EVOLUÇÃO HIDRO-CLIMÁTICA DO NORDESTE BRASILEIRO:
APLICAÇÕES DE SÉRIES TEMPORAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE
TENDÊNCIA
Diogo Vieira Orlando
Faculdade de Eng. Ambiental CEATEC/PUC-Campinas diogo.vo@puccamp.edu.br
Prof. Dr. Júlio César Penereiro
Modelagem Matemática CEATEC
jcp@puc-campinas.edu.br
Resumo: O plano de trabalho descrito teve como
meta identificar a ocorrência de tendências em séries temporais relativas aos índices anuais de precipita-ção pluviométrica, das temperaturas mínima, média e máxima e de vazão em rios, registradas em localida-des do norlocalida-deste brasileiro. Deu-se ênfase àquelas localidades pertencentes à bacia hidrográficas do rio Parnaíba, no nordeste do Brasil. Identificaram-se, por meio de testes estatísticos, pontos de mudança no comportamento hidrológico e climático em séries temporais que, dependendo da localidade, possuem diferentes períodos de intervalo de tempo. Utilizaram-se a AnáliUtilizaram-se de Regressão Linear e os testes não paramétricos de Mann-Kendall e de Pettitt. Os resul-tados, apresentados em forma de gráficos, tabelas e mapas, confirmam que a maioria dos locais avaliados não registrou tendências, em particular na precipita-ção pluviométrica e na vazão de rios. Contudo, as análises dos dados das temperaturas revelaram vá-rios locais com tendências significativas confirmadas naquela região brasileira.
Palavras-chave: Séries temporais, Tendências, Rio
Parnaíba.
Área do Conhecimento: Ciências Exatas e da Terra
– Climatologia, Hidrologia, Engenharia Ambiental.
1. INTRODUÇÃO
A necessidade da compreensão dos fatores que dizem respeito às alterações climáticas e suas consequências, desde muito cedo, despertou na sociedade o interesse em estudá-los. Porém, como em muitas outras ciências, a Climatologia teve um grande salto no conhecimento a partir da Segunda Guerra Mundial, principalmente devido à necessidade de melhor se conhecer o território inimigo. Avanços tecnológicos permitiram conhecer melhor o clima e seus processos. Foi exatamente por
meio desse avanço tecnológico que a Meteorologia e a Climatologia puderam contribuir de forma positiva no acompanhamento e na previsão das alterações climáticas regionais e globais. Como ciências investigadoras da atmosfera, acompanharam de perto as interações ocorridas no clima e, cada vez mais, vêm se servindo do apoio de outras ciências, como a Estatística, a Matemática e a Física.
Neste sentido, foi constatado que a temperatura média global aumentou entre 0,3oC e 0,6oC desde o final da década de 1950 [1]. Neste contexto e em particular nos últimos anos, tem sido muito discutida a possibilidade de a mudança climática registrada ser uma consequência da emissão de gases de efeito-estufa, principalmente devido às atividades humanas e naturais. As referidas consequências do efeito-estufa no aquecimento global já foram alvos de aná-lises e discussões, sendo que concluiu-se que as mudanças observadas no clima global não são ainda suficientemente grandes para serem atribuídas inequivocamente a causas antropogênicas de aumento do efeito-estufa [1 e 2].
Não obstante, a mídia em geral vem alertando cada vez mais para as consequências diretas e indiretas causadas pelo aquecimento global, tais como as alterações nas frequências e distribuições das precipitações pluviométricas, que aumentam significativamente as ocorrências de secas e de cheias em algumas regiões do planeta.
Várias simulações, com diferentes cenários e taxas de emissão de gases exalados pela atividade humana que causam o efeito-estufa, têm previsto um aquecimento global na superfície terrestre. Outras alterações previstas nessas projeções são os aumentos das precipitações, maiores ocorrências de precipitações, precipitações intensas originadas por processos convectivos, maior frequência de cheias e ocorrências de secas mais severas e prolongadas [1].
