DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO NA REGIÃO CENTRO-SUL DO ESTADO DO PARANÁ.

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1 DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO NA REGIÃO CENTRO-SUL DO ESTADO DO PARANÁ. Eraldo Schunk Silva e Jonas Teixeira Nery Professores do DES e DFI-UEM, Maringá (PR). essilva@uem.br INTRODUÇÃO A região Sul do Brasil (Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul) cobre aproximadamente 6.8% do território brasileiro e tem 17.1% da população economicamente ativa do país (Berlato, 1992). É uma das regiões mais industrializadas e economicamente mais desenvolvidas com sua economia baseada, principalmente, na agricultura, a qual contribui com cerca de 57% da produção nacional de grãos. A atividade industrial na região, como geração de energia, agricultura de grãos e pecuária é extremamente dependente dos recursos hídricos disponíveis. Portanto, variações no regime de precipitação têm um notável impacto na economia da região. O Estado do Paraná, inserido nesta região, está incluído, portanto, entre os Estados que se sobressaem na produção agrícola do Brasil. 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 regulador da produção agrícola do Estado. 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 (Atlas do Paraná). 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. Além do conhecimento do regime pluviométrico, do ponto de vista climatológico, é necessário o conhecimento do impacto das variações climáticas sobre a precipitação. Isso permite adequar o planejamento a essas variações e tornar mais eficiente e racional a utilização de recursos hídricos, Grimm e Ferraz (1997). Muitos trabalhos têm sido realizados estudando a precipitação do sul do Brasil. Sansigolo e Nery (1998) estudaram a precipitação do sul do e sudeste do Brasil utilizando análise de fatores e agrupamento, mostrando que a região apresenta grande variabilidade sazonal, com ciclo bem definido e com o primeiro fator comum temporal explicando 52% da variância total da variável. Os objetivos deste trabalho são dois: 1) estabelecer grupos homogêneos de precipitação através da aplicação da análise de componentes principais, seguida de uma análise de classificação e 2) estudar a variabilidade temporal da precipitação, no Estado do Paraná. METODOLOGIA Foram utilizados dados fornecidos pelo Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR), juntamente com a Agencia Nacional de Água e Energia (ANEEL), num

2 total de 38 séries de precipitação pluviométrica, no Estado do Paraná. O período de estudo foi de 1960 a As regiões homogêneas de precipitação foram determinadas a partir de uma análise de Componentes Principais - ACP, modo S (segundo Richman, 1986), seguida de uma análise de classificação (análise de cluster). Neste estudo a matriz original foi construída considerando como variáveis as séries de precipitação total anual, das 38 estações, Figura 1. Figura 1- Localização das estações utilizadas nesse trabalho. Num segundo momento, utilizou-se da ACP, no modo T, para estudar a variabilidade temporal da precipitação na região de estudo. No presente estudo a matriz original foi construída considerando-se como variáveis a precipitação média mensal, do referido Estado. Originalmente a Análise de Componentes Principais foi introduzida por Pearson, em 1901 e por Hotelling em 1933 (in: Everitt and Der, 1977). A aplicação da ACP a um conjunto de dados de grande dimensão é interessante, inicialmente, apenas para determinar combinações lineares das variáveis originais que expliquem o máximo possível a variação existente nos dados iniciais. A rigor a ACP não necessita alguma condição de validade, ou seja, esta técnica não exige alguma suposição teórica de existência de um modelo causal, distribuição de probabilidade, para os dados. Logo, não é possível estabelecer quaisquer relações de causa efeito entre variáveis, mesmo que existam. Em hipótese alguma se supões que existam variáveis escondidas, ou seja, fatores subjacentes. A ACP é somente uma técnica de redução de dimensões. Por exemplo, para m componentes e p variáveis (p m), teríamos a seguinte configuração de variáveis latentes: componentes principais resultantes de combinações lineares perfeitas (sem erros) das variáveis. CP 1 = a 11 X 1 + a 21 X a p1 X p ; CP 2 = a 12 X 1 + a 22 X a p2 X p... CP m = a 1m X 1 + a 22 X a pm X p A solução deste sistema de equações é única (isto é verdade na prática, na teoria, a igualdade de dois auto vetores implica uma infinidade de soluções, mas tal situação é raríssima) e considera a variação total presente no conjunto das variáveis iniciais, onde a primeira CP 1 explica o máximo possível da variância dos dados iniciais, enquanto a segunda CP 2 explica o máximo possível da variância ainda não explicada e assim por diante, até a última CP m que contribui com a menor parcela de explicação da variância total dos dados iniciais. Embora no estudo de áreas homogêneas fosse possível efetuar de forma relativamente simples e rápida a identificação dessas áreas tomando por base os planos fatoriais, optou-se por realizar a identificação final das zonas homogêneas

3 de precipitação para o Estado do Paraná através do método de classificação hierárquica de Ward, com distância euclidiana. Esse procedimento justifica-se pelo simples fato que o processamento dos dados, através da ACP, elimina as informações redundantes e separa o sinal de grande escala (variância comum) do ruído (variância específica) associado a cada estação. Além do mais, fornece uma síntese do conjunto de dados, isenta de subjetividade e justificada em um critério estatístico. Como input foram consideradas as cargas (componentes principais) espaciais mais significativas. O método de Ward utiliza uma análise de variância para avaliar a distância entre os grupos. Este método pode ser resumido nas seguintes etapas: 1) cálculos das médias das variáveis (para cada grupo); 2) obtenção do quadrado da distância euclidiana entre essas médias; 3) soma das distâncias para todos os indivíduos e 4) minimização da variância dentro dos grupos. A principal desvantagem apontada pelos pesquisadores da área de metodologia, em relação a utilização do método é a sua tendência em criar grupos de tamanhos semelhantes e pequenos. Porém, em climatologia, esse método temse mostrado bastante eficiente, uma vez que os resultados obtidos, após sua aplicação, tendem a confirmar o número de clusters preestabelecidos com base em outras informações climatológicas para áreas alvos de estudos. RESULTADO E DISCUSSÃO O Estado do Paraná apresenta significativa variabilidade da precipitação devido a diferentes fatores, tanto estáticos quanto dinâmicos. Este Estado é cortado pelo Trópico de Capricórnio ao norte, apresentando uma orografia variando do nível do mar, na costa, a altitudes de 1000 metros, aproximadamente, na região sul do referido Estado, (Nery e Silva, 2001). A aplicação da 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 2 apresenta o resultado da análise de clusters considerando como input os auto vetores associados aos autovalores retidos na ACP. Figura 2- Classificação das áreas homogêneas, através da análise multivariada. A partir dessa análise pode-se observar (Figura 2) 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.

4 Variância explicada AUTOVALOR % TOTAL CUMUL E CUMUL % TABELA I Variância explicada dos cinco primeiros auto valores. A Tabela I 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 centrosul do Estado do Paraná está explicada pelo primeiro auto valor da ACP. Na Figura 3 apresenta-se o dendograma tendo por base os dados originais da região centro-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 ACP mais significativas. Figura 3 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 II, III, IV, V e VI. Figura 4 Primeiro, segundo e terceiro auto vetores (modo T) da precipitação. A Figura 4 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).

5 Sumário da análise de regressão para a variável dependente: F1TS R 2 = 0,8529 F(5,32) = 37,115 p = 0,0000 (Tabela II) Intercpt F1T F2T F3T F4T F5T Sumário da análise de regressão para a variável dependente: F2TS R 2 = 0,7938 F(5,32) = 24,64 p = 0,0000 (Tabela III) Intercpt F1T F2T F3T F4T F5T Sumário da análise de regressão para a variável dependente: F3TS R 2 = 0,5357 F(5,32) = 7,38 p = 0,00011 (Tabela IV) Intercpt F1T F2T F3T F4T F5T Sumário da análise de regressão para a variável dependente: F4TS R 2 = 0,2676 F(5,32) = 2,33 p = 0,0642 (Tabela V) Intercpt F1T F2T F3T F4T F5T Sumário da análise de regressão para a variável dependente: F5TS R 2 = 0,5849 F(5,32) = 9,018 p = 0, (Tabela VI) Intercpt F1T F2T F3T F4T F5T Tabelas II, III, IV, V e VI Análise de regressão múltipla entre o fator 1, 2, 3, 4 e 5 dos cinco fatores total de precipitação do sul com os cinco fatores considerando-se todos os dados de precipitação do Paraná, analisados.

