ESTIMATIVA DE TEMPERATURAS MÍNIMAS MÉDIAS DO AR NO RIO GRANDE DO SUL EM FUNÇÃO DAS COORDENADAS GEOGRÁFICAS E ALTITUDE

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1 1 ESTIMATIVA DE TEMPERATURAS MÍNIMAS MÉDIAS DO AR NO RIO GRANDE DO SUL EM FUNÇÃO DAS COORDENADAS GEOGRÁFICAS E ALTITUDE MARIA DA GRAÇA PEREIRA PIMENTEL 1 SIMONE VIEIRA ASSIS 2 GILBERTO BARBOSA DINIZ 3 RESUMO : Um modelo de equações de regressão linear múltiplas,foi utilizado para realização de estimativas das temperaturas médias mensais mínimas ( Tmin) do ar.utilizouse a latitude,longitude e altitude como variáveis independentes ou preditoras e valores de temperaturas mínimas médias mensais do ar de noventa anos de dados ( ) de quarenta Estações Meteorológicas do Estado do Rio Grande do Sul(BR) como variáveis dependentes ou preditantes.verificou-se uma redução de ( Tmin) de,277 a, C para cada grau de diminuição da latitude.o coeficiente da longitude situou-se no intervalo [-,33;,964] indicando uma menor influência desta variável.pode-se afirmar que a ( Tmin) do Estado do Rio Grande do Sul diminui de,33 a,473 C a cada 1m na altitude. Nas estações de outono-inverno não somente os fatores estáticos e geográficos tais como latitude, longitude e altitude, mas também fatores dinâmicos,exerceram influência. Quando compara-se as variações latitudinal e longitudinal da temperatura mínima média mensal, observa-se, para o Rio Grande do Sul a superioridade da primeira. De igual importância, também, é a altitude, cuja variação da temperatura mínima do ar dá-se em função da umidade atmosférica, ou seja, período úmido tem-se redução menor. ABSTRACT: Multiple linear regression model equations, to estimate the average mounthly minimun air temperature (T min), was founded using latitude, longitude and altitude like independent variables and 9 years ( ) of average mounthly minimun air temperatures data of fourth meteorological stations situated in the State of Rio Grande do Sul (BR) like dependent variable.tm had a reduction of,277 to, C for each latitude grade variation. The longitude coefficient was at the interval [,33;,964] showing less influence. At each 1m in the altitude Tmin diminish about,33 to,473 C in the State of Rio Grande do Sul. The models variables denotes that not only the geographical agents latitude, longitude and altitude, but also dynamics agents have influence in autumn-winter seasons. When are draw a comparison with latitudinal em longitudinal variations in average mounthly minimum air temperature of Rio Grande do Sul State, it is heavier the influence of the first. With same importance, also, there are the altitude, which variation of mounthly minimun air temperature is because of moisture. 1CAVG-UFPEL Universidade Federal de Pelotas RS (fone/fax(3)327767) gracapi@ufpel.tche.br 2 PPGMET-UFPEL- Universidade Federal de Pelotas RS (fone/fax(3) ) assis@ufpel.tche.br 3 PPGMET-UFPEL- Universidade Federal de Pelotas RS (fone/fax(3) ) gilberto@ufpel.edu.br.

