UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CNTRO DE TECNOLOGIA CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CNTRO DE TECNOLOGIA CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO INFLUÊNCIA DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NO CÁLCULO DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO NO SEMI-ÁRIDO DA PARAÍBA RODOLFO FERNANDES QUEIROGA PITA João Pessoa - PB Dezembro de 2011

2 UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA CENTRO DE TECNOLOGIA DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL INFLUÊNCIAS DAS MUDANÇAS CLIMÁTICAS NO CÁLCULO DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO NO SEMI-ÁRIDO DA PARAÍBA Monografia apresentada ao curso de Graduação em Engenharia Civil na Universidade Federal da Paraíba como requisito indispensável para conclusão do curso. ÁREA DE CONCENTRAÇÃO: RECURSOS HÍDRICOS ALUNO: RODOLFO FERNANDES QUEIROGA PITA; MAT: ORIENTADOR (A): ANA CLÁUDIA FERNANDES MEDEIROS BRAGA João Pessoa, Dezembro 2011

3 AGRADECIMENTOS Primeiramente eu agradeço a DEUS, pelos dons que ele me concede a cada dia: a vida, a perseverança, a esperança e a fé, pois fomos criados a sua imagem e semelhança, portanto não resta dúvida que tudo de bom que o homem traz consigo provém e renova-se constantemente por DEUS. Aos meus Pais, que nas ações e gestos, nunca deixaram faltar amor, compreensão, valores morais e incentivos. Aos professores que pelos seus ensinamentos e conhecimentos transmitidos foram muito importantes em nossa formação acadêmica. Aos meus amigos de curso que colaboraram para um aproveitamento acadêmico no sentido de conhecimento e companheirismo, essencial para um futuro engenheiro. A minha orientadora, Ana Cláudia Fernandes Medeiros Braga que aceitou colaborar nessa etapa final do curso, dando todo o suporte e material para realizar as pesquisas e obter os dados necessários ao trabalho. i

4 RESUMO As mudanças climáticas interferem no ciclo hidrológico, afetando a quantidade de água disponível nas bacias hidrográficas, pois existem modificações na temperatura, nas chuvas, nas vazões e na evapotranspiração. A evapotranspiração é uma variável importante, pois é considerada no cálculo das demandas das culturas agrícolas, no balanço hídrico dos reservatórios e é dado de entrada em modelos hidrológicos que simulam a vazão. Nesse sentido, este trabalho tem por objetivo avaliar o impacto das mudanças climáticas na evapotranspiração de uma região semi-árida no estado da Paraíba. Para isso, estimou-se a evapotranspiração para o clima atual (com base em dados observados), avaliou-se as anomalias de temperatura e umidade relativa do ar projetadas por três modelos globais do IPCC-AR4 (Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas) para três períodos de climas futuros ( , e ) e avaliou-se o uso dos métodos de Thornthwaite, Blaney-Criddle e Hargreaves para a estimativa das anomalias percentuais de evapotranspiração para os climas futuros. Entre os resultados, encontrou-se que o método de Thornthwaite superestima a evapotranspiração já no clima atual, que os três modelos do IPCC-AR4 mostram tendências crescentes do aumento da temperatura para os climas futuros e que as anomalias percentuais futuras são influenciadas pelo método de cálculo da evapotranspiração. As anomalias estimadas a partir de Thornthwaite foram bastante elevadas e as estimadas por Blaney-Criddle e Hargreaves ficaram bastante semelhantes e indicam aumento médio da evapotranspiração ao longo dos períodos declimas futuros de 2,2% ( ), 4,3% ( ) e 6,3% ( ). Palavras-chave: mudanças climáticas; evapotranspiração; semi-árido. ii

5 ABSTRACT Climate changes affect the hydrological cycle and the available water in river basins, as there are changes in temperature, rainfall, flow and evapotranspiration. Evapotranspiration is an important variable because it is considered in the calculation of the agricultural crops demands, in reservoir water balance and is input data in hydrological models. This study aims to assess the impact of climate change on evapotranspiration in a semiarid region of Paraíba state. For this purpose, it was estimated evapotranspiration for the current climate (based on observed data), it was evaluated the temperature and relative humidity anomalies of three global models designed by the IPCC-AR4 (Intergovernmental Panel on Climate Change) for three future climates ( , and ) and it was evaluated the using Thornthwaite, Blaney-Criddle and Hargreaves methods for the estimation of evapotranspiration rates for future climates. Among the results, it was found that Thornthwaite method overestimates the evapotranspiration in the current climate, the three IPCC-AR4 models show increasing trends of temperature for future climates, and that the percentage of future anomalies are influenced by the method of evapotranspiration calculation. Anomalies estimated from Thornthwaite were quite high and estimated by Blaney-Criddle and Hargreaves were very similar and indicate an average increase of evapotranspiration over the future climates of 2.2% ( ), 4.3% ( ) and 6.3% ( ). Key words: climate change; evapotranspiration; semiarid; iii

6 SUMÁRIO AGRADECIMENTOS...i RESUMO...ii ABSTRACT...iii SUMÁRIO...iv LISTA DE TABELAS...v LISTA DE FIGURAS...vi 1. INTRODUÇÃO OBJETIVOS Objetivo Geral Objetivos Específicos REVISÃO BIBLIOGRÁFICA Evapotranspiração Estimativa da evapotranspiração Mudanças Climáticas ÁREA DE ESTUDO E BASE DE DADOS Área de Estudo Base de Dados METODOLOGIA Modelos de circulação geral da atmosfera Extração dos dados Cálculo da Evapotranspiração Cálculo da Evapotranspiração Futura ANÁLISE DE RESULTADOS Cálculo da evapotranspiração com base nos dados observados Análise da temperatura e umidade do ar futura Evapotranspiração futura CONCLUSÕES REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ANEXOS iv

7 LISTA DE TABELAS Tabela 1 - Dados climatológicos dos postos de São Gonçalo e Cajazeiras Tabela 2 Série Histórica de Evapotranspiração no período de 1961 a Tabela 3 Evapotranspiração média no período de Tabela 4 MCGs disponibilizados pelo IPCC Tabela 5 - Fator de correção (Fc) do Método de Thornthwaite (UNESCO, 1982) Tabela 6 Valores da porcentagem mensal das horas de luz solar (p), para latitudes Norte e Sul, segundo Blaney-Criddle Tabela 7 - Fator de evapotranspiração potencial (F), para ETP em mm/mês. (Fonte: HARGREAVES, 1974) Tabela 8 Dados de temperatura e umidade relativa do ar para o clima atual Tabela 9 Evapotranspiração calculada com base nos dados observados Tabela 10 Correlação entre os dados calculados e observados Tabela 11 Anomalias de temperatura e umidade do ar futuras Tabela 12 Temperatura para os três climas futuros Tabela 13 Evapotranspiração futura (em milímetros) para o período , modelos BCM Tabela 14 Comportamento da evapotranspiração (em milímetros) nos diferentes períodos para o modelo BCM Tabela 15 Anomalias percentuais da evapotranspiração nos diferentes períodos do modelo BCM Tabela A.1 Evapotranspiração Futura (em milímetros) para o período , modelo GIAOM Tabela A.2 - Evapotranspiração Futura (em milímetros) para o período , modelo MIMR v

