VARIABILIDADE TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DE BOTUCATU-SP

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1 VARIABILIDADE TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DE BOTUCATU-SP Anderson Antonio da Conceição Sartori, Célia Regina Lopes Zimback 2, Alessandra Fagioli da Silva 3, Clovis Manoel Carvalho Ramos 4 Mestrando em Agronomia/Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, - FCA-UNESP sartori80@gmail.com. 2 Professora, Faculdade de Ciência Agronômica, Universidade Estadual Paulista, - FCA-UNESP czimback@gmail.com.br. 3 Mestranda em Agronomia/Energia na Agricultura, Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, - FCA-UNESP alefagioli@fca.unesp.br. 4 Doutorando em Agronomia /Irrigação e Drenagem, Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista, - FCA-UNESP clovisramos@fca.unesp.br. Resumo - Este trabalho teve como objetivo estudar a variabilidade temporal da precipitação pluvial da cidade de, utilizando técnicas geoestatísticas. As observações foram realizadas no período de 954 a 2004, e referem-se às médias mensais de precipitações pluviais (mm). Os dados foram avaliados por meio da estatística clássica e geoestatística. A dependência temporal foi realizada através de variogramas. A precipitação de 954 a 2004 apresentou dependência temporal. No período do inverno ocorreram os menores valores de precipitação. No período avaliado, a precipitação apresentou alta variabilidade temporal e, do inverno para o verão, teve grande variação dos valores. Palavras-chave: geoestatística, variograma, krigagem. TEMPORARY VARIABILITY OF RAINFALL OF BOTUCATU-SP Abstract - This work aimed to study the temporary variability of rainfall in Botucatu, São Paulo State, Brazil, using geostatistical techniques. The observations were accomplished in the period from 954 to 2004, and refer to the average monthly rainfall (mm). The data were evaluated through the classic statistics and geostatistic. The temporal dependence was accomplished through variogramas. The precipitation from 954 to 2004 presented temporary dependence. In the period of the winter, the lowest values of rainfall occurred. In the evaluated period the precipitation presented high temporary variability, and from winter to summer, a great variation of the values was observed. Key words: geostatistics, variogram, kriging. Introdução Muitos pesquisadores das áreas de clima, Meteorologia, Hidrologia e áreas afins, têm verificado a existência de mudanças climáticas em diversas regiões do planeta, na qual os elementos, precipitação pluvial e temperatura aparecem como sendo aqueles em que mais se observam essas mudanças (CARGNELUTTI FILHO et al., 2008). O estudo da variabilidade temporal da precipitação permite definir o grau de correlação temporal das amostras e tem mostrado ser uma importante ferramenta na aplicação prática, permitindo estimar precipitações com variância mínima (SILVA et al., 2003). O conhecimento da variabilidade da precipitação dá suporte a qualquer atividade econômica e limita os impactos dos distúrbios no ambiente físico e dimensões humanas correlatas (CANO; BRANDÃO, 2002). Trabalhos realizados por Miller et al. (973), Frederick et al. (977), Vieira e Souza (983), Goulart et al. (992) e Mello et al. (994) foram desenvolvidos com o objetivo de ajustar a uma determinada distribuição teórica os dados observados de precipitação, com intuito de determinar valores para os diversos níveis de probabilidade ou, ainda, para se estabelecer a relação intensidade-duração-freqüência da precipitação. Aplicações de modelos matemáticos e de modelos estatísticos têm explicado o comportamento dos fenômenos que ocorrem na natureza, em particular na agricultura. Dentre as técnicas estatísticas usadas para análise e interpretação de dados climáticos, encontra-se a geoestatística, que tem como característica principal a análise da distribuição espacial e/ou temporal entre as observações, determinando, por meio do variograma, a distância ou período de tempo de dependência entre elas. Para caracterizar a variabilidade temporal da precipitação pluvial, deve-se considerar a estrutura de correlação existente entre observações ISBN:

