XII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Foz de Iguaçu-PR, 2002

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1 ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO NO ESTADO DO PARANÁ ASSOCIADA COM O ÍNDICE DE OSCILAÇÃO DO PACÍFICO Patrícia de Sousa Acadêmica do DGE/UEM, PR, Cep Jonas Teixeira Nery Prof. Dr. do Departamento de Física da Universidade Estadual de Maringá, Av. Colombo, 5790, Cep , Maringá - PR jonanery@dfi.uem.br Maria de Lourdes Orsini Fernandes Martins Téc. Nível Superior do Departamento de Física/UEM-Maringá PR ABSTRACT The purpose of this paper is to study a variability of the precipitation in Paraná State. The precipitation series obtained from Agência Nacional de Água e Energia Elétrica (ANEEL) were used in this paper. The study comprising the period from 1966 to In this study it was used several parameters, such mean, standard deviation and anomalies. Key Word: precipitation, anomalies, variability INTRODUÇÃO O Estado do Paraná, inserido na região Sul do Brasil, está entre os Estados que mais se destaca na produção agrícola do país. Esta produção representa 30 a 33% da arrecadação do Estado e, ainda, aproximadamente mais 30% devido à industrialização destes produtos. Portanto, cerca de 60% dos recursos arrecadados provêm diretamente do setor agrícola (BRAGAGNOLO, 1992). Considerando que a sua economia depende dessa produção, devemos salientar a importância da precipitação pluviométrica como uma variável meteorológica muito importante na otimização de diversas culturas agrícolas do Estado. A geração de energia hidroelétrica é, também, um fator importante da economia do Paraná. A variabilidade da precipitação é um condicionante essencial no planejamento dessa atividade. A atividade industrial no Estado, como na geração de energia, agricultura de grãos e pecuária é extremamente dependente desses recursos hídricos disponíveis, portanto, variações no regime de precipitação têm um notável impacto na economia, o que parece ser uma constante para essa região. O Paraná apresenta diversas ocorrências de clima, solo e cobertura vegetal, possuindo diferenciada formação geológica e conformação geomorfológica. Apresentando todas as características de zona de clima tropical, na sua região norte e de zona de clima subtropical, em quase todo o restante de seu território. Os efeitos econômicos associados a eventos meteorológicos extremos podem ter graves conseqüências, especialmente nos países em desenvolvimento, os quais dependem fortemente da agricultura e produção de energia hidroelétrica. As variações regionais do comportamento dos elementos meteorológicos de ocorrências periódicas expõem as atividades humanas a altos riscos e insucessos, embora para longos intervalos de tempo não existam evidências de que estejam ocorrendo modificações climáticas em grande escala. As razões físicas dessa variabilidade são complexas e estão relacionadas com a circulação atmosférica global. As ocorrências de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar (TSM), tipo dipolo sobre o Atlântico tropical, assim referida por apresentar configurações que mostram anomalias de sinais opostos ao norte e sul do equador e, principalmente, o estabelecimento de episódios El Niño/Oscilação do Sul (ENOS), estão entre os principais fatores de grande escala que contribuem para as mudanças na circulação atmosféricas responsáveis pela variabilidade interanual da precipitação sobre diversas regiões no mundo, MENEZES (1998). Para o Estado do Paraná as ocorrências dos eventos El Niño (anomalias positivas da TSM no Oceano Pacífico), como eventos La Niña (anomalias negativas de TSM no Oceano Pacífico) são um dos maiores responsáveis pelos desvios em relação às normais climatológicas ocorridas no Estado, NERY (1998) e GRIMM (1997). Além desses aspectos relacionados, GRIMM et al. (1998), sugerem a possível influência de anomalias de temperatura de superfície do mar (TSM) no Oceano Atlântico sobre as anomalias de precipitação no Sul do Brasil, principalmente aquelas que ocorrem no inverno do ano seguinte a ENOS. 1126

