CARACTERIZAÇÃO DE EXTREMOS CLIMÁTICOS UTILIZANDO O SOFTWARE RClimdex. ESTUDO DE CASO: SUDESTE DE GOIÁS.

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1 CARACTERIZAÇÃO DE EXTREMOS CLIMÁTICOS UTILIZANDO O SOFTWARE RClimdex. ESTUDO DE CASO: SUDESTE DE GOIÁS. Luiz A. R. dos Santos 1, Paulo S. Lucio 1, Expedito R. G. Rebello 1, Helena T. Balbino 1, Lauro T. G. Fortes 1, Nadir D. de Sales 1, F. de Assis Diniz 1, M. Cristina G. Costa 1, Danielle B. Ferreira 1, Mozar A. Salvador 1,Ismael V. Leandro 1, Tiago P. de Paula 1 RESUMO: Este trabalho analisa o comportamento de eventos climáticos extremos de temperatura e precipitação no Centro-Oeste do Brasil, tomando por base dados da região sudeste de Goiás para os períodos de 1962 a 2005, e fazendo uso de índices climáticos obtidos com o software RClimdex (Zhang, X. et al, 2004). Os resultados mostraram tendências positivas para os extremos de temperatura e o aumento do número de dias e noites mais quentes para a área de estudo, porém não foram encontradas modificações significativas nos índices precipitação. ABSTRACT: The aim of this paper is to characterise climate extremes events of temperature and precipitation, considering the target period: 1962 to 2005, for the central region of Brazil, using climate indices and the RClimdex software (Zhang et al, 2004). The results show positive trends in temperature extremes and a increase trend in the number of warm days and nights. It was not found any significant alteration concerning the precipitation indexes. Palavras-chave: índices de extremos, significância estatística, tendência. INTRODUÇÃO Estudos sobre a climatologia de um local ou região tratam de caracterizar o estado médio da atmosfera em um determinado espaço de tempo. Porém as mudanças antropogênicas, quer sejam no manuseio da terra ou na emissão de gases poluentes na atmosfera (gases de efeito estufa greenhouse gases), vem causando severas modificações no atual estado do clima, e tem sido alvo de vários estudos sobre aquecimento global, mudanças climáticas e cenários futuros, através do uso de modelos de circulação geral de grande escala (Nobre et al., 1991). Devido ao aumento de perdas econômicas e vidas humanas, causados pela ocorrência de eventos extremos, recentemente, este assunto vem sendo alvo de várias pesquisas e trabalhos na comunidade científica em geral (Vincent et al., 2005 e Lucio et al., 2003 e 2004). Um dos maiores problemas nos estudos de extremos climáticos é conseguir uma série histórica de dados diários suficientemente consistente para que haja uma real caracterização e confirmação, ou não, de tendências positivas ou negativas desses eventos. Devido a carência deste tipo de estudo na região centro-oeste do Brasil este trabalho tem como objetivo caracterizar extremos climáticos para o sudeste de Goiás, analisando índices e tendências de 1 Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) Coordenação de Desenvolvimento e Pesquisa (CDP) Eixo Monumental Sul Via S1 Setor Sudoeste Brasília DF Brasil. Fone: (61) luiz.santos@inmet.gov.br

2 eventos extremos de precipitação e temperaturas máximas e mínimas na área de estudo, de 1962 a 2005, utilizando o software Rclimdex (Zhang, X et al., 2004). DADOS E METODOLOGIA Neste estudo foram utilizadas séries históricas de 44 anos de dados diários de precipitação, temperatura máxima e temperatura mínima para as cidades de Brasília, Goiânia e Catalão, desde janeiro de 1962 até dezembro de Os dados foram provenientes da rede de estações meteorológicas convencionais do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). As três estações utilizadas neste estudo compreendem o sudeste do estado de Goiás sendo que as principais características geográficas de cada estação estão presentes na Tab.1. TAB.1 Características geográficas das estações meteorológicas do Sudeste de Goiás. Latitude Longitude Altitude Brasília 15 47'S 47 56'W 1160 m Goiânia 16 40'S 49 15'W 741 m Catalão 18 11'S 47 57'W 840 m Para a caracterização da área de estudo, com relação aos eventos extremos, foram calculados alguns índices climáticos anuais (Tab.2) utilizando o software Rclimdex. Também foram analisadas as tendências de cada índice climático, com a finalidade de pesquisar o aumento ou diminuição da ocorrência desses eventos. TAB.2 - Descrição dos Índices Climáticos Anuais. Índice Nome do Indicador Descrição Unidade DTR Amplitude Diária de Temperatura. Diferença média mensal entre temperatura máxima e C mínima. TXx Máximo da Temperatura Máxima. Valor mensal máximo da temperatura máxima diária. C TNx Máximo da Temperatura Mínima. Valor mensal máximo da temperatura mínima diária. C TX90p Dias Quentes. Contador de dias com temperatura máxima acima do Dias percentil 90. TN90p Noites Quentes. Contador de dias com temperatura mínima acima do Dias percentil 90. RX1day Quantidade Máxima de Precipitação Máximo anual de precipitação em 1 dia mm em 1 Dia. R95p Dias muito Úmidos. Precipitação anual total superior ao percentil 95. mm RESULTADOS A Fig.1 mostra a variabilidade anual da amplitude térmica diária através do índice DTR, e ao se analisar individualmente cada gráfico observa-se que a estação de Brasília (Fig.1a.), apresenta tendência negativa ao longo dos anos, porém, nota-se uma mudança estrutural na série a partir de 1982, evidenciando uma diferença de patamar. No entanto, seria incorreto afirmar a existência desta