2 (ISAAKS; SRIVASTAVA, 989). Assim, pode-se entender que essa variabilidade não é aleatória e, portanto, apresenta-se com algum grau de dependência temporal, que pode ser descrita pelo variograma, base da metodologia de análise geoestatística (MOTA et al., 2007). Este trabalho teve como objetivo estudar a variabilidade temporal da precipitação pluvial da cidade de, utilizando técnicas geoestatísticas. Material e Métodos Os dados de precipitação pluvial utilizados neste estudo foram oriundos da Estação Pluviométrica de Fazenda São João Morro vermelho, da Agência Nacional de Águas (ANA), localizada no município de Botucatu, Estado de São Paulo, nas coordenadas de 22º 49 0 de latitude S, 48º 26 0 de longitude W e altitude de 780 m, com temperatura média diária do mês mais frio (julho) de 7, ºC e a do mês mais quente (fevereiro) de 23,3 ºC, e com precipitação pluvial média anual de 34 mm. O clima da região é do tipo Cwa, clima temperado quente (mesotérmico), de acordo com a classificação internacional de Köppen (CUNHA et al, 999). As observações foram realizadas no período de 954 a 2004, e referem-se às medias mensais de precipitações pluviais expressas em altura de lâmina d'água (mm). As análises iniciais tiveram por propósito verificar a variabilidade dos atributos, baseada na estatística descritiva dos dados da precipitação, sendo obtidos: a média, a mediana, o desvio-padrão, o valor mínimo e o máximo, o limite inferior e superior do intervalo de confiança de 95% para a média; e os coeficientes de variação, assimetria e curtose. A análise geoestatística foi realizada com intuito de verificar a existência e quantificar o grau de dependência temporal entre as observações, com base na pressuposição de estacionariedade da hipótese intrínseca, a qual é estimada pela equação abaixo, segundo Vieira et al., (983). As variâncias foram calculadas pela equação (): N ( h ( ) )[ ( ) ( )] 2 h = Z x Z x + h γ * 2N ( h) i= i () em que: N (h) é a variância para um vetor h (meses); Z(x) e Z(x+h) são os pares de observações de precipitação, separados pelo vetor h (meses); N(h) é o número de pares de valores medidos Z(x), Z(x+h), separados por um vetor h. Do ajuste de um modelo matemático aos valores calculados de γ*(h), são estimados os coeficientes efeito pepita (C 0 ), patamar (C 0 + C) e o alcance (Ao) do modelo teórico para o variograma. Os modelos foram ajustados pelo programa GS (ROBERTSON, 2004), considerando a menor soma do quadrado dos resíduos, o maior coeficiente de determinação R 2 e pelo coeficiente de correlação obtido pelo método de validação cruzada. Foi utilizado o IDE proposto por Zimback (200), para avaliar o IDT dos dados de precipitação. Comprovada a dependência temporal realizou-se a interpolação para estimar valores não observados, utilizando o método da krigagem ordinária, com posterior construção dos mapas. Resultados e Discussão Os resultados da análise descritiva da precipitação estão apresentados na Tabela. A precipitação apresentou distribuição de freqüência com média e mediana semelhantes, portanto, considerados como simétrica. A precipitação apresentou distribuição leptocúrtica, ou seja, com curtose maior que zero, mostrando uma tendência desses