Diante desses e de muitos outros fatos, a identificação de alterações nos registros meteorológicos é de grande importância para os estudos de Engenharia. Em particular àqueles que utilizam as séries temporais de dados, pois tanto as simulações como as aplicações de teorias de probabilidade são realizadas com a hipótese de que essas séries temporais são homogêneas, isto é, que não apresentam tendências.
O trabalho retratado, em nível de Iniciação Científica, visou contribuir com os estudos sobre mudanças cli-máticas de curto prazo em escalas regionais, abor-dando o estudo da variabilidade e a tendência das temperaturas (mínima, média e máxima), precipita-ções pluviométricas e níveis de vazão em rios, em períodos mensais e anuais, medidas nos estados do nordeste brasileiro, utilizando a base de dados clima-tológicos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) [3] e Agência Nacional das Águas (ANA) [4]. Uma maior atenção foi dada os estados do Mara-nhão e Piauí, além do rio Parnaíba e seus afluentes, pois além de ser uma região economicamente muito pobre, a população que ali vive sofre com secas pro-longadas que afetam, sobretudo, a agropecuária. Os dados que foram tratados fazem parte de séries temporais que dependem do período que foram cole-tados, de cada município onde essas medições se iniciaram e, portanto, variam de localidade para loca-lidade.
A meta principal do estudo foi à possibilidade de ca-racterizar a partir de quando uma tendência climática ou hidrológica ocorreu. Deseja-se reconhecer se a mudança no comportamento da variável estudada, isto é, da série temporal de um determinado parâme-tro hidro-climático, foi ou não causada pelas ativida-des antrópicas local, regional e global.
2. METODOLOGIA
A partir da ANA [4] e do Banco de Dados Meteoroló-gicos para Ensino e Pesquisa do INMET [3] foi possí-vel obter uma confiápossí-vel base de dados, em forma de séries temporais, relacionadas à vazão ao longo do rio Parnaíba, temperaturas mínima, máxima e média, e de precipitação para vários municípios espalhados nos estados do Piauí e Maranhão.
Após o levantamento e a organização dos dados, foram construídos modelos matemáticos e estatísti-cos empregando o programa computacional Micro-soft Excel para identificar a possível ocorrência de tendências significativas nas referidas séries. O obje-tivo foi identificar e mapear a evolução hidro-climática na bacia hidrográfica do Rio Parnaíba para as
locali-dades representadas na Figura 1. As estações medi-doras do INMET e da ANA estão representadas nas Tabelas 1 e 2 respectivamente, onde destacam-se as identificações (#) e (numeração), para eventuais aná-lises e comparações com relação às posições no mapa da Figura 1, os nomes das localidades, segui-do segui-dos respectivos códigos numéricos e das coorde-nadas geográficas que identificam as estações, além do período de cada série temporal trabalhada.
Figura 1. Localização geográfica das estações medidoras do INMET (letra e círculo vermelho) e da ANA (número
e quadrado preto) usadas neste trabalho.
Tabela 2. Locais com as estações medidoras da ANA.
Na presente amostra foram selecionadas 24 esta-ções meteorológicas, do INMET, sendo 12 localiza-das no Maranhão (MA) e 12 no Piauí (PI). Não obs-tante, das 40 estações medidoras disponibilizadas pela ANA localizadas na região da bacia do rio Par-naíba, foram selecionadas 18 estações.
Basicamente, para as análises estatísticas foram empregados dois métodos, paramétricos e não pa-ramétricos, que podem ser conferidos, para maiores detalhes no trabalho [5].
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO
Após organização dos dados, realizaram-se os cálcu-los das médias móveis e suavizações para ajuste da linha de tendência e a análise de regressão linear para todas as séries temporais comentadas nas Ta-belas 1 e 2. Após esses cálculos, gráficos dos com-portamentos das séries foram gerados com o intuito de identificar características e peculiaridades, tais como a eventual existência de heterogeneidades e mudanças abruptas, além de constituir uma ferra-menta adicional de interpretação estatística.