8 LISTA DE FIGURAS Figura 1 - Esquema da Evapotranspiração [FONTE: USGS, 2008] Figura 2 - Influência dos ventos na evapotranspiração [Fonte: Modificado de KIMMINS (1987)] Figura 3 Cenário do SRES (Adaptado de: National Institutefor Environmental Studies, Japan) Figura 4 Comparação entre as evapotranspirações calculadas pelos diferentes método Figura 5 Anomalias de temperaturas para o período de Figura 6 Anomalias de umidade relativa do ar para o período de Figura 7 Aumento das médias das temperaturas futuras nos três modelos em relação às médias das temperaturas atuais Figura 8 Comparação entre o cálculo da evapotranspiração futura pelo Método de Thornthwaite no cenário SRA1B, entre os modelos no período Figura 9 - Comparação entre o cálculo da evapotranspiração futura pelo Método de Blaney- Criddle no cenário SRA1B, entre os modelos no período Figura 1 - Esquema da Evapotranspiração ( 4 Figura D.1 - Comportamento da evapotranspiração calculada pelo Método de Thornthwaite nos três períodos e pelo modelo BCM2 em relação ao clima atual Figura D.2 Comportamento da evapotranspiração calculada pelo Método de Blaney-Criddle nos três períodos e pelo modelo BCM2 em relação ao clima atual Figura D.3 Comportamento da evapotranspiração calculada pelo Método de Hargreaves nos três períodos e pelo modelo BCM2 em relação ao clima atual vi

9 1. INTRODUÇÃO As mudanças no clima estão sendo discutidas em todo o mundo. Diversos fenômenos meteorológicos extremos reforçam essa idéia. No Brasil, por exemplo, podem ser citadas as secas que ocorreram na Amazônia nos anos de 2005 e 2010 e as cheias que assolaram o estado de Pernambuco nos anos de 2009 e O Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC) associa essas mudanças no clima ao aquecimento global causado por gases que intensificam o efeito estufa. Esses gases são conhecidos como gases de efeito estufa (metano, vapor d água, ozônio, gás carbônico, entre outros). O impacto das mudanças climáticas se dá principalmente nas variáveis hidrológicas que sofrem interferência com o aumento da temperatura global. Um aumento na temperatura global pode causar alterações nas quantidades de chuva, evapotranspiração e vazão escoada nas bacias hidrográficas. A determinação dos impactos sobre essas variáveis é importante para a gestão de recursos hídricos, pois altera a quantidade de água disponível nas bacias hidrográficas. Assim, bacias hidrográficas em diferentes regiões do mundo, sofrerão impactos também diferentes. A estimativa dos impactos nas variáveis hidrológicas é realizada por Modelos Atmosféricos Globais (MCGs) que simulam o clima em todo o globo. Esses MCGs possuem resolução que variam de 100 a 300 km e são simulados para o clima presente e para o clima futuro. Como a incerteza existente na simulação do modelo atmosférico interfere nos resultados, em geral, toma-se a anomalia como a alteração futura. A anomalia é a diferença entre a simulação para o clima futuro e a alteração do clima. Assim, tem-se apenas o impacto na variável sem interferência da simulação do modelo atmosférico e pode-se aplicar a anomalia à série histórica observada. O IPCC disponibiliza em seu site as anomalias estimadas por 23 modelos atmosféricos globais para variáveis como temperatura, chuva e umidade relativa. Essas variáveis influenciam a evapotranspiração. A evapotranspiração é a forma pela qual a água da superfície terrestre passa para a atmosfera no estado de vapor, tendo papel importantíssimo no Ciclo Hidrológico em termos globais. Esse processo envolve a evaporação da água de superfícies de água livre (rios, lagos, represas, oceano, etc), dos solos e da vegetação úmida (que foi interceptada durante uma chuva) e a transpiração dos vegetais. (SENTELHAS 2009). 1

10 O termo evapotranspiração começou a ser utilizado por Charles Warren Thornthwaite, um professor de climatologia da Universidade de Michigan, Estados Unidos. O conhecimento da perda de água em correntes, canais, reservatórios, bem como a transpiração dos vegetais, tem muita importância no balanço hídrico de uma bacia hidrográfica (PORTO, 2000). Segundo Costa (1989), a realização plena do fenômeno da evapotranspiração é condicionada por fatores climáticos, do solo e da própria planta. Cita ainda o autor que, no transcurso dos tempos, diversas pesquisas têm mostrado que os fatores climáticos são reconhecidamente os que apresentam maior influência nas perdas hídricas por evapotranspiração, o que torna bastante relevante o estudo dos impactos das mudanças climáticas sobre a evapotranspiração. Este estudo se propõe a fazer uma avaliação sobre o impacto das mudanças climáticas sobre a evapotranspiração de uma região localizada no semi-árido do estado da Paraíba. 2

11 2. OBJETIVOS 2.1 Objetivo Geral Avaliar as influências das mudanças climáticas no cálculo da evapotranspiração no semi-árido da Paraíba. 2.2 Objetivos Específicos São objetivos específicos: - Comparar e avaliar o valor da evapotranspiração calculada a partir de diferentes métodos com base em dados observados; - Avaliar as anomalias de temperaturas estimadas para o clima futuro; - Calcular e avaliar a evapotranspiração para o clima futuro, em especial com relação aos efeitos causados pelo emprego dos diferentes métodos. 3

12 3. REVISÃO DE LITERATURA 3.1 Evapotranspiração Segundo (PORTO, 2000), evapotranspiração é o conjunto evaporação da água de superfícies livres e do solo mais a perda de água das plantas por transpiração (Figura 1). O termo evapotranspiração foi utilizado, por Thornthwaite, no início da década de 40, para expressar essa ocorrência simultânea. Figura 1 - Esquema da Evapotranspiração ( Existem conceitos distintos de evapotranspiração que devem ser observados: a) Evapotranspiração Potencial (ETp): perda de água por evaporação e transpiração de uma superfície natural tal que esta esteja totalmente coberta e o conteúdo de água no solo esteja próximo à capacidade de campo; b) Evapotranspiração de Referência (ETo): perda de água de uma extensa superfície cultivada com grama, com altura de 0,08 a 0,15 m, em crescimento ativo, cobrindo totalmente o solo e sem deficiência de água. 4

