0 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE Centro de Ciências Exatas e da Terra Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas TESE DE DOUTORADO MODELAGEM ESTOCÁSTICA DO ÍNDICE DE RADIAÇÃO ULTRAVIOLETA NA COSTA LESTE DO NORDESTE DO BRASIL ALEXANDRE BOLEIRA LOPO Natal, março de 2014.
1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICAS TESE DE DOUTORADO MODELAGEM ESTOCÁSTICA DO ÍNDICE DE RADIAÇÃO ULTRAVIOLETA NA COSTA LESTE DO NORDESTE DO BRASIL Tese de Doutorado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas do Centro de Ciências Exatas e da Terra da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor em Ciências Climáticas. Natal, março de 2014.
2 Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / SISBI / Biblioteca Setorial Centro de Ciências Exatas e da Terra CCET. Lopo, Alexandre Boleira. Modelagem estocástica do índice de radiação ultravioleta na costa leste do nordeste do Brasil / Alexandre Boleira Lopo. - Natal, 2014. 112 f.: il. Orientadora: Profª. Drª. Maria Helena Constantino Spyrides. Co-orientador: Prof. Dr. Paulo Sérgio Lucio. Tese (Doutorado) Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Ciências Exatas e da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas. 1. Climatologia Tese. 2. Ozônio Total - Tese. 3. Aerossóis Tese. 4. Métodos de imputação Tese. 5. Modelo ADL Tese. I. Spyrides, Maria Helena Constantino. II. Lucio, Paulo Sérgio. III. Título. RN/UF/BSE-CCET CDU: 551.58
3 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICAS ALEXANDRE BOLEIRA LOPO MODELAGEM ESTOCÁSTICA DO ÍNDICE DE RADIAÇÃO ULTRAVIOLETA NA COSTA LESTE DO NORDESTE DO BRASIL Esta tese foi julgada adequada para a obtenção do Título de DOUTOR EM CIÊNCIAS CLIMÁTICAS, sendo aprovada em sua forma final. Nata, 26 de março de 2014.
4 Dedicatória Dedico este trabalho à minha família, em especial a minha genitora Dolores B. e Boleira, à minha esposa Márcia, aos meus filhos Alexandre, Diana, Marco Felipe, Paula, Júlio Victor e Enzo Manuel, netos Alexandre e Samuel e em memória de Wilton Rodrigues da Silva (cunhado) falecido em março de 2014.
5 AGRADECIMENTOS A Deus Pai, Filho e Espirito Santo fonte de luz, inspiração, coragem e sabedoria. A minha família, em especial minha genitora Dolores pelo incentivo ao estudo e à conclusão do doutorado, a minha esposa Márcia pelo companheirismo, confiança, dedicação e cuidados com nosso filho Enzo Manuel e a minha sobrinha Leticia Macedo Lopo pelo apoio na cidade de Barcelona-Espanha durante o estágio doutoral. A Universidade Federal do Rio Grande do Norte pela formação doutoral. A Universidade Estadual da Bahia pela licença concebida e apoio financeiro. Ao Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia pela licença concebida. Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico CNPq pelo apoio financeiro ao Doutorado Sanduíche SWE/CsF (246611/2012-0). A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) pelo incentivo financeiro inicial. A ilustre orientadora Profª. Drª. Maria Helena Constantino Spyrides pela competência na análise estatística descritiva e multivariada e modelagem estocástica e pela disponibilidade e gentileza nas inúmeras discussões e contribuições para nortear os rumos da execução desta tese e dos artigos científicos, além do incentivo para a realização de estágio doutoral no exterior. Ao ilustre coorientador e coordenador do PPGCC Profº. Dr. Paulo Sérgio Lucio pela competência na análise estatística multivariada e modelagem estocástica e pelas contribuições positivas para execução desta tese e artigos científicos. Ao Prof. Dr. Javier Sigró da Universidad Rovira i Virgili (URV) de Tarragona/ Catalunha/Espanha pelo apoio e orientações na realização do estágio doutoral no grupo de pesquisa Centre for Climate Change (C3) localizado no Campus de les Terres de l'ebre na cidade de Tortosa e a todos os pesquisadores e colegas deste Grupo de pesquisa. Ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CRN/LAVAT), na pessoa da Profª Neusa Paes Leme e Engº Francisco Raimundo da Silva pela gentileza das primeiras orientações sobre Radiação Ultravioleta e pelo fornecimento de dados do radiômetro GUV. Ao Profº Dr. Francisco Alexandre da Costa, responsável em coordenar a equipe para a implantação do PPGCC/CCET/UFRN. Ao Profº Dr. Claudio Moisés Santos e Silva pela orientação e incentivo na produção do meu primeiro artigo em Ciências Climáticas.
6 Ao Prof. Dr. Luiz Guilherme M. de Souza (PPGEM/UFRN) pelo incentivo, orientações e gentileza ao fornecer os dados do LMHES/UFRN. Ao Prof. Dr. Sebastião Milton Pinheiro da Silva (PPGe/UFRN) pelo apoio e orientações na construção do terceiro artigo desta tese. Aos Profºs Dr. David Mendes (UFRN) e Dr. José Henrique Fernandez (UFRN) avaliadores do Exame de Qualificação pela colaboração e incentivo na construção desta tese e por examinar o presente trabalho. Ao Prof. Dr. Marcelo de Paula Corrêa do Instituto de Recursos Naturais da Universidade Federal de Itajubá pelas contribuições e discussões a respeito desta tese. Ao Prof. Dr. Ênio Bueno Pereira (INPE) pela colaboração na minha formação doutoral ao ministrar seminários aos discentes e docentes do PPGCC e examinar o presente trabalho. A todos os ilustres e dedicados professores que propiciaram minha formação doutoral. A pesquisadora Drª. Monica C. Damiao Mendes pelas orientações e apoio. Ao secretário do PPGCC, senhor Paulo Guerra, pela presteza e orientações nas atividades do Programa. A todos os queridos colegas do PPGCC pelo tempo de convivência e momentos de aprendizagem mútua e desenvolvimento pessoal e profissional, em especial aos colegas da 1ª e 2ª turmas do curso de doutorado aqui representados por Bruce Kelly da N. Silva, Washington L. F. Correia Filho e George U. Pedra. Aos revisores anônimos das publicações (on line): Holos, Ciência e Natura e Atmospheric and Climate Sciences pela colaboração nos artigos publicados. Ao Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil (INMET) pelos dados disponibilizados no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP). As Agências de Pesquisa dos Estados Unidos da América: National Aeronautics and Space Administration (NASA), National Centers for Environmental Prediction (NCEP) e National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) pelos dados de satélite e Reanálise disponibilizados.