A título de exemplo, a Figura 2 corresponde aos da-dos de precipitação pluviométrica da cidade piauien-se de Paulistana entre os anos 1994 a 2012. A figura mostra o comportamento da média móvel e suaviza-ção para os dados dessa variável climática, sendo a média móvel para os dados representados em ver-melho e suavização os dados identificados em preto. Nesses dados, por meio do ajuste linear, tanto
usan-do média móvel ou suavização, pode-se identificar um decréscimo no comportamento da reta ajustada (a<0), indicando uma possível diminuição no índice de chuva para essa localidade no período em ques-tão. As equações dos ajustes realizados estão repre-sentadas à direita do gráfico para os dados da média móvel (em vermelho) e da suavização (em preto).
Figura 2 – Precipitação total de Paulistana (PI), regis-trando diminuição nos valores (a<0). Em “losangos” as precipitações totais anuais, em “quadrados pretos” a suavização ajustada (linha preta) e em “quadrados vermelhos” as médias móveis (linha vermelha).
Na Figura 3 é possível verificar o comportamento da temperatura mínima para a cidade maranhense de Alto Parnaíba. Neste caso, a série temporal tem pe-ríodo entre 1977 e 2011. Constata-se, por meio do comportamento do gráfico, além dos valores dos co-eficientes das retas ajustadas (a>0), um aumento dessa temperatura no período analisado.
Figura 3 – Idem à figura anterior, mas para Temperatura mínima de Alto Parnaíba (MA), com a média móvel e suavização dos dados apresentado a>0.
Em relação à qualidade dos ajustes efetuados, quan-to mais próximo da unidade o índice R², menor a dis-persão dos dados e, consequentemente, melhor o ajuste efetuado. Quanto ao valor de IC, que indica a probabilidade do coeficiente angular de uma variável encontrar-se no intervalo inferior e superior calculado de 95% dos dados, os valores dependem da variável que está sendo tratada. Devido a isso, uma grande distribuição de intervalos de IC foi identificada, tor-nando esse tipo de análise limitado.
Foi exatamente devido a essa insegurança que se decidiu empregar os métodos estatísticos não para-métricos de Mann-Kendall [6] e de Pettitt [7].
Os testes de Mann-Kendall e de Pettitt foram aplica-dos em todas as séries temporais das variáveis hi-dro-climáticas envolvidas no levantamento, sendo que algumas formas gráficas estão mostradas nas Figuras 4 e 5. Nos gráficos dessas figuras as linhas horizontais tracejadas e pontilhadas indicam os inter-valos (para o teste de Mann-Kendall) e os níveis (pa-ra o teste de Pettitt) de confiança de ±5% a ±10%, respectivamente.
É relevante destacar que no teste de Mann-Kendall uma tendência é dita significativa quando os valores absolutos de U(tn) são maiores que os intervalos de confiança e o início dessa tendência podem ser iden-tificado pela intersecção das curvas U(tn) (em traçado contínuo) e U*(tn) (em traçado pontilhado), represen-tadas em cor preta na parte inferior dos gráficos de cada figura. Porém isso deve ocorrer dentro dos va-lores críticos dos intervalos de confiança [8].
Em contra partida, a curva do teste de Pettitt, que está apresentada em cor vermelha na parte superior dos gráficos da mesma figura, o ponto de mudança brusca de K(t), tomado em módulo, ocorre quando este for maior que os limites críticos estabelecidos de 5% e 10%. Porém, essa condição deixa de ser ver-dadeira quando os valores que estão em seguida ao valor crítico oscilam em intervalos próximos ao valor máximo. Nesta situação, o último valor do intervalo de oscilação indica o ponto de início da tendência [7]. No presente levantamento optou-se por estabelecer um critério que expressasse os resultados dos dois testes, para tanto se utilizou a seguinte convenção: o sinal (+)(+) para uma tendência positiva confirmada entre 5% e 10% dos níveis dos intervalos de confian-ças e o sinal (+) se for acima de 10% do nível do in-tervalo de confiança. De maneira análoga: os sinais (–)(–) e (–) para tendência negativa confirmada, res-pectivamente. São apresentados e analisados na Figura 4 os casos dos comportamentos inferidos
pa-ra os dados de duas séries climáticas do INMET, nas cidades de Bom Jesus do Piauí (PI) e Colinas (MA).
