ANÁLISE EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS E TEMPORAIS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DA UNIDADE DE GERENCIAMENTO DO MÉDIO PARANAPANEMA

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UNESP - UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA

Campus Experimental de Ourinhos

ROSANGELA TELES ALVES

ANÁLISE EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS E

TEMPORAIS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DA

UNIDADE DE GERENCIAMENTO DO MÉDIO

PARANAPANEMA

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Comissão de Avaliação de TCC do Curso de Graduação em Geografia – Bacharelado, do Campus Experimental de Ourinhos – UNESP, como parte das exigências para o cumprimento da disciplina Estágio Supervisionado e Trabalho de Graduação no 1º semestre letivo de 2008.

Orientador: Jonas Teixeira Nery

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UNESP - UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA

Campus Experimental de Ourinhos

ROSANGELA TELES ALVES

ANÁLISE EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS E

TEMPORAIS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DA

UNIDADE DE GERENCIAMENTO DO MÉDIO

PARANAPANEMA

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Comissão de Avaliação de TCC do Curso de Graduação em Geografia – Bacharelado, do Campus Experimental de Ourinhos – UNESP, como parte das exigências para o cumprimento da disciplina Estágio Supervisionado e Trabalho de Graduação no 1º semestre letivo de 2008, sob orientação do Prof. Dr. Jonas Teixeira Nery.

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AGRADECIMENTOS

Ao meu estimado orientador, Professor Jonas Teixeira Nery, pela sua paciência e compreensão e pelo valioso compartilhamento de seu conhecimento.

Agradeço principalmente a Deus por esta conquista. “Lâmpada para os meus pés é a tua palavra, e luz para os meus caminhos” Salmos 119:105.

Ao meu querido esposo, Cícero Cnéio de Paiva Alves, agradeço pelo amor e companheirismo presente em todos os momentos da minha graduação.

Ao meu filho Matheus, com a doçura e pureza esteve sempre presente.

Ao meu sogro Dionéio Cnéio Oliveira Alves e a minha sogra Heloiza Nazareth de Paiva Araújo, pela amizade e companheirismo.

Agradeço muito aos meus amigos Ademir Alberto dos Santos, Débora Fernandes Araújo e Natacha Cíntia Aleixo, que estiveram do meu lado nos momentos sempre me apoiando e me dando muita força.

Aos meus amigos integrantes e ex-integrantes do Laboratório de Climatologia, pelo companheirismo.

Aos Professores e ex-professores da UNESP de Ourinhos, Ana Claudia Carfan, Andréa Aparecida Zacharias, Antonio Sergio da Silva, Bianca, Érica Porceli Mariano, Fabiana Lopes da Cunha, Kátia, João Lima Sant’Anna, Lírian Melchior, Luciene Cristina Risso, Márcio Rogério Silveira, Maria Cristina Perusi, Marta da Silveira Luedemann, Paulo Fernando Cirino Mourão, Márcio, Antônio Sérgio, Tiago Yamada, pelo conhecimento transmitido.

Agradeço imensamente a Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo pela bolsa de iniciação científica durante a minha graduação (2006 a 2008).

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SUMÁRIO AGREDECIMENTO...4 SUMÁRIO...5 LISTA DE FIGURAS... LISTA DE TABELAS... RESUMO... ABSTRACT... 1. INTRODUÇÃO... 2. OBJETIVO... 3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA...

3.1. UNIDADE DE GERENCIAMENTO DE RECURSOS HÍDRICOS DO MÉDIO PARANAPANEMA... 3.2. EVENTO ENOS... 3.3. ZONA DE CONVERGÊNCIA DO ATLÂNTICO SUL (ZCAS)... 3.4. BALANÇO HÍDRICO... 4. MATERIAL E MÉTODO... 5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS... 6. CONCLUSÃO... REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS...

LISTA DE FIGURAS

ÍNDICE DE FIGURAS (quando houver)

ÍNDICE DE TABELAS (quando houver) ÍNDICE DE FOTOS (quando houver)

Ourinhos (SP) / 2008 ... 1 Ourinhos (SP) / 2008 ... 2 AGRADECIMENTOS ... 4

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RESUMO

O objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade da precipitação pluvial da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema, no período de 1974 a 2003 com base nos dados obtidos pela Agência Nacional de Águas (ANA), com esta base foram realizados estudos estatísticos, aplicando-se diferentes parâmetros, tais como distribuição de freqüência, média, desvio padrão, coeficiente de variação, máximos e mínimos, amplitudes. Também foi estudado (análise multivariável para gerar áreas homogêneas e aplicar funções ortogonais empíricas), em cada uma dessas áreas.

Foram utilizados diferentes softwares (statistica, surfer, planilha excel) para este estudos em diferentes escalas de tempo, desde a escala diária até a escala interanual (analisando eventos El Niño e La Niña).

Inserir resultados

Palavras-chave: precipitação pluvial, anomalia, (até quatro palavras)

ABSTRACT

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I. Introdução II. Objetivo III. Justificativa

IV. Revisão de Literatura e/ou Fundamentação Teórica V. Materiais e Métodos

VI. Etapas de Trabalho VII. Resultados e Discussão VIII. Conclusões

IX. Referências bibliográficas (com base na norma da ABNT). X. Anexos

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1. INTRODUÇÃO

São verificados no país desde climas super-úmidos quentes, provenientes das Massas Equatoriais, como é o caso de grande parte da região Amazônica, até climas semi-áridos muito fortes, próprios do sertão nordestino. O clima de uma dada região é condicionado por diversos fatores, dentre eles pode-se citar temperatura, chuvas, umidade do ar, ventos e pressão atmosférica, os quais, por sua vez, são condicionados por fatores como altitude, latitude, condições de relevo, vegetação e continentalidade.

De acordo com a classificação climática de Arthur Strahler (1952) in Christofolleti (1988), predominam no Brasil cinco grandes climas, a saber: 1) clima equatorial úmido da convergência dos alísios, que engloba a Amazônia; 2) clima tropical alternadamente úmido e seco, englobando grande parte da área central do país e litoral do meio-norte; 3) clima tropical tendendo a ser seco, pela irregularidade da ação das massas de ar, englobando o sertão nordestino e vale médio do rio São Francisco e clima litorâneo úmido exposto às massas tropicais marítimas, englobando estreita faixa do litoral leste e nordeste; clima subtropical úmido das costas orientais e subtropicais, dominado largamente por massa tropical marítima, englobando a região Sul do Brasil.

Na região Sul do país e parte da Sudeste as temperaturas médias anuais ficam abaixo de 20oC. O Estado de São Paulo tem médias entre 20 e 25oC, no litoral e mais a noroeste, mas predomina temperaturas abaixo de 25oC, em praticamente todo o estado.

A posição latitudinal cortada pelo Trópico de Capricórnio, sua topografia bastante acidentada e a influência dos sistemas de circulação perturbada são fatores que conduzem à climatologia da região Sudeste ser bastante diversificada em relação à temperatura. A temperatura média anual situa-se entre 20o_{C, no limite de São Paulo e Paraná e 24}o_{C, ao Norte}

de Minas Gerais, enquanto nas áreas mais elevadas das serras do Espinhaço, Mantiqueira e do Mar, a média pode ser inferior a 18oC, devido ao efeito conjugado da latitude com a freqüência das correntes polares.

As regiões Sudeste e Centro-Oeste são caracterizadas pela atuação de sistemas que associam características de sistemas tropicais com sistemas típicos de latitudes médias. Durante os meses de maior atividade convectiva, a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) é um dos principais fenômenos que influenciam no regime de chuvas dessas regiões

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(Quadro e Abreu, 1994). O fato da banda de nebulosidade e chuvas permanecerem semi-estacionárias por dias seguidos favorece a ocorrência de inundações nas áreas afetadas.

A Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) é um dos mais importantes sistemas meteorológicos atuando nos trópicos. Devido à sua estrutura física, a ZCIT tem se mostrado decisiva na caracterização das diferentes condições de tempo e de clima em diversas áreas da região tropical. Sua influência sobre a precipitação nos continentes africano, americano e asiático tem sido aceita e mostrada em vários trabalhos como Hastenrath e Heller (1977), Moura e Shukla (1981), entre outros. No caso específico do norte do nordeste brasileiro, Uvo (1989) apresenta um estudo bem detalhado da ZCIT e sua importância nas precipitações no setor norte do Nordeste do Brasil.

