ANÁLISE DE TENDENCIAS EM DADOS DIÁRIOS DE TEMPERATURAS MÁXIMAS E MÍNIMAS EM ESTAÇOES METEOROLÓGICAS DO ESTADO DA PARAÍBA

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1 ANÁLISE DE TENDENCIAS EM DADOS DIÁRIOS DE TEMPERATURAS MÁXIMAS E MÍNIMAS EM ESTAÇOES METEOROLÓGICAS DO ESTADO DA PARAÍBA Fabrício D. S. Silva 1, Rafaela L. Costa 2, Naurinete Barreto 3, George U. Pedra 4 1 Instituto Nacional de Meteorologia - INMET - 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE, 3 Universidade Federal do Rio Grande do Norte UFRN RESUMO: A técnica MICE (do inglês Multivariate Imputation by Chained Equations ) foi usada neste trabalho para imputação de dados diários de temperaturas máximas e mínimas em séries com falhas, usando como fonte de informação para o preenchimento dados de pontos de grade próximos à estação selecionada. A técnica se mostrou eficaz apresentando elevados valores de correlações a níveis diário e mensal. Das séries preenchidas foi possível avaliar o comportamento de índices de extremos climáticos para as variáveis. Para as seis estações da Paraíba analisadas, constatou-se que, para todas elas, as tendências mais significativas remetem a um aumento dos valores diários observados das temperaturas máximas e mínimas. Palavras-Chave: séries temporais, métodos de imputação, índices climáticos. ABSTRACT: The technique MICE (English "Multivariate imputation by Chained Equations") was used in this work for daily temperatures data imputation in series with gaps, using as a source of information for filling data from grid points near the selected station. The technique was effective correlations showing high values of the daily and monthly levels. With the series was possible to evaluate the behavior of indices of climate extremes for the variables. For six seasons analyzed of Paraiba, it was found that, for all of them, the most significant trends relate to an increase of observed daily values of maximum and minimum temperatures. Keywords: temporal series, imputation methods, climate indices. 1 - INTRODUÇÃO O quarto relatório de Avaliação do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) mostra um aumento da temperatura média global de cerca de 0,74⁰C durante o último século. Em um contexto de aquecimento global, as variações e as tendências em eventos climáticos extremos tem sido recentemente alvo de muita atenção, porque eventos climáticos extremos são mais sensíveis às mudanças climáticas do que os seus valores médios (Katz e Brown, 1992). Diversos estudos foram realizados analisando índices de extremos climáticos de temperaturas, para muitas partes do mundo (You et al, 2008). Tais estudos necessitam de séries diárias de temperaturas sem, ou com o mínimo de falhas possível. Neste estudo, a intenção inicial seria avaliar índices de mudanças climáticas de temperaturas para seis séries históricas, entre 1961 e 2011, do INMET, para o Estado da Paraíba. Em um primeiro momento foi detectado que seria impossível trabalhar as séries sem antes buscar alguma

2 técnica de preenchimento de dados faltantes. Desta forma, a primeira parte do trabalho trata da técnica e procedimentos para preenchimento de falhas que foi adotada, e em seguida, buscou-se o objetivo principal do trabalho, que foi investigar as mudanças climáticas nos extremos de temperaturas máximas e mínimas diárias para o período acima mencionado. 2 DADOS E MÉTODOS DE ANÁLISE Para o preenchimento de falhas de dados diários de temperaturas máximas e mínimas, foi aplicada a técnica MICE (Van Buuren, 2011), sendo usada para séries termométricas de seis estações do INMET no Estado da Paraíba, entre 1961 e Como variáveis preditoras, usou-se séries das análises gradeada fornecidas pelo NCEP/NCAR (Sheffield et al. 2006), com resolução de 1º. Os dados faltantes que se deseja completar são caracterizados por NA, e foi usado o número de imputações múltiplas padrão do pacote MICE versão 2.12 (m=5 iterações) do software estatístico livre R, para versões As imputações são geradas de acordo com o método padrão, que é, para dados numéricos, o método PMM-Predictive Mean Matching. Após a imputação dos dados faltantes, foram identificadas nas séries originais ao menos 05 anos com dados medidos sem falhas na série original, e então falhas foram geradas artificialmente para estes anos e o método foi novamente empregado, afim de comparar dados realmente observados com a imputação gerada, afim de avaliar a habilidade do método. Vencida esta etapa e de posse das séries diárias de temperaturas sem falhas para este período de 51 anos, foram analisados os índices propostos pelo Grupo de Especialistas em Índices de Detecção de Mudanças Climáticas (http://cccma.seos.uvic.ca/etccdi/). Para a geração dos resultados foi utilizado o software BR-Climdex, uma adaptação do software livre original R-Climdex as condições brasileiras, descritos na Tabela 1. Tabela 1: Descrição dos índices climáticos utilizados. 3 - RESULTADOS A Tabela 2 mostra as correlações entre observações e valores imputados para uma quantidade de anos escolhidos para cada estação, a níveis diário e mensal. No mínimo 05 anos de dados observados foram

3 comparados a dados imputados afim de validação da metodologia. Pode-se observar que houve maior habilidade do método de imputação para dados diários de temperaturas máximas, com correlações superiores a 0.5 cinco das seis estações. Para temperatura mínima, a nível diário, três estações tiveram correlações acima de 0.5 e 3 abaixo, mas superiores a 0.3. A nível mensal, para máximas e mínimas, as correlações entre as médias mensais observadas e imputadas foram bastante elevadas, em muitos casos próximas a 1.0. A Figura 1 mostra a comparação da Normal Climatológica do período de 1961 a 1990, com dados observados do INMET e com os valores mensais derivados do preenchimento das séries, para as estações de campina Grande, João Pessoa, Monteiro e São Gonçalo. Tais resultados corroboram a eficácia da técnica de preenchimento de falhas empregada, permitindo usar as séries para as demais análises, objetivo deste trabalho. Tabela2: Correlações entre dados observados e imputados, a níveis diário e mensal. Figura 1: Comparação das Normais Climatológicas de temperaturas máximas e mínimas com médias obtidas de dados imputados para as estações (Campina Grande), (João Pessoa), (c) e (d).

