EVOLUÇÃO HIDRO-CLIMÁTICA DO NORDESTE BRASILEIRO: APLICAÇÕES DE SÉRIES TEMPORAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE TENDÊNCIA

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1 EVOLUÇÃO HIDRO-CLIMÁTICA DO NORDESTE BRASILEIRO: APLICAÇÕES DE SÉRIES TEMPORAIS PARA IDENTIFICAÇÃO DE TENDÊNCIA Diogo Vieira Orlando Faculdade de Eng. Ambiental CEATEC/PUC-Campinas Prof. Dr. Júlio César Penereiro Modelagem Matemática CEATEC Resumo: O plano de trabalho descrito teve como meta identificar a ocorrência de tendências em séries temporais relativas aos índices anuais de precipitação pluviométrica, das temperaturas mínima, média e máxima e de vazão em rios, registradas em localidades do nordeste brasileiro. Deu-se ênfase àquelas localidades pertencentes à bacia hidrográficas do rio Parnaíba, no nordeste do Brasil. Identificaram-se, por meio de testes estatísticos, pontos de mudança no comportamento hidrológico e climático em séries temporais que, dependendo da localidade, possuem diferentes períodos de intervalo de tempo. Utilizaramse a Análise de Regressão Linear e os testes não paramétricos de Mann-Kendall e de Pettitt. Os resultados, apresentados em forma de gráficos, tabelas e mapas, confirmam que a maioria dos locais avaliados não registrou tendências, em particular na precipitação pluviométrica e na vazão de rios. Contudo, as análises dos dados das temperaturas revelaram vários locais com tendências significativas confirmadas naquela região brasileira. Palavras-chave: Séries temporais, Tendências, Rio Parnaíba. Área do Conhecimento: Ciências Exatas e da Terra Climatologia, Hidrologia, Engenharia Ambiental. 1. INTRODUÇÃO A necessidade da compreensão dos fatores que dizem respeito às alterações climáticas e suas consequências, desde muito cedo, despertou na sociedade o interesse em estudá-los. Porém, como em muitas outras ciências, a Climatologia teve um grande salto no conhecimento a partir da Segunda Guerra Mundial, principalmente devido à necessidade de melhor se conhecer o território inimigo. Avanços tecnológicos permitiram conhecer melhor o clima e seus processos. Foi exatamente por meio desse avanço tecnológico que a Meteorologia e a Climatologia puderam contribuir de forma positiva no acompanhamento e na previsão das alterações climáticas regionais e globais. Como ciências investigadoras da atmosfera, acompanharam de perto as interações ocorridas no clima e, cada vez mais, vêm se servindo do apoio de outras ciências, como a Estatística, a Matemática e a Física. Neste sentido, foi constatado que a temperatura média global aumentou entre 0,3 o C e 0,6 o C desde o final da década de 1950 [1]. Neste contexto e em particular nos últimos anos, tem sido muito discutida a possibilidade de a mudança climática registrada ser uma consequência da emissão de gases de efeitoestufa, principalmente devido às atividades humanas e naturais. As referidas consequências do efeitoestufa no aquecimento global já foram alvos de análises e discussões, sendo que concluiu-se que as mudanças observadas no clima global não são ainda suficientemente grandes para serem atribuídas inequivocamente a causas antropogênicas de aumento do efeito-estufa [1 e 2]. Não obstante, a mídia em geral vem alertando cada vez mais para as consequências diretas e indiretas causadas pelo aquecimento global, tais como as alterações nas frequências e distribuições das precipitações pluviométricas, que aumentam significativamente as ocorrências de secas e de cheias em algumas regiões do planeta. Várias simulações, com diferentes cenários e taxas de emissão de gases exalados pela atividade humana que causam o efeito-estufa, têm previsto um aquecimento global na superfície terrestre. Outras alterações previstas nessas projeções são os aumentos das precipitações, maiores ocorrências de precipitações, precipitações intensas originadas por processos convectivos, maior frequência de cheias e ocorrências de secas mais severas e prolongadas [1].

2 Diante desses e de muitos outros fatos, a identificação de alterações nos registros meteorológicos é de grande importância para os estudos de Engenharia. Em particular àqueles que utilizam as séries temporais de dados, pois tanto as simulações como as aplicações de teorias de probabilidade são realizadas com a hipótese de que essas séries temporais são homogêneas, isto é, que não apresentam tendências. O trabalho retratado, em nível de Iniciação Científica, visou contribuir com os estudos sobre mudanças climáticas de curto prazo em escalas regionais, abordando o estudo da variabilidade e a tendência das temperaturas (mínima, média e máxima), precipitações pluviométricas e níveis de vazão em rios, em períodos mensais e anuais, medidas nos estados do nordeste brasileiro, utilizando a base de dados climatológicos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) [3] e Agência Nacional das Águas (ANA) [4]. Uma maior atenção foi dada os estados do Maranhão e Piauí, além do rio Parnaíba e seus afluentes, pois além de ser uma região economicamente muito pobre, a população que ali vive sofre com secas prolongadas que afetam, sobretudo, a agropecuária. Os dados que foram tratados fazem parte de séries temporais que dependem do período que foram coletados, de cada município onde essas medições se iniciaram e, portanto, variam de localidade para localidade. A meta principal do estudo foi à possibilidade de caracterizar a partir de quando uma tendência climática ou hidrológica ocorreu. Deseja-se reconhecer se a mudança no comportamento da variável estudada, isto é, da série temporal de um determinado parâmetro hidro-climático, foi ou não causada pelas atividades antrópicas local, regional e global. 2. METODOLOGIA A partir da ANA [4] e do Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa do INMET [3] foi possível obter uma confiável base de dados, em forma de séries temporais, relacionadas à vazão ao longo do rio Parnaíba, temperaturas mínima, máxima e média, e de precipitação para vários municípios espalhados nos estados do Piauí e Maranhão. Após o levantamento e a organização dos dados, foram construídos modelos matemáticos e estatísticos empregando o programa computacional Microsoft Excel para identificar a possível ocorrência de tendências significativas nas referidas séries. O objetivo foi identificar e mapear a evolução hidro-climática na bacia hidrográfica do Rio Parnaíba para as localidades representadas na Figura 1. As estações medidoras do INMET e da ANA estão representadas nas Tabelas 1 e 2 respectivamente, onde destacam-se as identificações (#) e (numeração), para eventuais análises e comparações com relação às posições no mapa da Figura 1, os nomes das localidades, seguido dos respectivos códigos numéricos e das coordenadas geográficas que identificam as estações, além do período de cada série temporal trabalhada. Figura 1. Localização geográfica das estações medidoras do INMET (letra e círculo vermelho) e da ANA (número e quadrado preto) usadas neste trabalho. Tabela 1. Locais com as estações medidoras do INMET.