Figura 4 – Estatísticas de Mann-Kendall (inferior e em preto) e de Pettitt (superior em vermelho) para medidas climáticas das cidades: (a) Bom Jesus do Piauí, PI e (b) Colinas, MA.
Ao analisar o comportamento da temperatura mínima (T-mín.) medida na cidade de Bom Jesus do Piauí (Figura 4a), os testes de Mann-Kendall e de Pettitt confirmam o registro de tendência negativa com nível (–)(–) a partir de 1995, pois as curvas U(tn) e U*(tn) cruzaram-se entre os intervalos de confianças na data de 1995 e o ponto de mudança brusca de K(t), ocorreu ao cruzar os limites críticos estabelecidos de 5% e 10% também em 1995.
Para a temperatura média (T-méd.) medida em Coli-nas (Figura 4b), nenhuma tendência pode ser con-firmada, visto que o cruzamento das curvas estatísti-cas no teste Mann-Kendall ocorreu fora dos interva-los de confiança de ±5% e ±10%, em que pese à curva estatística do teste de Pettitt ter cruzado os dois níveis de significância.
Na Figura 5 são apresentados e analisados os com-portamentos de duas séries hidrológicas nas esta-ções medidoras da ANA. Na localidade de Barão de Grajaú (MA), localizada no rio Parnaíba, e na locali-dade de Tinguis (PI), na margem do rio Longá. Seguindo os mesmos procedimentos de análises realizadas anteriormente, uma tendência significativa de diminuição do índice na vazão do rio Parnaíba em Barão de Grajaú pôde ser identificada pelos testes de
Mann-Kendall e de Pettitt (Figura 5a, inferior e supe-rior, respectivamente) a partir de 1990.
Figura 5 – Idem aos gráficos da figura 4, mas aplicados às medidas das vazões do rio Parnaíba em (a) Barão de Grajaú, MA; e no rio Longá em
(b) Tinguis, PI.
Para a localidade piauiense de Tinguis, os gráficos da Figura 5b revelam a ausência de tendência, pois os testes não paramétricos aplicados à série de va-zão (Vaz.) indicam vários cruzamentos das curvas estatísticas U(tn) e U*(tn) de Mann-Kendall entre os intervalos de confianças, enquanto que a curva K(t) do teste de Pettitt em nenhum momento cruzou os limites críticos estabelecidos de 5% e 10%.
A Figura 6 mostra a situação para as temperaturas mínima (T-mín.), média (T-méd.) e máxima (T-máx.), precipitação (Prec.) e vazão média (Vaz.) para todas as localidades abordadas.
Uma análise dos mapas contidos na Figura 6, permite julgar que o clima regional ao longo da bacia do rio Parnaíba tenha se alterado com o tempo, culminando em maiores índices de temperaturas a partir do meados da década de 1990. No entanto, essas alterações parecem não ter acarretado mudanças nos índices de precipitação e vazão, visto que para esses dois parâmetros foram poucas as localidades que acusaram tendências nas séries temporais trabalhas. Apesar dos resultados apretados nesses mapas terem se mostrados mais sen-síveis às temperaturas, pois foram identificados vá-rios locais com tendências positiva para esses parâ-metros, ainda é difícil analisar e concluir o quanto as mudanças antropogênicas têm influenciado o clima nessa região do Brasil.
Figura 6 – Distribuição de tendências climáticas e hidrológicas ao longo do rio Parnaíba, como resul-tado dos testes não paramétricos para: (a) T-mín.;
(b) T-méd.; (c) T-máx.; (d) Prec. e (e) Vazão média.
Além disso, a dificuldade de quantificação do papel de cada agente hidro-climático se dá pela deficiência de uma rede de estações medidoras, pela ausência de entendimento dos processos climáticos comple-xos e pelas limitações dos modelos hidro-climáticos até então disponíveis. Isso pode ser comprovado pela distribuição das estações do INMET e da ANA identificadas nos mapas da Figura 6.