7 Zonal average ultraviolet irradiance (flux ultraviolet, FUV) reaching the Earth s surface has significantly increased since 1979 at all latitudes except the equatorial zone. In the Southern Hemisphere, zonal and annual average UV increase is partially offset by tropospheric cloud and aerosol transmission decreases (hemispherical dimming), and to a lesser extent in the Northern Hemisphere. The largest zonal average increases in FUV have occurred in the Southern Hemisphere. Herman, J. R. (2010) [1]
8 RESUMO A elevação da radiação ultravioleta (UV), a alta incidência de câncer de pele não melanoma (CPNM) no Nordeste do Brasil (NEB) e a redução da coluna total de ozônio foram os motivadores do presente estudo. O objetivo desta investigação é identificar e compreender a variabilidade da UV e do índice de Radiação Ultravioleta (índice UV) nas capitais da costa leste do NEB e ajustar modelos estocásticos às séries temporais do índice UV visando realizar predições (interpolações) e previsões/projeções (extrapolações) seguido de análise de tendência. A metodologia consistiu da aplicação da análise multivariada (análise de componentes principais e análise de agrupamentos), método Predictive Mean Matching (PMM) para preenchimento de falhas nos dados, modelo autoregressivo de defasagens distribuídas ou Autoregressive Distributed Lag (ADL) e teste Mann-Kendal. A modelagem via ADL ocorreu através da estimação de parâmetros, diagnóstico, análise de resíduos e avaliação da qualidade das predições/previsões via erro quadrático médio e coeficiente de correlação de Pearson. Os resultados da investigação indicaram que a variabilidade anual da UV na capital do Rio Grande do Norte (Natal) possui uma característica nos meses de setembro e outubro que consiste em uma estabilização/redução do índice UV em razão da maior concentração anual de ozônio total. A maior quantidade de aerossóis neste período contribui em menor intensidade para este evento. A aplicação da análise de agrupamento (cluster) na costa leste do NEB mostrou que este evento também ocorre nas capitais da Paraíba (João Pessoa) e Pernambuco (Recife). Os eventos extremos da UV do NEB foram analisados a partir da cidade de Natal e estavam associados à falta de cobertura de nuvens e níveis abaixo da média anual de ozônio total e não ocorriam na totalidade da região em função da distribuição espacial desigual dessas variáveis. O modelo ADL (4, 1), ajustado com dados do índice UV e ozônio total para o período de 2001 a 2012, realizou a projeção/extrapolação para os próximos 30 anos (2013-2043) indicando ao fim deste período elevação de aproximadamente uma unidade do índice UV, caso o ozônio total mantenha a tendência de queda verificada no período de estudo. Palavras-Chave: ozônio total, aerossóis, métodos de imputação, modelo ADL, climatologia.
9 ABSTRACT The increase in ultraviolet radiation (UV) at surface, the high incidence of non-melanoma skin cancer (NMSC) in coast of Northeast of Brazil (NEB) and reduction of total ozone were the motivation for the present study. The overall objective was to identify and understand the variability of UV or Index Ultraviolet Radiation (UV Index) in the capitals of the east coast of the NEB and adjust stochastic models to time series of UV index aiming make predictions (interpolations) and forecasts / projections (extrapolations) followed by trend analysis. The methodology consisted of applying multivariate analysis (principal component analysis and cluster analysis), Predictive Mean Matching method for filling gaps in the data, autoregressive distributed lag (ADL) and Mann-Kendal. The modeling via the ADL consisted of parameter estimation, diagnostics, residuals analysis and evaluation of the quality of the predictions and forecasts via mean squared error and Pearson correlation coefficient. The research results indicated that the annual variability of UV in the capital of Rio Grande do Norte (Natal) has a feature in the months of September and October that consisting of a stabilization / reduction of UV index because of the greater annual concentration total ozone. The increased amount of aerosol during this period contributes in lesser intensity for this event. The increased amount of aerosol during this period contributes in lesser intensity for this event. The application of cluster analysis on the east coast of the NEB showed that this event also occurs in the capitals of Paraiba (João Pessoa) and Pernambuco (Recife). Extreme events of UV in NEB were analyzed from the city of Natal and were associated with absence of cloud cover and levels below the annual average of total ozone and did not occurring in the entire region because of the uneven spatial distribution of these variables. The ADL (4, 1) model, adjusted with data of the UV index and total ozone to period 2001-2012 made a the projection / extrapolation for the next 30 years (2013-2043) indicating in end of that period an increase to the UV index of one unit (approximately), case total ozone maintain the downward trend observed in study period. Keywords: total ozone, aerosol, imputation methods, ADL model, climatology.
10 SUMÁRIO LISTA DE ILUSTRAÇÕES... 11 LISTA DE TABELAS... 13 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS.... 14 INTRODUÇÃO... 16 CAPÍTULO I (1º ARTIGO) - RADIAÇÃO ULTRAVIOLETA, OZÔNIO TOTAL E AEROSSÓIS NA CIDADE DE NATAL-RN... 20 CAPÍTULO II (2º ARTIGO) - OZONE AND AEROSOL INFLUENCE ON ULTRAVIOLET RADIATION ON THE EAST COAST OF THE BRAZILIAN NORTHEAST... 44 CAPÍTULO III (3º ARTIGO) UV EXTREME EVENTS IN NORTHEAST OF BRAZIL 62 CAPÍTULO IV (4º ARTIGO) UV INDEX MODELING BY AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG (ADL MODEL)... 79 CONCLUSÕES... 100 REFERÊNCIAS... 103 APÊNDICE. SCRIP PARA MODELO ADL EM LINGUAGEM R... 106 ANEXO. CLIMATOLOGIA E ALTERAÇÕES DE UV-ERITÊMICA E VARIABILIDADE SAZONAL DE UV-NMC... 110
11 LISTA DE ILUSTRAÇÕES CAPÍTULO I Figura 1. Clima do RN e de parte do Nordeste. Legenda mostra Clima Tropical Nordeste Oriental para a cidade de Natal... 26 Figura 2. (A) Média da irradiância espectral da UV e (B) variabilidade mensal da UV em UVB (305 nm) e UVA (320 nm, 340 nm e 380 nm) na cidade de Natal- RN... 30 Figura 3. Irradiância espectral anual de UV, através de filtragem de médias móveis, em UVB (305 nm) e UVA (320 nm, 340 nm e 380 nm) na cidade de Natal- RN... 30 Figura 4. Boxplot do ciclo diário do índice UV no horário local (fuso horário UTC-3) para a cidade de Natal-RN (ano base 2008)... 31 Figura 5. Boxplot da variabilidade do: índice UV (A); ozônio total (B); RSG (C); Nebulosidade às 12h (D); aerossóis (AOD) (E); e Vento (F) na cidade de Natal-RN... 33 Figura 6. (A) Boxplot da variabilidade mensal e (B) filtragem de médias móveis referentes ao índice UV na cidade de Natal-RN (2010-2012)... 34 Figura 7. Gráfico (simultâneo e com filtragem de médias móveis e) da variabilidade anual do índice UV e ozônio total na cidade de Natal-RN... 35 Figura 8. Gráfico Biplot da 1º e 2º componentes da ACP (Análise de Componentes Principais)... 37 CAPÍTULO II Figura 1. Location of Natal in Rio Grande do Norte and capitals of the states of Northeast Brazil.... 49 Figura 2. Irradiance for wavelength of UV (μwcm 2 nm 1 ), UV Index and Total ozone (Dobson Units) annual variability for Natal.... 53 Figura 3. Simultaneous graph of variability annual UV Index and filtering (moving average) and Total Ozone 54 Figura 4. Variability annual Global Solar Radiation (GSR) (Wm 2 ) from 11-12:00 pm and filtering (moving average). 55 Figura 5. Barplot of wind and AOD in Natal.. 56 Figura 6. Dendrogram of clusters based on total ozone, AOD and intensity and wind