3 Tabela 2. Locais com as estações medidoras da ANA. 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Após organização dos dados, realizaram-se os cálculos das médias móveis e suavizações para ajuste da linha de tendência e a análise de regressão linear para todas as séries temporais comentadas nas Tabelas 1 e 2. Após esses cálculos, gráficos dos comportamentos das séries foram gerados com o intuito de identificar características e peculiaridades, tais como a eventual existência de heterogeneidades e mudanças abruptas, além de constituir uma ferramenta adicional de interpretação estatística. A título de exemplo, a Figura 2 corresponde aos dados de precipitação pluviométrica da cidade piauiense de Paulistana entre os anos 1994 a A figura mostra o comportamento da média móvel e suavização para os dados dessa variável climática, sendo a média móvel para os dados representados em vermelho e suavização os dados identificados em preto. Nesses dados, por meio do ajuste linear, tanto usando média móvel ou suavização, pode-se identificar um decréscimo no comportamento da reta ajustada (a<0), indicando uma possível diminuição no índice de chuva para essa localidade no período em questão. As equações dos ajustes realizados estão representadas à direita do gráfico para os dados da média móvel (em vermelho) e da suavização (em preto). Na presente amostra foram selecionadas 24 estações meteorológicas, do INMET, sendo 12 localizadas no Maranhão (MA) e 12 no Piauí (PI). Não obstante, das 40 estações medidoras disponibilizadas pela ANA localizadas na região da bacia do rio Parnaíba, foram selecionadas 18 estações. Basicamente, para as análises estatísticas foram empregados dois métodos, paramétricos e não paramétricos, que podem ser conferidos, para maiores detalhes no trabalho [5]. Figura 2 Precipitação total de Paulistana (PI), registrando diminuição nos valores (a<0). Em losangos as precipitações totais anuais, em quadrados pretos a suavização ajustada (linha preta) e em quadrados vermelhos as médias móveis (linha vermelha). Na Figura 3 é possível verificar o comportamento da temperatura mínima para a cidade maranhense de Alto Parnaíba. Neste caso, a série temporal tem período entre 1977 e Constata-se, por meio do comportamento do gráfico, além dos valores dos coeficientes das retas ajustadas (a>0), um aumento dessa temperatura no período analisado. Figura 3 Idem à figura anterior, mas para Temperatura mínima de Alto Parnaíba (MA), com a média móvel e suavização dos dados apresentado a>0.

4 Em relação à qualidade dos ajustes efetuados, quanto mais próximo da unidade o índice R², menor a dispersão dos dados e, consequentemente, melhor o ajuste efetuado. Quanto ao valor de IC, que indica a probabilidade do coeficiente angular de uma variável encontrar-se no intervalo inferior e superior calculado de 95% dos dados, os valores dependem da variável que está sendo tratada. Devido a isso, uma grande distribuição de intervalos de IC foi identificada, tornando esse tipo de análise limitado. Foi exatamente devido a essa insegurança que se decidiu empregar os métodos estatísticos não paramétricos de Mann-Kendall [6] e de Pettitt [7]. Os testes de Mann-Kendall e de Pettitt foram aplicados em todas as séries temporais das variáveis hidro-climáticas envolvidas no levantamento, sendo que algumas formas gráficas estão mostradas nas Figuras 4 e 5. Nos gráficos dessas figuras as linhas horizontais tracejadas e pontilhadas indicam os intervalos (para o teste de Mann-Kendall) e os níveis (para o teste de Pettitt) de confiança de ±5% a ±10%, respectivamente. É relevante destacar que no teste de Mann-Kendall uma tendência é dita significativa quando os valores absolutos de U(t n ) são maiores que os intervalos de confiança e o início dessa tendência podem ser identificado pela intersecção das curvas U(t n ) (em traçado contínuo) e U*(t n ) (em traçado pontilhado), representadas em cor preta na parte inferior dos gráficos de cada figura. Porém isso deve ocorrer dentro dos valores críticos dos intervalos de confiança [8]. Em contra partida, a curva do teste de Pettitt, que está apresentada em cor vermelha na parte superior dos gráficos da mesma figura, o ponto de mudança brusca de K(t), tomado em módulo, ocorre quando este for maior que os limites críticos estabelecidos de 5% e 10%. Porém, essa condição deixa de ser verdadeira quando os valores que estão em seguida ao valor crítico oscilam em intervalos próximos ao valor máximo. Nesta situação, o último valor do intervalo de oscilação indica o ponto de início da tendência [7]. No presente levantamento optou-se por estabelecer um critério que expressasse os resultados dos dois testes, para tanto se utilizou a seguinte convenção: o sinal (+)(+) para uma tendência positiva confirmada entre 