Além da influência da ZCIT no tempo e no clima das áreas tropicais, ela também está envolvida na manutenção do balanço térmico global. Na escala planetária, a ZCIT está localizada no ramo ascendente da célula de Hadley, atuando no sentido de transferir calor e umidade dos níveis inferiores da atmosfera das regiões tropicais para os níveis superiores da troposfera e para as médias e altas latitudes.

Climatologicamente a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) pode ser identificada, na composição de imagens de satélite, como uma banda de nebulosidade de orientação NW/SE, estendendo-se desde o sul da região Amazônica até a região central do Atlântico Sul (Kousky, 1988) ou ainda em padrões de distribuição de radiação de onda longa (Carvalho et al., 1989). Os estudos realizados por Kodama (1992, 1993) mostraram diversas características comuns entre a ZCAS, a Zona de Convergência do Pacífico Sul (ZCPS) e a Zona Frontal de Baiu chamadas de uma forma geral, de Zonas de Convergência Subtropical (ZCST). Essas características comuns seriam: 1) estendem-se para leste, nos subtrópicos, a partir de regiões tropicais específicas de intensa atividade convectiva; 2) formam-se ao longo de jatos subtropicais em altos níveis e a leste de cavados semi-estacionários; 3) são zonas de convergência em uma camada inferior úmida, espessa e baroclínica; 4) estão localizadas na fronteira de massas de ar tropical úmida, em regiões de forte gradiente de umidade em baixos níveis, com geração de instabilidade convectiva por processo de advecção diferencial. Especificamente em relação à ZCAS, esses resultados foram também confirmados por Quadro e Abreu (1994).

Diversos podem ser os fatores locais, porém o único consenso parece ser quanto ao papel da convecção na região Amazônica. Em um estudo observacional das Zonas de

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Convergência Sub-Tropicais, Kodama (1993) mostrou que essas zonas aparecem somente quando duas condições de grande escala são satisfeitas: 1) o escoamento de ar quente e úmido, em baixos níveis, em direção às altas latitudes; e 2) um jato sub-tropical (JST) em altos níveis fluindo em latitudes subtropicais. O escoamento em baixos níveis intensifica a convergência de umidade enquanto, combinado com o JST, intensifica a frontogênese no campo da temperatura potencial equivalente, influindo na geração da instabilidade convectiva. O estabelecimento desse padrão de circulação está claramente associado à atividade convectiva na Amazônia e Brasil Central, que intensifica o JST em altos níveis, em um processo de conversão de energia cinética divergente em energia cinética rotacional (Hurrel e Vincent, 1991). Em baixos níveis a convecção também contribui na intensificação da baixa pressão, na região do Chaco, que fortalece a convergência de ar úmido sobre a região.

Existem ainda outros mecanismos que estão sendo sugeridos para explicar a ocorrência da ZCAS, como por exemplo, a interação oceano-atmosfera na zona de confluência entre a Corrente das Malvinas e a Corrente do Brasil (Nobre, 1988) e as interações não lineares entre as diversas escalas de fenômenos atmosféricos, no entanto estes mecanismos ainda não foram confirmados em estudos.

Durante o regime de verão, as frentes frias ao ingressarem no sul do país, associam-se a um sistema de baixa pressão em superfície sobre o Paraguai (Baixa do Chaco) e intensificam-se. Estes sistemas neste período, freqüentemente ficam semi-estacionados no litoral da região Sudeste, devido à presença de vórtices ciclônicos em altos níveis na região Nordeste. A permanência dos sistemas frontais sobre esta região organiza a convecção tropical nas regiões Central e Norte do Brasil e caracteriza a formação da Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS).

Durante o período de inverno pode-se notar, nas imagens de satélite, o contraste térmico entre as duas massas separadas pela zona frontal no interior do continente. Este contraste, em alguns casos, afeta a região Central: estende-se até o sul da região Norte, em um fenômeno chamado de "friagem" (Marengo et al., 1996). As passagens das zonas frontais no inverno pelo sul/sudeste do Brasil podem causar geadas nestas regiões. Algarve e Cavalcanti (1994) mostraram padrões típicos para ocorrência de geadas no sul do Brasil, através de uma análise com dados de 10 anos (1980-1989).

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Os efeitos do El Niño no Brasil causam prejuízos e benefícios. Os danos causados são muito maiores que os benefícios. A região Sul é, talvez, a mais afetada. Em cada episódio do El Niño é observado na região Sul um grande aumento de chuvas e o índice pluviométrico, principalmente nos meses de primavera, fim do outono e começo de inverno, pode sofrer um acréscimo de até 150% de precipitação em relação ao seu índice normal. Isto faz com que nos meses da safra a chuva atrapalhe a colheita e haja graves prejuízos aos agricultores, principalmente de grãos. Estas chuvas também podem atingir o estado de São Paulo. As temperaturas também mudam na região Sul e Sudeste. É observado inverno mais ameno na região sul e no sudeste as temperaturas ficam ainda mais altas em relação ao seu valor normal. Este aumento de temperatura no inverno trás benefícios para os agricultores da região sul e do estado de São Paulo por não sofrerem os prejuízos da geada. No Estado de São Paulo na maioria dos episódios não é registrada geadas com intensidade o suficiente para matar as plantações. No Leste da Amazônia e no Nordeste ocorre uma diminuição no índice de chuvas. Algumas áreas do sertão nordestino podem ficar sem registrar nenhum índice de chuva nos meses de seca e nos meses em que pode chover não chove, sendo assim as secas duram até 2 anos em períodos de El Niño. Os períodos de seca não se limitam apenas ao sertão e até mesmo no litoral há um grande déficit de chuva. Os agricultores do Nordeste também são prejudicados pela falta de chuva e sofrem graves perdas para a agricultura, Barros et al., 2002 e Grimm (2003).

O evento "El Niño" de 1982-83, marcado por excepcional elevação da temperatura da superfície do mar no Pacífico equatorial, causou grandes alterações climáticas no Brasil. Praticamente todo o Sul e o Sudeste apresentaram, nos seguintes trimestres: março, abril e maio e junho, julho e agosto de 1983. Precipitações que superaram os níveis normais de modo significativo. Os índices pluviométricos da cidade de São Paulo apresentaram em maio uma elevação de mais de 300%, enquanto os de Lages (SC) excederam o normal em mais de 650% em junho. Segundo estudos, a precipitação excessiva foi causada por sistemas frontais, isto é, frentes frias que, ficando bloqueadas, teriam permanecido muito tempo estacionadas sobre essas regiões, em grande atividade.

A Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema (UGRHI-17) representa uma das diversas unidades de gerenciamentos definidos pela lei no9.034/94, com área total de 16763Km2. Agrega os tributários da margem direita do curso médio do rio Paranapanema, localizando-se na porção centro-oeste do Estado de São Paulo, Figura 1.

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Figura 1 - Localização da área de estudo.

Fonte: Relatório Zero do Comitê da Bacia.

Seu gerenciamento é de responsabilidade do Comitê da Bacia Hidrográfica do Médio Paranapanema, com os seguintes limites fisiográficos: Estado do Paraná e UGRH-14 (alto Paranapanema), ao sul; UGRHI-22 (Pontal do Paranapanema), a oeste; UGRHI-21 (Aguapeí), UGRHI-20 (Peixe), UGRHI-16 (Tietê-Batalha) e UGRHI-10 (Tietê-Sorocaba), a leste.

Seu limite com a unidade do rio Paranapanema a montante (UGRHI-14) está no divisor de águas que inicia na confluência deste rio com o rio Itararé. O divisor de águas que inicia na confluência do rio Paranapanema com o rio Capivara é o limite com a unidade à jusante (UGRHI-22).

São 42 municípios que fazem parte da área definida como Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema, conforme Figura 2 e Tabela I.