3 tendência sem antes haver uma verificação detalhada do que possa realmente ter ocorrido, uma vez que as outras estações não apresentaram mudanças e tendências semelhantes. A estação de Goiânia, por exemplo, não apresenta uma tendência significativa a ponto de se afirmar que está havendo um aumento real da amplitude térmica, conforme mostra a Fig.1b. A estação Catalão, por outro lado, apresentou tendência de aumento na amplitude DTR ( 1 C), desde o início da série até o início da década de 90; os valores observados nos últimos 15 anos indicam uma estabilização ou mesmo ligeiro declínio mas, ainda assim, mostram-se mais elevados do que na década de 60, como indica a Fig.1c. FIG.1 Índice DTR para Brasília, Goiânia e Catalão. Para o índice TXx (máximos valores de temperatura máxima diária) nota-se que, em Brasília, há uma pequena tendência de aumento dos valores de temperatura máxima nos últimos 10 anos, sendo que estes não ultrapassam 34 C, exceto para o ano de 1962, onde o valor ficou próximo dos 35 C (Fig.2.). Na Fig.3a, apesar do gráfico apresentar uma tendência negativa, não é possível afirmar que realmente esta tendência seja significativa, pois a partir de 1993 a quantidade de dias com valores de temperatura máxima acima do percentil 90 voltam a aumentar, gradualmente. Na análise dos valores máximos diários de temperatura máxima, para Goiânia e Catalão (Fig.2b e Fig.2c), nota-se tendência de aumento a partir de 1992, para ambas as cidades, apresentando valores cada vez mais elevados, permanecendo acima dos 36 C em Goiânia e 37 C em Catalão. Este aumento também pode ser notado na análise do índice TX90p, onde nota-se claramente o aumento do número de dias com temperaturas máximas acima do percentil 90. Em ambos os casos, este número ficava na faixa de 0 a 10 dias, até meados da década de 80, mas nos últimos 10 anos este valor permanece sempre acima de 10 dias, com anos em que este índice chega próximo a 50 dias para Goiânia (1998) e 40 dias para Catalão (2002).

4 FIG.2 Índice TXx para Brasília, Goiânia e Catalão. FIG. 3 Índice TX90p para Brasília, Goiânia e Catalão. Para o índice TNx, verifica-se uma tendência de aumento do limite superior da temperatura mínima, nas três estações estudadas, sendo que este aumento é evidenciado a partir de 1985, onde as noites mais quentes ocorreram nos últimos 10 anos, permanecendo próximas aos 25 C em 2002 para Brasília (Fig.4a) e Goiânia (Fig.4b). Já Catalão registrou a noite mais quente, próxima de 26 C, em 1997 (Fig.4c). O índice TN90p, mostra que todas as estações registraram um aumento, nos últimos 10 anos, de aproximadamente 20 dias a mais de noites quentes, passando de uma faixa de 0 a 10 dias/ano para uma faixa de 20 a 30 dias/ano, sendo que em alguns anos foram registrados mais de 50 dias com noites quentes, para todas as estações, conforme a Fig.5. FIG.4 Índice TNx para Brasília, Goiânia e Catalão.

5 FIG.5 Índice TN90p para Brasília, Goiânia, e Catalão. No que diz respeito a precipitação, não foi possível observar uma mudança significativa para os eventos extremos máximos ocorridos em um único dia para as estações de Brasília e Goiânia, como pode ser observado nas Fig.6a. e Fig.6b., respectivamente. Por outro lado, Catalão apresenta uma indicação real de diminuição da intensidade desses eventos ao longo dos anos (Fig.6c), ou seja, anos com extremos de precipitação cada vez menos intensos. Porém, na Fig.7, observam-se eventos extremos dos anuais totais de precipitação (índice RX95p) cada vez menos intensos para Brasília e Catalão, conforme as Fig.7a e Fig.7c, respectivamente, sendo que Goiânia não apresentou uma variação significativa (Fig.7b). FIG.6 Índice RX1day para Brasília, Goiânia, e Catalão. FIG.7 Índice R95p para Brasília, Goiânia e Catalão.

6 CONCLUSÕES De acordo com os resultados obtidos, a região sudeste de Goiás não apresentou uma variação muito expressiva no índice de avaliação da amplitude térmica diária, porém quando se trata de temperaturas máximas observa-se uma tendência de aumento dos eventos extremos, cerca de 1 C para Brasília e 2 C para Goiânia e Catalão, além de um aumento, de aproximadamente 10 dias, do número de dias quentes por ano, com temperaturas máximas acima do 90 percentil. Este aquecimento não se resume somente a temperaturas máximas, pois os resultados mostraram, também, um aumento dos extremos máximos de temperatura mínima, principalmente a partir da década de 90. Isto se reflete no aumento do número de noites quentes por ano, alteração observada a partir de Os evento extremos de precipitação não mostraram mudanças capazes de sugerir tendência positiva ou negativa dos índices estudados. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS HAYLOCK, M. et al., Trends in total and extreme South American rainfall and links with sea surface temperature. Journal of Climate, 19, LUCIO, P. S. et al.,2004. Climate Change Detection with GPD Diagnostic of Extreme Temperatures. Case Study: Lisbon. In: 4 o. Encontro Luso-Espanhol de Meteorologia e 3 o. Congresso da APMG, Aveiro Portugal. ISBN: X, LUCIO, P. S. et al.,2003. Climate Change Detection of Long Term Time Series by Seasonal Diagnostic of Extremes. Case Study: Lisbon Portugal. In: XI Congresso da SPE, Faro Portugal. Livro de Resumos, 65. NOBRE, C. A., et al.,1991. Amazonian deforestation and regional climate change. J. Climate, n.4, pg VINCENT L. A., 2005.Observed Trends in Indices of Daily Temperature Extremes in South America Journal of Climate. ZHANG, X et al., RClimdex Software. Disponível em: