DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL E EROSIVIDADE MENSAL E ANUAL NO ESTADO DO TOCANTINS

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1 DISTRIBUIÇÃO ESPACIAL E TEMPORAL DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL E EROSIVIDADE MENSAL E ANUAL NO ESTADO DO TOCANTINS Denyclaimy de Souza Carneiro 1 ; Marcelo Ribeiro Viola 2 1 Aluno do Curso de Engenharia Florestal; Campus de Gurupi; denny-gpi@hotmail.com PIBIC/CNPq 2 Orientador(a) do Curso de Engenharia Florestal; Campus de Gurupi; mrviola@uft.edu.br RESUMO Devido ao recente crescimento das áreas agrícolas do Estado do Tocantins e objetivando a melhor utilização dos recursos naturais, esse projeto de pesquisa tem por objetivo mapear a precipitação na escala mensal e desenvolver uma avaliação inicial sobre a sua interação com a erosividade. Para isso foram tabuladas séries históricas pluviométricas disponíveis para o Estado do Tocantins e proximidades. A partir destas séries históricas foi gerado um banco de dados georreferenciado para o desenvolvimento deste estudo. Os mapas de precipitação permitiram a descrição da distribuição espacial e temporal das chuvas no estado do Tocantins. O comportamento espacial da erosividade está diretamente relacionado ao da precipitação média mensal. A região do Bico do Papagaio, ao norte do estado, e a região do Cantão, no centro-oeste do estado, apresentaram os maiores índices pluviométricos anuais, chegando a e mm, respectivamente. As menores lâminas médias anuais foram encontradas na região de Taguatinga, no extremo sudeste do estado, e de Mateiros, na região do Jalapão, próximo à divisa com a Bahia e o Piauí, com lâminas da ordem de mm. Palavras-chave: agrometeorologia; hidrologia; recursos naturais INTRODUÇÃO Com a expansão da fronteira agrícola no Estado do Tocantins, o desenvolvimento de estudos climáticos é tido como uma demanda essencial e estratégica para subsidiar o planejamento agrícola, especialmente na indicação de locais com condições climáticas favoráveis ao desenvolvimento de determinada cultura agrícola. Nesse contexto, o conhecimento detalhado do regime pluvial toma destaque, tendo-se em vista sua diversificação ao longo do território estadual. Ao norte, junto ao Bioma Amazônia, que abrange 9% do estado, ocorre melhor uniformidade na distribuição temporal das chuvas. Entretanto, no Bioma Cerrado que cobre 91% de sua área, e mais nitidamente ao sul, o período de estiagem é mais severo, se

2 estendendo de abril a setembro. Conhecer esta dinâmica, proceder a sua quantificação e modelagem sobre o ponto de vista físico são importantes demandas ambientais, com aplicação direta no planejamento agrícola e também na gestão dos recursos naturais em nível estadual. O monitoramento da precipitação é tradicionalmente realizado em postos de coleta pontuais, de maneira que o reconhecimento de sua variabilidade espacial demanda o mapeamento desta variável. Nesse contexto, objetivou-se com esse projeto de pesquisa estruturar um banco de dados georreferenciado de precipitação pluvial, proceder o seu mapeamento para o estado do Tocantins e desenvolver uma avaliação inicial sobre a sua interação com a erosividade. MATERIAL E MÉTODOS O Estado do Tocantins encontra-se na região norte do Brasil situado nas longitudes 44 W e 52 W e latitudes 14 S e 4 S, com uma área de 277,620 km². O banco de dados de precipitação média mensal foi estruturado a partir das informações disponíveis no Sistema de Informações Hidrológicas da Agência Nacional de Águas. Foram no total 98 estações distribuídas entre os estados do Tocantins, Pará, Mato Grosso, Goiás, Bahia, Piauí e Maranhão. Para o cálculo da precipitação média mensal foi padronizado o período compreendido entre 1985 e Posteriormente foi feita a estruturação em um banco de dados georreferenciado. Nesta etapa todo o banco de dados, que inicialmente estava no Sistema de Coordenadas Geográficas foi convertido para a Projeção Cônica de Albers, para a espacialização da informação. O cálculo da erosividade mensal foi efetuado com base em equações que associam o índice de erosividade padrão (EI 30 ) ao índice de Fournier (RENARD Y FREIMUND, 1994). No ajuste da relação entre EI 30 e Rc foram utilizadas equações disponíveis para proximidades do Estado do Tocantins. Posteriormente foram utilizadas ferramentas disponíveis nos Sistemas de Informações Geográficas (SIG) para desenvolver o mapeamento da precipitação e a avaliação sobre a sua interação com a erosividade das chuvas. RESULTADOS E DISCUSSÃO Nas Figuras 1 e 2 estão apresentados os mapas de precipitação média mensal de janeiro a dezembro, e na Figura 3 está apresentada a precipitação média anual. Pode-se visualizar de maneira geral nestas figuras, que o regime pluvial é marcado por duas estações bem definidas. O período seco inicia-se na região sul e centro-leste do estado no mês de maio, onde as lâminas médias nesse período são inferiores a 44 mm. Entretanto, nesse mês, no restante do estado e especialmente na região do Bico do Papagaio a lâmina