4 A Figura 2 mostra as tendências positivas do índice climático SU25(a) e TR20(b). Para as estações de Areia, Campina Grande, Monteiro e João Pessoa, a tendência do número de dias no ano com temperaturas máximas acima de 25ºC é positiva e crescente, enquanto que a tendência, também positiva e crescente de número de dias ao ano com temperaturas mínimas superiores a 20ºC foi observada para as estações de Areia, Monteiro e João Pessoa. (a) (b) Figura 2: Comportamento dos índices climáticos SU25 e TR20. A cor azul representa tendências positivas, estatisticamente significantes, com o p-valor < 0,05. Na sequencia da Figura 3 (a, b, c e d), apenas tendências positivas foram observadas. Existe uma tendência positiva, estatisticamente significante, de que ocorram valores mais elevados a cada ano das maiores e menores temperaturas máximas observadas, no caso de São Gonçalo, Patos e Campina Grande para as máximas temperaturas máximas anuais e de Monteiro, Campina Grande e João Pessoa, para as mínimas temperaturas máximas observadas ao ano. Para as temperaturas mínimas, existe uma tendência também positiva, estatisticamente significante, de que ocorram valores mais elevados a cada ano das maiores e menores temperaturas mínimas observadas, no caso de Monteiro, Campina Grande e João Pessoa, para as máximas temperaturas mínimas anuais e de Monteiro, Campina Grande, Areia e João Pessoa, para as mínimas temperaturas mínimas observadas ao ano. Com relação aos índices TX10P e TX90P (figuras não mostradas), com exceção de São Gonçalo, houve tendência de diminuição da frequência de dias com temperaturas máximas abaixo do percentil de 10% do período de referência relativo a Para o índice TX90P, com exceção de Patos que apresentou tendência de diminuição de dias com temperaturas máximas acima do percentil de 90% em relação ao período de referencia , as estações de São Gonçalo, Monteiro, Campina Grande e João Pessoa mostram tendências positivas, indicando ser mais comum as temperaturas máximas diárias excederem o valor estipulado pelo percentil 90% do período

5 Para os índices TN10P e TN90P (figuras não mostradas), houve tendências negativas para as estações de Areia, Campina Grande, João Pessoa e Monteiro, e positivas Campina Grande, João Pessoa, Monteiro, Patos e São Gonçalo. Tais resultados evidenciam ser cada vez mais comum as temperaturas mínimas estarem acima do percentil de 10 e 90%. Em relação a amplitude térmica diária (Figura 4), as tendências observadas não foram estatisticamente significativas para as estações de Areia, Campina Grande e São Gonçalo, o que sugere que tanto as temperaturas máximas e mínimas variaram conjuntamente durante o período, não amplificando ou diminuindo consideravelmente a amplitude média climatológica. Em Patos, foi observada tendência de aumento das amplitudes térmicas diárias e em João Pessoa e Monteiro, tendências de diminuição, estatisticamente significantes. (a) (b) (c) (d) Figura 3: Comportamento dos índices climáticos TXX, TXN, TNX e TNN. A cor azul representa tendências positivas, estatisticamente significantes, com o p-valor < 0,05.

6 Figura 4: Comportamento dos índices climáticos TXX, TXN, TNX e TNN. A cor azul representa tendência positiva e vermelha negativa, estatisticamente significante, com o p-valor < 0,05. 4 CONCLUSÕES Os resultados da imputação de dados faltantes diários, de temperaturas máximas e mínimas, foram bastante satisfatórios. Na técnica de imputação múltipla, que utiliza o pacote estatístico MICE, foram usados como preditores (variáveis explicativas) para a temperatura, dados de precipitação provenientes de análise gradeada do NCEP/NCAR. Os valores de correlações foram de moderadas a altas entres dados diários observados e imputados, e muito altos quando comparados os acumulados mensais. Com as séries sem falhas, foi possível analisar índices de extremos climáticos para temperaturas entre 1961 e A maior parte dos resultados mostrou um incremento nas tendências positivas de aumento das temperaturas máximas e mínimas diárias. A maioria das estações mostrou tendências de aumento nos máximos e mínimos valores diários observados a cada ano, assim como a diminuição da frequência de casos de temperaturas abaixo do percentil de 10% e aumento dos casos de temperaturas acima do percentil de 90%. 5- REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Sheffield, J., G. Goteti, and E.F. Wood, 2006: Development of a 50-yr high-resolution global dataset of meteorological forcings for land surface modeling. J. Climate, 19(13), Van Buuren, S., Groothuis-Oudshoorn, K. (2011). MICE: Multivariate Imputation by Chained Equations in R. Journal of Statistical Software, 45(3), You, Q.-L., S. Kang, N. Pepin, and Y. Yan (2008), Relationship between trends in temperature extremes and elevation in the eastern and central Tibetan Plateau, , Geophys. Res. Lett., 35, L04704, doi: /2007gl

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