13 c) Evapotranspiração Real (ETr): perda de água por evaporação e transpiração nas condições reinantes (atmosféricas e de umidade do solo). O cálculo da evapotranspiração pode ser feito tanto na prática, através de medições em campo, como também pode ser estimado, através de equações. A primeira equação para o cálculo da evaporação de uma superfície foi proposta por Dalton (1928), segundo a Equação 1: E = C.( es - ea ) (1) em que C é um coeficiente empírico, relativo a elementos meteorológicos; es é a pressão de saturação à temperatura da superfície; e ea é a pressão de vapor do ar. Os fatores que mais afetam a evapotranspiração são: umidade do ar, temperatura do ar, velocidade do vento, radiação solar, tipo de solo, vegetação (transpiração). Umidade do ar A umidade do ar é o conteúdo de água presente no ar atmosférico, ela está misturada com o mesmo de forma homogênea no estado gasoso. Como qualquer outra substância o ar tem um limite de absorção, este limite se denomina saturação. Assim, ar com umidade relativa de 100% está saturado de vapor, e ar com umidade relativa de 0% está completamente isento de vapor (Collischonn, 1998). A Equação 2 mostra a forma para o cálculo da evapotranspiração. w UR 100. (%) (2) w s Onde, UR é a umidade relativa; w é a massa de vapor pela massa de ar e w s é a massa de vapor por massa de ar no ponto de saturação. A umidade relativa também pode ser expressa em termos de pressão parcial de vapor. De acordo com a lei de Dalton cada gás que compõe a mistura exerce uma pressão parcial, independente da pressão dos outros gases, igual à pressão que se fosse o único gás a ocupar o volume. No ponto de saturação a pressão parcial do vapor corresponde à pressão de saturação do vapor no ar, e a equação anterior pode ser reescrita (Equação 3): 5

14 e UR 100. (%) (3) e s Onde, UR é a umidade relativa; e é a pressão parcial de vapor no ar e e s é pressão de saturação no ar atmosférico. Se o ar estiver mais seco, haverá mais evaporação, se o ar estiver mais úmido haverá menos evaporação. Vento O vento renova o ar em contato com a superfície que está evaporando (superfície da água, superfície do solo, superfície da folha da planta). Se os ventos estiverem fortes, a turbulência é maior e a transferência para regiões mais altas da atmosfera é mais rápida, e a umidade próxima à superfície é menor, aumentando a taxa de evaporação (Figura 2). (Collischonn, 1998). Figura 2 - Influência dos ventos na evapotranspiração (Fonte: Modificado de Kimmins, 1987 apud Barros, 2006). Radiação Solar A quantidade de energia solar que atinge a Terra no topo da atmosfera está na faixa das ondas curtas. Na atmosfera e na superfície terrestre a radiação solar é refletida e sofre transformações. Da energia recebida na superfície da Terra, aproximadamente 20% é refletida pelas nuvens e partículas atmosféricas, enquanto outra parte é absorvida pela superfície terrestre (solo, vegetação etc.). Da radiação líquida disponível, 40% é utilizada na evapotranspiração e somente 2% desta é usada no processo da fotossíntese que resulta no desenvolvimento e crescimento dos vegetais. 6

15 Parte da energia incidente é refletida pelo ar e pelas nuvens e parte é absorvida pela poeira, pelo ar e pelas nuvens. Parte da energia que chega à superfície é refletida de volta para o espaço ainda sob a forma de ondas curtas (4% do total de energia incidente no topo da atmosfera). A energia absorvida pelas massas continentais e pelos oceanos contribui para o aquecimento destas superfícies que emitem radiação de ondas longas. Além disso, o aquecimento das superfícies contribui para o aquecimento do ar que está em contato, gerando o fluxo de calor sensível (ar quente), e o fluxo de calor latente (evaporação). Finalmente, a energia absorvida pelo ar, pelas nuvens e a energia dos fluxos de calor latente e sensível retornam ao espaço na forma de radiação de onda longa, fechando o balanço de energia. Solo Os solos arenosos úmidos têm evaporação maior do que solos argilosos úmidos. Parte da água retida no solo é perdida por evaporação e/ou evapotranspiração e, em função da capacidade de infiltração e retenção de água do solo e da intensidade das chuvas, parte pode exceder e ser perdida por escoamento superficial. Dependendo do volume e da velocidade deste escoamento, pode ocorrer o arraste de partículas de solo e dos insumos nele aplicados, sedimentando-se em baixadas, lagos e rios, o que afeta gradativamente a capacidade produtiva do solo, reduzindo entre outros fatores, a sua fertilidade, a capacidade de infiltração e a retenção de água. Vegetação A vegetação controla a transpiração, podendo agir no fechamento dos estômatos e na busca de umidade de camadas profundas do solo, o que altera o evapotranspiração. Temperatura Ao aumento da temperatura da água está associado o aumento da energia vibracional das suas moléculas e, conseqüentemente, o aumento da taxa de escape das moléculas da fase líquida para a fase vapor. Por isso, o aumento da temperatura da água correlaciona-se diretamente com o aumento da taxa de evaporação (Porto, 2000). 7

16 A temperatura do ar está associada à radiação solar e correlaciona-se positivamente com a evapotranspiração, isto é, quanto maior a temperatura do ar maior a evaporação. Assim ocorre porque com o aumento da temperatura do ar tem-se o aumento na quantidade de vapor d água que pode estar presente num dado volume, quando for atingido o grau de saturação deste. Desta forma, infere-se que, para a estimativa da evapotranspiração quanto mais fatores um método de cálculo considerar, mais precisa será essa estimativa. 3.2 Estimativa da Evapotranspiração Uma forma de medir a evapotranspiração é através de equipamentos específicos, como por exemplo, os lisímetros (tanques inseridos no solo e plantados com vegetação) ou a partir de tanques Classe A. Os dados do tanque classe A podem ser usados para avaliar a evapotranspiração potencial, corrigindo-os com o coeficiente do tanque Kt (Equação 4): ET P = E x K t (4) onde os valores de K t são estimados para as diferentes regiões onde os tanques estão localizados, para o semi-árido, esse valor é de 0,75. Outra forma para estimar a evapotranspiração seria com base nos dados meteorológicos disponíveis. Na literatura especializada encontra-se a descrição de alguns métodos para estimar a evapotranspiração, baseados apenas na temperatura como os de Thornthwaite e Blaney-Criddle, outros que já incorporam a umidade do ar, como o método de Hargreaves, e existem outros que consideram mais variáveis em seu cálculo como o de Penman-Monteith, recomendado pela FAO (Organização das Nações Unidas para a Agricultura e Alimentação). O problema no uso de métodos que consideram mais variáveis em seu cálculo reside muitas vezes na dificuldade da obtenção dos dados. 8

