ANÁLISE CLIMÁTICA DAS ESTAÇÕES METEOROLÓGICAS DO INMET NO ESTADO DE SÃO PAULO UTILIZANDO A TÉCNICA DOS QUANTIS: PARTE I

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1 ANÁLISE CLIMÁTICA DAS ESTAÇÕES METEOROLÓGICAS DO INMET NO ESTADO DE SÃO PAULO UTILIZANDO A TÉCNICA DOS QUANTIS: PARTE I Marcelo Schneider 1, Ester Regina K. Ito 1, Franco N. J. Villela 1, Franscielly A. Marquardt 1, Micheline de S. Coelho 2 RESUMO: A técnica dos quantis foi aplicada para uma série de dados de estações meteorológicas convencionais pertencentes ao INMET no estado de São Paulo - Brasil. Este trabalho foi dividido em duas partes: a primeira realizada para a cidade de São Paulo, utilizando as séries históricas mensais de temperatura mínima e máxima e precipitação, do período de 1943 a A segunda abrange outras áreas do estado. Os dados foram ordenados em cinco categorias: menor que 15%, entre 15-35% (abaixo do normal), 35-65% (normal), 65-85% (acima do normal) e maior que 85%. Os resultados reforçam a forte transição anual dos extremos observados na cidade de São Paulo, principalmente durante a primavera-verão e verão-outono. Um exemplo é o extremo de chuva indicado pelas ordens quantílicas entre 15% e 85% revelam precipitações de 152,1mm e 353mm, respectivamente, e ocorrem em janeiro. Por outro lado, o período mais seco de junho a agosto contém valores entre 5mm e 86mm, para as categorias 15% e 85% respectivamente. Foi possível distinguir os eventos anômalos de clima, ou seja, fazer uma melhor caracterização se um evento é de fato um extremo ou ajusta-se à categoria normal. ABSTRACT: The technique of quantis was applied to weather data set from the INMET, for conventional stations located in São Paulo State - Brazil. The work was divided in two parts: the first one was concerned only with São Paulo city s monthly series of minimum and maximum temperatures and precipitation, all covering the years 1943 to The second one covers other areas of State. The data were ranked in five categories as follows: lower than 15%, 15-35% range (below normal), 35-65% range (normal), 65-85% range (above normal) and above 85%. The results shown here reinforce the strong evidence for annual climatic transition of the extremes observed in São Paulo city, mostly during the spring-summer and the summer-fall months. The rain extreme, for instance, indicated by the 15% and 85% monthly ranked series shows values of 152,1mm and 353mm respectively and occurred in January. In turn, the driest months of June to August range from 5mm and 86mm respectively for the 15% and the 85% categories. It was possible to distinguish the anomalous weather climate events, that is, to better characterize if an event is in fact an extreme or fit in a normal category. Palavras-chave: Quantis, Precipitação, Temperatura. INTRODUÇÃO Segundo os conceitos da climatologia dinâmica, o comportamento da atmosfera de uma dada região é caracterizado pela influência das massas de ar e da passagem dos sistemas transientes. O estado de São Paulo recebe a atuação da massa polar atlântica que é responsável pela invasão de frentes frias sobre a região, com freqüência média histórica entre 2 a 5 sistemas por mês 1 Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) - 7 Distrito de Meteorologia 2 Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) - Coordenação de Desenvolvimento e Pesquisa (CDP) Corresponding authors address: Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Av. Indianópolis, 189 Moema CEP São Paulo/SP Brasil marcelo.schneider@inmet.gov.br, ester.ito@inmet.gov.br, franco.villela@inmet.gov.br, franscielly.marquardt@inmet.gov.br, coelho.micheline@inmet.gov.br