FIGURA 2 – Situação e limite dos municípios com área na UGRHI-17. Fonte: equipe técnica –

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A Unidade de Gerenciamento do Médio Paranapanema pode ser dividida em seis unidades hidrográficas: Pardo, Turvo, Novo, Pari, Capivara e dos tributários de até 3o ordem do Paranapanema.

TABELA 1 – Municípios pertencentes a UGRHI –17.

Na classificação de Strahler, a bacia do rio Paranapanema está enquadrada no grupo dos climas controlados pelas massas de ar tropical e polar em permanente interação e no sub-grupo do clima Subtropical úmido das costas ocidentais e subtropicais dominadas largamente pela massa tropical marítima.

2. OBJETIVO

O objetivo geral deste trabalho foi fazer um diagnóstico da variável precipitação pluvial em diferentes escalas, traçando isolinhas e classificando áreas homogêneas para futuras utilizações em previsão de tempo e no monitoramento dessa unidade. Também foi realizada a correlação dessa variável com outras dinâmicas climáticas, tais como o fenômeno El Niño – Oscilação Sul (ENOS), Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) e outras possíveis influências ainda não associadas a essa bacia.

3. JUSTIFICATIVA

Esse trabalho tem o propósito de atender as necessidades de uma região, onde está sendo implantada uma Unidade Experimental da UNESP (SP). Como esse município faz

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parte da bacia do Médio Paranapanema, estando, portanto, situada dentro de uma região estratégica em termos de recursos hídricos e energéticos. Faz-se necessário estudos de diferentes áreas de interesse, não só na área de Climatologia, como de Pedologia, Geomorfologia, Educação Ambiental, dentre outros que possibilite uma integração muito estreita desta Unidade com os problemas ambientais dessa bacia e região.

4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

4.1. UNIDADE DE GERENCIAMENTO DE RECURSOS HÍDRICOS DO MÉDIO PARANAPANEMA

O princípio fundamental de adoção da bacia hidrográfica como unidade físico-territorial básica serve para o planejamento e o gerenciamento dos recursos hídricos. Os estudos de bacias adotados por vários autores, possibilitam um melhor planejamento dos recursos naturais que a integram, abarcando as características econômicas, sociais, políticos e culturais de uma região.

Uma bacia hidrográfica constitui-se conforme Santos (2004):

[...] um sistema natural bem delimitado no espaço, composto por um conjunto de terras topograficamente drenadas por um curso d´água e seus afluentes, onde as interações, pelo menos físicas, são integradas e, assim, mais facilmente interpretadas. Esta unidade territorial é entendida como uma caixa preta, onde os fenômenos e interações podem ser interpretados, a priori, pelo input e output.

O elemento principal da uma bacia é a chuva. A partir dessa variável meteorológica se tem a entrada e saída das águas, sendo o principal mecanismo de reposição de água no solo, com o objetivo de abastecimento dos recursos hídricos nas bacias hidrográficas.

O estudo da precipitação pluvial colabora para as diversas atividades sócio-econômicas sobre o espaço, abrangendo assim, toda a instância da sociedade. As interações dentro de um determinado espaço geográfico definem o sistema, assim como a relação homem natureza.

A Lei 9433/97 definiu novas organizações para a gestão compartilha do uso da água e são hierarquizadas através do Conselho Nacional dos Recursos Hídricos, dos Comitês de Bacias Hidrográficas, das Agências de Águas e organização civil. Esta Lei possui 3 pilares fundamentais do novo quadro legal nacional, adquirido a partir de forte influência de princípios da Experiência Francesa sendo: Gestão em nível de bacias hidrográfica; caráter descentralizado e participativo; aplicação do princípio usuário pagador. Os fundamentos da Lei estão baseados nos seguintes princípios fundamentais, como: todos os corpos d´água são de domínio público; adoção

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de Bacia Hidrográfica como unidade de gerenciamento e planejamento; os usos múltiplos das águas como um bem finito e vulnerável; reconhecimento do valor econômico da água e gestão participativa e descentralizada.

O Estado de São Paulo é um dos pioneiros na questão de Gerenciamento dos Recursos Hídricos no Brasil.

Neste contexto a UGRHI-17 está enquadrada dentro de uma perspectiva integradora, participativa e descentralizada. Esta Unidade está entre as 22 Unidades do Estado de São Paulo. É denominada Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema (UGRHI-17), definida pela Lei n.º 9034/94. Tem a competência de gerenciar os recursos hídricos. Possui uma área total de 16.763Km, agrega os tributários da margem direita do curso médio do rio Paranapanema, localizada na região Centro-Oeste do Estado de São Paulo, conforme Figura 2. O total de municípios pertencente a esta Unidade de Gerenciamento é 59.

Seus limites fisiográficos são: Estado do Paraná e UGRHI-14 (Alto do Paranapanema), ao Sul; UGRHI-22 (Pontal do Paranapanema) a Oeste; UGRHI-21 (Aguapeí), UGRHI-20 Peixe, UGRHI-16 (Tietê-Batalha) e UGRHI-13 (Tietê-Sorocaba), a Norte e a Leste UGRHI-10 (Tietê-Sorocaba).

A UGRHI-17 pertence à bacia do Rio Paraná, sua região hidrográfica é a Vertente Paulista do Rio Paranapanema, está classificada no setor de Agropecuária. Sua abrangência vai da Vertente Paulista da bacia do Paranapanema da barragem de Xavantes até a bacia do rio Capivara (inclusive).

A caracterização climática da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema, segundo a classificação de Strahler, se enquadra no grupo dos climas controlados pelas massas de ar tropical e polar em permanente interação. Está inserida no II Grupo e no sub-grupo do clima Subtropical Úmido das costas ocidentais e subtropicais, dominadas largamente pela massa tropical marítima.

Na UGRHI-17 possui unidades litoestratigráficas aflorantes, são constituídas por rochas sedimentares e ígneas da bacia do Paraná, predominância do período mesozóica e depósitos sedimentares recentes da idade cenozóica.

A UGRHI-17 possui importantes atividades econômicas, conforme o Relatório Zero por Comitê de Bacias Hidrográficas (CBH), sendo a principal atividade a agropecuária, seus principais produtos agrícolas e uso da terra são: cana-de-açúcar, soja e milho. Suas principais

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atividades industriais são as agroindústrias como: usinas de cana e derivados e da produção animal como curtumes e frigoríficos.

4.2. EVENTO ENOS

O El Niño Oscilação Sul é um fenômeno de grande escala, caracteriza-se pelo aquecimento anormal das águas do Pacífico Equatorial central e oriental, entre o litoral do Peru e da Austrália, provocando mudanças na circulação da atmosfera e, conseqüentemente, no clima de diferentes regiões da Terra. O fenômeno mostra, de forma marcante, o forte acoplamento oceano-atmosfera, que se manifesta sobre a região.

Oliveira (2007) definiu o evento El Niño como sendo um fenômeno atmosférico-oceânico caracterizado por um aquecimento anormal das águas superficiais no oceano Pacífico Equatorial Central e Oriental e que pode afetar o clima regional e global, mudando os padrões de vento em nível mundial, afetando os regimes de chuva em regiões tropicais e de latitudes médias. O fenômeno La Niña representa um fenômeno oceânico-atmosférico com características opostas ao El Niño, caracterizando-se por um esfriamento anômalo nas águas superficiais do oceano Pacífico Equatorial Central e Oriental. Os ventos sopram de leste para oeste o que permite que as águas superficiais do oceano Pacífico sejam empurradas (das Américas para a Indonésia), quando do aquecimento pelo Sol, suscitando o evento La Niña.

No clima brasileiro, a presença de aerossóis em latitudes baixas inicia eventos ENOS, aumenta a subsidência, resfria e estabiliza a baixa troposfera sobre a Amazônia, reduzindo aí a precipitação. Por outro lado, a presença de aerossóis em latitudes baixas provoca La Niña, baixam a pressão na atmosfera e aumenta a precipitação (NERY, 1995).

A literatura aponta que os principais efeitos do fenômeno El Niño no Brasil são: secas de diferentes intensidades nas regiões Norte e Nordeste, aumento da temperatura média na região Sudeste, tendência de chuvas acima da média na região Centro-Oeste e altos índices de precipitação na região Sul.