2 Neste contexto pretende-se, com esse trabalho, contribuir nos estudos relacionados à dinâmica climatológica, podendo tornar mais eficientes os planejamentos em diversos segmentos da economia, uma vez que o domínio sobre o conhecimento climático tornou-se uma prerrogativa importante para desenvolvimento desses segmentos. Além disso pode-se disponibilizar e otimizar informações concernentes a esses eventos de anomalias favorecendo o aproveitamento das condições climáticas favoráveis. A análise climatológica fornece subsídios importantes, tanto no que diz respeito ao conhecimento da realidade espacial quanto ao da organização das atividades econômicas, permitindo a integração de diversas modalidades que possibilitam aperfeiçoar os estudos de modelos de gestão ambiental. O objetivo desse trabalho foi, através de análise de componentes principais, encontrar um índice para cada região homogênea e para o Estado do Paraná. Este índice foi correlacionado a um índice de oscilação do Oceano Atlântico e Oceano Pacífico. MATERIAL E MÉTODO Foram utilizados dados de precipitações, fornecidos pelo Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR Londrina) num total de 42 séries de precipitação pluviométrica no Estado do Paraná, com distribuição espacial, conforme Figuras 1 e 2. O período de estudo compreende do ano 1966 a 1997, a escolha desse período está relacionada com dois fatores importantes: a) tempo mínimo, de 30 anos, necessário para determinar um fenômeno ou uma mudança significativa, na dinâmica climatológica, b) melhor período que se enquadrava com o maior número de dados coletados por estações, no Estado. Em relação aos cálculos usou-se de diversos parâmetros estatísticos: anomalias, índice de precipitação, gerados pelas séries pluviométricas selecionadas, análise de regressão, índice de concordância e correlação linear. Estes métodos foram efetuados a partir da planilha de cálculo Excel e do software Statistica. Para a visualização dos resultados desses cálculos foram traçadas isolinhas em mapas utilizando-se do software Surfer. A escolha desses métodos, deve-se a praticidade e rapidez que os mesmos oferecem para esse tipo de trabalho que abrange um grande número de dados. Calculou-se a anomalia ( X X ) para cada ano civil de todas as séries anuais, dentro do período estudado. Sendo que X representa o valor anual e X o valor médio mensal do referido período. Após o cálculo da anomalia e a verificação da sua variabilidade temporal, utilizou-se a análise de regressão linear entre esta anomalia e índice de temperatura do Atlântico e do Pacífico. Introduzida por LORENZ (1956), a utilização das Funções Ortogonais Empíricas (FOE) tem se tornado um procedimento comum na análise de dados e séries de observações em Meteorologia e Oceanografia. Utilizada a princípio como uma técnica de redução de dados (LORENZ, 1956; KUTZBACH, 1967), possibilitando assim a representação compacta dos dados climatológicos, a FOE tem sido utilizada como instrumento para investigação de possíveis campos preditores (WALSH E RICHMAN, 1981) como um meio de interpretar fisicamente campos meteorológicos e para comparar simulações de modelos climáticos de circulação geral. O uso dessa função tem se tornado popular em Meteorologia e Climatologia basicamente devido a três propriedades: a) o método permite que a descrição de um campo seja feita por um número relativamente pequeno de funções e coeficientes temporais associados, que explicam uma fração maior da variância total do que qualquer outra transformação; b) através de um número finito de realizações independentes do estado instantâneo de um campo é possível investigar processos geofísicos complexos, tais como variações oceânicas ou variabilidades climáticas de curto prazo e c) possibilidade de se utilizar para qualquer variável em ponte de grade ou não. Para efetuar a regionalização foram utilizados métodos de classificação não hierárquicos. Estes