6 Pode-se observar através das análises realizadas que os fatores, considerando-se os dados da região centro-sul como variável dependente, estão significativamente correlacionados com os dados da precipitação total (F1T, F2T, F3T e F4T: fatores temporais, gerados a partir dos dados de precipitação de todo o Estado, utilizando ACP), de todo o Paraná. Na Tabela I, o Fator 1 (dados do centro-sul do Paraná) foram correlacionados através do modelo estatístico (análise de regressão múltipla) com todos os cinco fatores obtidos para os dados de precipitação pluviométrica do Estado. Pode-se observar que o coeficiente de explicação (R 2 ) foi de 85% estando correlacionados o Fator 1 de todos os dados da precipitação do sul (F1TS) com os fatores F1T, F2T, F3T e F4T, ou seja, a variabilidade estudada da região centro-sul pode ser explicada pelas quatro primeiros componentes da região centro-sul do Estado. Outra observação importante é que F1TS e F2T se correlacionam, mas, aparentemente, de maneira inversa, ou seja, quando chove numa região não chove na outra. Isto demonstra, mais uma vez, que a variabilidade da precipitação no Estado do Paraná está explicada por diferentes fatores (dinâmicos e/ou estáticos). As demais tabelas apresentam modelos significativos para diferentes fatores correlacionados, evidenciando-se dinâmicas de circulações diferentes explicando a precipitação na região centro-sul em relação às outras regiões do Estado do Paraná. 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.

7 CONCLUSÃO O Estado do Paraná apresenta duas áreas homogêneas (Noroeste e Nordeste), com menores precipitações em relação às demais regiões do estado. Tanto as Regiões Central, Sudeste, Sul e Sudoeste apresentam precipitações significativamente maiores, quanto a Região Leste. Esta, no entanto, está dominada por uma dinâmica complexa com orografia e advecção do oceano regulando o seu regime de precipitação. A região centro-sul do Estado apresenta uma variabilidade pluviométrica significativa e diferenciada em relação as regiões noroeste, norte, leste e nordeste desse Estado. O modelo de análise de regressão mostra uma significativa variabilidade dessa região em relação as outras regiões do Estado, sendo importante procurar explicar claramente essa variabilidades, para futuras previsões climáticas. REFERÊNCIA BIBLIOGRÁFICA BRAGAGNOLO, N. Uso dos Solos Altamente Suscetíveis à Erosão. In: PEREIRE, V. P., FERREIRA, M. E., CRUZ, M. C. P. (Eds) Solos Altamente Suscetíveis à Erosão. Jaboticabal, UNESP/SBCS, 1994, p PARANÁ (ESTADO), Secretaria de Estado da Agricultura e do Abastecimento. Instituto de Terras Cartografia e Floresta. Atlas do Paraná, Curitiba, GRIMM, A. M., FERRAZ, 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, 16 a 20 de novembro 1997, Vitória, Espírito Santos. NERY, J. T., SILVA, E. S. Análise da Precipitação No Estado do Paraná. XI Congresso Argentino de Meteorologia e IX Congresso FLISMET. Junho de Buenos Aires, Argentina. SANSIGOLO, C. A, NERY J. T., Análise de Fatores Comuns e Agrupamentos da Precipitações nas Regiões Sudeste e Sul do Brasil. X Congresso Brasileiro de Meteorologia e VIII Congresso da FLISMET. 26 a 30 de outubro de 1998, Brasília, DF. REIS E., Estatística Multivariada Aplicada, Ed. Silabo Ltda, Lisboa, 1997.