O aquecimento e o subseqüente resfriamento dessas águas dura de 12 a 18 meses, atingindo sua intensidade máxima nos meses de dezembro e janeiro. O ciclo do El Niño não é bem definido, ocorrendo em geral, entre 2 a 7 anos. Em 1997/98 durante evento El Niño verificaram-se temperaturas da superfície do mar até 5 ºC acima da média.

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Segundo Minuzzi et al., (2007) a variação irregular que ocorre em torno das condições normais nas componentes oceânicas (El Niño) e atmosférica (Oscilação Sul) da região, mostra duas fases opostas do fenômeno. Um desses extremos representado pelas condições de La Niña, quando ocorre o resfriamento das águas e aumento na pressão atmosférica na região leste do Pacífico, também denominada fase fria ou fase positiva.

Minuzzi et al., (2007) analisaram 203 estações pluviométricas da região Sudeste do Brasil através de análises estatísticas a influência do fenômeno La Niña, no comportamento trimestral da precipitação durante a estação chuvosa. A quantidade trimestral de precipitação, foi classificada e correlacionada com o índice de Oscilação Sul (IOS) e a temperatura da superfície do mar (TSM), utilizaram desvios normalizados e correlações com 'defasagem', dos resultados obtidos concluíram que: na região que se localiza a Serra do Mar mais ao norte do litoral do Estado de São Paulo, a estação chuvosa tende a durar mais do que a média, tendo em vista, o seu início precoce e final tardio, além da relação encontrada na transição entre a estação chuvosa e a seca. No contexto geral, o fenômeno climático não influencia o início da estação chuvosa da região Sudeste do Brasil; em grande parte do Estado de São Paulo, observaram tendência chuvosa a partir do trimestre de novembro, dezembro e janeiro, estendendo-se até o período janeiro, fevereiro e março. Simultaneamente ocorre em grande parte de Minas Gerais e no Estado do Espírito Santo, um panorama de forte estiagem, principalmente em dezembro, janeiro e fevereiro e permanecendo durante o trimestre de janeiro, fevereiro e março; e, mesmo havendo anomalias expressivas de precipitação pluvial, principalmente a partir do trimestre de novembro, dezembro e janeiro, estas, pouco estiveram correlacionadas com o comportamento da TSM do Pacífico Equatorial e, ou, o IOS.

Nery et al., (2002) estudando a correlação da precipitação do Estado do Paraná com anomalia da TSM no Pacífico Equatorial constatou que a variabilidade temporal da precipitação pluvial para o período de estudo de 1950 a 1997 nem sempre está associada diretamente aos fenômenos El Niño ou La Niña.

Baldo et al., (2000) analisaram através de dados obtidos pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) para um período de 1950 a 1997, a variabilidade anual e interanual de precipitação pluvial para o Estado de Santa Catarina. O índice padronizado de precipitação foi correlacionado com a anomalia da TSM do Pacífico. Os cálculos foram efetuados para todo o Estado de Santa Catarina e concluíram que a Oscilação Sul está relacionada a

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anomalia da precipitação pluvial no Estado, especialmente durante os período do El Niño. Os períodos quentes, das águas do oceano Pacífico, (El Niño) que estão associados com anomalias positivas de precipitação pluvial mensal são mais marcados no inverno e início da primavera.

Cunha et al., (2001) avaliaram o impacto das fases dos fenômenos ENOS no rendimento de grãos da cultura de cevada no Brasil. Os dados foram registros históricos de rendimento de cevada, no período de 1938 a 1998. Foram estudados quanto à sua variabilidade em relação as fases do fenômeno El Niño – Oscilação Sul e El Niño e La Niña e anos neutros. Os dados de rendimento médio anual de cevada (kg/ha) foram agregados por estados. Eles chegaram à conclusão que o fenômeno El Niño influencia no país e, na maioria das vezes, causa impactos positivos nos anos de La Niña e impactos negativos nos anos de El Niño, particularmente na região sul do país.

Os eventos El Niño e La Niña possuem interferência direta na precipitação pluvial de todo o território nacional, sendo um fenômeno importante para estudos de áreas onde o homem atua gerando recursos hídricos, exercendo atividades agrícolas, dentre outros.

O El Niño de 1982/83, um dos mais fortes deste século, deixou um saldo (baseado só em dados que se têm registro) de mais de 30 mil desabrigados, 2.000 mortes pela fome ou enchentes, mais prejuízos econômicos que ultrapassaram US$ 8 bilhões (SOUZA, 2005).

A Agência Nacional para Atmosfera e Oceanos (NOAA), dos Estados Unidos fornece os dados de temperatura na superfície do Oceano Pacífico Equatorial. Possuem uma rede de bóias que medem a temperatura, correntes e ventos. Estas medições propiciam estudos de várias regiões.

FIGURA 3: Condições normas no Pacífico e condições de El Niño no Pacífico.

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4.3. BALANÇO HÍDRICO

Thornthwaite e Mather elaboraram o balanço hídrico climatológico sendo uma das várias maneiras de se monitorar a variação do armazenamento de água no solo. De modo bem simples pode-se dizer que é o balanço entre o volume da água que entrou e o que saiu num determinado volume, denominado volume de controle, apresenta a variação do armazenamento de água nesse volume. Através da contabilização do suprimento natural de água ao solo, pela chuva e da demanda atmosférica, pela evapotranspiração potencial e com um nível máximo de armazenamento ou capacidade de água disponível o balanço hídrico fornece estimativas da evapotranspiração real, da deficiência hídrica, do excedente hídrico e do armazenamento de água no solo. Este balanço pode ser elaborado desde a escala diária até a mensal.

O método de Thornthwaite & Mather (1955), segundo Sentelhas et. al., (1999) considera que a variação do armazenamento de água do solo é uma função exponencial que envolve a capacidade de água disponível e a perda de água acumulada. No estudo do clima de uma determinada região, o limite do volume a ser considerado está normalmente definido pelo maior alcance do sistema radicular das plantas predominantes naquele solo representativo da região, na qual deve estar localizado o ponto de coleta dos elementos climáticos, em especial a chuva. Pode-se dizer então, que o balanço hídrico climatológico é a contabilização da água no solo representativo de uma região.

O balanço hídrico de massa é um método bastante utilizado, principalmente para se diagnosticar o excesso ou déficit de água no sistema, sua expressão básica é composta por P, que corresponde ao volume de água precipitado sobre a área da bacia; E é o volume que voltou a atmosfera por evaporação e transpiração e Q ao volume total de água escoado pela bacia, durante um intervalo de tempo. O termo S refere-se as variações positivas e negativas do volume armazenado no interior da bacia (VIANELLO e ALVES, 2004).

A literatura aponta várias utilidades do cálculo do balanço hídrico que possibilita a realização de estudos comparativos para a estimativa da evapotranspiração potencial; análise prática da disponibilidade hídrica de bacias hidrográficas da variação da umidade do solo ao longo do ano informações úteis para planejamento agrícola como preparo do solo, semeadura.

Os estudos do balanço hídrico propiciam a estimativa de riscos de seca, inundação, períodos propícios ou inadequados a culturas agrícolas, probabilidade de perda de

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colheita, rendimento de colheita. Além disso, as informações hidroclimatológicas subsidiam planos de irrigação, alternativas para conservação do solo, entre outros.

5. MATERIAL E MÉTODO

A Estatística Descritiva é um ramo da Estatística que aplica várias das muitas técnicas usadas para sumarizar um conjunto de dados. De certa forma buscou-se descrever ou sumarizar as características dos dados que pertencem a esse conjunto.

Para resumir dados quantitativos, aproximadamente simétricos, é usual calcular a média aritmética como uma medida de posição. É útil nos cálculos de séries de precipitação pluvial, pois pode realizar inferências de variabilidade, em diferentes escalas, com base na média de um longo tempo (média climatológica). Expressa-se a média aritmética da seguinte maneira:

n x

x ₌ i

Pode-se afirmar que medida de dispersão, são medidas da variação de um conjunto de dados em torno da média, ou seja, da maior ou menor variabilidade dos resultados obtidos. Elas permitem identificar até que ponto os resultados se concentram ou não ao redor da tendência central de um conjunto de observações. Incluem a amplitude, o desvio médio, a variância, o desvio padrão, o erro padrão e o coeficiente de variação, cada um expressando diferentes formas de se quantificar a tendência que os resultados de um experimento aleatório têm de se concentrarem ou não em determinados valores (quanto maior a dispersão, menor a concentração e vice-versa).