12 direction... 56 Figura 7. Total Ozone, intensity and wind direction and AOD for Group 1... 57 CAPÍTULO III Figura 1. Location of Brazil (colorful) in South America. Northeastern states are indicated in gray...... 66 Figura 2. Boxplot showing the variability of the monthly UV Index, total ozone and cloud cover to Natal-RN for period 2001-2012.. 71 Figura 2. Time series of UV Index X total ozone for period 2001-2012 in City of Natal-RN... 72 Figura 3. Images the UV index, total ozone and cloud cover for February 16, 2005.. 73 Figura 4. Images the UV index, total ozone and cloud cover for February 10, 2007.. 73 Figura 5. Images the UV index, total ozone and cloud cover for January 16, 2008.. 74 Figura 6. Images the UV index, total ozone and cloud cover for February 21, 2011.. 74 CAPÍTULO IV Figura 1. Boxplot by variability of the monthly UV Index and Total Ozone to Natal- RN for period 2001-2012.... 89 Figura 2. Time series of UV Index X Ozone total for period 2001-2012 in City of Natal-RN... 90 Figura 3. Graphs for Diagnostic of Residuals of model ADL (4, 1) 91 Figure 4 - (a) UV Index data observed and prediction or interpolation for the ADL model for the city of Natal for period 2001 2011. (b) Observations of UV Index, interpolation data by model, forecast values for 2012 and confidence interval. 92 Figura 5. The time series plot with lowess smooth for UV Index and Total Ozone for the period observed.. 92
13 LISTA DE TABELAS CAPÍTULO I Tabela 1. Relação entre a faixa do índice UV e a categoria de risco para as pessoas... 27 Tabela 2. Irradiância da UV por canal espectral na cidade de Natal-RN (2001-2009)... 29 Tabela 3. Médias mensais das variáveis climáticas em Natal-RN, 2005... 32 Tabela 4. Matriz de Correlação entre as variáveis pesquisadas na cidade de Natal-RN. 36 Tabela 5. Correlações das variáveis e variação captada em cada componente resultante da ACP... 37 CAPÍTULO II Tabela 1. Relationship between UV index and category of risk to humans 50 Tabela 2. Irradiance for wavelength of UV and variables analyzed in Natal 52 CAPÍTULO III Tabela 1. Relationship between UV index and category of risk to humans 69 Tabela 2. Monthly average of UV index, total ozone and cloud cover (Natal-RN, 2001-12)... 70 Tabela 3. Annual average of UV index and total ozone and cloud cover (Natal-RN, 2001-12)... 70 Tabela 4. A Extreme events of UV index and total ozone in Natal city (2001 2012)... 72 CAPÍTULO IV Tabela 1. UV index and Total Ozone in the city of Natal (monthly and annual average for 2001 2012)... 89 Tabela 2. Coefficient regression (Coeff), Standard Error (SE) and p-value for ADL Model... 90
14 LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS ACP Análise de componentes principais. ADL Autoregressive distributed lag model (Modelo autoregressivo com defasagens distribuídas). AES-UV Annual Spring Event from UV. AOD Aerosol optical depth (espessura óptica de aerossóis). CIE Comission Internacional d'eclairage (Comissão Internacional de Iluminação). CFC Chlorofluorocarbon. CCET Centro de Ciências Exatas e da Terra-UFRN. CMIP5 - Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 of IPCC CPM Câncer de Pele Melanoma. CPNM Câncer de pele não melanoma CPTEC Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do INPE. DU Dobson Units EAP-UV Evento anual de primavera da UV FUV Fluxo de Radiação Ultravioleta. GOME Global Ozone Monitoring Experiment. GUV Ground-based Ultraviolet Radiometer (Radiômetro Ultravioleta baseado no Solo). HIRDLS High Resolution Dynamics Limb Sounder. GSR Global solar radiation IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. INCA Instituto Nacional de Câncer José Alencar Gomes da Silva-Brasil. INMET Instituto Nacional de Meteorologia-Brasil. INPE/CRN/LAVAT Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais-Brasil/Centro Regional do Nordeste/ Laboratório de Variáveis Ambientais Tropicais. IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change (Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas). IUV ou Índice UV Índice Ultravioleta ou Índice de Radiação Ultravioleta. LMHES Laboratório de Máquinas Hidráulicas e Energia Solar do Centro de Tecnologia/UFRN. MICE Multiple Imputation by Chained Equations (Imputação Múltipla com cadeias de equações). MIROC-ESM-CHEM Model for Interdisciplinary Research On Climate Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology.
15 MLS Microwave Limb Sounder instrument MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer. MSC Melanoma skin cancer or malignant. MSE mean squared error ou erro quadrático médio. NASA National Aeronautics and Space Administration (Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço dos EUA). NCEP/NOAA National Centers for Environmental Prediction/ National Oceanic and Atmospheric Administration-USA (Centro Nacional de Proteção Ambiental/ Administração do Oceano e Atmosfera- EUA). NCAR National Center for Atmospheric Research-USA (Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica-EUA). NEB Região Nordeste do Brasil. NMC Non-melanoma skin cancer or not malignant. OMI Ozone Monitoring Instrument (Instrumento de Monitoramento de Ozônio). PMM Predictive Mean Matching (Método de média preditiva). PPGCC Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas da UFRN. RN Rio Grande do Norte RSG Radiação solar global. SISAM Sistema de Informações Ambientais da Divisão de Satélites Ambientais do CPTEC/INPE. TOMS Total Ozone Mapping Spectometer (Espectrômetro de Mapeamento Total de Ozônio) TUV- Trospheric Ultraviolet-Visible transfer model UV Radiação Ultravioleta. UV ery Radiação Ultravioleta Eritêmica. UVA Radiação Ultravioleta A (315 400 nm). UVB Radiação Ultravioleta A (280 315 nm). UVC Radiação Ultravioleta A (100-280 nm) UVSIM UltraViolet SImplified Model (Modelo simplificado de Ultravioleta). WOUDC World Ozone and Ultraviolet Data Center (Organização Mundial de dados de Ozônio e Radiação Ultravioleta). WHO World Health Organization (Organização Mundial de Saúde). WMO World Meteorological Organization (Organização Mundial de Meteorologia). SZA ou Z ou ângulo solar zenital ZCIT Zona de Convergência Intertropical.
16 INTRODUÇÃO A elevação da intensidade da radiação ultravioleta (UV), inclusive da radiação ultravioleta biologicamente ativa (UV eritêmica), na superfície da Terra em função da redução dos níveis de ozônio estratosférico [1, 2] e as taxas elevadas de câncer de pele não melanoma (CPNM) na região Nordeste do Brasil (NEB) [3] representaram a motivação inicial desta investigação. O Fluxo de Radiação Ultravioleta (FUV) na superfície do Planeta teve aumento em seus valores médios, principalmente na componente UV tipo B (UVB), considerando o período de 30 anos (1979-2008) conforme dados do TOMS (Espectrômetro de Mapeamento Total de Ozônio) [4]. Os maiores aumentos de FUV ocorreram no Hemisfério Sul (HS) [1, 4], incluindo a NEB, latitudes -20º a 0º e longitude entre -49º e -33º [1], sendo causados pela diminuição da coluna total de ozônio (ozônio total) no período citado e pelas alterações na cobertura de nuvens e refletividade dos aerossóis [1, 5]. Neste cenário, a climatologia [6] da UV ery e da UV ponderada para faixa de Nonmelanoma skin cancer (NMC) (250-400nm) na superfície do globo terrestre, excluindo os pólos, para UV tipo A (UVA) (315-400 nm), UVB (280-315 nm) e UV eritêmica (UV ery ) indicaram alterações positivas na média anual das doses diárias de UV eritêmica na costa leste do NEB e em outras regiões do Brasil. Fato que conduz a uma atenção especial a essa região, área de estudo desta tese. O anexo desta Tese traz a Climatologia de UV ery, UV ponderada para faixa de NMC e as alterações dos valores de ozônio total, cobertura de nuvens e dosagem da UV eritêmica determinadas pelo modelo de transferência radiativa Trospheric Ultraviolet-Visible transfer model (TUV) da National Center for Atmospheric Research (NCAR) que utiliza em sua entrada valores de coluna total de ozônio e refletividade das nuvens (a 380 nm) medidos pelo instrumento TOMS. A UV é absorvida em parte na atmosfera terrestre pelo ozônio, impedindo que a UV atinja plenamente à superfície da Terra. A queda em sua quantidade ou coluna total de ozônio (ozônio total) trata-se da principal causa para o aumento da UV e seus impactos na natureza e saúde do ser humano [7, 8], sendo que nas latitudes entre 65 N e 65 S (latitude de interesse desta pesquisa) houve queda da coluna total de ozônio representando 8% por década [9]. Estima-se a partir de cálculos de transferência radiativa que uma redução de 4% a 5% no ozônio atmosférico total implicaria em um aumento de aproximadamente 20% na UV. E considerando-se a sensibilidade biológica, uma redução de 1% no ozônio total poderia causar um aumento de 1,2% na UV biologicamente ativa [10].