atributos apresentarem maior dispersão dos dados em torno da média, sendo importante ressaltar que o software GS + (ROBERTSON, 2004), utilizado para análise descritiva, adota como padrão o valor zero para distribuição mesocúrtica. Em relação à variabilidade dos dados, medida pelo CV (%), a precipitação foi classificada como alta (CV>60%), com base nos limites do CV propostos por Warrick e Nielsen (980). A precipitação apresentou variação de média a alta, segundo Silva et al. (2003), trabalhando com dados de Uberaba - MG, pois pela ausência total de chuvas em alguns anos da série, nos meses de seca, pode contribuir para essa variabilidade. Segundo Landim (2003), o coeficiente de variação fornece uma medida relativa da precisão do experimento, sendo bastante útil na avaliação da dispersão dos dados. ISBN:

3 Tabela. Estatística descritiva da precipitação de Atributos n Média Med. Mín. Máx. LI LS s CV C s C k Precipitação 60 20,2 00,00 0,00 524,30,93 28,3 02,26 85,3 0,0 0,20 Precipitação em mm; n: número de observações; Méd.: mediana; Min.: mínimo; Máx.: máximo; LI e LS: Limite inferior e superior do intervalo para média com 95% de confiança; s: desvio-padrão; CV: coeficiente de variação (%); Cs: Coeficiente de assimetria; Ck: coeficiente de curtose; A análise variográfica indicou que a precipitação apresentou dependência temporal, com ajuste ao modelo esférico (Figura ). Silva et al. (2003), trabalhando com dados de precipitação mensal e anual, em Uberaba-MG, encontraram ajuste do variograma ao modelo efeito pepita puro, diferente do encontrado neste trabalho. O alcance encontrado foi de 7,65 meses, indicando que nesse intervalo de tempo a precipitação é dependente temporalmente. A dependência temporal apresentou-se como moderada, considerando os limites propostos por Zimback (200), em que a dependência temporal para valores 25 % é considerada fraca; e de 25% IDT 75%, moderada e 75 % dependência forte. 5000,0 Precipitação Variância 0000,0 5000,0 0,0 Esférico Ao:7,65 Meses IDT: 65% Tempo (meses) Figura. Variograma da precipitação de. A visualização da variabilidade temporal foi possível a partir do mapeamento com o uso da interpolação pela técnica da krigagem ordinária, a qual estimou, sem tendenciosidade e com mínima variância, os valores de um atributo para o tempo, não observados a partir dos valores observados (Figura 2). No período do inverno, ou seja, de maio a agosto ocorreram os menores valores de precipitação. Podese notar que, para o agricultor da região desenvolver suas atividades utilizando melhor a água no ciclo vegetativo das culturas, têm-se os dois meses consecutivos mais chuvosos, que são dezembro e janeiro. Precipitação (mm) Meses Anos Figura 2. Mapas da distribuição temporal da precipitação de. Assis e Vila Nova (994), trabalhando com chuvas do ano de 97 a 989, em Piracicaba-SP, encontraram maiores precipitações no mês de janeiro, e Mello e Silva (2009), trabalhando com precipitação no estado de Minas Gerais, encontraram maior precipitação no mês de dezembro. ISBN:

4 Observa-se ao longo desses 50 anos que a precipitação apresentou alta variabilidade temporal, e que de uma estação para outra tem grande variação dos valores. Portanto, a análise de dados históricos de chuvas ao longo do ano é fundamental na tomada de decisão. Como se pode observar, no inicio da década de 80 ocorreu um período com menor quantidade de chuva e, ao longo dos anos, que a freqüência de precipitação acima de 50 mm aumentou. O conhecimento da distribuição temporal das variáveis climáticas, como a precipitação, é importante para o estudo e realização do zoneamento agroclimático, bem como para o dimensionamento do sistema de irrigação das culturas. A