métodos de classificação indicam uma amostra a um grupo localizando e juntando as amostras similares. Há diversos métodos de classificação, não hierárquicos, possíveis de serem usados, como o de ligação simples, ligação média, agrupamento por variância mínima e método de Ward. Mesmo existindo algum grau de subjetividade a eleição do método deve ser a mais objetiva possível (LEWIS & TORRES, 1992). Neste trabalho utilizou-se a análise sistemática dos diferentes métodos de análise multivariada chegando-se ao método de Ward, com distância euclidiana. A análise de agrupamentos é utilizada quando não se tem nenhuma informação sobre a estrutura dos grupos de objetos em estudo. O objetivo é colocar objetos de maneira agrupada, dentro 1127

3 de grupos sucessivamente maiores, utilizando algumas medidas de similaridades ou distâncias. Cada objeto começa a ser classificado dentro de um grupo individual. Em seguida, diminui-se o limiar para o critério de determinação da possibilidade de dois ou mais objetos pertencerem ao mesmo grupo. O liminar desse critério diminui até que todos os objetos sejam colocados no mesmo grupo. Feito isso, é necessário determinar quando dois grupos são suficientemente similares para serem colocados juntos. A regra para tal fim foi o método de Ward que utiliza uma análise aproximada da variância para avaliar as distâncias entre os grupos. A partir da seleção das séries, as estações foram regionalizadas em grupos homogêneos, gerando um índice para cada região agrupada. A análise multivariada de agrupamentos usando métodos de Ward com distância euclidiana, possibilitou a obtenção de quatro grupos. Figura 1. Localização das estações. Figura 2. Altitudes das estações. RESULTADOS E DISCUSSÕES Na Figura 2 foram traçadas as isolinhas de altitudes, podendo-se observar que as regiões centro sul e centro leste do Estado apresentam maiores altitudes. A Figura 3 apresenta isolinhas de médias anuais para todo o Estado dentro do período estudado. A precipitação pluviométrica média apresenta valores ao sul (aproximadamente 2000mm) e a leste com valores superiores a 2000mm. Deve-se observar que os maiores valores da precipitação estão associados, principalmente, ao fator estático (orografia). Ao sul esses valores são maiores devido à Serra Geral que associada a sistema de massas polares intensificam a precipitação dessa região. A leste, além do efeito orográfico (Serra do Mar), a maritimidade influencia também na precipitação pluviométrica dessa região. Por outro lado, as regiões norte e noroeste apresentam menores altitudes com maiores precipitações médias (aproximadamente 1400mm). Deve-se ressaltar que essa região é cortada pelo Trópico de Capricórnio e que, em determinados períodos, principalmente no verão, a região noroeste sofre a influência da massa tropical continental associada à baixa pressão do Chaco (massa tropical seca que se forma sobre a região do Chaco, Paraguai, Brasil e Bolivia). A Figura 4 apresenta as isolinhas de amplitude (diferença entre valor máximo e valor mínimo da precipitação, no período estudado). As regiões sul e sudeste apresentam maior amplitude comparativamente às demais regiões do Estado, portanto uma maior variabilidade desse elemento metereológico. Nas Figuras 5 e 6 apresentam isolinhas de desvio padrão e coeficiente de variação, respectivamente. Esses parâmetros estatísticos inferem sobre a variabilidade da precipitação pluviométrica em relação ao valor médio, caracterizando o Estado do Paraná com uma significativa variabilidade de precipitação. 1128

