 668,2 1030,4 398,7 233,5 227,1 216,6 290,7 286,9 320,6 385,1 35,8 56,9 59,5 54,9 48,6 45,9 48,0 37,4 429,1 112,8 31,1 39,0 53,8 58,7 56,9 94,2 185,6 68,8 32,7 40,3 49,9 58,6 53,2 90,8 43,3 61,0 105,0 103,3 92,8 99,9 93,5 96,4 72,2 78,4 92,5 91,0 91,7 91,4 92,2 91,6 Média 762,2 652,8 109,4 87,2