17 As mudanças nos níveis de ozônio total podem proporcionar impactos sobre a exposição humana à UVB e de forma geral à UV com consequentes efeitos benéficos e nocivos para a saúde [7, 11, 12]. Pequenas quantidades de UV são benéficas para as pessoas e essenciais para a produção de vitamina D [7, 11]. Há numerosos estudos que apontam os benefícios da exposição adequada ao sol, especialmente em relação à produção e síntese da Vitamina D3. As pesquisas apontam a relação entre a produção D e a prevenção de vários tipos de câncer, como próstata [13] e doenças como a diabete e do coração entre outras [14, 15]. Apesar dos efeitos benéficos é inequívoco que a exposição humana prolongada e sem critérios à UV pode resultar em efeitos nocivos, agudos e crônicos, como o câncer de pele melanoma (CPM) [7]. Essas questões são preocupantes para a NEB, em função da maior vulnerabilidade de sua população à exposição, e podem afetar a saúde pública na região que apresenta taxas elevadas de CPNM, sendo entre os homens o segundo tipo mais frequente (39/100 mil habitantes) e nas mulheres o mais frequente (42/100 mil) na NEB [3]. O conhecimento da intensidade da UV na NEB torna-se fundamental para a prevenção do CPNM, inclusive do tipo mais grave, o câncer de pele melanoma (CPM). Diante disso, o presente estudo teve a abrangência inicial na cidade de Natal/Rio Grande do Norte (5 48 S e 35 12 W) e em seguida nas demais capitais dos estados da costa leste da NEB, compreendendo as cidades de Recife/Pernambuco (8 5 S e 34 54 W), Salvador/Bahia (12 58 S e 38 28 W), Maceió/Alagoas (9 39 S e 35 44 W), Aracaju/Sergipe (10 54 S e 37 3 W), João Pessoa/Paraíba (7 7 S e 34 52 W) e na costa norte a cidade de Fortaleza/Ceará (3 45 S e 38 35 W). Nestas cidades procurou-se identificar a variabilidade da UV e Índice de Radiação Ultravioleta (índice UV) e entender o efeito da atual diminuição do ozônio total na UV em cenários futuros ajustando-se um modelo estocástico à série temporal do índice UV para a cidade de Natal/RN (cidade de referência deste estudo) a fim de realizar previsões/projeções e análise de tendência. O modelo estocástico descreve as propriedades estatísticas e a variabilidade das observações que estão sujeitas a incontáveis influências, inclusive as influências físicas que não podem ser controladas. Na prática, uma série temporal pode ser analisada como uma realização parcial de um processo estocástico, cuja característica principal se fundamenta no fato das variáveis apresentarem uma estrutura de dependência [16] e em modelos clássicos consideram-se as séries temporais compostas de quatro elementos básicos: tendência, variações cíclicas, variações sazonais, erros aleatórios ou sistemáticos [16, 17].
18 A partir desta problemática, esta Tese visa identificar e compreender a variabilidade da UV e Índice de Radiação Ultravioleta (índice UV) nas capitais da NEB, especialmente da costa leste, e ajustar modelos estocásticos às séries temporais do índice UV visando realizar predições (interpolações) e previsões/projeções (extrapolações) seguido de análise de tendência. Os objetivos específicos do estudo consistiram de: analisar a variabilidade da UV e de covariaveis como o ozônio total, aerossóis, radiação solar global (RSG) e nebulosidade; analisar eventos extremos de UV na costa leste da NEB por meio de estatística multivariada; aplicar o método de imputação múltipla Preditive Mean Matching (PMM) no preenchimento de falhas em observações do índice UV; ajustar o modelo autoregressivo com defasagens distribuídas ou modelo ADL na sigla em inglês para Autoregressive Distributed Lag visando realizar predição (interpolação) e previsão (extrapolação) e analisar a tendência das séries temporais de índice UV e ozônio total através do teste Mann-Kendal (sazonal). Em função do direcionamento para a modelagem de séries temporais da variabilidade do índice UV nas capitais da costa leste do NEB, o presente estudo está inserido na linha de pesquisa Modelagem em Clima e Oceano, vinculado ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas da UFRN (PPGCC) conforme o 1º Regimento do PPGCC (2010) no 1º capítulo e artigo 3. Esta tese foi dividida em quatro capítulos, constituídos dos artigos científicos produzidos, com o objetivo de aperfeiçoar a análise e exposição dos resultados derivados da pesquisa. O 1º capítulo ou artigo trata da variabilidade temporal do ozônio total, aerossóis, radiação solar global, cobertura de nuvens e ventos (velocidade e direção) na cidade de Natal- RN e sua influência na variabilidade da UV e índice UV. Nesse artigo aplicou-se a técnica da Análise de Componentes Principais para definir a associação e correlação entre as variáveis. O 2º capítulo (texto em inglês) amplia o estudo da variabilidade da UV para as demais capitais da costa leste do NEB. Este trabalho identificou a similaridade da variabilidade do UV nessas cidades através da Análise de Cluster utilizando as variáveis ozônio total, aerossóis e ventos (velocidade e direção). A análise de episódios extremos de UV na NEB é discutida no 3º capítulo (texto em inglês). Esses eventos são geralmente associados a níveis de ozônio total abaixo da média anual e ausência de cobertura de nuvens. A metodologia consistiu no cálculo do percentil 95 para definir o valor extremo de UV nas estações do ano na cidade de Natal (cidade de referência) e análise de imagens do índice de UV, ozônio total e cobertura de nuvens para a
19 NEB, obtidas do Instrumento de Monitoramento de Ozônio (OMI) da plataforma AURA/NASA, em datas de eventos extremos. O último capítulo (texto em inglês) consiste do ajuste e aplicação de um modelo estocástico para a predição (interpolação) e previsão/projeção (extrapolação) da variabilidade da UV na cidade de Natal seguido do teste de tendência Mann-Kendall. Neste capítulo realizou-se a modelagem da UV representada pelo Índice UV no tempo t utilizando o ozônio total como variável explicativa por meio do modelo autoregressivo com defasagens distribuídas (modelo ADL). Este modelo pertence à classe dos modelos multivariados, nos quais as séries de interesse (endógenas) são explicadas pelo comportamento da própria série e de outras séries (exógenas) consideradas variáveis explicativas ou, simplesmente, regressoras [18, 19]. Considerando-se a presença de dados ausentes (missing data) na série temporal (mensal) de índice UV (2001-2012) e o imperativo de uma série completa para a construção do modelo ADL realizou-se a reconstrução da série de dados através do método de imputação múltipla denominado método da média preditiva ou Preditive Mean Matching (PMM) [20, 21] aplicando a cada um dos doze grupos de meses. As considerações finais apresentam as principais conclusões deste estudo, com destaque para a identificação do evento anual de primavera da UV (EAP-UV) nas cidades de Natal, João Pessoa e Recife localizadas na costa leste do NEB, a identificação de eventos extremos de UV na NEB por meio da análise das imagens do OMI e os resultados da análise de tendência e extrapolaçao (projeção) do índice UV via modelo ADL.
20 CAPÍTULO I (1ºARTIGO) RADIAÇÃO ULTRAVIOLETA, OZÔNIO TOTAL E AEROSSÓIS NA CIDADE DE NATAL-RN (a) Alexandre Boleira Lopo 1, Maria Helena Constantino Spyrides 1,2, Paulo Sérgio Lucio 1,2 e Javier Sigró 2. 1 Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas PPGCC/UFRN, Natal, Brasil. 2 Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brasil. 3 Department of Geography, Centre for Climate Change (C3), University Rovira i Virgili, Tarragona, Spain. (a) HOLOS-ISSN 1807-1600, v. 6, p. 3-21, 2013.