4 Figura 3 Média de precipitação anual (mm). Figura 4 Amplitude anual. Figura 5 Desvio Padrão. Figura 6 Coeficiente de Variação. Também, foram traçadas isolinhas de anomalia de precipitação para os anos de 1966 a 1997 (Figuras 7 a 38), porém somente foram analisados os anos de 1982/83 e 1985 que, foram os mais significativos, neste estudo. Dessa forma, foram consideradas anomalias de precipitação (anos em que as médias ultrapassaram ou estiveram abaixo dos valores médios anuais). Nos casos em que os valores estiveram abaixo do normal (anomalias negativas) foram considerados como sendo anos secos ou extremamente secos, de acordo com a intensidade da anomalia. Entretanto, quando detectadas anomalias positivas, consideraram-se os anos como úmidos ou extremamente úmidos. Já para os demais anos em que não foram detectadas tais diferenças significativas, considerou-se esses anos como normais. Dessa forma, pode-se comparar os anos de anomalias com possíveis influências diretas ou indiretas dos eventos de El Niño e La Niña. Esses eventos foram levados em consideração, em decorrência das influências que exercem sobre a dinâmica climatológica global. A título de comparação utilizou-se a Tabela 1, para comparar o período estudado em relação aos eventos de El Niño e La Niña com os anos de anomalias. Tabela 1. Eventos El Niño e La Niña definidos a partir da temperatura da superfície do mar para a região do El Niño (1+2) e excedendo valores de 0,4ºC (positivo ou negativo) Período de El Niño Duração (meses) Período de La Niña Duração (meses) Mar/65 a jan/66 11 Mar/66 a set/66 7 Mar/69 a jan/70 11 Jun/67 a jul/68 14 Jan/72 a fev/73 14 Mar/70 a dez/71 22 Mai/76 a jan/77 9 Abr/73 a fev/74 11 Jun/79 a jan/80 8 Out/74 a jan/76 16 Jul/82 a dez/83 18 Jan/85 a dez/85 12 Out/86 a dez/87 15 Abr/88 a dez/88 9 Nov/91 a jun/92 8 Mai/89 a set/89 5 Fev/93 a jun/93 5 Mar/94 a set/94 7 Out/94 a fev/95 5 Abr/95 a ago/95 5 Mar/97 e out/98 20 Abr/96 a jan/97 10 Fonte: adaptada por BALDO, 2000 (atualizada). 1129

5 Nos casos representados nas Figuras 7 e 8, os comportamentos das anomalias são mais intensos do que de todos os casos até o momento observados. Estes anos (1982 e 1983) são um bom exemplo da interferência do fenômeno El Niño sobre a precipitação pluviométrica em determinadas regiões. O que se observa neste período são isolinhas de anomalias extremamente altas em relação aos anos considerados normais, chegando a valores superiores a 1200mm, permitindo caracterizar os anos de 1982 e 1983 como sendo úmido e extremamente úmido, respectivamente. Já no ano seguinte representado na Figura 25 as isolinhas demonstram uma certa normalidade, representando valores entre 300 a 100mm. Figura 7 Anomalia de precipitação do ano de Figura 8 Anomalia de precipitação do ano de Figura 9 Anomalia de precipitação do ano de Entretanto um exemplo inverso dos observado nos anos de 1982 e 1983 está representado na Figura 9, suas isolinhas representam valores entre 800 a 300mm, fato este explicado pela forte interferência do evento La Niña ocorrido no ano de 1985, caracterizando este ano como sendo extremamente seco para o Estado. As Tabelas 2 e 3 apresentam a variabilidade da precipitação pluviométrica para eventos El Niño (Tabela 2) e La Niña Oscilação Sul (Tabela 3) no Estado do Paraná, segundo Trenberth (1997), a partir das quais puderam ser analisados tais fenômenos, que ocorreram dentro do período de estudo. Deve-se ressaltar que os eventos El Niño estão associados à precipitação acima do normal no referido Estado, o que pode ser observado no total das referidas Tabelas e as quais observam-se valores significativos para todas as regiões. Em relação aos eventos La Niña, também verifica-se esse tipo de comportamento, porém com precipitação abaixo do normal. Os estudos aqui realizados são estatísticos exploratórios de valores totais (média, mediana, mínimo, máximo), quartil superior e inferior e desvio padrão de precipitação para cada evento. Por exemplo, a estação 15 apresentou valores de mm (valor total) no evento de (Tabela 6) e de mm no evento de 1985 (Tabela 16). Observa-se, também, que os valores de mediana e desvio padrão, para os mesmos anos, distam expressivamente um do outro. Além disso, observar-se valores de precipitação total superiores a 4000mm nos eventos El Niño e precipitação total abaixo de 900mm em eventos La Niña. Os valores mínimos de precipitação nos fenômenos El Niño são superiores aos mínimos de precipitação nos eventos La Niña. 1130