quantidade de água que uma cultura utiliza durante o ciclo é chamada demanda sazonal de água e, para uma mesma cultura, varia com as condições climáticas da região. Conclusão A precipitação de 954 a 2004 apresentou dependência temporal. No periodo do inverno ocorreram os menores valores de precipitação. No período avaliado a precipitação apresentou alta variabilidade temporal, e do inverno para o verão teve grande variação dos valores. Agradecimentos Ao GEPAG - Grupo de Pesquisas Agrárias Georreferenciadas, pelo apoio infra-estrutural. Referências ASSIS, F. NETO de e VILLA NOVA, N.A. Modelagem da ocorrência e da quantidade de chuva em Piracicaba. Sci. Agric., Piracicaba, v. 5, n. 3, p , 994. CANO, W.; BRANDÃO, C. A. (Coords). A Região Metropolitana de Campinas: urbanização, finanças e meio ambiente. Campinas: Unicamp, p. CUNHA, A. R.; KLOSOWSKI, E. S.; GALVANI, E.; ESCOBEDO, J. F.; MARTINS, D. Classificação climática para o município de Botucatu, SP, segundo Köppen. In: Simpósio em Energia na Agricultura, Botucatu SP: Anais... Botucatu: FCA/UNESP, 999, v., p CARGNELUTTI FILHO, A, MATZENAUER, R., MALUF, J. R. T., FONTANA, D. C. Análise decadal da temperatura do ar no estado Rio Grande do Sul. Revista de Biologia e Ciências daterra, v. 8, n., p , FREDERICK, R. H.; MYERS, V. A.; AUCIELLO, E. P. Five to 60-minute precipitation frequency for eastern and central United States. MA: National Weather Service, 977. GOULART, J. P.; MAESTRINI, A. P.; NEIBEL, A. L. Relação intensidade duração-freqüência de chuvas em Pelotas, RS. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 07, n. 0, p , 992. ISAAKS, E. H.; SRIVASTAVA, R. M. Applied geostatistics. New York: Oxford University Press, p. LANDIM, P. M. B. Análise estatística de dados geológicos. 2. ed. São Paulo. UNESP, 253 p MELLO, M. H. A.; ARRUDA, H. V.; ORTOLANI, A. A. Probabilidade de ocorrência de totais pluviais máximos horários, em Campinas, São Paulo. Revista IG, v. 5, n. /2, p , 994. MELLO, C. R. DE; SILVA, A. M. da. Modelagem estatística da precipitação mensal e anual e no período seco para o estado de Minas Gerais. R. Bras. Eng. Agríc. Ambiental, v.3, n., p.68 74, MILLER, J. F.; FREDERICK, R. H.; TRACEY, R. J. Precipitation-frequency Atlas of the conterminous western United States. MA: National Weather Service, 973. MOTA, V. C, LIMA, R. R. DE, OLIVEIRA, M. S DE, BIASE, N. G., SILVA, F. M DE, ALVES, M. DE C., Modelagem geoestatística da variabilidade temporal da precipitação pluvial do município de Pontes e Lacerda MT no período de 982 a In: Reunião AnuaL Da Região Brasileira Da Sociedade Internacional De Biometria, 52, 2007, Santa Maria - RS. Anais..., 2007, CD-ROOM. ROBERTSON, G. P. GS+: Geoestatistics for the environmental sciences GS+ User s Guide. Plainwell, Gamma Desing Software, p. SILVA, J. W. DA; GUIMARÃES, E. C.; TAVARES, M. Variabilidade temporal da precipitação mensal e anual na estação climatológica de Uberaba-MG. Ciência Agrotecnologia. Lavras, v.27, n.3, p , maio/jun., VIEIRA, D. B.; SOUZA, C. Z. Análise das relações intensidade e duração-freqüência das chuvas intensas para Ribeirão Preto. Item, v. 4, n. 09, p , 983. VIEIRA, S. R.; HATFIELD, T. L.; NIELSEN, D. R.; BIGGAR, J. W. Geostatistical theory and application to variability of some agronomical properties. Hilgardia, v. 5, n. 3, p. -75, 983. ISBN:

5 WARRICK, A.W. e NIELSEN, D.R. Spatial variability of soil physical properties in the field. In: HILLEL, D. (Ed.). Application of soil physics. New York: Academic Press, p. ZIMBACK, C.R.L. Análise espacial de atributos químicos de solos para fins de mapeamento da fertilidade p. Tese de Livre-Docência (Livre-Docência em Levantamento do solo e fotopedologia), FCA/UNESP, 200. ISBN: