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Title: Tendências sazonais da evapotranspiração de referência e do índice de aridez para o Nordeste do Brasil
Other Titles: Seasonal trends of the reference evapotranspiration and the aridity index to the Northeast of Brazil
Authors: Cabral Júnior, Jorio Bezerra
Keywords: Climatologia;Recurso hidrico;Região Nordeste;Mudanças climáticas
Issue Date: 3-Aug-2018
Citation: CABRAL JÚNIOR, Jorio Bezerra. Tendências sazonais da evapotranspiração de referência e do índice de aridez para o Nordeste do Brasil. 2018. 71f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.
Portuguese Abstract: No Brasil, a região Nordeste é a mais vulnerável aos cenários de mudanças climáticas, com ênfase na irregularidade e distribuição dos recursos hídricos na sua maior parte. Com o advento do aumento da temperatura média global do planeta, espera-se, para o Nordeste do Brasil (NEB), que o ar torne-se mais seco e consequentemente a demanda de água na atmosfera aumente, podendo tornar a água para consumo humano, animal e para a agricultura, mais escassa. Diante disso, o objetivo geral deste estudo foi analisar a variabilidade (espacial e temporal) de dois importantes indicadores de seca: a Evapotranspiração de Referência (ET0) e o Índice de Aridez (IA), para o NEB, verificando se há indícios de mudanças climáticas. Para isso utilizou-se dados meteorológicos mensais da ET0 e das variáveis necessárias para se calcular o IA, disponibilizados por Xavier et al. (2015), no período de 1980 a 2013 (34 anos) e com espaçamento de 0,25° x 0,25°, perfazendo um total de 2042 pontos com dados. O IA foi calculado de acordo com os critérios preconizados por Thornthwaite (1948). O método da análise de Cluster foi adotado para classificar subregiões no NEB com características homogêneas para a ET0, em seguida foram caracterizadas as variabilidades sazonais da ET0 e do IA. As respectivas periodicidades dessas variáveis, por sub-região, foram verificadas através da análise de Wavelet. Análises sazonais em série temporal foram aplicadas utilizando-se os testes não-paramétricos de Mann-Kendall (tendência), Sen (magnitude) e Pettitt (início). Em todos os testes adotaram-se significâncias estatísticas de 5% ou 1%. Os principais resultados indicaram que há 5 subregiões com características homogêneas para a ET0, sendo a Sub-região 3 (S3) com os maiores acumulados médios (2098,0 mm/ano) e a S5 com os menores (1362,8 mm/ano). Para o IA, identificou-se que a precipitação é a variável dominante e que no período menos chuvoso (Primavera) o IA aproxima-se do valor máximo (IA=1,00) em praticamente todo o NEB. Quanto às análises temporais, foram identificados diferentes sinais de tendências para ET0, para uma mesma estação, sendo predominantemente positiva com significância estatística a 1% no sudoeste do estado da Bahia (Verão, Outono, Inverno e Primavera) e negativas a 5% com maior predominância no leste do NEB, concentrando-se especialmente do leste do estado do Rio Grande do Norte (RN) ao nordeste da Bahia (Primavera), no leste da Paraíba e RN (Verão) e praticamente em toda costa leste do NEB (Inverno), exceto parte do sul da Bahia. As respectivas magnitudes das tendências positivas da ET0 variaram, em média, de 1,6 mm/estação (Outono) a 2,4 mm/estação (Primavera), enquanto que as tendências negativas oscilaram de -1,5 mm/estação (Outono) a -2,2 mm/estação (Primavera), obtendo-se início majoritário na década de 1990. Para o IA, as tendências significativamente positivas concentraram-se no sudoeste da Bahia (Verão e Inverno) e as negativas (predominantemente no Inverno) ocorreram no leste do RN a leste de Pernambuco, estado de Alagoas e nordeste da Bahia. As magnitudes positivas do IA, obtiveram uma variação média de 0,002 (Inverno) a 0,02 (Verão), por outro lado, as magnitudes negativas (ausentes no Verão e Outono), variaram de -0,007 (Primavera) a -0,016 (inverno). A década de 1990 obteve maior frequência de início das tendências para o IA no Verão Outono e Inverno, enquanto na primavera os respectivos inícios das tendências do IA concentraram-se entre 2000 a 2004. Conclui-se que as variações espaciais e temporais da ET0 e do IA no NEB foram heterogêneas e apresentaram diferenças opostas de sinais de tendências, até numa mesma estação do ano, no entanto observou-se que predominantemente a oeste do NEB predomina tendências positivas da ET0 e a leste ocorre o oposto.