17 3.3 Mudanças Climáticas Muito se tem escrito e falado sobre a mudança climática no planeta como resultado das emissões de dióxido de carbono e de outros gases. Embora não haja uma certeza de como a biosfera irá responder à acumulação desses gases, grande parte da comunidade científica acredita que deva acontecer uma elevação média dos níveis dos oceanos (CAMPOS, 2001). A despeito de todas as incertezas envolvidas, algumas tendências no ciclo hidrológico parecem prováveis de ocorrer, como um aumento da temperatura do ar levará ao aumento da evapotranspiração e assim, como resultado, uma intensificação do ciclo hidrológico. Segundo Hoff (2001), um aumento de 20 C na temperatura global, acarretará um aumento de até 40% na evapotranspiração potencial. O Nordeste Brasileiro pode ser pensado como uma região inserida entre as mais vulneráveis do mundo às adversidades climáticas. As freqüentes secas e as crises nos estoques de águas dos reservatórios provam essa assertiva. Torna-se então, altamente relevante os estudos dos impactos dessas prospectivas mudanças climáticas. Porém, os impactos das mudanças climáticas devem ser previstos e ser baseados na simulação de cenários. Cenários de mudanças climáticas são descrições do clima factíveis de existir no futuro próximo. A presente inabilidade de se prever com garantia o clima cinqüenta ou cem anos no futuro significa que vários cenários alternativos podem ser imaginados como igualmente factíveis, embora eles sejam totalmente diferentes entre si (MEDEIROS, 2003). Segundo Fernandes et al. (2008), no contexto das mudanças climáticas, algumas diferenças são observadas nos cenários climáticos produzidos pelos diferentes Modelos de Circulação Global (MCGs) utilizados pelo Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), o que, conseqüentemente, pode gerar impactos hidrológicos distintos. Neste contexto, é importante a realização de mais estudos que estimem impactos sobre variáveis hidrológicas, como a evapotranspiração de bacias hidrográficas, a partir dos cenários de mudanças climáticas. 9

18 4. ÁREA DE ESTUDO E BASE DE DADOS 4.1 Área de estudo O semi-árido brasileiro tem km² de extensão e reúne cerca de municípios de diversos Estados. O estudo foi realizado na região do Alto Piranhas, localizada no oeste do estado da Paraíba. A área possui perímetros irrigados e reservatórios de água, utilizados para abastecimento de água, irrigação e geração de energia. O reservatório Coremas-Mãe-d água é um desses, sendo o de maior volume no estado da Paraíba, com 1,358 bilhões de m 3 de água. Outro reservatório importante é o de São Gonçalo que tem capacidade de absorver 44 milhões de m³ de água. A região do Alto Piranhas recebe águas também do açude Engenheiro Ávidos que tem capacidade de 255 milhões de m 3 de água. Os rios Piranhas e Umari são os drenos principais dos açudes citados. Mais de metros de canais distribuem a água para irrigação em ha. Os açudes estão localizados na região do semi-árido do Estado da Paraíba. Segundo Paraíba (1997), a bacia do açude de São Gonçalo apresenta alto índice de degradação por interferência humana (agricultura e pastagens), com um nível de intervenção antrópica de aproximadamente 80% da área total. Essa realidade acrescentada das mudanças no clima pode diminuir a vazão afluente aos açudes e, consequentemente, comprometer a disponibilidade de água nesses reservatórios restringindo os usos da água. Neste contexto, a evapotranspiração tem um papel preponderante e é fundamental analisá-la no contexto das mudanças climáticas. 4.2 Base de Dados Os dados observados de temperatura e umidade relativa do ar foram coletados no Departamento de Ciências Atmosféricas da Universidade Federal de Campina Grande DCA/UFCG ( Os dados de temperatura, velocidade de vento, umidade relativa do ar e evaporação são do Posto meteorológico de São Gonçalo, considerado representativo da região. Já os dados de insolação global foram obtidos do posto de Cajazeiras com valor médio de 482,5 cal/cm 2 /dia. Um resumo com os dados de clima da região encontra-se na Tabela 1. O clima da 10

19 região é do tipo Bsh da classificação de Köppen, semi-árido quente. A precipitação média anual registrada na região gira em torno de 870 mm (Braga, 2001), com distribuição no tempo e espaço irregular, estando concentrada em quatro meses do ano (fevereiro a maio). Tabela 1 - Dados climatológicos dos postos de São Gonçalo e Cajazeiras Dados Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Temperatura (ºC) 27,5 26,5 26,2 26,0 25,8 25,3 25,3 26,3 27,2 27,8 27,8 27,9 Um. Relativa* (%) 60,3 57,7 72,1 71,4 68,4 64,6 60,3 55,8 54,0 53,3 54,8 56,0 Vel. vento (m/s) 1,33 1,04 1,05 1,07 1,29 1,73 1,75 2,14 2,04 2,11 1,73 1,44 Irradiação Global (cal/cm -2 /dia) * Média da umidade relativa nos três horários Fonte: O relevo varia de plano a suave ondulado. Predominam, na área do perímetro irrigado, as coberturas sedimentares, representadas pelos aluviões. Os solos aluvionais, dominantes na área do perímetro irrigado, são profundos, de textura média a argilosa. Aparecem, ainda, com certa representatividade, os vertissolos, com textura argilosa, medianamente profundos e os podzólicos, com textura que vai de arenosa a argilosa, e fertilidade natural variando de boa a média (DNOCS, 2011). A taxa de evaporação potencial na região assume valor de 1554,4 mm por ano, tomando como base o posto de São Gonçalo e considerando para o cálculo da evaporação potencial, um coeficiente do tanque Classe A igual a 0,75 para a região semi-árida. Os dados do tanque, encontram-se na Tabela 2. Os dados de evaporação obtidos foram coletados diretamente do posto localizado na bacia hidrográfica do açude de São Gonçalo, e são referentes à série histórica de 1961 a 1978 (Tabela 3). 11