4. CONCLUSÕES
As análises exploratórias realizadas para as séries temporais anuais dos parâmetros hidro-climáticas ao longo da bacia do rio Parnaíba revelaram que: • Foram identificadas mudanças no comportamento das T-mín., T-méd., e T-máx.. Não houve um período definido para essas alterações, ocorrendo durante toda a década de 1990, mas com tendência de au-mento dessas grandezas climáticas, exceto para as cidades piauienses de Caracol e Bom Jesus do Piauí que registraram diminuição com nível de significância (–) e (–)(–) na T-mín, respectivamente.
• Em geral, as séries de Prec. não apresentaram ten-dências significativas. Apenas duas cidades mara-nhenses acusaram aumento, Imperatriz (no nível (+)) e Chapadinha (com significância (+)(+)), enquanto que Bom Jesus do Piauí (com significância (–)) regis-trou diminuição no índice de chuvas.
• Das 18 estações medidoras da ANA apenas três registraram tendências negativas nos índices de
Vaz.: as localidades piauienses de Francisco Ayres
(no rio Canindé) e Cristino Castro II (no rio Gurguéia), com índice de significância (–), além da localidade maranhense de Barão de Grajaú (no rio Parnaíba), que acusou o nível (–)(–).
Em suma, analisando os resultados estatísticos en-contrados por meio das análises exploratórias dos dados nos períodos abordados, conclui-se que, em termos gerais, uma possível tendência de aumento das temperaturas anuais na Região Nordeste do Brasil, compreendida pelos estados do Maranhão e Piauí. Em contraposição, tanto o regime anual de chuvas quanto os índices de vazão não apresenta-ram evidências de alterações, exceto em alguns ca-sos pontuais como comentado anteriormente. Ressalta-se que a falta de medições de dados mete-orológicos e hidrológicos de longo período no Brasil é um forte fator limitante à capacidade de diagnosticar e quantificar as influências dos diferentes agentes que atuam no clima e na hidrologia do território brasi-leiro.
Não obstante, os resultados aqui apresentados aler-tam para o cuidado que se deve ter ao apontar as possíveis causas de mudanças observadas nas sé-ries, tendo em vista a complexidade em associar es-sas alterações com as variações naturais do clima e as influências antropogênicas. Em que pese todas as incertezas associadas às mudanças climáticas e, consequentemente, aos impactos dessas possíveis alterações nas séries hidro-climáticas, como apre-sentado e discutido anteriormente, estudos nessa linha de atuação são relevantes e oportunos para auxiliar gestores de recursos hídricos no cenário atu-al sobre o comportamento do meio ambiente.
AGRADECIMENTOS
Os autores agradecem à PROPESQ da PUC-Campinas pela bolsa FAPIC concedida durante o período.
REFERÊNCIAS
[1] Houghton, J. T. et al. (1996). Climate change
1995: the science of climate change: contribution of working group I to the second assessment re-port to the IPCC. Cambridge (Inglaterra):
Cam-bridge University Press.
[2] Houghton, J. T. et al. (1992). Climate change
1992: the supplementary report to the IPCC sci-entific assessment. Cambridge (Inglaterra): Cambridge University Press.
[3] INMET (2013). Instituto Nacional de Meteorolo-gia. Banco de Dados para Pesquisa e Ensino – BDMEP, capturado online em 09/08/2013 de
<http://www.inmet.gov.br/>.
[4] ANA (2013). Agência Nacional de Águas, captu-rado online em 12/11/2013 de
<http://www2.ana.gov.br>.
[5] Penereiro, J. C. et al. (2011). Estatística apoiada pela Tecnologia: uma proposta para identificar tendências climáticas. Acta Scientiae, vol. 13, n. 1, p.87-105.
[6] Sneyers, R. et al. (1990). Climatic changes in Belgium as appearing from the homogenized se-ries of observations made in Brussels – Uccle (1933-1988) In: SCHIETECAT, G. D. (Ed.).
Con-tributions à l’etude des changements de climat.
Bruxelles: Institut Royal Meteorologique de Bel-gique, Publications Série 124, p.17-20.
[7] Pettitt, A. N. (1979). A non-parametric approach to the changepoint problem. Applied Statistics, London, vol. 28, n. 2.
[8] Sneyers, R. (1975). Sur l’analyse statistique dês
series d’observations. Organisation Météorologique Mondial, 192p.