21 RESUMO A cidade de Natal é denominada pelos seus habitantes de Cidade do Sol em razão de sua elevada luminosidade, contudo a capital do Rio Grande do Norte possui taxas de câncer de pele não melanoma acima da média das capitais do Nordeste do Brasil. Neste cenário, o presente artigo apresenta um estudo da radiação ultravioleta (UV) e índice UV em Natal e suas relações com variáveis relevantes como ozônio total, aerossóis, radiação solar global (RSG) e nebulosidade. A metodologia consistiu de um estudo descritivo e estatístico com aplicação da Análise de Componentes Principais (ACP) e Gráfico Biplot. Os dados foram obtidos no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais/Centro Regional do Nordeste (INPE/CRN), nos instrumentos TOMS-OMI/AURA e MODIS/TERRA e no Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil. Os resultados indicaram que o índice UV apresenta média anual igual a 11, classificado como extremo pela Organização Mundial de Saúde e a intensidade da UVB e índice UV no primeiro semestre do ano são mais intensos que no segundo. A variabilidade anual da UV possui uma característica nos meses de setembro e outubro que consiste em uma estabilização/redução do índice UV numa fase de crescimento da RSG em razão da maior concentração anual de ozônio total, sendo que a maior quantidade de aerossóis contribui em menor escala para este evento. A ACP e gráfico Biplot contribuíram para identificar o evento, pois indicaram que o ozônio total e aerossóis possuem uma forte correlação negativa com o índice UV nos referidos meses. Os autores chamaram esta característica de Evento Anual de Primavera da UV (EAP-UV), uma vez que ocorre no início e durante esta estação. PALAVRAS-CHAVE: análise de componentes principais, espessura óptica de aerossóis, evento anual de primavera da UV, gráfico biplot, índice UV.
22 ABSTRACT The city of Natal is called by its inhabitants "Sun City" because of its high luminosity, however the capital of Rio Grande do Norte has rates of no melanoma skin cancer above the average of the capitals northeast of Brazil. In this scenario, article presents a study of the variability of Ultraviolet radiation (UV) and UV index for the city of Natal and its association with relevant variables as total ozone, aerosols, cloudiness and global solar radiation (RSG). The methodology conducted a descriptive study with statistical application of Principal Component Analysis (PCA) and Biplot graphic. The data were obtained from the National Institute of Spatial Research/Northeast Regional Center (INPE/CRN), instruments TOMS- OMI/AURA and MODIS/TERRA and National Institute of Meteorology of Brazil. The results indicated that the UV index has an annual mean of 11, rated as extreme by the World Health Organization and that intensity of UVB and UV index in the first half of the year are more intense than in the second. The annual variability of UV has a feature in the months of september and october that consisting of a stabilization/reduction of the UV index in a growth phase of RSG due to higher annual concentration of total ozone. The highest intensity of aerosols during this period contributes to this event. PCA and Biplot graphic contributed to identify the event, because indicated that total ozone and aerosols have a strong negative correlation with the UV index in those months. The authors called event with the abbreviation AES-UV (Annual Spring Event from UV) since it occurs at the beginning and during this season. KEY-WORDS: principal components, aerosol optical depth, annual spring event, biplot graphic, UV index.
23 1. INTRODUÇÃO A radiação ultravioleta (UV) é uma das radiações não ionizantes do espectro eletromagnético, sendo uma pequena parte do espectro solar, na ordem de 7% a 9% da radiação solar total incidente no topo da atmosfera terrestre ou aproximadamente 8% da constante solar. A UV é de grande importância na estruturação da atmosfera terrestre e tem grande ação na biosfera [1, 2]. A UV possui uma faixa espectral de comprimentos de onda (λ) entre 100 e 400 nm e pode ser classificada de acordo com os efeitos à saúde humana e ao meio ambiente em: UVA, 315 nm a 400 nm; UVB, 280 nm a 315 nm e UVC, 100 a 280 nm [3, 4]. A radiação na faixa UVC corresponde a cerca de 1% da emissão solar e não atinge a superfície terrestre devido à forte absorção na atmosfera pelo ozônio e oxigênio molecular, sendo importante na química da estratosfera e formação da camada de ozônio [1-4]. A radiação na faixa UVB é mais energética, correspondendo a 1,5% da energia total do Sol, sendo 90% absorvida pelo ozônio, vapor de água, oxigênio e dióxido de carbono e apresenta o maior efeito biológico na superfície terrestre [1, 5, 6]. A radiação na faixa UVA compreende aproximadamente 6,3% da emissão da energia total do Sol [1, 6, 7], sendo menos afetada pela atmosfera e, em consequência, a maior parte atinge o solo. O retroespalhamento por nuvens é a principal fonte de opacidade atmosférica nesta faixa [3, 8]. A faixa da UV (280 400 nm) que atinge a superfície da Terra é afetada principalmente na atmosfera pela absorção de ozônio, nebulosidade, aerossóis e poluentes na troposfera e no solo pela refletividade, sendo composta por 90% da UVA e 10% da UVB [4, 6, 8, 9]. A altura da superfície também influencia, medidas mostram um aumento da UV entre 6 a 8% ou ainda maiores por quilômetro de elevação. Em lugares mais altos, a UV atravessa parcela menor da atmosfera e menor quantidade de elementos absorventes e dispersantes [10, 11]. Os aerossóis são uma suspensão de partículas líquidas ou sólidas em um gás cujo efeito direto na atmosfera é o espalhamento e absorção da radiação solar, inclusive a UV, e indiretamente alteram as propriedades das nuvens atuando nos núcleos de condensação [12, 13]. A quantidade de aerossóis na atmosfera pode ser observada por meio da espessura óptica de aerossóis, em inglês, aerosol optical depth (AOD). Este parâmetro é uma medida adimensional de extinção da radiação solar devido à interação com partículas de aerossóis na atmosfera [12-14].