20 Tabela 2 - Série histórica de evaporação no período de 1961 a 1978 do posto de São Gonçalo Ano Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez ,5 74,1 94,5 87,9 103,5 153,7 188,5 230,2 230,9 269,9 245,8 204, ,8 69,2 49,3 59,2 126,6 138,3 207,2 258,2 239,1 251,3 181,6 192, ,7 70,3 71,3 63,1 162,0 165,0 182,5 183,4 188,8 210,6 176,9 146, ,2 123,1 110,2 76,0 146,0 157,4 161,0 215,4 209,6 257,5 248,7 249, ,8 205,5 186,5 127,8 176,7 143,6 199,0 234,5 222,4 186,4 214,4 202, ,6 130,5 181,1 193,9 202,8 129,9 187,4 235,5 232,7 230,7 217,5 222, ,4 68,4 66,0 60,1 72,9 133,5 148,1 193,9 240,4 246,7 211,7 212, ,2 150,0 66,8 110,2 86,3 103,4 155,9 163,4 192,4 230,2 224,8 227, ,1 101,4 71,5 73,9 104,8 120,1 155,8 162,3 169,5 150,6 151,4 153, ,3 149,2 61,6 88,1 137,4 153,2 150,6 205,9 190,0 187,0 162,3 186, ,4 86,2 54,8 37,0 80,9 76,7 111,4 168,2 180,3 159,7 177,3 193, ,2 69,7 64,5 70,5 78,0 109,2 146,1 174,8 228,6 244,6 254,5 216, ,2 133,9 82,8 66,6 90,5 110,6 166,0 212,9 245,4 223,8 247,4 213, ,7 66,0 73,4 56,1 73,5 107,4 172,9 215,0 220,8 203,6 194,1 203, ,8 78,0 77,6 85,3 85,6 120,3 120,5 263,1 252,0 223,6 232,9 206, ,7 89,8 77,8 89,4 124,1 167,8 229,7 235,2 244,2 181,0 193,3 244, ,0 72,5 69,6 62,8 81,2 91,3 124,4 204,0 277,7 385,4 363,4 268, ,5 119,2 144,2 107,2 144,2 162,5 196,9 267,7 303,9 347,9 359,5 280,9 Como base para os cálculos, foi escolhido o período de 1963 a 1967, em que foi observado um comportamento variado entre os dados coletados, mesma base de dados utilizada por Braga (2001). Tabela 3 - Evapotranspiração média no período de Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Média(63a67) 173,9 119,6 123,0 104,2 152,1 145,9 175,6 212,5 218,8 226,4 213,8 206,7 ETP (63a67) 130,45 89,67 92,26 78,13 114,0 109,41 131,7 159,40 164,08 169,78 160,38 155,04 12

21 5. METODOLOGIA 5.1 Modelos de circulação geral da atmosfera Modelos de Circulação Geral da Atmosfera são ferramentas que simulam os processos físicos da atmosfera, oceano e superfície da terra (DDC/IPCC - em escala global e desta forma, simular as condições de tempo e clima. Estas simulações permitem que se possa prever o comportamento da atmosfera e estimar as variáveis atmosféricas como temperatura, chuva e umidade relativa do ar. Esta previsão permite que se antecipem os impactos, fazendo-se alertas. Os MCGs também são utilizados para realizar projeções e obter respostas do sistema climático global frente ao incremento da concentração de gases de efeito estufa. Neste caso, tem-se uma projeção de longo prazo, para a previsão do clima futuro. Para facilitar o acesso aos cenários climáticos, incentivar estudos relacionados às mudanças no clima e distribuir os resultados das projeções climáticas dos MCGs que serviram de base para a elaboração dos relatórios de avaliação de mudanças climáticas do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC), foi fundado pelo IPCC em 1998 o Data Distribution Centre DDC ( O DDC/IPCC disponibiliza, além de outros, o Quarto Relatório de Mudanças Climáticas (AR4) e cenários climáticos para nove variáveis, resultado das projeções de 23 modelos dos principais centros de modelagem do clima no mundo (IPCC-TGICA, 2007). A Tabela 4 lista os modelos disponibilizados pelo IPCC e que foram utilizados para elaboração do Quarto Relatório de Mudanças Climáticas, a documentação de cada modelo pode ser encontrada em: documentation.php. Em geral, esses MCGs concordam com a tendência de aumento da temperatura no Nordeste do Brasil (embora com valores diferentes), já que a temperatura é uma das variáveis bem simuladas por esses modelos. No entanto, no que concerne à precipitação não existe uma tendência única, o que é decorrente da formulação de cada modelo (Ramos et al., 2006). Por isso, Silveira et al. (2011) apresentaram uma forma de classificação desses modelos no que tange à precipitação com a premissa de que os modelos que representassem melhor o clima atual também representariam o clima futuro. E, no presente trabalho, foram selecionados três 13

22 modelos, a partir da classificação feita por Silveira et al. (2011): BCM2, MIMR e GIAOM (destacados na Tabela 4). Esses modelos ocupam a primeira colocação (o que melhor representou), a nona e a vigésima terceira colocação (o penúltimo colocado). Não foram selecionados apenas os primeiros colocados, pois era desejado avaliar o efeito na evapotranspiração da seleção de um modelo que não representa bem o clima da região, ou seja, o efeito de se tomar o modelo não recomendado para a projeção futura. Tabela 4 - MCGs disponibilizados pelo IPCC, com indicação em vermelhos os modelos utilizados no trabalho. MODELO GRUPO DE MODELAGEM BCCM1 BCC-CM1, Beijing Climate Centre, China BCM2 BCCR-BCM2.0, Bjerknes Centre for Climate Research, Noruega CGMR CGCM3.1(T47), Canadian Centre for Climate Modelling & Analysis, Canada CGHR CGCM3.1(T63), Canadian Centre for Climate Modelling & Analysis, Canada CNCM3 CNRM-CM3, Météo-France, France CSMK3 CSIRO-Mk3.0, CSIRO Atmospheric Research, Australia ECHOG FGOALS GFCM20 GFCM21 GIAOM GIEH GIER HadCM3 HADGEM INCM3 IPCM4 MIHR MIMR MPEH5 MRCGCM NCCCSM NCPCM ECHO-G, Meteorological Institute of the University of Bonn, Meteorological Research Institute of KMA, and Model and Data group, Germany/Korea FGOALS-g1.0, LASG / Institute of Atmospheric Physics, China GFDL-CM2.0, US Dept. of Commerce / NOAAA / Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, USA GFDL-CM2.1, US Dept. of Commerce / NOAAA / Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Estados Unidos GISS-AOM, NASA / Goddard Institute for Space Shuttles, Estados Unidos GISS-EH, NASA / Goddard Institute for Space Shuttles, Estados Unidos GISS-ER, NASA / Goddard Institute for Space Shuttles, Estados Unidos UKMO-HadCM3, Hadley Centre for Climate Prediction and Research / Met Office, Reino Unido UKMO-HadGEM1, Hadley Centre for Climate Prediction and Research / Met Office, Reino Unido INM-CM3.0, Institute for Numerical Mathematics, Rússia IPSL-CM4, Institut Pierre Simon Laplace, França MIROC3.2(hires), Center for Climate System Research(The University of Tokyo), National Institute for Environmental Studies, and Frontier Research Center for Global Change (JAMSTEC), Japão MIROC3.2(medres), Center for Climate System Research(The University of Tokyo), National Institute for Environmental Studies, and Frontier Research Center for Global Change (JAMSTEC), Japão ECHAM5/MPI-OM, Max Planck Institute for Meteorology, Alemanha MRI-CGCM2.3.2, Meteorological Research Institute, Japão CCSM3, National Center for Atmospheric Research, Estados Unidos PCM, National Center for Atmospheric Research, Estados Unidos 14