2 (Climanálise, 1996). Em virtude de sua posição geográfica, o estado também é fortemente influenciado pela chamada Alta Subtropical do Atlântico Sul, um centro de alta pressão semipermanente centrado no Oceano Atlântico, cujo principal papel é trazer um ar tropical e úmido do oceano para o continente durante todo o ano. Essa drenagem é a grande responsável por regular o clima especialmente do leste do estado, onde está a capital paulista, o litoral e a Serra da Mantiqueira. Nas áreas do interior, onde se encontram as estações meteorológicas localizadas no centro-norte e oeste do estado, predomina a influência da massa equatorial continental e em menor grau também da massa tropical atlântica. O objetivo deste trabalho é empregar uma técnica diagnóstica de precisão e de eficácia cientificamente comprovada para classificação e análise da distribuição das temperaturas mínimas e máximas e da precipitação do estado de São Paulo. Para tanto foi feito uso da técnica dos quantis. Este estudo tenta representar com maior clareza a variabilidade espaço-temporal dos parâmetros meteorológicos do estado de São Paulo, e desta forma revelar possíveis regiões pluviométricas e termicamente homogêneas. Para uma melhor exploração dos resultados, este trabalho foi dividido em duas partes, nas quais é mostrada a climatologia da cidade de São Paulo (Parte I) e de outras oito cidades estrategicamente representativas das demais regiões do estado (Parte II). Estas informações ajudarão a quantificar as previsões climáticas e categorizar a variável em relação a sua climatologia. METODOLOGIA No desenvolvimento deste trabalho foram analisados dados totais mensais de precipitação, e dados médios mensais de temperatura máxima e mínima para nove estações meteorológicas pertencentes à rede de observações do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), sendo três no leste do estado, cinco nas regiões centro-norte e uma no oeste. É importante ressaltar que os postos meteorológicos passaram por um prévio critério de seleção, onde a grande maioria satisfez o critério climatológico e apresenta pelo menos 30 anos de dados completos, como é caso de São Paulo. A posição geográfica das estações meteorológicas selecionadas é apresentada na Figura 1. Na Parte I deste trabalho são apresentados os resultados referentes à estação de Mirante de Santana com base nos dados relativos ao período de 1943 a 2005, enquanto que na Parte II serão mostrados os resultados obtidos para as demais estações de São Paulo. Figura 1: Localização geográfica das estações meteorológicas estudadas e as respectivas altitudes e códigos sinóticos.

3 Foram calculadas e analisadas as séries climatológicas das nove estações. Tendo em vista uma Análise Descritiva Exploratória (ADE), em relação à capital São Paulo, também foram computadas as séries climatológicas mensais de precipitação e temperatura, obtendo-se os seguintes parâmetros estatísticos: média aritmética, mediana, desvio padrão, e valores mínimo e máximo. De posse das séries climatológicas foram calculados os quantis de cada município analisado. Foram utilizadas as ordens quantílicas propostas por Pinkayan (1966): p = 0,15; p = 0,35; p = 0,65 e p = 0,85, com a finalidade de permitir a