24 O ozônio (O 3 ) é o maior responsável pelas oscilações da UV e seus impactos na natureza e saúde do ser humano [1, 3, 15, 16], sendo sua quantidade mensurada na atmosfera de forma vertical através da coluna total de ozônio ou ozônio total, sendo que as maiores concentrações estão na estratosfera, entre 20 e 25 km acima da superfície terrestre, diminuindo à medida que aumenta a altura [4, 9, 17, 18]. A formação do O 3 na atmosfera é uma reação natural que acontece nas médias latitudes, quando uma molécula de O 2 combina-se a um átomo livre de oxigênio [17], contudo sua distribuição na atmosfera não é homogênea devido à circulação dos trópicos para os polos gerando uma concentração maior de O 3 nas altas latitudes com diminuição em direção ao equador [19]. Esta circulação acontece na estratosfera sendo denominada de Brewer-Dobson e se refere à movimentação de massas de ar que ascendem nos trópicos e descem nos polos, sendo controlada por processos de circulação complexos associados ao balanço de radiação na Terra, ondas planetárias e processos de subsidência no vórtice polar. Cada hemisfério apresenta uma circulação própria com diminutas transferências de ar entre eles [9, 19]. Na Região Nordeste do Brasil (NEB), onde está localizado o Rio Grande do Norte (RN), e sua capital (local desta pesquisa), pesquisas indicaram queda do ozônio total [20, 21], que no momento encontra-se em recuperação como resultado do Protocolo de Montreal, em vigor desde 1989 [4, 17], no entanto existem projeções de aumento da UV [21, 22] e elevação do valor médio do Fluxo de Radiação Ultravioleta (FUV) no Hemisfério Sul, inclusive no NEB (latitudes de -20 a 0 ) [21-23]. Esta região apresenta uma climatologia da UV ery (UV eritêmica ou biologicamente ativa) com valores considerados elevados [24]. Natal, capital do RN, é uma cidade turística de belas praias com elevada luminosidade solar (insolação e radiação solar) [25], sendo chamada pelos seus habitantes de Cidade do Sol [26]. Estas características associadas a climatologia da UV ery e elevação da UV apontada por [23] podem representar um aumento no número de casos de câncer de pele não melanoma (CPNM) nesta cidade, que inclusive apresenta taxas de CPNM acima da média regional em relação às demais capitais do NEB, sendo 54% superiores para as mulheres e 87% para os homens. Nas capitais do NEB, o CPNM entre os homens é o segundo tipo de câncer mais frequente (34,69/100 mil) e nas mulheres é o mais frequente (31,17/100 mil). No Brasil, o CPMN é o de maior incidência e corresponde a aproximadamente 25% de todos os tumores [27]. A UV também exerce efeitos benéficos nas pessoas como a síntese e produção da vitamina D 3, fundamental para as funções osteoblástica e paratireóide [28] e vários efeitos sobre ecossistemas terrestres e aquáticos e materiais inorgânicos [3]. Apesar dos efeitos
25 benéficos, é inequívoco que a exposição humana prolongada e sem critérios à UV pode resultar em efeitos nocivos, agudos e crônicos que se manifestam em doenças nos olhos e sistema imunológico [29, 30] e predominantemente sobre a pele através do envelhecimento precoce [31] e por meio de neoplasias, queimaduras e eritemas [3, 32], sendo as neoplasias de pele caracterizadas por aspectos diferentes de exposição ao sol: CPNM associada à exposição excessiva e acumulativa e o câncer de pele melanoma ou maligno (CPM), mais perigoso, relacionado aos episódios intensos e excessivos de exposição que resultam em queimaduras [32-34]. Para prevenção dos efeitos negativos à exposição inadequada e excessiva ao Sol e sensibilizar o público para este risco foi proposto pela Organização Mundial de Saúde (WHO, sigla em inglês) e Organização Mundial de Meteorologia (WMO, sigla em inglês) o Índice de Radiação Ultravioleta ou Índice Ultravioleta (índice UV ou IUV). O índice UV descreve a intensidade da UV na superfície do planeta, especialmente para uma condição de céu claro com ausência de nuvens. Este índice independe dos fatores fenotípicos, de modo que é universalmente usado por qualquer indivíduo da população, sem necessidade de considerar a cor da pele [3, 11, 35]. Diante do apresentado, o presente artigo realizou um estudo na cidade de Natal da variabilidade da UV e índice UV em relação ao ozônio total, aerossóis, radiação solar global e nebulosidade. 2. MATERIAIS E MÉTODOS 2.1 LOCAL DA PESQUISA Natal (5 48'Sul e 35 12'Oeste) é uma cidade litorânea do Atlântico Sul, localizada na costa leste do NEB, que possui 2.968,4 horas anuais de brilho solar (insolação total) [25], com uma trajetória do Sol que varia com inclinação de 65 a 90 [36] e radiação solar global horizontal de média anual próxima de 5,0 kwhm -2 [37]. A cidade possui clima tropical nordeste oriental (Figura 1), com temperatura do ar quente (média 18 C em todos os meses do ano) e semiúmida (4 a 5 meses secos) [38]. Em Natal, as médias anuais de temperatura e umidade relativa do ar são, respectivamente, 26 C e 77,3% [25]. A precipitação acumulada anual é de aproximadamente 1465,4 mm [25] influenciada pela proximidade do RN com a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) que recebe os ventos alísios. A estação chuvosa ocorre entre abril e julho, com predominância em abril ( 265 mm) [25, 39], em função das Ondas de Leste [40] e sistema de brisas do mar, resultante de diferenças de temperatura entre as superfícies terrestre
26 e do mar. A precipitação aumenta durante a noite [41] e perturbações ondulatórias dos alísios, composta por massas de ar instáveis, profundas e úmidas causam chuvas rápidas e moderadas na região costeira da NEB com duração de até 48 horas e intervalos de 18 24 horas [40, 42, 43]. Os ventos mais fortes são característicos em setembro e os mais fracos ocorrem em abril [25]. Nesta cidade residem cerca de 850 mil habitantes em uma área de 17 298 km² [44]. Figura 1. Clima do RN e de parte do Nordeste. Legenda mostra Clima Tropical Nordeste Oriental para a cidade de Natal. Fonte: Adaptado de Mapa de Clima do Brasil [38]. 2.2 IRRADIÂNCIA ERITÊMICA E ÍNDICE UV A irradiância eritêmica é dada pela convolução entre a irradiância solar espectral da UV que atinge a pele e o espectro de referência de ação eritêmica (espectro biológico de ação) [35, 45]. O índice UV consiste de um fator de conversão da irradiância eritêmica e uma padronização numa escala numérica dividida em categorias associadas a cores (Tabela 1), que visa possibilitar uma rápida compreensão sobre a radiação ultravioleta biologicamente ativa. O índice UV foi formulado (Equação 1) pela Comissão Internacional de Iluminação (CIE- ISO 17166:1999 / CIE S007/E-1998) [3, 35]: ( ) ( ) (1) Em que: λ representa o comprimento de onda em nm; E (λ) a irradiância solar espectral em Wm -2 nm -1 ; S er (λ) a referência do espectro de ação eritêmica; dλ o intervalo de
27 comprimento de onda utilizado na integral e; k er uma constante igual a 40 m 2 W -1. O índice UV igual a 1 representa 0,025Wm -2, indicando que cada ponto na escala é equivalente a 25 mw por metro quadrado de radiação UV [22, 35]. Tabela 1- Relação entre a faixa do índice UV e a categoria de risco para as pessoas. Categoria de risco Faixa do índice UV Cor Baixa 0 2 Verde Moderado 3 5 Amarelo Alto 6 7 Laranja Muito alto 8 10 Vermelho Extremo 11 Violeta Fonte: [3]. O índice UV diário é um número inteiro e adimensional que representa o máximo valor diário numa superfície horizontal [3, 35]. 2.3 DADOS 2.3.1 Irradiância espectral da UV e índice UV: Dados horários e diários (2001 a 2009) da Irradiância espectral da UV, em µwcm -2 nm -1, foram mensurados na superfície pelo radiômetro multiespectral GUV (Ground-based Ultraviolet Radiometer), modelo 511-C, projetado para medir a radiação solar corrigida pelo cosseno do ângulo solar zenital, nos comprimentos de onda de 305 1 nm, 320 2 nm, 340 2 nm, 380 2 nm. Estas medidas foram integradas para converter em índice UV, de medida adimensional (ad), tal como definida pela CIE [46]. Os valores máximos diários foram coletados no intervalo entre 11 e 13h, independente das condições de céu. O radiômetro GUV estava instalado (altitude de 58 m) no Laboratório de Variáveis Ambientais Tropicais do Centro Regional do Nordeste do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CRN/LAVAT) localizado em Natal, sendo transferido para o interior do RN, limitando o estudo ao ano de 2009. As medições do índice UV continuaram com instrumento de banda larga (dados não utilizados nesse estudo). Os dados do índice UV do período de 2010 a 2012 foram obtidos na Estação Meteorológica (Modelo Davis com Sensor UV-6490) do Laboratório de Máquinas Hidráulicas e Energia Solar do Centro de Tecnologia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN/LMHES). Os dados foram coletados no intervalo de 11 13h na altitude de 60 m e estão entre 0 a 16 com 5% de incerteza. Há agentes na atmosfera que influenciam a variabilidade da UV, assim foram selecionadas as variáveis a seguir e os dados foram obtidos em diversos instrumentos/fontes. 2.3.2. Ozônio total ou coluna total de Ozônio: Dados diários (2001 a 2009) dos instrumentos TOMS (Total Mapping Spectrometer Ozone) e OMI (Ozone Monitoring
28 Instrument) instalados em satélites da NASA/EUA (National Aeronautics and Space Administration) e disponibilizados pelo Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GSFC) [47, 48]. Dados em Unidades Dobson (UD), em que 1 UD equivale a 2,69.10 16 moléculas/cm 2. Em condições padrões de temperatura (0 C) e pressão (101,35 kpa), 1 UD equivale a 0,01 mm de espessura ou 100 UD 1 mm [49]. 2.3.3 Radiação solar global (RSG): Dados diários (2007 a 2009) mensurados pelo sensor/radiômetro de fabricante Kipp&Zonen, modelo CM11-058912, instalado na Estação Solarimétrica do INPE/CRN/LAVAT [50]. Os dados em Wm -2 representam o valor máximo no intervalo de 11 12h. 2.3.4. Nebulosidade e vento (intensidade e direção predominante): Dados diários (2001 a 2009) de nebulosidade às 12h (escala de 0 a 10) e intensidade ou velocidade do vento (ms -1 ) e as Normais Climatológicas da direção predominante do vento em graus ( ) obtidas no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa do Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil (INMET/BDMEP )[25, 51]. 2.3.5. Espessura óptica de aerossol (AOD): Dados diários (2004 2009) e adimensionais no comprimento de onda 550 nm coletadas pelo instrumento MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite AQUA/NASA obtidas do Sistema de Informações Ambientais da Divisão de Satélites Ambientais do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (INPE/CPTEC/SISAM) [52]. 2.4. ANÁLISE ESTATÍSTICA A análise estatística consistiu do cálculo das medidas de posição e dispersão das variáveis (médias horárias, mensais, semestrais e anuais), elaboração de gráficos de linha e boxplot, filtragem de médias móveis, análise de componentes principais (ACP) com a construção do gráfico Biplot. A ACP é uma técnica multivariada de redução de dados na qual o objetivo principal é a construção de uma combinação linear das variáveis originais gerando novas componentes ortogonais que representam e captam a variabilidade do conjunto original de variáveis. Este método foi utilizado com o objetivo de reduzir o número de variáveis gerando novas componentes captando as dependências entre as variáveis [53, 54], buscando assim uma relação natural, com análise de independência ou dependência, entre o índice UV e as variáveis: ozônio total, aerossóis (AOD), vento (intensidade), radiação solar global e nebulosidade.