23 Os modelos disponibilizados pelo IPCC são rodados com diferentes cenários, que são definidos de acordo com a emissão de gases de efeito estuda na atmosfera (Figura 3). Esses cenários estão descritos no Special Report on Emissions Scenarios SRES ( e podem ser diferenciados de acordo com o maior ou menor impacto com base no desenvolvimento da sociedade (economia) e o emprego de tecnologias limpas. Aqui foi utilizado um cenário intermediário, o A1B. É em cenário que descreve um mundo convergente com a mesma população global onde ocorre a introdução de tecnologias limpas. A ênfase está em soluções globais para a sustentabilidade econômica, social e ambiental. Figura 3 Cenários do SRES (Adaptado de: IPCC-TGICA, 2007) 5.2 Extração dos dados Os MCGs são rodados em uma resolução bastante grosseira, que varia entre 200 e 300 km, visto que são feitas simulações para todo o globo terrestre. Para trazer a informação para a escala da bacia hidrográfica. Esse processo é conhecido como desagregação dos dados ou downscaling. O termo downscaling pode ser definido melhor como uma projeção sensível da informação de grande escala sobre a escala regional (Zorita e Von Storch, 1999). Diversos métodos de downscalings têm sido propostos nos últimos anos e podem ser divididos em duas categorias gerais: método dinâmico, baseado em modelos, e método 15

24 estatístico, baseado em diferentes funções estatísticas de transferência. Neste trabalho, para o downscaling foi utilizado um arcabouço computacional montado em licença GPL2 ( pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), através do Projeto SegHidro II (CT-Info/FINEP- Financiadora de Estudos e Projetos), para facilitar e gerar cenários de impactos regionais a partir dos cenários de mudanças climáticas do IPCC. Nesta aplicação, é feito um downscaling estatístico através de um script de interpolação bilinear que permite a extração de múltiplas séries sintéticas de variáveis climáticas selecionadas (por exemplo, temperatura e precipitação) para regiões de interesse (são informadas as coordenadas geográficas). O que facilita a aplicação deste tipo de desagregação de dados. Os dados são obtidos em forma de anomalias. O termo anomalia é usado para descrever as diferenças entre dois períodos. Geralmente as anomalias são apresentadas para um período futuro relativo ao cenário de referência ou baseline (ex.: ). Assim, é a diferença entre o clima futuro e o atual. Isso permite com que a incerteza decorrente dos MCGAs na simulação sejam extraídas e fiquem nas anomalias apenas os impactos na temperatura decorrentes do aumento dos gases de efeito estufa. Essas anomalias são fornecidas para cada clima futuro em valores médios. Assim, tem-se um grupo de anomalias mensais para cada período futuro selecionado: , e , totalizando 9 grupos de anomalias para cada variável a ser extraída (3 períodos de tempo futuros para cada modelo). As variáveis extraídas foram temperatura e umidade relativa do ar, selecionadas de acordo com os métodos de cálculo da evapotranspiração selecionados (como será mostrado a seguir). Essa etapa permite a avaliação das anomalias de temperatura e umidade relativa do ar projetadas pelos MCGs selecionados para o clima futuro. 5.3 Cálculo da evapotranspiração Para o cálculo da evapotranspiração foram utilizados métodos simples, que utilizavam apenas a temperatura e a umidade relativa do ar. Métodos que utilizam mais variáveis, como o de Penman-Monteith, embora estimem mais precisamente a evapotranspiração, requerem uma maior quantidade de dados, o que dificulta seu uso. 16

25 Dentre os métodos mais conhecidos, destacam-se os de Thornthwaite, Blaney-Criddle e Hargreaves, dos quais se faz uma breve exposição (PORTO, 2000). Como aqui será feita uma comparação dos métodos de cálculo com os dados observados, pode-se avaliar as incertezas envolvidas na estimativa das variáveis por cada método. Método de Thornthwaite A equação de Warren Thornthwaite é uma das mais antigas expressões de estimativa da evapotranspiração potencial. Constitui-se em um modelo simples baseado em dados de temperatura média do ar e do fotoperíodo (comprimento do dia) de áreas secas dos Estados Unidos. Para a evapotranspiração potencial de cada mês o modelo escreve-se com a seguinte notação matemática (Equação 5): a T ETP Fc (5) I Onde ETP é a evapotranspiração potencial (mm/mês); F c é o fator de correção em função da latitude e mês do ano (Tabela 5); a = 6, I 3 7, I 2 + 0, I + 0,492 (mm/mês); I é o índice anual de calor, correspondente à soma de doze índices mensais; T é a temperatura média mensal ( o C). O índice anual de calor é calculado pela Equação (6): T i 1, I (6) i

26 Tabela 5 - Fator de correção Fc do método de Thornthwaite (UNESCO,1982) Método de Blaney-Criddle Foi desenvolvido originalmente para estimativas de uso consultivo em regiões semiáridas, e utiliza a Equação 7: ETP = (0,457. T + 8,13). p (7) Onde, p é a percentagem de horas diurnas do mês sobre o total de horas diurnas do ano (Tabela 6) 18

27 Tabela 6 - Valores da porcentagem mensal das horas de luz solar (p), para as latitudes Norte e Sul, segundo Blaney-Criddle Método de Hargreaves O Método de Hargreaves tem sido comumente utilizado no Nordeste Brasileiro para o cálculo da evapotranspiração potencial. De fácil utilização, o método fornece a ETP em função da temperatura média compensada, da umidade relativa do ar e de um coeficiente de correção que depende da latitude do local considerado, conforme Equação 8: (8) Onde, F é um fator dependente da latitude (adimensional) (Tabela 7); Tcomp é a temperatura média compensada em C; U é a umidade relativa do ar (%) (Equação 9): U = (U12:00 + U18:00 + 2xU24:00)/4 (9) Onde U12:00, U18:00 e U24:00 representam os valores de umidade relativa do ar em cada período de tempo. 19