delimitação das categorias, ou faixas de precipitação, classificadas como: Q 0,15 Q 0,35 Q 0,65 Q 0,85 MUITO SECO SECO NORMAL CHUVOSO MUITO CHUVOSO MUITO FRIO FRIO NORMAL QUENTE MUITO QUENTE 15% 20% 30% 20% 15% Fonte : Xavier & Xavier (1999), Xavier (2001) e Xavier et al. (2002) Os percentis 15%, 20% (35%-15%), 30% (65%-35%), 20% (85%-65%) e 15% são as freqüências esperadas para o evento muito seco ( muito frio ), seco ( frio ), normal, chuvoso ( quente ) e muito chuvoso ( muito quente ), respectivamente. Uma explicação mais detalhada de como proceder no cálculo dos quantis pode ser obtido em Xavier et al. (2002). No entanto, cabe ressaltar, que será dado ênfase à avaliação dos valores correspondentes às ordens quantílicas situadas entre os limiares de 15% e 85% visto que os mesmos são de fato valores freqüentes ou recorrentes nas séries. Sendo assim, construíram-se tabelas de maneira que fosse possível visualizar os resultados da ADE com os limiares quantílicos, para obter-se uma medida da variabilidade e da distância observada entre tais limiares. O objetivo principal foi investigar os períodos chuvosos, secos e os meses de transição. RESULTADOS Com base na análise dos quantis para a cidade de São Paulo, foram construídas as Tabelas 1, 2 e 3 que mostram os quantis, juntamente com uma comparação entre os valores médios, a mediana, o mínimo e máximo da série, além do desvio padrão (desv pad) e da diferença entre os limares do quantil normal de 65 35% (dif q(65-35)), tendo em vista uma Análise Descritiva Exploratória (ADE). Com relação à precipitação, é possível identificar dois grupos bem distintos: um que compreende os meses mais chuvosos (outubro a março) e outro referente aos mais secos (abril a setembro). O mês de fevereiro apresentou o maior valor de desvio padrão (102,8mm) como também a maior variabilidade da categoria normal, respectivamente representados por desv pad e dif q(65-35) (Tabela 1). No caso das temperaturas, observou-se maior variabilidade em abril para as temperaturas mínimas e em outubro para as máximas.

4 Tabela 1 - Análise descritiva para a estação do Mirante de Santana em São Paulo. A faixa em negrito correspondeaos quantis de 35-65% (normal), para a variável de precipitação (mm). PREC JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ media 254,8 235,3 180,1 78,0 68,5 52,1 39,2 38,5 74,9 133,5 136,9 199,8 mínimo 94,8 32,5 38,5 0,0 0,6 0,1 0,4 0,4 1,3 15,2 16,9 69,0 Q(15) 152,1 140,7 96,2 32,0 16,5 9,1 7,7 5,0 16,0 72,0 77,7 122,2 Q(35) 218,3 178,4 135,4 51,3 36,0 26,5 19,4 19,1 41,7 100,0 101,6 148,0 mediana 256,8 228,7 164,3 71,6 58,9 40,0 30,4 30,1 62,0 135,2 126,2 185,0 Q(65) 283,0 281,2 195,9 91,0 75,6 58,2 42,0 48,6 89,8 157,4 151,9 226,9 Q(85) 353,0 334,4 276,6 127,3 116,9 86,4 74,9 74,5 138,0 198,3 198,3 284,1 maximo 481,4 445,5 451,3 204,9 241,2 220,7 153,3 143,6 243,1 237,9 423,7 383,2 desv pad 84,7 89,4 84,8 47,3 53,4 48,4 35,1 32,5 57,3 54,8 66,8 76,3 dif q(65-35) 64,7 102,8 60,5 39,7 39,6 31,7 22,6 29,6 48,0 57,4 50,3 78,9 Tabela 2 - O mesmo que Tabela 1, exceto para a variável de temperatura mínima (ºC). TMIN JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ media 18,5 18,7 18,0 16,1 13,7 12,2 11,5 12,4 13,7 15,3 16,2 17,5 mínimo 16,3 15,9 15,6 11,9 10 9,1 7,6 8,8 11,5 11,8 13,1 14,7 Q(15) 17,2 17,6 16,9 14,6 12,2 10,9 9,8 10,8 12,6 14,0 14,7 15,9 Q(35) 17,8 18,2 17,5 15,3 13,3 11,5 10,8 12,0 13,2 14,8 15,7 17,1 mediana 18,4 18,7 18,3 16,1 13,7 12,1 