29 A ACP consiste no cálculo dos autovalores e respectivos autovetores de uma matriz de variâncias e covariâncias ou de uma matriz de coeficientes de correlação entre variáveis. Sendo esta última matriz mais adequada ao presente estudo em função das unidades de medidas desiguais e da variância apresentar grande diferença entre as variáveis [53-55]. Sua aplicação ocorre por meio de uma transformação linear de m variáveis originais em n novas variáveis, de modo que a primeira nova variável (1ª componente) seja responsável pela maior variação existente no conjunto de dados, e assim por diante, até que toda a variação do conjunto tenha sido captada [54, 55]. A ACP está disponível em diversos softwares estatísticos, sendo utilizado para os cálculos o software estatístico R de acesso livre [56]. O gráfico Biplot ilustra a composição das duas primeiras componentes compreendendo as variáveis originais. Este gráfico representa as projeções das variáveis originais sobre os novos eixos, de modo que o cosseno do ângulo entre os vetores que representam as variáveis originais se aproximam do valor da correlação entre essas variáveis. A qualidade da representação obtida depende da proporção da variância explicada pelas componentes principais utilizadas [57]. 3. RESULTADOS E DISCUSSÕES 3.1. IRRADIÂNCIA ESPECTRAL DA UV A Irradiância está relacionada à variação da potência recebida e consiste do fluxo radiante incidente por unidade de área a partir de uma superfície [2, 35]. As médias mensais, semestrais (1ºS e 2ºS) e anuais da Irradiância espectral da UV nos comprimentos de onda 305 nm (UVB), 320 nm, 340 nm e 380 nm (UVA) mensuradas em µwcm -2 nm -1 pelo radiômetro GUV estão indicadas na Tabela 2. Tabela 2. Irradiância da UV por canal espectral na cidade de Natal-RN (2001-2009). λ (nm) Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez 1ºS 2ºS Ano 305 8,3 9,2 9,0 8,1 6,9 6,0 6,0 6,8 7,3 8,3 8,3 8,0 7,9 7,4 7,7 320 36,2 38,3 38,0 34,9 31,1 27,9 28,9 32,4 34,5 37,4 37,9 36,1 34,4 34,5 34,4 340 63,4 66,3 65,5 60,3 53,7 50,9 52,0 57,1 59,7 66,0 65,7 63,8 60,0 60,7 60,4 380 85,2 88,9 87,9 81,0 73,9 70,2 71,4 77,9 82,3 88,3 87,9 85,6 81,2 82,2 81,7 Legenda: 1ºS: 1º semestre. 2ºS: 2º semestre. Unidade: µwcm -2 nm -1. Fonte: [50]. A Irradiância espectral da UV (Tabela 2 e Figura 2) se intensifica com o aumento do comprimento de onda, fato em concordância com a distribuição espectral da irradiância UV e
30 Lei de Planck [2, 35, 58]. A variabilidade mensal desta variável pode ser observada na Figura 2B. Figura 2. (a) Média da irradiância espectral da UV e (b) variabilidade mensal da UV em UVB (305 nm) e UVA (320 nm, 340 nm e 380 nm) na cidade de Natal. Fonte: INPE/CRN/LAVAT Figura 3. Irradiância espectral anual de UV (eixo y), através de filtragem de médias móveis, em UVB (305 nm) e UVA (320 nm, 340 nm e 380 nm) X período anual (dia Juliano) na cidade de Natal. Fonte: INPE/CRN/LAVAT Conforme a Tabela 2, a UVB (305 nm) apresenta redução de 6,3% na irradiância média do 2º semestre em relação ao 1º, diferentemente da UVA, em que ocorreu aumento de até 1,2 %. O ozônio absorve fortemente a UVB e no 2º semestre acontece uma elevação do ozônio total (Figura 5B) e por consequência há um menor nível de UVB neste período. A
31 filtragem de médias móveis da irradiância da UV por comprimento de onda (Figura 3) mostra esta redução e assim inferiu-se que a UVB é maior no 1º semestre do ano na cidade de Natal, incluindo-se o índice UV, conforme as médias semestrais (Tabela 3). A Figura 3 mostra, além da redução da UVB no 2º semestre, que acontece nos meses de setembro e outubro (dias 244 a 304) uma estabilização/redução da irradiância espectral da UV em todos os comprimentos de onda, em função dos máximos de ozônio total neste período (Tabela 3). Este evento será mais detalhado na análise do índice UV. 3.2. VARIABILIDADE DO ÍNDICE UV O ciclo diário do índice UV (Figura 4), considerando o período de um ano, atingiu às 8 h (horário local), índices categorizados pela WMO de risco "moderado" e "alto". No horário das 9 h alcança risco alto e muito alto. O índice atinge valores de risco "muito alto" e "extremo" entre 10 e 12 h, com predominância de risco extremo no intervalo 11-12 h. A partir das 13 h os índices diminuem para risco "muito alto" e "alto", às 14 h para "alto" e "moderado" e às 15 h para "baixo" até o fim da tarde. Os valores são similares ao encontrado por [59]. Figura 4. Boxplot do ciclo diário do índice UV no horário local (fuso horário UTC-3) para a cidade de Natal-RN (ano base 2008). Horário local Fonte: INPE/CRN/LAVAT O índice UV apresenta média anual igual a 11, valor considerado extremo pela WMO e muito próximo do encontrado por [59], alcançando esta classificação (cor violeta) em sete meses do ano (Figura 5A), predominantemente entre a primavera e verão. Nos meses de junho e julho ocorreram os menores índices, próximos a 9, ainda considerados como muito altos (cor vermelha).