Abstract: Northeastern Brazil (NEB) is the region most vulnerable to climate change in Brazil, with an emphasis on the irregularity and distribution of water resources in most of the region. With the advent of the global average global temperature increase, NEB is expected to make the air drier and consequently the demand for water in the atmosphere increases, making water for human, animal and agricultural use, more scarce. Therefore, the general objective of this study was to analyze the variability (spatial and temporal) of two important drought indicators: Reference Evapotranspiration (ET0) and Aridity Index (IA) for NEB, checking for signs of changes climate change. In order to do so, we used ET0 monthly meteorological databases and the variables necessary to calculate AI, available from Xavier et al. (2015) in the period from 1980 to 2013 (34 years) and with spacing of 0.25 ° x 0.25 °, making a total of 2042 data points. The IA was calculated according to the criteria recommended by Thornthwaite (1948). The Cluster analysis method was adopted to classify subregions in the NEB with homogeneous characteristics for ET0, then characterized the seasonal variability of ET0 and IA. The respective periodicities of these variables, by sub-region, were verified through the Wavelet analysis. Seasonal analyzes in temporal series were applied using the non-parametric tests of Mann-Kendall (trend), Sen (magnitude) and Pettitt (beginning). Statistical significance was 5% or 1% for all tests. The main results for NEB indicated that there are 5 sub-regions with homogeneous characteristics for ET0, with Sub-region 3 (S3) having the highest average accumulations (2098.0 mm / year) and S5 the lowest (1362, 8 mm / year). For IA, precipitation was the dominant variable and in the less rainy period (Spring) the AI approaches the maximum value (IA = 1.00) in practically the entire NEB. Regarding the temporal analyzes, different trend signals for ET0 were identified within the same season, being predominantly positive with statistical significance at 1% in the southwestern state of Bahia (summer, autumn, winter and spring) and negative at 5 (NE), especially in the eastern part of the state of Rio Grande do Norte (RN), northeast of Bahia (Primavera), eastern Paraíba and RN (summer), and practically along the entire NEB east coast (Winter), except part of the south of Bahia. The respective magnitudes of ET0 positive trends ranged from 1.6 mm / season (Autumn) to 2.4 mm / season (Spring), while negative trends ranged from -1.5 mm / season (Autumn ) to -2.2 mm / season (Spring), obtaining a majoritarian start in the 1990s. For AI, the significantly positive trends were concentrated in southwestern Bahia (summer and winter) and negative ones (predominantly in winter ) occurred in eastern RN east of Pernambuco, state of Alagoas and northeast of Bahia. On the other hand, the negative magnitudes (absent in summer and autumn) ranged from -0.007 (Spring) to -0.016 (winter) ). The 1990s saw a greater frequency of onset of trends for AI in the autumn and winter, while in the spring the respective beginnings of AI trends were concentrated between 2000 and 2004. From the results found, it was concluded that the variations spatial and temporal variations of ET0 and IA in NEB were heterogeneous and showed opposite differences of trend signals, even in the same season of the year, however, it was observed that predominantly to the west of NEB, positive tendencies of ET0 predominate, and to the east the opposite occurs.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26417
Embargoed until: 2019-11-20
Appears in Collections:PPGCC - Doutorado em Ciências Climáticas

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