5% e 10% dos níveis dos intervalos de confianças e o sinal (+) se for acima de 10% do nível do intervalo de confiança. De maneira análoga: os sinais ( )( ) e ( ) para tendência negativa confirmada, respectivamente. São apresentados e analisados na Figura 4 os casos dos comportamentos inferidos para os dados de duas séries climáticas do INMET, nas cidades de Bom Jesus do Piauí (PI) e Colinas (MA). Figura 4 Estatísticas de Mann-Kendall (inferior e em preto) e de Pettitt (superior em vermelho) para medidas climáticas das cidades: (a) Bom Jesus do Piauí, PI e (b) Colinas, MA. Ao analisar o comportamento da temperatura mínima (T-mín.) medida na cidade de Bom Jesus do Piauí (Figura 4a), os testes de Mann-Kendall e de Pettitt confirmam o registro de tendência negativa com nível ( )( ) a partir de 1995, pois as curvas U(t n ) e U*(t n ) cruzaram-se entre os intervalos de confianças na data de 1995 e o ponto de mudança brusca de K(t), ocorreu ao cruzar os limites críticos estabelecidos de 5% e 10% também em Para a temperatura média (T-méd.) medida em Colinas (Figura 4b), nenhuma tendência pode ser confirmada, visto que o cruzamento das curvas estatísticas no teste Mann-Kendall ocorreu fora dos intervalos de confiança de ±5% e ±10%, em que pese à curva estatística do teste de Pettitt ter cruzado os dois níveis de significância. Na Figura 5 são apresentados e analisados os comportamentos de duas séries hidrológicas nas estações medidoras da ANA. Na localidade de Barão de Grajaú (MA), localizada no rio Parnaíba, e na localidade de Tinguis (PI), na margem do rio Longá. Seguindo os mesmos procedimentos de análises realizadas anteriormente, uma tendência significativa de diminuição do índice na vazão do rio Parnaíba em Barão de Grajaú pôde ser identificada pelos testes de

5 Mann-Kendall e de Pettitt (Figura 5a, inferior e superior, respectivamente) a partir de Figura 5 Idem aos gráficos da figura 4, mas aplicados às medidas das vazões do rio Parnaíba em (a) Barão de Grajaú, MA; e no rio Longá em (b) Tinguis, PI. Para a localidade piauiense de Tinguis, os gráficos da Figura 5b revelam a ausência de tendência, pois os testes não paramétricos aplicados à série de vazão (Vaz.) indicam vários cruzamentos das curvas estatísticas U(t n ) e U*(t n ) de Mann-Kendall entre os intervalos de confianças, enquanto que a curva K(t) do teste de Pettitt em nenhum momento cruzou os limites críticos estabelecidos de 5% e 10%. A Figura 6 mostra a situação para as temperaturas mínima (T-mín.), média (T-méd.) e máxima (T-máx.), precipitação (Prec.) e vazão média (Vaz.) para todas as localidades abordadas. Uma análise dos mapas contidos na Figura 6, permite julgar que o clima regional ao longo da bacia do rio Parnaíba tenha se alterado com o tempo, culminando em maiores índices de temperaturas a partir do meados da década de No entanto, essas alterações parecem não ter acarretado mudanças nos índices de precipitação e vazão, visto que para esses dois parâmetros foram poucas as localidades que acusaram tendências nas séries temporais trabalhas. Apesar dos resultados apresentados nesses mapas terem se mostrados mais sensíveis às temperaturas, pois foram identificados vários locais com tendências positiva para esses parâmetros, ainda é difícil analisar e concluir o quanto as mudanças antropogênicas têm influenciado o clima nessa região do Brasil. Figura 6 Distribuição de tendências climáticas e hidrológicas ao longo do rio Parnaíba, como resultado dos testes não paramétricos para: (a) T-mín.; (b) T-méd.; (c) T-máx.; (d) Prec. e (e) Vazão média. Além disso, a dificuldade de quantificação do papel de cada agente hidro-climático se dá pela deficiência de uma rede de estações medidoras, pela ausência de entendimento dos processos climáticos complexos e pelas limitações dos modelos hidro-climáticos até então disponíveis. Isso pode ser comprovado pela distribuição das estações do INMET e da ANA identificadas nos mapas da Figura CONCLUSÕES As análises exploratórias realizadas para as séries temporais anuais dos parâmetros hidro-climáticas ao longo da bacia do rio Parnaíba revelaram que: Foram identificadas mudanças no comportamento das T-mín., T-méd., e T-máx.. Não houve um período definido para essas alterações, ocorrendo durante toda a década de 1990, mas com tendência de aumento dessas grandezas climáticas, exceto para as cidades piauienses de Caracol e Bom Jesus do Piauí que registraram diminuição com nível de significância ( ) e ( )( ) na T-mín, respectivamente. Em geral, as séries de Prec. não apresentaram tendências significativas. Apenas duas cidades maranhenses acusaram aumento, Imperatriz (no nível (+)) e Chapadinha (com significância (+)(+)), enquanto que Bom Jesus do Piauí (com significância ( )) registrou diminuição no índice de chuvas.