3 precipitada pode atingir até 130 mm. Nos meses de junho, julho e agosto, embora bastante secos nas regiões central e sul do estado, prevalece uma pequena lâmina média na região Norte, chegando a 32,7, 23,5 e 32,8 mm, respectivamente. O início do período chuvoso se dá, na maior parte do estado, no mês de setembro, no qual ocorrem lâminas médias de até 122,8 mm ao norte da região do Cantão. A exceção fica para o extremo sudeste, nas proximidades de Mateiros e Taguatinga, onde a precipitação média mensal de setembro não supera 30 mm. De outubro a abril, o período chuvoso se desenvolve no estado, com ápice entre dezembro e março, nos quais a lâmina mensal pode superar 350 mm. De acordo com MONTEIRO (1951) o clima da região é influenciado pelas massas de ar Equatorial Continental e Polar Atlântica. A massa Equatorial Continental é úmida devido à elevada disponibilidade hídrica superficial e também pela intensa transpiração da floresta Amazônica. Ainda de acordo com este autor, o período chuvoso coincide com a época em que a massa de ar equatorial continental atua na região, que se dá entre a primavera e o verão, ocasião na qual essa massa avança para o interior do continente no sentido noroeste para o sudeste, ou para leste-sudeste em virtude do recuo da massa polar atlântica (MARCUZZO Y GOULARTE, 2012). Figura 1. Precipitação mensal para janeiro (a), fevereiro (b), março (c), abril (d), maio (e) e junho (f), em mm.

4 Figura 2. Precipitação mensal para jul. (a), ago. (b), set. (c), out. (d), nov. (e) e dez. (f), em mm. Figura 3. Precipitação média anual, em mm.

5 A erosividade anual da chuva acompanhou o comportamento da precipitação pluvial. A região do Bico do Papagaio, ao norte do estado, e a região do Cantão, no centro-oeste do estado, apresentaram os maiores índices pluviométricos anuais, chegando a e mm, respectivamente. As menores lâminas médias anuais foram encontradas na região de Taguatinga, no extremo sudeste do estado, e de Mateiros, na região do Jalapão, próximo à divisa com a Bahia e o Piauí, com lâminas da ordem de mm. LITERATURA CITADA MARCUZZO, F. N.; GOULARTE, E. E. R. P. Índice de anomalia de chuvas do estado do Tocantins. Geoambiente online, MELLO, C. R. de; SÁ, M. A. C.; CURI, N.; MELLO, J. M.; VIOLA, M. R.; SILVA, A. M. da. Erosividade mensal e anual da chuva no Estado de Minas Gerais. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 42, p , MONTEIRO, C. A. F. Notas para o estudo do clima do Centro-Oeste brasileiro. Revista Brasileira de Geografia, v. 13, n. 1, p.3-46, RENARD, K. G., FREIMUND, J. R. Using monthly precipitation data to estimate the R-factor in the revised USLE. Journal of Hydrology, 157, , SILVA, A. M. Rainfall erosivity map for Brazil. Catena, 57, , SILVA, A. M. da.; SILVA, M.L.N.; CURI, N.; LIMA, J.M.; AVANZI, J.C.; FERREIRA, M.M. Perdas de solo, água, nutrientes e carbono orgânico em Cambissolo e Latossolo sob chuva natural. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.40, p.1-8, WISCHMEIER, W.H., SMITH, D.D. Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning, United States Department of Agriculture, Washington. 58 f AGRADECIMENTOS O presente trabalho foi realizado com o apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico CNPq Brasil