11,6 12,4 13,7 15,4 16,4 17,7 Q(65) 19,2 19,2 18,5 16,9 14,1 12,7 12,2 12,8 14,3 15,7 17,0 18,1 Q(85) 19,7 19,6 19,1 17,8 15,0 13,8 13,1 14,0 14,7 16,6 17,6 18,8 máximo 23,5 21,2 19,8 19,2 16,6 15,6 14,5 15,8 16,3 18,1 18,9 19,5 desv pad 1,2 1,0 1,0 1,6 1,4 1,5 1,5 1,4 1,1 1,2 1,3 1,2 dif q(65-35) 1,4 1,0 1,0 1,6 0,8 1,2 1,4 0,8 1,1 0,9 1,3 1,0 Tabela 3 - O mesmo que Tabela 1, exceto para a variável de temperatura máxima (ºC). TMAX JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ media 27,6 27,9 27,2 25,2 23,1 22,0 22,0 23,7 24,3 25,1 25,9 26,6 mínimo 24,1 25,0 24,4 22,3 20,2 18,1 18,6 20,5 20,1 21,0 22,9 24,2 Q(15) 26,2 26,4 25,8 23,6 21,8 21,0 20,6 21,6 22,5 23,2 24,6 25,0 Q(35) 27,0 27,3 26,6 24,5 22,5 21,3 21,3 22,9 23,6 24,2 25,2 26,2 mediana 27,5 27,9 27,1 24,9 22,9 21,9 22,1 23,5 24,3 25,0 25,8 26,6 Q(65) 28,0 28,5 27,8 25,7 23,4 22,5 22,7 24,0 24,9 25,8 26,5 27,1 Q(85) 29,3 29,5 28,4 26,6 24,3 23,4 23,4 25,9 25,7 26,9 27,4 28,0 máximo 30,9 31,8 30,2 28,7 25,9 25,3 25,3 27,0 28,8 30,5 28,8 29,9 desv pad 1,5 1,5 1,3 1,4 1,2 1,3 1,5 1,7 1,7 1,8 1,4 1,4 dif q(65-35) 1,0 1,2 1,1 1,2 0,8 1,2 1,4 1,1 1,3 1,6 1,3 0,9 A ordenação dos quantis de precipitação total mensal da estação do Mirante de Santana em São Paulo é mostrada na Figura 2 (a), através da qual observa-se que tanto o quantil referente ao evento normal (entre 35% a 65%), quanto os referentes aos eventos seco e chuvoso (15% e 35% e entre 65% e 85%) possuem maior (menor) variabilidade de índice pluviométrico nos meses mais quentes (frios) do ano, sobretudo no verão (inverno). A análise dos quantis da precipitação também revela bruscas variações na época de transição, ou seja, de março para abril (de setembro para outubro) a partir de quando a atmosfera começa a resfriar (aquecer) devido à menor (maior) quantidade de energia solar incidente, e há uma redução (aumento) da quantidade de precipitação, o que marca o fim (início) da estação chuvosa. De outubro a novembro, observam-se quantis com variabilidades semelhantes e a seguir em dezembro, ocorre outro aumento acentuado na variabilidade. Uma das possíveis causas deste resultado é o aumento no número médio de frentes frias nos meses de outubro e novembro (cerca de 4 a 5 sistemas por mês, segundo dados históricos - Climanálise, 1996), associado à atuação de sistemas convectivos (CCM), e em dezembro, ao pronunciamento das chamadas chuvas de verão. Além

5 disso, para a determinação do estabelecimento da estação chuvosa em São Paulo, deve-se levar em consideração a atuação da Zona de Convergência do Atlântico (ZCAS) (Kodama 1992). QUANTIS DE PRECIPITAÇÃO - SÃO PAULO ( ) mm MUITO SECO SECO NORMAL CHUVOSO MUITO CHUVOSO (a) JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ QUANTIS DE TEMPERATURA MÍNIMA MÉDIA - SÃO PAULO ( ) 32 (b) Temperatura (ºC) JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ QUANTIS DE TEMPERATURA MÁXIMA MÉDIA - SÃO PAULO ( ) MUITO FRIO FRIO NORMAL QUENTE MUITO QUENTE (c) Temperatura (ºC) JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ MUITO FRIO FRIO NORMAL QUENTE MUITO QUENTE Figura 2: Quantis da estação de São Paulo para a precipitação total mensal em mm (a), e para as médias mensais da temperatura mínima (b) e da máxima (c), ambas em ºC. Vale salientar que as representações gráficas adotadas não têm a intenção de delimitar os valores extremos absolutos. Mínimo e máximo, no caso das temperaturas e máximo para a precipitação. A teoria dos quantis também foi aplicada para as séries históricas de temperatura mínima e máxima, ambas médias mensais, conforme mostradas nas Figuras 2 (b) e (c), no caso de São Paulo. As análises mostram que a variabilidade dos quantis de temperatura mínima apresenta um comportamento mais regular ao longo do ano. Entretanto, esta variabilidade apresenta-se