2 2 Palavras chaves :Temperatura mínima do ar,regressão linear,coordenadas geográficas. INTRODUÇÂO Muitos pesquisadores têm dedicado seus estudos no desenvolvimento de modelos para estimativas de temperaturas médias máximas e mínimas do ar a superfície através de várias técnicas matemáticas e estatísticas mas tem se verificado que a regressão linear múltipla pela sua simplicidade é a preferida.aplicando o modelo de regressão linear múltipla para estimar as temperaturas mínimas médias decendiais diárias do ar,considerando como variáveis dependentes as coordenadas geográficas( latitude,longitude e altitude), no Estado do Rio Grande do Sul os pesquisadores Cargnelutti et al.(26) concluíram que a temperatura mínima média decendial nesta região pode ser estimada por meio das coordenadas geográficas e que a altitude e a latitude,nessa ordem,exercem maior efeito nesta variável meteorológica. Pedro Junior et al.(1991) realizaram estimativas de temperaturas médias mínimas e máximas para o estado de São Paulo através de regressão linear múltipla e concluíram que os valores estimados se encontraram dentro do intervalo de limites aceitáveis do erro padrão da estimativa.o objetivo deste trabalho é estabelecer e testar um modelo de estimativa, através de equações de regressão linear múltipla, das temperaturas mínimas médias mensais em todas as regiões ecoclimáticas do Rio Grande do Sul em função da latitude,longitude e altitude, utilizando uma base de dados referente a normais climatológicas(9 anos de dados). MATERIAIS E MÉTODOS Foram utilizados valores médios mensais das temperaturas mínima do ar, obtidos junto ao Instituto Nacional de Meteorologia(INMET-8 DISME)e a FEPAGRO, correspondentes aos anos de 1913 a 22, de estações meteorológicas do Rio Grande do Sul.O modelo é através de equações de regressão linear múltipla considerando as temperaturas mínimas médias mensais, como variáveis dependentes ou preditantes e os valores de latitude, longitude a altitude como variáveis independentes ou preditoras. As equações são da forma: Y o = a + bx 1 +cx 2 +dx 3 onde Y foi a temperatura mínima média mensal calculada, X 1 a latitude do lugar em graus e décimos, X 2 a longitude do lugar em

3 3 graus e décimos, X 2 a longitude do lugar em graus e décimos e X 3 a altitude do lugar em metros. RESULTADOS E DISCUSSÃO Avaliação dos Coeficientes de regressão Considerando que a variável latitude relaciona-se diretamente com a distribuição de calor no Planeta Terra, devido a existência de decréscimo térmico do equador aos pólos, podemos observar sua influência direta sobre a temperatura mínima com os valores do coeficiente b sempre positivos e dentro do intervalo [,277;,](Tabela 1).À medida que a irradiância solar diminui, gradualmente, de janeiro a junho, a temperatura mínima, através deste coeficiente, será menos influenciada pois ele também diminui neste período. Seu valor se torna menor no mês de julho,após o solstício de inverno, de modo que quando temos as menores temperaturas a influência da latitude é menor.pode-se afirmar que houve uma redução na temperatura mínima de,277 a, C a cada grau de variação da latitude. Analisando o coeficiente c encontra-se resultados no intervalo : [-,33;,964] (Tabela1). Os valores positivos e negativos mostram que nos meses de dezembro a março para maiores longitudes a temperatura mínima terá valor mais elevado que em regiões próximas ao oceano, evidenciando um forte efeito da continentalidade/maritimidade.nos meses de abril a novembro, devido a passagens de frentes frias que acarretam um aumento da umidade teremos temperaturas mínimas menores. Os valores do coeficiente d (altitude) foram sempre negativos e dentro do intervalo:[-,473;-,33](tabela 1).Pode-se afirmar que a temperatura mínima no Estado do Rio Grande do Sul diminui de,33 a,473 C (Tabela1) a cada aumento de 1m na altitude da região.resultados semelhantes foram obtidos por Alfonsi et al.(1974) e por Cargnelutti et al(26). O modelo estimou reduções menores de maio a setembro e maiores de outubro a abril pois neste último período temos condições mais secas onde a queda de temperatura é mais acentuada. Quando a atmosfera estiver saturada de vapor d água,o decréscimo de temperatura é acentuadamente menor e próximo de 4 C para cada 1m (Gradiente Adiabático Saturado) de elevação o que se enquadra nos valores obtidos para o coeficiente d das equações de regressão.

4 4 TABELA 1.Valores dos coeficientes das equações de regressão linear múltipla para estimativa da temperatura média mínima mensal no Estado do Rio Grande do Sul e coeficiente de determinação R 2. Mês a b c d Janeiro 2,61,37 -,932 -,432 Fevereiro 28,9,318 -,231 -,473 Março 26,4,28 -,33 -,437 Abril 28,17,289,8284 -,41 Maio 21,9,277,2926 -,367 Junho 24,236,39,4677 -,33 Julho 21,2,348,2366 -,336 Agosto 24,719,431,264 -,339 Setembro 33,242,48,98 -,37 Outubro 34,993,3,964 -,414 Novembro 34,346,,326 -,443 Dezembro 32,177,18 -,28 -,463 Temperatura Estimada versus Temperatura Observada Na figura 1 a-f estão representadas as curvas correspondentes às temperaturas mínimas do ar observadas e estimadas de estações meteorológicas localizadas em pontos diferentes do Estado com coordenadas geográficas e altitudes diferentes. Em Alegrete e Cacheira do Sul, situados a oeste e centro do Estado respectivamente, ambos em região de baixa altitude, o modelo encontrou boas estimativas para a temperatura mínima média mensal apresentando valores próximos dos valores médios observados em noventa anos de medições. De modo geral, as curvas aqui representadas apresentaram o mesmo comportamento, em alguns meses houve ou subestimação ou superestimação, como é o caso de Caxias do Sul ( abril a setembro), Marcelino (agosto a dezembro), Osório(janeiro a abril) e Cachoeira(março), Osório(janeiro a abril), Pelotas((todo o ano),respectivamente. Para Caxias do Sul(79m) e Marcelino Ramos(414m) a altitude tem grande influência, principalmente nos meses entre abril e setembro, época mais úmida e mais fria no Estado, a temperatura mínima estimada tende a ser mais baixa do que a observada pelos motivos

5 explicados anteriormente. Já Osório(32 m), a latitude é que vai exercer maior influência na estimativa da temperatura mínima, nesses meses. Neste caso,considerando a posição litorânea desta localidade, as diferenças registradas pelo modelo nos meses de verão, são causadas pelo efeito termoregulador do Oceano Atlântico nesta estação do ano de acordo com Nimer (1989). Para Cachoeira do Sul, Osório e Pelotas situadas abaixo de 1m, a altitude não teve muita influência. Por outro lado, a latitude nos meses de janeiro a abril apresentou variação pequena quando comparada com outros meses do ano(tabela 1), por isso os valores estimados são maiores do que os observados.ressalta-se que das três estações meteorológicas Pelotas é a que se encontra mais ao Sul, portanto pode-se explicar as diferenças entre os valores estimados e observados nos meses de inverno, na curva(f), considerando que os fatores geográficos, para localidades muito ao sul do Estado podem ter sido superados pelos fatores dinâmicos tais como invasões de fenômenos frontogenéticos. CONCLUSÂO. Quando compara-se as variações latitudinal e longitudinal da temperatura mínima média mensal, observa-se, para o Rio Grande do Sul a superioridade da primeira. De igual importância, também, é a altitude, cuja variação da temperatura mínima do ar dá-se em função da umidade atmosférica, ou seja, período úmido tem-se redução menor. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÀFICAS ALFONSI, R.R;PINTO, H.S. ;PEDRO JUNIOR, M.J.Estimativa das normais de Temperaturas média mensal e anual do Estado de Goiás(BR) em função de altitude e latitude. São Paulo: Instituto De Geografia USP, Caderno de Ciências da Terra, n.4. CARGNELUTTI FILHO, A. MALUF,J.R.T.,MATZENAUER, R.,STOLZ, A.P.Altitude e coordenadas geográficas na estimativa da temperatura mínima média decendial do no Estado do Rio Grande do Sul.Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.41, n.6, p ,jun.26. NÌMER,E.Climatologia do Brasil.2ªed.,Rio de Janeiro, IBGE:Departamento de Recursos Naturais e Estudos Ambientais,1989,421p.

6 6 (a) Alegrete (b)cachoeira do Sul (c)caxias do Sul (d)marcelino Ramos (e)osório (f)pelotas Figura 1-Curvas de temperaturas mínimas mensais médias e mensais estimadas para (a)alegrete, (b)cachoeira do Sul, (c)caxias do Sul, (d)marcelino Ramos, (e)osório e (f)pelotas