6 Tabela 2 - El Niño do período de julho de 1982 a dezembro de Est. Duraç Total Méd. Medi. Mín. Máx. Q.Inf. Q.Sup. D.Pad Tabela 3 La Niña do período de janeiro a dezembro de Est. Duraç Total Méd. Medi Mín. Máx. Q.Inf. Q.Sup. D.Pad A aplicação da Análise de Componentes Principais ACP (modo S) no estudo da variabilidade da precipitação total anual, para período estudado, resultou em cinco autovalores. O primeiro autovalor explica 65.5% da variabilidade da matriz original de dados, o segundo explica 5,8%, o terceiro 5,5% e o quarto 4,0% respectivamente. A Figura 10 apresenta o resultado da análise de clusters considerando como input os auto vetores associados aos autovalores retidos na ACP. Figura 10 - Classificação das áreas homogêneas, através da análise multivariada. 1131

7 A partir dessa análise pode-se observar (Figura 10) que o grupo 3 e 4 estão muito misturados. Desta forma optou-se por eliminar os grupos homogêneos 1 e 2 e, a seguir, repetir as análises anteriores, buscando um melhor entendimento dos grupos 3 e 4. Variância Explicada AUTOVALOR % TOTAL CUMUL E CUMUL % TABELA 4 Variância explicada dos cinco primeiros auto valores. A Tabela 4 apresenta os cinco primeiros auto valores, com suas respectivas variâncias explicadas. 76%, aproximadamente de variância explicadas nos cinco primeiros auto valores, sendo que o primeiro auto valor explica 45.9% de variância, ou seja, a variabilidade da precipitação pluviométrica da região sul do Estado do Paraná está explicada pelo primeiro auto valor da ACP. Na Figura 11 apresenta-se o dendograma tendo por base os dados originais da região sul do Paraná. O corte nesse dendograma foi realizado de maneira subjetiva, mas procurando entender a dinâmica da precipitação na região. Assim, obteve-se três grupos homogêneos. O dendograma foi obtido a partir dos primeiros auto vetores associados às CP mais significativas. Figura 11 Dendograma obtido para gerar áreas homogêneas de precipitação. Com base nesses auto vetores e auto valores fez-se uma análise de regressão múltipla buscando-se interpretar as explicações de cada auto valor obtido com base na análise inicial, Tabelas 5,6, 7, 8 e 9. Figura 12 Primeiro, segundo e terceiro auto vetores (modo T) da precipitação. A Figura 12 apresenta os três primeiros auto vetores com base na matriz de dados gerados com dados do sul do Paraná, evolução temporal gerados a partir da ACP (modo T). 1132

8 Deve-se observar que a região centro-sul do Estado do Paraná está dominada por uma serra (Serra Geral) que influencia muito na variabilidade da precipitação dessa região. Essa serra, portanto, influencia estaticamente na explicação da dinâmica de circulação nessa região do Estado associado com outras dinâmicas de circulação como, por exemplo, a entrada de massas polares. O Paraná é um estado que tem seu clima afetado por diferentes efeitos, tais como maritimidade (Oceano Atlântico), continentalidade (região central e oeste do Estado), orografia (Serra Geral, ao sul e Serra do Mar, a leste) e o efeito do Trópico de Capricórnio (esse trópico corta a região norte do Estado). Associado a isso, a dinâmica da baixa térmica do Chaco e as bandas convectivas e/ou ZCAS na primavera e verão e os sistemas polares (principalmente no inverno e outono). Desta forma é extremamente importante entender todos esses fatores atuantes no Estado de maneira associados, na explicação da variabilidade da precipitação pluviométrica do Estado do Paraná. Através da análise temporal (análise para todo o Estado) verifica-se que o primeiro auto vetor apresenta pouca variabilidade e que o mesmo explica a variabilidade temporal em função da orografia, portanto chove mais em maiores altitudes, ou seja, nas Regiões Leste, Central e Sul do estado. Já o segundo auto vetor explica a variabilidade temporal em função da sazonalidade, apresentando uma significativa variabilidade nas Regiões Nordeste, Noroeste, principalmente. A região centro-sul do Estado do Paraná diferencia-se apresentando