28 Tabela 7 - Fator de evapotranspiração potencial (F), para ETP em mm/mês. (Fonte: HARGREAVES, 1974) 5.4 Cálculo da evapotranspiração futura A evapotranspiração futura foi estimada a partir das anomalias da temperatura e umidade relativa do ar extraídas dos MCGs. De posse dos grupos de dados já extraídos, estimou-se a temperatura futura para os meses de Janeiro a Dezembro (Equação 10): (10) Onde T fut é a temperatura futura e T obs é a temperatura observada. O mesmo foi realizado para a umidade relativa do ar (Equação 11): (11) Onde UR fut é a temperatura futura e UR obs é a temperatura observada. Os novos valores de temperatura e umidade relativa foram usados como dados de entrada nos métodos de evapotranspiração listados no item anterior. 20

29 6. ANÁLISE DE RESULTADOS 6.1 Cálculo da Evapotranspiração com base nos dados observados. Para o cálculo da evapotranspiração atual foram coletados dados de temperatura e umidade relativa do ar no site do Departamento de Ciências Atmosféricas da Universidade Federal de Campina Grande (Tabela 8) Tabela 8 Dados de temperatura e umidade relativa do ar para o clima atual do posto de São Gonçalo. Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez T( C) 27,5 26,5 26,2 26,0 25,8 25,3 25,3 26,3 27,2 27,8 27,8 27,9 U12:00 64,1 70, ,3 68,7 65,6 62,7 59,5 58,1 57,5 59,1 60,2 U18:00 48,1 53,9 58,5 58,2 55,5 53,4 48, ,3 41, ,8 U24:00 68,7 48,4 83,7 83,5 81,1 74,8 69,5 63,9 61,7 61,1 62,2 64 Os dados observados foram utilizados para estimar a evapotranspiração potencial pelos métodos de Thornthwaite, Blaney-Criddle e Hargreaves e os resultados são apresentados na Tabela 9. Tabela 9 Evapotranspiração calculada com base nos dados observados. Método* Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez 1 413,0 310,7 318,3 292,3 286,5 249,7 258,1 318,1 370,0 435,8 429,2 452, ,8 172,4 171,2 164,4 161,2 159,3 159,3 165,5 168,9 177,4 177,4 180, ,3 186,5 147,9 132,5 129,7 125,5 142,2 169,5 188,4 210,8 204,2 208,0 * 1 Thornthwaite; 2 Blaney-Criddle e 3 - Hargreaves Uma medida estatística bastante comum para comparação de grupos de dados calculados e observados é a correlação entre esses grupos, o valor máximo da correlação é 1. A Tabela 10 mostra as correlações calculadas para cada um dos métodos. Percebe-se que o método de Blaney-Criddle foi o que apresentou a menor correlação com os dados observados, seguido por Thornthwaite e Hargreaves. No entanto, a correlação entre esses dois últimos métodos é praticamente a mesma. 21

30 Evapotranspiração (mm) Tabela 10 Correlação entre dados calculados e observados. Métodos Correlação Thornthwaite 0,65 Blaney-Criddle 0,40 Hargreaves 0,67 A Figura 4 ilustra o comportamento da evapotranspiração calculada ao longo do ano para os três métodos. O método de Hargreaves é o que melhor representa a evapotranspiração em termos de grandeza de valores e na distribuição dos valores ao longo do ano. O método de Thornthwaite, embora tenha apresentado uma correlação muito próxima a de Hargreaves, superestima de forma demasiada os dados. Já o método de Blaney-Criddle, embora acerte a grandeza dos valores, coloca uma variação muito pequena da evapotranspiração ao longo do ano, o que não é condizente com os valores observados Tempo (meses) Hargreaves Thornthwaite Blaney-Criddle Evapotranspiração Observada Figura 4 Comparação entre as evapotranspirações calculadas pelos diferentes métodos. Os métodos aqui utilizados levam em consideração apenas a temperatura ou no máximo a temperatura e a umidade relativa do ar. Percebe-se que a utilização da umidade relativa em Hargreaves já melhora consideravelmente a evapotranspiração calculada em comparação aos dois outros métodos apenas baseados na temperatura. 22

31 Anomalias ( C) 6.2 Análise da temperatura e umidade do ar futura A extração dos dados foi feita com a utilização da plataforma SegHidro, com o cenário SRA1B, para três climas futuros: 2010 a 2039, 2040 a 2069 e 2070 a 2099, para os modelos: BCM2, GIAOM e MIMR. As temperaturas foram analisadas em termos de suas anomalias (Tabela 11). A Figura 5 mostra as anomalias de temperatura para o período de 2010 a Todos os modelos apresentam anomalias positivas de temperatura, ou seja, indicam que irá haver aumento de temperatura no período ,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 Anomalias de Temperatura Modelo BCM2 Modelo GIAOM Modelo MIMR Meses Figura 5 Anomalias de temperaturas para o período A Figura 6 mostra as anomalias de umidade do ar para o período de 2010 a Os modelos BCM2 e GIOM apresentam anomalias positivas de umidade do ar, o que representa um aumento na umidade do ar no período futuro. Já o modelo MIMR, apresenta algumas anomalias negativas em alguns meses, o que representa uma queda na umidade do ar no período futuro. 23

32 Anomalias 0,20 0,15 0,10 0,05 0,00-0,05-0,10-0,15 Anomalias da Umidade Relativa do Ar Meses Modelo BCM2 Modelo GIAOM Modelo MIMR Figura 6 Anomalias de umidade relativa do ar para o período As anomalias do modelo MIMR foram superiores aos demais, embora ele tenha uma classificação mediana quanto à sua representação da precipitação no clima atual (Silveira et al., 2011), superior ao do modelo GIAOM, por exemplo. Isso revela que o fato de o modelo representar melhor a chuva no clima atual não é indício de uma anomalia menor de temperatura no clima futuro. Tabela 11 - Anomalias de Temperatura e Umidade do Ar futuras ANOMALIAS FUTURAS DE TEMPERATURA Temperaturas (ºC) JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ 2010 BCM2 0,94 0,62 0,65 0,40 0,63 1,08 0,89 1,20 1,30 1,20 1,32 0,82 a GIAOM 0,64 0,64 0,67 0,70 0,73 0,69 0,72 0,66 0,82 0,79 0,70 0, MIMR 1,98 1,50 1,36 1,52 1,69 1,89 1,98 2,01 2,24 2,28 1,99 2, a a 2099 BCM2 2,11 1,61 1,45 1,10 1,20 1,75 1,89 2,18 2,47 2,42 2,35 1,87 GIAOM 1,27 1,25 1,34 1,42 1,43 1,39 1,46 1,51 1,65 1,50 1,45 1,37 MIMR 3,25 2,62 2,43 2,61 2,99 3,00 3,06 3,07 3,35 3,57 3,33 3,39 BCM2 2,78 2,32 2,20 2,26 2,52 2,92 2,81 3,12 3,31 3,17 3,42 2,98 GIAOM 2,04 1,98 2,01 2,06 2,14 2,10 2,08 2,15 2,36 2,24 2,12 2,07 MIMR 4,40 3,70 3,38 3,49 3,85 3,95 4,09 4,01 4,12 4,40 4,27 4,40 ANOMALIAS FUTURAS DE UMIDADE RELATIVA DO AR Umidade do Ar JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ 2010 BCM2 0,14 0,06 0,06 0,05 0,06 0,07 0,03 0,04 0,04 0,04 0,03 0,09 a GIAOM 0,06 0,06 0,06 0,07 0,06 0,06 0,06 0,05 0,06 0,01 0,07 0, MIMR 0,002 0,05 0,04-0,02-0,07-0,10-0,07-0,07-0,01 0,04 0,03-0, a a 2099 BCM2 0,17 0,17 0,15 0,11 0,12 0,07 0,06 0,07 0,09 0,10 0,13 0,22 GIAOM 0,13 0,13 0,13 0,14 0,14 0,13 0,12 0,11 0,13 0,13 0,12 0,13 MIMR 0,08 0,17 0,14 0,04-0,05-0,06-0,04-0,02 0,06 0,11 0,10 0,03 BCM2 0,33 0,25 0,22 0,23 0,23 0,16 0,12 0,12 0,12 0,15 0,19 0,31 GIAOM 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,18 0,17 0,20 0,19 0,20 0,20 MIMR 0,16 0,26 0,26 0,15 0,04-0,01 0,04 0,06 0,13 0,19 0,21 0,10 24