6 ligeiramente maior durante o inverno, em virtude da alternância entre a atuação da Alta Subtropical do Atlântico Sul com a incursão de fortes massas polares originadas pelos anticiclones transientes (Ito, 1999). A distribuição dos quantis das temperaturas máximas tem um comportamento mais irregular, com maiores variabilidades especialmente de agosto a outubro. Este corresponde a um período de transição durante o qual a atmosfera começa a se aquecer, e ocorrem mudanças bruscas no tempo, com incursão de massas polares intercalada por períodos quentes. CONCLUSÕES A elaboração de uma climatologia de quantis baseada na série histórica permitiu uma rápida identificação das características gerais de distribuição das variáveis meteorológicas ao longo do ano. Além disso, fornece subsídios para melhor analisar anos anômalos (estudo de caso) com relação à climatologia. Ou seja, a identificação e classificação objetiva de casos extremos permitem uma melhor comparação com a climatologia, onde se obtém uma noção do que foge da normalidade em termos de ocorrência. Foi desenvolvida uma importante ferramenta para auxiliar nos prognósticos climáticos. Na prática, de posse da previsão para um determinado mês e/ou trimestre, serão buscados os valores objetivos de temperatura e precipitação que se encaixam entre as ordens quantílicas. A climatologia de quantis merece atualizações periódicas, uma vez que as séries históricas descrevem a variabilidade climática num certo intervalo de tempo. A entrada de novas informações é ordenada e assimilada, o que possibilitará a atualização dos respectivos limiares quantílicos. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Climanálise Especial Boletim de Monitoramento e Análise Climática. São José dos Campos-SP, Brasil. CPTEC/INPE, Ito, E. R. K. (1999) Um estudo climatológico do anticiclone subtropical do Atlântico e sua possível influência em sistemas frontais. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) - Instituto de Astronomia Geofísica e Ciências Atmosféricas, Universidade de São Paulo. São Paulo-Brasil. Kodama,Y.M. (1992): Large scale common features of subtropical precipitation zones (the Baiu frontal zone, the SPCZ, and the ZCAS). Part I: Characteristhics of subtropical frontal zones. J. Meteorol. Soc. Japan, 70,813,-835. Pinkayan, S. (1966). Condicional Probabilities of Occurence of Wet and Dry Years Over a Large Continental Area: Hydrology Papers. Number 12. Colorado State University. Fort-Collins. Colorado-USA. Xavier, T da Ma. B. S.; Xavier, A. F. S. (1999). Caracterização de Períodos Secos ou Excessivamente Chuvosos no Estado do Ceará através da Técnica dos Quantis: Revista Brasileira de Meteorologia, Vol. 14, N. 2. Dezembro de 1999, pp Xavier, T da Ma. B. S. (2001). Tempo de Chuva: Estudos Climáticos e de Previsão para o Ceará e Nordeste Setentrional. ABC Editora. Fortaleza-Ceará. 476 p. Xavier, T da Ma. B. S.; Silva, J. de F. da; Rebello, E. R. G. (2002). A Técnica dos Quantis e suas aplicações em Meteorologia, Climatologia e Hidrologia com ênfase nas regiões brasileiras. Thesaurus Editora. Brasília- DF. 141 p.