O desvio padrão mede a dispersão dos dados, comumente denominada, em Climatologia, de variabilidade da série analisada:

1 ) ( 2 − − = n x x s

Com base na média aritmética, calculam-se as anomalias, anuais ou mensais.

Essas anomalias (X −X) refletem o quanto cada mês ou ano se afastou do valor médio (da

média climatológica). Esses afastamentos podem ser negativos (período mais seco) ou positivos (período mais úmido).

Outra forma de sumarizar dados é em termos dos quantis ou percentis. Essas medidas são particularmente úteis para dados não simétricos. A mediana (ou percentil 50) é

(21)

definida como o valor que divide os dados ordenados ao meio, isto é, metade dos dados tem valores maiores do que a mediana, a outra metade tem valores menores do que a mediana.

Adicionalmente, os quartis inferior e superior, Q1 e Q3, são definidos como os valores abaixo dos

quais estão um quarto (caso do quartil inferior: Q1) e três quartos (caso do quartil superior: Q3),

dos dados. Estes três valores são freqüentemente usados para resumir os dados juntamente com o

mínimo e o máximo. A medida de dispersão é a amplitude inter-quartis, AIQ=Q₃ −Q₁, isto é, é

a diferença entre o quartil superior e o inferior.

O método mais comum de apresentação de dados numéricos é o histograma, relacionado com o gráfico de barras para dados categóricos. As áreas dos retângulos resultantes devem ser proporcionais à freqüência.

O coeficiente de correlação de Pearson, também chamado de "coeficiente de correlação produto-momento" ou simplesmente de "r de Pearson" mede o grau da correlação (e a direcção dessa correlação) entre duas variáveis de escala métrica. É útil para analisar associação entre duas variáveis, como correlacionar anomalias da temperatura do Oceano Pacífico, com a anomalias de chuvas na área de estudo.

O coeficiente de correlação de Pearson calcula-se segundo a seguinte fórmula:

onde x1 , x2 , ..., xn e y1 , y2 , ..., yn são os valores medidos de ambas as variáveis.

Análises de séries temporais são conjuntos de técnicas estatísticas orientadas para a identificação das tendências de uma ou mais variáveis em função do tempo. Em linhas gerais, são diversos procedimentos para a diferenciação entre as oscilações devido ao acaso daquelas que são um reflexo da dinâmica do fenômeno sendo estudado. Boa parte do processo envolve tomar a curva produzida pela variável, quando esta é traçada em função do tempo (série temporal) e "suavizá-la" por meio de um de muitos métodos, de modo a produzir uma série suavizada que mostra as principais tendências de evolução e uma série de resíduos que representa as variações aleatórias.

Análises multivariadas são ferramentas analíticas que permitem um insight bastante significativo acerca de fenômenos complexos envolvendo múltiplas dimensões,

(22)

identificando certos padrões básicos que emergem de uma profusão de variáveis em interação. Existem diferentes técnicas multivariadas que podem ser utilizadas para diversas finalidades específicas, sendo comum a todas elas um elevado grau de complexidade que requer uma matemática relativamente sofisticada. A rigor, esse conjunto inclui a regressão linear múltipla e as técnicas de regressão não - linear, além de muitas outras, tais como Análise de Variância (ANOVA), Análise Fatorial, Análise de Aglomerados (Cluster Analysis) e Escalonamento Multidimensional.

Existem vários métodos de análise multivariada com finalidades bem diversas entre si. Para exemplificar esta diversidade propõe-se alguns objetivos e indicar alguns métodos possíveis. Quando o interesse é verificar como as amostras se relacionam, ou seja, o quanto estas são semelhantes segundo as variáveis utilizadas no trabalho, destaca-se dois métodos que podem ser utilizados: a análise por agrupamento hierárquico (HCA) e a análise por componentes principais (PCA). Quando a finalidade principal é fazer previsão, por exemplo, quando tem-se muitas variáveis independentes e se quer encontrar uma variável dependente, a regressão linear múltipla e redes neurais são métodos indicados para esta situação. Com uma finalidade bem diversa, existem métodos de análise multivariada que podem ser usados na etapa inicial de uma pesquisa, na própria escolha das variáveis que descreverão o sistema. Isto é muito comum nos casos em que um processo necessita ser otimizado.

A análise de componentes principais consiste em reescrever as variáveis originais, em novas variáveis. Estas novas variáveis são denominadas componentes principais, através de uma transformação de coordenadas. A transformação de coordenadas é um processo trivial quando feito usando matrizes. A transformação matemática das coordenadas pode ser feita de diversas maneiras conforme o interesse. A transformação das variáveis originais em componentes principais tem algumas especificidades que explicaremos agora.

Os componentes principais são as novas variáveis geradas através de uma transformação matemática especial realizada sobre as variáveis originais. Esta operação matemática está disponível em diversos softwares estatísticos especializados. Cada componente principal é uma combinação linear de todas as variáveis originais. Por exemplo, um sistema com oito variáveis, após a transformação, terá oito componentes principais. Cada uma destas componentes principais, por sua vez, será escrita como uma combinação linear das oito variáveis originais. Nestas combinações, cada variável terá uma importância ou peso diferente.

(23)

Foram utilizados dados dos postos pluviométricos da Agência Nacional de Águas (ANA), pertencentes a Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema, resultando em uma série de 30 anos (1974 a 2003). Também foram utilizados dados da Usina S. Luiz. Os dados dessa usina possibilitaram a realização de outras análises, tais como balanço hídrico da região. As séries de precipitações pluviais foram escolhidas com base na melhor distribuição espacial e temporal, dentro da bacia e nas regiões vizinhas.

Na Figura 4 encontram-se representados os 42 postos meteorológicos utilizados também para o estudo dos episódios do evento ZCAS e a precipitação pluvial da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema. Na Tabela 2, encontram-se informações mais detalhadas a respeito dos postos meteorológicos, como: número, código, nome das estações, nome dos municípios, bem como a latitude, a longitude e a altitude,

extraídas do Inventário das Estações Pluviométricas. (ver referência bibliográfica)

A partir dessa base foram calculados diversos parâmetros estatísticos, em diferentes escalas (diárias, decadais, mensais, intasazonais, sazonais, anuais e interanuais). Também foram realizadas estatísticas descritivas (cálculo de média, mediana, desvio padrão, coeficiente de variação, quartis superior e inferior); outros cálculos realizados para estabelecer freqüência de chuvas, anomalias mensais e anuais e classificação de extremos de precipitação.

Foram classificadas áreas homogêneas na UGRHI, através de métodos de análise multivariada (análise de cluster). Essas áreas foram correlacionadas com eventos como ENSO, com a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), no período de setembro a abril e outras dinâmicas climáticas.

Para representar as isoietas foi utilizado o software Surfer. Este programa possibilita traçar as isolinhas e ajustá-la, através de diferentes métodos de interpolação. O método escolhida para interpolar das isolinhas deste trabalho, foi o método de Kriging.

O programa Surfer utiliza o método reticulado para realizar a interpolação de dados, essa interpolação considera todos os pontos da área, permite interpolar o valor da função em qualquer ponto dentro do domínio dos dados originais, com os quais irá gerar valores para a construção das isolinhas. O método de Kriging, portanto possibilita a melhor representação da continuidade dos fenômenos geográficos e mais especificamente da chuva, permitindo desta forma uma melhor espacialização dos regimes pluviométricos predominantes na área de estudo em diferentes escalas de análise.

(24)

-53 -52 -51 -50 -49 -48 -47 -46 -45 -25 -24 -23 -22 -21 -20 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ₁₁ 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 39 38 40 41 42 -51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5 -23 -22.5

FIGURA 4 – Mapa do Estado de São Paulo com a localização da UGRHI-17 e as estações localizadas.

5 8 10 ₁₁ 14 15 18 19 23 32 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5 -23 -22.5

(25)

TABELA 2 – Estações para estudo, com: código, estações, cidades, latitudes, longitudes, altitudes e períodos.

Nº Código Estações Municípios Lat. (S) Lon. (W) Alt. Períodos

1 2248026 São Manuel São Manuel 22° 44' 48° 34' 710 01/1940 a 09/2004

2 2248029 Faz. S. J. Morro Vermelho Botucatu 22° 49' 48° 26' 780 01/1954 a 09/2004

3 2248030 Faz. Monte Alegre Botucatu 22° 52' 48° 39' 800 09/1937 a 09/2004

4 2248048 Bairro Anhumas Botucatu 22° 56' 48° 16' 540 01/1970 a 09/2004

5 2248051 Gleba Rio Claro Lençóis Paulista 22° 46' 48° 50' 630 08/1972 a 09/2004

6 2249006 Garça Garça 22° 12' 49° 39' 680 01/1938 a 09/2004

7 2249008 Marília Marília 22° 13' 49° 56' 640 01/1939 a 09/2004

8 2249011 Gália Gália 22° 19' 49° 32' 560 12/1938 a 09/2004

9 2249014 Mundo Novo Garça 22° 19' 49° 46' 660 12/1970 a 09/2004

10 2249022 Ocauçu Ocauçu 22° 26' 49° 55' 540 06/0971 a 09/2004

11 2249023 Cabrália Paulista Cabrália Paulista 22° 27' 49° 19' 500 13/1938 a 09/2004

12 2249024 Ubirajara Ubirajara 22° 32' 49° 39' 550 08/1965 a 09/2004

13 2249025 Paulistânia Agudos 22° 35' 49° 24' 540 10/1970 a 08/2004

14 2249028 Ribeirão do Sul Ribeirão do Sul 22° 47' 49° 56' 480 05/1973 a 09/2004

15 2249034 Ourinhos Ourinhos 22° 59' 49° 50' 460 01/1937 a 09/2004

16 2249060 Areia Branca São Pedro do Turvo 22° 35' 49° 49' 580 08/1972 a 09/2004

17 2249062 Dirceu Marília 22° 08' 49° 55' 440 01/1972 a 09/2004

18 2249065 São Pedro do Turvo São Pedro do Turvo 22° 45' 49° 44' 460 07/1971 a 09/2004 19 2249071 Fazenda São Francisco Sta. Cruz do Rio Pardo 22° 35' 49° 33' 570 05/1974 a 09/2004

20 2249086 Fazenda Nova Niagara Óleo 22° 57' 49° 23' 660 01/1943 a 09/2004

21 2250009 Rancharia Rancharia 22° 13' 50° 53' 550 01/1941 a 09/2004

22 2250011 Agropecuária Sto. Antonio Lutecia 22° 22' 50° 23' 500 01/1961 a 09/2004

23 2250013 Echaporã Echaporã 22° 26' 50° 12' 680 01/1946 a 09/2004

24 2250014 Troncão Rancharia Rancharia 22° 26' 50° 59' 470 01/1971 a 09/2004

25 2250016 Assis Assis 22°38' 50° 24' 560 01/1966 a 09/2004

26 2250017 Platina Platina 22° 38' 50° 12' 420 01/1971 a 09/2004

27 2250023 Usina Pari Cândido Mota 22° 53' 50° 20' 360 01/1938 a 09/2004

28 2250024 Porto Jaú Salto Grande 22° 53' 50° 01' 380 01/1952 a 12/2005

29 2250025 Florinea Florinea 22° 54' 50° 44' 370 06/1970 a 12/2000

30 2250037 Sucui Palmital 22° 49' 50° 18' 370 01/1974 a 09/2004

31 2250047 Tabajara Lutecia 22° 28' 50° 22' 490 01/1972 a 09/2004

32 2250048 Água da Fortuna Assis 22° 41' 50° 29' 500 01/1954 a 09/2004

33 2250062 Quatã Quatã 22° 14' 50° 01' 520 01/1936 a 09/2004

34 2250063 Paraguaçu Paulista Paraguaçu Paulista 22° 25' 50° 34' 480 01/1953 a 09/2004

35 2250064 Fazenda Barra Mansa Rancharia 22° 07' 50° 50' 460 06/1974 a 09/2004

36 2251018 Iepe Iepe 22° 40' 51° 05' 380 01/1944 a 09/2004

37 2348008 Avaré Avaré 23° 06' 48° 55' 780 07/1939 a 09/2004

38 2348073 Pardinho Pardinho 23° 05' 48° 23' 880 05/1970 a 09/2004

39 2348078 Itatinga Itatinga 23° 06' 48° 37'' 820 08/1973 a 09/2004

40 2349002 Cerqueira Cesar Cerqueira Cesar 23° 02' 49° 10' 760 01/1951 a 09/2004

41 2349003 Fazenda Palmeiras Ipauçu 23° 02' 49° 34' 620 01/1941 a 09/2004

(26)

Também se calculou anomalias eíndice de irregularidade meteorológica: X X Anom= _i − min max P P IIM =

O IIM mede a irregularidade da chuva em uma determinada área, assim como

a Anom, possibilita determinar a variação de um elemento meteorológico em relação ao seu

valor climatológico.

Para os períodos decadais utilizou-se a distribuição t de Student para análise das amostras índice da precipitação pluvial (IPP) e o índice SST – 2007 - El Niño (1+2),

2 2 1 2 ) ( a cal S n x x t = − 2 2 2 2 1 2 S S S_a = +

t

cal

>

t

tab

Outra fórmula também utilizada foi 2 . 1₋ 2 − = n r r t_cal GL= n−2

Calculou-se valores decadais, dividindo-se as séries em três períodos de 10 anos. A partir das tabelas de estatísticas descritivas, fez-se a análise dos valores médios para cada

década, conforme as equações a seguir. Através desses cálculos dos valores de t pode-se _cal

comparar com os valores de t . Quando os valores de tab t forem maiores do que os valores do cal

tab

t , aceita-se a hipótese H , ou seja, consideram-se que as médias das décadas comparadas são o

iguais.

O balanço hídrico foi elaborado empregando o método de Thornthwaite & Mather (1995) através do programa BHnrm elaborado em planilha eletrônica por Rolim et al., (1998) e Sentelhas et al., (1999). O programa nas planilhas no ambiente Excel estima a evapotranspiração e do balanço de água no solo. Para a obtenção do balanço hídrico de cada município, procedeu-se a entrada dos dados de precipitação mensal, temperatura média mensal, latitude e longitude. Desse modo, obtêm-se dados que possibilitam estimativa dos períodos com déficit e excedente hídrico.

Também foram utilizados os dados de temperatura média mensal e precipitação pluvial média mensal, pertencente ao Instituto Agronômico de Campinas (IAC). Os dados desse órgão oficial são consistentes, sistematizados, agrupados, trabalhados estatisticamente.

Foi aplicada Estatística Descritiva para 10 estações pluviométricas, retiradas da Tabela 2 que se encontram distribuídas espacialmente (Figura 5): Lençóis Paulista (5), Gália

(27)

(8), Ocauçu (10), Cabrália Paulista (11), Ribeirão do Sul (14), Ourinhos (15), São Pedro do Turvo (18), Santa Crus do Rio Pardo (19), Echaporã (23) e Assis (32) corresponde aos municípios da UGRHI-17 (Figura 4).

5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Na Tabela 3 apresenta-se a síntese da Estatística Descritiva para as estações pluviométricas selecionadas. Observou-se que ocorreu marcada variabilidade em toda a bacia, pois o índice de irregularidade meteorológico, por exemplo, oscilou entre 26 e 56%. Pode-se observar também que a amplitude oscilou entre 725 e 1524mm, ao longo da unidade de estudo. Isto mostra que há marcada variabilidade nas séries pluviométricas analisadas.

(28)

TABELA 3 – Número das estações com os parâmetros estatísticos: média, coeficiente de variação, desvio padrão, máximo, mínimo, amplitude, índice de irregularidade meteorológico (IIM), quartil inferior (Qi), quartil superior (Qs), amplitude interquartil (AIQ).

Estações Média DP CV Máximo Mínimo Amplitude IIM Qi Qs A IQ

1 1575 286 0,18 2278 998 1280 0,44 1387 1727 340 2 1564 304 0,19 2467 943 1524 0,38 1420 1661 242 3 1423 351 0,25 2079 670 1409 0,32 1194 1699 505 4 1444 217 0,15 2078 991 1087 0,48 1354 1541 187 5 1444 241 0,17 2024 973 1051 0,48 1299 1601 302 6 1540 269 0,17 2272 1127 1145 0,50 1304 1710 406 7 1528 315 0,21 2223 953 1270 0,43 1372 1633 260 8 1521 346 0,23 2350 941 1409 0,40 1259 1731 471 9 1517 267 0,18 2275 1104 1171 0,49 1282 1633 351 10 1379 260 0,19 2173 1059 1114 0,49 1218 1439 221 11 1345 316 0,24 2020 526 1495 0,26 1196 1530 334 12 1352 248 0,18 2049 932 1116 0,46 1205 1453 248 13 1263 265 0,21 1855 841 1014 0,45 1103 1378 274 14 1386 212 0,15 1872 970 902 0,52 1253 1467 214 15 1463 272 0,19 2000 899 1101 0,45 1337 1598 261 16 1381 232 0,17 1995 851 1144 0,43 1251 1502 251 17 1450 259 0,18 2039 1001 1039 0,49 1276 1570 294 18 1359 262 0,19 2012 988 1023 0,49 1156 1442 286 19 1339 224 0,17 2008 1045 963 0,52 1155 1463 308 20 1439 253 0,18 1866 957 909 0,51 1203 1650 447 21 1358 241 0,18 1905 905 999 0,48 1181 1468 287 22 1385 230 0,17 1939 1045 895 0,54 1198 1535 337 23 1463 244 0,17 2136 1149 987 0,54 1301 1548 247 24 1437 238 0,17 1879 1011 868 0,54 1294 1593 299 25 1422 278 0,20 2048 1052 997 0,51 1226 1512 285 26 1408 274 0,19 2059 997 1062 0,48 1213 1540 326 27 1474 211 0,14 1950 1149 800 0,59 1329 1603 274 28 1342 258 0,19 1934 845 1089 0,44 1172 1443 271 29 1409 232 0,16 1950 973 976 0,50 1240 1550 310 30 1420 223 0,16 1992 1114 878 0,56 1267 1520 253 31 1459 226 0,15 1989 994 995 0,50 1294 1653 360 32 1421 217 0,15 1933 997 936 0,52 1277 1513 235 33 1456 225 0,15 2081 1105 976 0,53 1346 1521 175 34 1374 239 0,17 1894 970 924 0,51 1186 1488 302 35 1285 209 0,16 1689 964 725 0,57 1096 1375 279 36 1433 251 0,17 2218 1100 1118 0,50 1305 1521 216 37 1525 266 0,17 2181 1061 1120 0,49 1328 1678 350 38 1421 271 0,19 2171 1032 1138 0,48 1196 1586 390 39 1482 281 0,19 2200 1181 1019 0,54 1282 1627 345 40 1466 272 0,19 2057 1028 1029 0,50 1310 1653 343 41 1590 257 0,16 2029 1128 900 0,56 1423 1794 371 42 1482 261 0,18 2035 1012 1023 0,50 1332 1661 329

(29)

Na Figura 6, observa-se os valores médios, das precipitações pluviais, através das isolinhas, no período analisado. A precipitação pluvial na área de estudo oscilou entre 1400 e 1500mm, aproximadamente. Os maiores valores encontram-se à leste da bacia. Climatologicamente, portanto não há uma significativa amplitude da precipitação na área de estudo.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23 -22.5

FIGURA 6 – Isolinhas de precipitação pluvial dos valores médios para o período de análise.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23 -22.5

FIGURA 7 – Isolinhas de precipitação pluvial do coeficiente de variação para o período de

análise.

Como o coeficiente de variação é uma medida relativa de dispersão, útil para a comparação em termos relativos do grau de concentração em torno da média, conforme se verifica na Figura 7, as regiões Oeste, Sudoeste possui uma dispersão em torno de 17%, já na região Sudoeste e Leste a variação é de 19% e a Nordeste 22% e 21%. Desta forma pode-se notar que a variabilidade, em relação a média, oscilou entre 17 e 22%, em toda a unidade, em termos de valores climatológicos.

(30)

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5 -23

-22.5

FIGURA 8 – Isolinhas de precipitação pluvial do desvio padrão para o período de análise.

Na UGRHI-17 quanto ao desvio padrão (Figura 8), constatou-se que os maiores desvios concentraram-se na região Nordeste. Percebe-se que na região Sudoeste a dispersão oscilou entre 220, 240 e 260mm, já as regiões Norte, Sul e Sudeste entre 260 a 320mm.

Esta medida estatística possibilita detectar variabilidade de chuva na bacia, oscilando entre 300mm, aproximadamente, e 220mm.

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FIGURA 9 – Isolinhas de precipitação pluvial do valor máximo o período de análise.

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A Figura 9 apresenta os valores máximos de precipitação pluvial para o período analisado na UGRHI-17, com valor 2100mm, de precipitação pluvial nas regiões Norte, Nordeste, Leste e Sudoeste.

Os valores de máxima precipitação oscilaram entre 1900 e 2100mm, não houve uma variação significativa dos valores máximo em toda a unidade.

As isolinhas de precipitação pluvial dos valores mínimos do período de estudo (Figura 10), têm sua mínima na região Nordeste atingindo 650mm, as regiões Sul, Sudoeste a mínima está em 1000mm. Na região Sudeste a precipitação pluvial oscila em 900mm e na região Noroeste 1100mm.

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FIGURA 11 – Isolinhas de precipitação pluvial da amplitude para o período de análise.

A dispersão das isolinhas de precipitação pluvial (conforme Figura 11) mostra marcada diferença entre a maior e a menor ocorrência de precipitação pluvial, como pode ser observar na região Nordeste e Sudoeste a precipitação pluvial, diferenciando-se em 400mm. Já nas regiões Sul, Sudoeste e Noroeste a precipitação pluvial entre a maior e a menor é de 500mm.

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Na Figura 12, tem-se o cálculo do índice que mede a irregularidade da chuva. Esse índice pode ser temporal ou espacial. No caso analisou-se o índice espacialmente, podendo-se obpodendo-servar que, climatologicamente, a Unidade de Gerenciamento aprepodendo-senta irregularidade na precipitação pluvial, com valores oscilando entre 32 e 52%, aproximadamente.

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FIGURA 13 – Isolinhas de precipitação pluvial da quartil inferior para o período de análise.

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FIGURA 14 – Isolinhas de precipitação pluvial da quartil superior para o período de análise.

Os quartis inferior (Qi) e superior (Qs) são definidos como os valores abaixo dos quais estão um quarto e três quartos, respectivamente, dos dados. A Figura 13 representa o quartil inferior e a Figura 14 tem-se o quartil superior. Essas duas medidas de separatrizes possibilitam o estudo das isolinhas de precipitação pluvial retirando o extremo inferior e superior equivalente a 25% em cada extremo. Pode-se verificar que o padrão das isolinhas mostra que 50% da precipitação pluvial estão concentradas entre 1200mm e 1600mm, (Figuras 13 e 14).

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FIGURA 15 – Isolinhas de precipitação pluvial da amplitude interquartil para o período analisado.

Pode-se observar a diferença entre o quartil superior e o inferior da medida da amplitude inter quartis, conforme Figura 15. A amplitude interquartil nas regiões Norte, Nordeste e Sudoeste é de 400mm e nas regiões Noroeste, Oeste, Sul e Sudoeste é de 300mm. Desta forma, observou-se que retirando os extremos, não ocorre significativa variabilidade na Unidade.

Também foram calculadas anomalias pluviométricas para cada ano, do período analisado. Essa medida é importante para detectar a variabilidade de ano para ano dentro do período analisado e dentro da Unidade de estudo.

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FIGURA 16: Isolinhas das anomalias das estações pluviométricas para o ano de 1974.