33 A Tabela 12 mostra as temperaturas futuras para cada um dos modelos e seus valores médios. Pode-se observar um aumento considerável na média das temperaturas futuras, em cada modelo, em relação à temperatura atual. Tabela 12 Temperaturas para os três climas futuros. DADOS ATUAIS MÉDIA T( C) 27,5 26,5 26,2 26,0 25,8 25,3 25,3 26,3 27,2 27,8 27,8 27,9 26,4 Temperaturas (ºC) 2010 a a a 2099 JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ MÉDIA BCM2 28,4 27,1 26,9 26,4 26,4 26,4 26,2 27,5 28,5 29,0 29,1 28,7 27,3 GIAOM 28,1 27,1 26,9 26,7 26,5 26,0 26,0 27,0 28,0 28,6 28,5 28,5 27,1 MIMR 29,5 28,0 27,6 27,5 27,5 27,2 27,3 28,3 29,4 30,1 29,8 30,1 28,2 BCM2 29,6 28,1 27,7 27,1 27,0 27,1 27,2 28,5 29,7 30,2 30,2 29,8 28,3 GIAOM 28,8 27,8 27,5 27,4 27,2 26,7 26,8 27,8 28,9 29,3 29,3 29,3 27,8 MIMR 30,8 29,1 28,6 28,6 28,8 28,3 28,4 29,4 30,6 31,4 31,1 31,3 29,2 BCM2 30,3 28,8 28,4 28,3 28,3 28,2 28,1 29,4 30,5 31,0 31,2 30,9 29,1 GIAOM 29,5 28,5 28,2 28,1 27,9 27,4 27,4 28,5 29,6 30,0 29,9 30,0 28,5 MIMR 31,9 30,2 29,6 29,5 29,7 29,3 29,4 30,3 31,3 32,2 32,1 32,3 30,3 Aumento da Temperatura Média Futura (%) em relação a Temperatura Média Atual 16% 14% 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 15% 11% 10% 7% 7% 8% 5% 3% 2% BCM2 GIAOM MIMR Figura 7 Aumento das médias das temperaturas futuras nos três modelos em relação às médias das temperaturas atuais 25

34 6.3 Evapotranspiração futura Após obter os dados de variáveis climáticas futuros, foram aplicadas em cada modelo as equações empíricas de Thornthwaite, Blaney-Criddle e Hargreaves, a fim de obter os valores de evapotranspiração futuros para cada período. A Tabela 13 demonstra os valores da evapotranspiração futura no cenário SRA1B, no modelo BCM2 e no período Como já era esperado, o método de Thornthwaite superestimou as evapotranspirações em relação aos dois outros métodos. Percebe-se aí que o uso dessa equação conduziria a um aumento muito maior no valor da evapotranspiração futura, visto que os dois outros métodos foram alimentados com a mesma anomalia de temperatura. Para os outros modelos (MIMR e GIAOM) detectou-se o mesmo comportamento (ANEXO A). Tabela 13 Evapotranspiração futura (em milímetros) para o período , modelo BCM2. Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Thornthwaite ETP (mm) 490,8 349,8 361,0 316,1 324,3 309,5 308,3 400,0 470,3 541,5 544,7 525,4 Blaney-Criddle ETP (mm) 182,5 174,8 173,7 165,9 163,5 163,3 162,6 170,0 173,7 182,1 182,6 183,6 Hargreaves ETP (mm) 199,0 189,0 149,8 133,6 131,5 128,5 145,1 174,0 193,8 216,2 210,1 211,5 As Figuras 8, 9 e 10 mostram os gráficos da evapotranspiração futura para o período , para os métodos de Thornthwaite, Blaney-Criddle e Hargreaves. Observa-se que, independente do método de cálculo da evapotranspiração, o modelo GIAOM apresentou os menores valores de evapotranspiração futura, o modelo BCM2 valores intermediários e o modelo MIMR apresentou os maiores valores. No entanto, se avaliarmos os métodos de cálculo da evapotranspiração entre si, percebe-se que o método de Thornthwaite foi o que conduziu às maiores diferenças entre os modelos atmosféricos (Figura 8). Isso acontece, pois o método se mostra mais sensível às variações de temperatura que Blaney-Criddle e Hargreaves. Os três métodos representam bem a distribuição da evapotranspiração ao longo do ano, fato que pode ser explicado pela utilização das anomalias em conjunto com as temperaturas observadas (Equação 10). Mas o método de Hargreaves foi o que melhor conduziu a uniformidade entre os modelos, o que é justificado principalmente pelo fato de que Hargreaves considerar uma variável a mais do que as outras 26

35 Evapotranspiração (mm) Evapotranspiração (mm) duas equações, que consideram apenas a temperatura, enquanto Hargreaves considera a temperatura e a umidade relativa do ar, para efeito de cálculo Thornthwaite EVT Atual Modelo BCM2 Modelo GIAOM Modelo MIMR Meses Figura 8 - Comparação entre o cálculo da evapotranspiração futura pelo Método de Thornthwaite no cenário SRA1B, entre os modelos no período Blaney-Criddle EVT Atual Modelo BCM2 Modelo GIAOM Modelo MIMR Meses Figura 9 - Comparação entre o cálculo da evapotranspiração futura pelo Método de Blaney-Criddle no cenário SRA1B, entre os modelos no período