áreas homogêneas complexa necessitando uma explicação mais detalhada da sua variabilidade pluviométrica. As Tabelas 29 e 30 apresentam os coeficientes de correlação entre os índices de anomalias da precipitação pluviométrica e a anomalia da temperatura da superfície do mar nos Oceanos Pacífico e Atlântico, para os anos 1982/83 e 1985 (anos de eventos El Niño e La Niña). Pode-se observar uma variabilidade da precipitação pluviométrica de ano para ano e de uma região para outra. É também notável a não significância entre o índice do Atlântico e o índice de anomalia de precipitação do Estado. Tabela 10 Correlações de anomalias de precipitação com índice do Pacífico e Atlântico do ano de 1982/83. Grupos Índice do Pacífico Índice do Atlântico * * * * Valores significativos Tabela 11 Correlações de anomalias de precipitação com índice do Pacífico e Atlântico no ano de Grupos Índice do Pacífico Índice do Atlântico CONCLUSÃO A precipitação do Paraná apresenta marcada variabilidade em todo o Estado, sendo as regiões sul, centro e leste onde ocorrem as maiores chuvas. Existem quatro áreas homogêneas relativas à precipitação pluviométrica, podendo-se observar uma mistura nas áreas homogêneas três e quatro, envolvendo grande parte do referido Estado. Pode-se observar uma variabilidade da precipitação, referente ao fenômeno El Niño 1982 e 1983, com coeficiente de correlação significativo para grande parte da área de estudo. Em relação ao evento La Niña de 1985 (evento considerado significativo) não se encontrou correlação significativa para todo o Estado do Paraná. 1133

9 Para esses três anos estudados (1982, 1983 e 1985) não houve correlação significativa entre o índice de anomalia de temperatura do Atlântico e anomalia de precipitação pluviométrica, neste Estado. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BALDO, C.M.; Análise pluviométrica de Santa Catarina Associada com a Anomalia da TSM do Pacífico. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v. 8, n. 2, p BRAGAGNOLO, N., Uso dos solos altamente suscetíveis à erosão. In: PEREIRA, V.P., FERREIRA, M.E., CRUZ, M.C.P. (Eds) Solos Altamente suscetíveis à erosão. Jaboticabal, UNESP/SBCS, p GRIMM, A.M.; FERAZ, S.E.T., Variabilidade sazonal e interanual da precipitação no Estado do Paraná: Efeitos de El Niño e La Niña. XII Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos, Vitória, Espírito Santo. GRIMM, A.M.; FERAZ, S.E.T ; CARDOSO, A. de O., Influência de El Niño sobre a chuva no Nordeste Brasileiro. X Congresso Brasileiro de Meteorologia e VII Congresso da FLISMET, Brasília, DF. GRIMM, A.M ; FEUSER, V. R., Relações entre temperaturas da superfície do mar sobre o Atlântico e precipitação no Sul e Sudeste do Brasil. X Congresso Brasileiro de Meteorologia e VII Congresso da FLISMET. Brasília, DF. LEWIS, P.J.; TORRES, S.P., Analisi multivariado. Introducción y su aplicación a la bilogia y ecologia. Notas de aula. Rosario. LORENZ, E. N. Empirical orthogonal functions and statistical weather prediction. Science Report 1, Statistical forecasting Project, Depto of Meteor. Mass, Institute of Technology, Em: Richman M. Rotation of principal components. Journal of Climatology, 6: , MENEZES, R.H.N. de, Regiões no NEB correlacionáveis com os padrões de TSM do Atlântico e Pacífico Tropicais. X Congresso Brasileiro de Meteorologia e VII Congresso da FLISMET. Brasília, DF. MENEZES, R.H.N. de, Tendência prognostica das chuvas no Nordeste do Brasil em relação as anomalias de TSM do Atlântico e Pacífico Tropicais. X Congresso Brasileiro de Meteorologia e VII Congresso da FLISMET. Brasília, DF. NERY, J.T.; BALDO, M.C.; MARTINS, M.L.O., Variabilidade interanual da precipitação do Paraná. Revista Brasileira de Agrometeorologia. V.5, n.1, p STUDZINSKI, C.D.S., Um estudo da precipitação na região Sul do Brasil e sua relação com os Oceanos Pacíficos e Atlântico Tropical e Sul. Tese de Doutorado, INPE, São José dos Campos, p. 99. WILLMOTT, J.C., On the validation of models. Physical Geography, USA, v.2, p