Pode-se observar na Figura 16, as isolinhas das anomalias para o ano 1974. Neste ano observou-se valores das anomalias positivos em, praticamente toda a bacia. Desta forma pode-se inferir que climatologicamente a precipitação pluvial foi superior a média climatológica na área de estudo para este ano. Por exemplo: os valores de 300mm de anomalia significam que, neste ano choveu 300mm acima da média climatológica (aproximadamente 1000mm foi o valor médio climatológico). Já na região Norte/Nordeste, apresentou anomalias

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Denota-se a partir da figura, que o ano 1974 apresentou marcada variabilidade, com valores de anomalias oscilando entre -50mm e 300mm, aproximadamente.

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FIGURA 17 – Isolinhas das anomalias das estações pluviométricas para o ano de 1975.

O ano de 1975 (Figura 17), as isolinhas de anomalias de precipitação pluvial possuem valores negativos em praticamente todas as regiões da bacia. As regiões Norte, Nordeste, Leste e Sudoeste apresentam valores superiores de isolinhas negativas de 240mm. Nas regiões Noroeste, Oeste e Sudoeste em média são 120mm de anomalias negativas. Somente na região Sudoeste acorrem valores positivos de anomalias de precipitação atingindo 40mm, sendo sua média climatológica nesta região de 1300mm.

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O ano de 1976 (Figura 18) apresentou marcada anomalia positiva em toda a extensão da Unidade. Pode-se observar que nas regiões Leste, Sudeste e Sudoeste, as isolinhas anomalias de precipitação pluvial foram superiores a 500mm, nestas duas regiões a média climatológica é de 1500mm. Nas demais regiões, a média de isolinhas oscilou em torno de 300mm.

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As isolinhas de precipitação pluvial estão bem demarcadas quando a anomalias positivas e negativas conforme Figura 19 para o ano de 1977. As anomalias de precipitação pluvial positivas ocorrem nas regiões Norte (acima de 160mm), Noroeste (acima de 40mm), Nordeste (entre 40 a 160mm) e parte da região Sudoeste (acima de 40mm). As isolinhas anomalias precipitação pluvial negativas estão bem marcadas nas regiões Sul, Sudoeste, Sudeste, Noroeste e Oeste atingindo respectivamente 120mm, acima de 40mm, 40 a 140mm, 80 a 140mm. Nestas regiões a média climatológica é 1400mm.

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A UGRHI-17 apresentou para o ano de 1978 (Figura 20) valores negativos de precipitação pluvial em praticamente toda a sua extensão, atingindo valores acima de 300mm nas regiões Sudoeste e Norte. Na região Sudoeste ocorreu o valor de isolinhas positivas de precipitação pluvial acima de 200mm.

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Em toda a extensão da UGRHI-17 para o ano de 1979 conforme Figura 21, as isolinhas de precipitação pluvial foram marcadamente negativas, atingindo na região Sudoeste os valores negativos acima de 300mm. No extremo Sul a anomalia foi de 200mm, na região Sudoeste, Oeste e Noroeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial acima de 150mm. Conforme a média climatológica para a área de estudo, pode-se verificar que neste ano as anomalias negativas foram bem marcadas.

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Para o ano de 1980 (Figura 22) teve suas máximas de isolinhas negativas de precipitação pluvial acima de 200mm e de isolinhas positivas de precipitação pluvial acima de 60mm. Nas regiões Sudeste e Sudoeste o valor de anomalia positiva foi acima de 60mm, já na região Noroeste 0mm. Na região Nordeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial ficaram acima de 100mm.

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As isolinhas negativas de precipitação pluvial conforme Figura 23, estão bem demarcados em praticamente toda a extensão da Unidade de Gerenciamento atingindo valores superiores a 300mm nas regiões Sul, Sudeste, Norte e Nordeste. Já as regiões Sudoeste e Oeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial estão acima de 200mm.

A região Noroeste pode-se verificar uma pequena faixa de anomalias positivas precipitação pluvial (Figura 23), o mesmo ocorreu na Figura 22.

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Os anos de 1982 e 1983 obtiveram anomalias positivas de precipitação pluvial em toda a extensão da UGRHI-17. Para o ano de 1982 (Figura 24) as regiões Norte, Nordeste e Noroeste ficaram acima de 500mm, sendo que para a média climatológica do período analisado foi 1400mm para essas regiões. Pode-se perceber que a ocorrência de chuvas foi superior aos anos anteriores. O ano de 1983 (Figura 25) as isolinhas positivas de precipitação pluvial estão marcadamente acima da média climatológica atingindo na região Norte valores superiores a 700mm.

Verifica-se ainda que nas regiões Noroeste e Oeste tanto para o ano de 1982 e 1983 onde as médias estão abaixo de 1400mm os valores de anomalias positivas de precipitação pluvial também estão bem acima da média climatológica.

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Para o ano de 1984 (Figura 26) as isolinhas das anomalias de precipitação pluvial foram em toda a UGRHI-17 negativas. Na região Sudeste foi superior a 500mm, na região Sudoeste superior a 400mm. Na região Nordeste acima de 300mm, já nas regiões Noroeste e Oeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial ficaram acima de 200mm. Ou seja, as chuvas estiveram abaixo da média climatológica, na área de estudo.

Conforme Figura 27, somente na região Nordeste ocorreu uma pequena área de isolinhas positivas de precipitação pluvial chegando a 50mm o restante da extensão da UGRHI-17 as anomalias para o ano de 1985 obteve-se valores negativos superiores a 250mm na região Sudoeste, 200mm, Leste e Sudeste, 100mm na região Nordeste e Norte e 280 para a região Noroeste.

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Para o ano de 1986 (Figura 28) observou-se pequenas áreas com anomalias negativas de precipitação pluvial. Na região Oeste e Sudoeste apresentaram anomalias positivas acima de 200mm.

Analisando-se a Figura 29, à Oeste, tem-se anomalia negativa de precipitação pluvial e, à Leste, esses valores são positivos, com valores acima de 200mm na região Norte, Nordeste e Sudoeste.

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O ano de 1988, apresentou marcada anomalia negativa de precipitação pluvial, atingindo valores superiores a 200mm na região Sul, Sudeste e Sudoeste da UGRHI-17. A região Norte e Noroeste os valores de anomalias positivas estão acima de 100mm, Figura 30.

Em toda a UGRHI-17 para o ano de 1989 (Figura 31), observa-se marcada anomalias positivas de precipitação pluvial, destacando-se a região Norte e Nordeste, valores superiores a 400mm de chuva. Nas regiões Sul e Sudoeste valores inferiores a 100mm de anomalias positivas. Desta forma constatou-se a ocorrência de marcada variabilidade da chuva na unidade, com base nos valores climatológicos calculados.

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A distribuição espacial das anomalias negativas e positivas foi muito similar nos anos de 1990 e 1991. Na Figura 32, a área de anomalias negativa obteve-se valores superiores a da Figura 33 (regiões Noroeste, Oeste e Sudoeste). Pode-se observar ainda que (Figura 32) apresentou anomalias negativas no extremo das regiões Sul e Sudoeste.

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tem-se anomalias equivalentes a 250mm na região Nordeste e Sudoeste do ano de 1991 (Figura 33).

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Os valores de anomalias de precipitação pluvial (na UGRHI-17) em sua maior área os valores negativos foram de 140mm, na região central, Sul, Sudoeste, Oeste. Verificou-se que na região Nordeste, as anomalias de precipitação pluvial apresentaram valores positivos acima de 100mm.

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Na distribuição espacial das isolinhas de precipitação pluvial para os anos de 1993 (Figura 35) e 1994 (Figura 36) observou-se valores distintos em toda a extensão da UGRHI-17. No ano de 1993, anomalias de precipitação pluvial positivas em toda a sua extensão, com valores acima de 100mm. Nas regiões do extremo Sul e Leste, da referida unidade, observou-se valores acima de 200mm.

O ano de 1994 obteve-se anomalias negativas de precipitação pluvial em toda a sua extensão. Nas regiões Norte, Noroeste ocorreram os maiores valores negativos apresentados, valores superiores à 270mm.

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