6 Das 18 estações medidoras da ANA apenas três registraram tendências negativas nos índices de Vaz.: as localidades piauienses de Francisco Ayres (no rio Canindé) e Cristino Castro II (no rio Gurguéia), com índice de significância ( ), além da localidade maranhense de Barão de Grajaú (no rio Parnaíba), que acusou o nível ( )( ). Em suma, analisando os resultados estatísticos encontrados por meio das análises exploratórias dos dados nos períodos abordados, conclui-se que, em termos gerais, uma possível tendência de aumento das temperaturas anuais na Região Nordeste do Brasil, compreendida pelos estados do Maranhão e Piauí. Em contraposição, tanto o regime anual de chuvas quanto os índices de vazão não apresentaram evidências de alterações, exceto em alguns casos pontuais como comentado anteriormente. Ressalta-se que a falta de medições de dados meteorológicos e hidrológicos de longo período no Brasil é um forte fator limitante à capacidade de diagnosticar e quantificar as influências dos diferentes agentes que atuam no clima e na hidrologia do território brasileiro. Não obstante, os resultados aqui apresentados alertam para o cuidado que se deve ter ao apontar as possíveis causas de mudanças observadas nas séries, tendo em vista a complexidade em associar essas alterações com as variações naturais do clima e as influências antropogênicas. Em que pese todas as incertezas associadas às mudanças climáticas e, consequentemente, aos impactos dessas possíveis alterações nas séries hidro-climáticas, como apresentado e discutido anteriormente, estudos nessa linha de atuação são relevantes e oportunos para auxiliar gestores de recursos hídricos no cenário atual sobre o comportamento do meio ambiente. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem à PROPESQ da PUC- Campinas pela bolsa FAPIC concedida durante o período. REFERÊNCIAS [1] Houghton, J. T. et al. (1996). Climate change 1995: the science of climate change: contribution of working group I to the second assessment report to the IPCC. Cambridge (Inglaterra): Cambridge University Press. [2] Houghton, J. T. et al. (1992). Climate change 1992: the supplementary report to the IPCC scientific assessment. Cambridge (Inglaterra): Cambridge University Press. [3] INMET (2013). Instituto Nacional de Meteorologia. Banco de Dados para Pesquisa e Ensino BDMEP, capturado online em 09/08/2013 de < [4] ANA (2013). Agência Nacional de Águas, capturado online em 12/11/2013 de < [5] Penereiro, J. C. et al. (2011). Estatística apoiada pela Tecnologia: uma proposta para identificar tendências climáticas. Acta Scientiae, vol. 13, n. 1, p [6] Sneyers, R. et al. (1990). Climatic changes in Belgium as appearing from the homogenized series of observations made in Brussels Uccle ( ) In: SCHIETECAT, G. D. (Ed.). Contributions à l etude des changements de climat. Bruxelles: Institut Royal Meteorologique de Belgique, Publications Série 124, p [7] Pettitt, A. N. (1979). A non-parametric approach to the changepoint problem. Applied Statistics, London, vol. 28, n. 2. [8] Sneyers, R. (1975). Sur l analyse statistique dês series d observations. Organisation Météorologique Mondial, 192p.