32 Em termos sazonais, a média do índice UV é igual a 12 no verão, 10,6 no outono, 9,6 no inverno e 11,4 na primavera, sendo classificado como extremo em 80% dos valores diários do verão, 73% da primavera, 46% de outono, 17% do inverno e 54% considerando o período de um ano. No inverno 72% dos valores diários estão entre 8 e 10, considerado de risco "muito alto". 3.3. INFLUÊNCIA NA UV DAS VARIÁVEIS ESTUDADAS. As médias mensais, semestrais e anuais do índice UV e das variáveis consideradas relevantes para análise da variabilidade da UV estão indicadas na Tabela 3. A variabilidade da RSG apresenta uma associação direta com a variabilidade da UV, em razão desta última ser fração da radiação solar [1, 35]. A RSG consiste na energia do Sol na superfície da Terra, estando diretamente influenciada pelo ângulo solar zenital ou ângulo zenital (Z), ou seja, o ângulo formado entre o Zênite local e os raios solares [60]. A RSG é formada pela radiação solar difusa e direta. A radiação solar direta atinge a Terra sem qualquer mudança de direção e a radiação solar difusa é resultante do espalhamento da atmosfera e atinge o local considerado após ter sofrido um ou mais desvios [35, 60]. Período Tabela 3. Médias mensais das variáveis climáticas em Natal-RN. Índice UV Ozônio total Aerossóis (AOD) (550 nm) Vento (intensidade e direção) RSG- Radiação solar global Nebulosidade (12h) Unidades ad UD ad ms -1 ( ) Wm -2 (0 a 10) Janeiro 11,7 260,9 0,19 4,3 117 931,1 8,2 Fevereiro 12,6 260,7 0,20 4,1 121 960,1 8,2 Março 12,5 263,6 0,21 3,6 122 928,7 8,1 Abril 11,3 260,7 0,16 3,5 135 748,4 8,3 Maio 10,9 257,2 0,18 3,6 146 652,1 7,8 Junho 8,7 259,4 0,15 3,6 149 542,3 8,0 Julho 8,7 265,7 0,18 4,2 152 568,7 7,6 Agosto 10,0 270,8 0,20 4,6 145 650,5 7,7 Setembro 10,4 278,5 0,22 5,1 136 785,5 7,5 Outubro 11,8 276,0 0,18 5,0 124 976,9 7,4 Novembro 11,9 268,9 0,15 4,7 118 994,1 7,4 Dezembro 11,3 262,2 0,17 4,6 115 972,1 7,8 1ºsemestre 11,3 260,4 0,20 3,8 132 793,8 8,1 2ºsemestre 10,7 270,4 0,20 4,7 132 824,6 7,6 Anual 11,0 265,4 0,18 4,3 132 809,2 7,8 Fontes: INPE/CRN, TOMS/OMI, INMET e MODIS (SISAM).
33 Figura 5. Boxplot da variabilidade do: índice UV (a); ozônio total (b); RSG (c); Nebulosidade às 12h (d); aerossóis (AOD) (e); e Vento (f) na cidade de Natal-RN. A variabilidade da RSG na cidade de Natal apresenta valores próximos de 0,8 kwm -2 no inverno e outono, atingindo no verão e primavera 1,0 kwm -2 (Tabela 3 e Figura 5C). A amplitude sazonal é pequena devido a proximidade com o equador (baixa latitude). Entre o equador e o trópico de capricórnio, em razão do Sol atingir duas vezes por ano o máximo ângulo zenital, ou seja, aproximadamente 0 (Z 0 ), as estações de observações registram dois máximos anuais de radiação solar, no verão, em fevereiro, na primavera, em outubro
34 [61]. Esta característica foi observada em Natal, significando índice UV com máximos anuais em fevereiro ( 13) e outubro ( 12) (Tabela 3). Os menores níveis anuais do índice UV são observados nos meses de junho e julho e correspondem aos valores mais baixos da RSG e próximos de 0,55 kwm -2 (Tabela 3). A nebulosidade foi analisada em função de atenuar por espalhamento e absorção a RSG e UV, especialmente UVA, causando grande variabilidade intradiária associada com as condições de cobertura de nuvens [8, 22]. Uma alta variância do índice UV (Figura 5A) e da RSG (Figura 5C) ocorreu em abril proporcionada pela maior presença de nuvens (Figura 5D) e maior precipitação (265 mm) que acontece no primeiro mês da estação chuvosa (abril julho) na cidade de Natal [25, 39]. O índice UV (Figura 5A) atinge em fevereiro o máximo valor do 1º semestre com redução gradativa até junho. Em agosto, no início do 2º semestre, ocorre aumento do índice UV acompanhando o crescimento da RSG (Figura 5C), no entanto nos meses de setembro e outubro acontece uma estabilização/redução do índice, com destaque para setembro, no qual o índice UV permanece muito próximo do registrado em agosto. Esta característica está associada ao máximo de ozônio total nos referidos meses (valores em destaque na Tabela 3 e Figura 5B) e também foi observada por meio dos dados do UFRN/LMHES (Figura 6A e 6B). Figura 6. Boxplot da variabilidade mensal (A) e filtragem de médias móveis (B) referentes ao índice UV na cidade de Natal-RN (2010-2012). Fonte: LMHES/UFRN. A variabilidade do índice UV e ozônio total analisada simultaneamente e através de uma filtragem de médias móveis (destaque na Figura 7) mostra uma estabilização/redução do índice UV que acontece no momento do máximo valor anual de ozônio total. Não se encontrou a descrição desta característica na literatura científica e assim os autores
35 denominaram de evento anual de primavera da UV (EAP-UV), visto que ocorre no ínicio e durante esta estação. O EAP-UV é melhor analisado em equinócios de outono (março) e primavera (setembro) no Hemisfério Sul, quando ocorre uma idêntica elevação do Sol e valores muito similares de RSG [62]. Isso permite comparar as oscilações do UV em relação ao ozônio total, que apresentou entre os equinócios uma diferença próxima de 15 UD (março = 263,6 UD e setembro = 278,5 UD), representando na superfície duas unidades do Índice UV (março = 12,5 e setembro = 10,4) e uma alteração na classificação de "extremo" para "muito alto" e redução no risco às pessoas da exposição aos raios solares. Figura 7- Gráfico (simultâneo e com filtragem de médias móveis e) da variabilidade anual do índice UV e ozônio total (vermelho e escala no lado direito) na cidade de Natal-RN. Fonte: INPE/CRN/LAVAT e TOMS e OMI/AURA. As fases de crescimento e decaimento do ozônio total (Figura 5B) estão associadas ao aumento de temperatura na atmosfera provocada pela absorção de radiação solar que gera instabilidades no equilíbrio fotoquímico da estratosfera, cuja região é responsável por cerca de 90% do ozônio, proporcionando uma queda da sua produção. Deste modo o teor máximo de ozônio é observado na primavera, no verão diminui e novamente aumenta no outono [9, 63, 64]. Ressalta-se que a média anual de ozônio total de 265,4 UD obtida neste estudo está abaixo de pesquisas anteriores que indicaram uma média anual de 275 UD [64] e 268 UD [65]. Em novembro, mês seguinte ao EAP-UV, houve aumento do índice UV em razão da elevação da RSG e queda do ozônio total. Para dezembro, apesar da redução do ozônio total, acontece uma diminuição do índice UV em correspondência à queda da RSG (Tabela 3 e Figura 5), fato observado através de medições em outros locais no Hemisfério Sul [5, 20, 64].
36 Além do ozônio total, os aerossóis exercem uma influência no EAP-UV, em razão da sua maior presença em setembro, indicada pela AOD (Tabela 3 e Figura 5E). Pesquisas [14, 35, 66, 67] indicam que os aerossóis atmosféricos proporcionam diminuição do índice UV nos horários de máxima intensidade e que o aumento na concentração de aerossol devido à poluição e queimadas pode reduzir a UV. Em Natal, o aumento de aerossóis em setembro está relacionado com a maior velocidade do vento e direção predominante de Sudeste (Tabela 3 e Figura 5F). A direção predominante, entre 120 e 140, indica vento do mar para o continente e explica a maior presença de aerossóis do tipo marítimo ou marinho, proveniente do Oceano Atlântico. O aerossol do tipo marítimo tropical possui baixa densidade de substâncias solúveis e componentes salinas e assume-se com ventos fracos ( 5,0 ms -1 ) [35, 68]. A análise sobre o tipo de aerossol é baseada em estudos anteriores que mostram atenuação típica exercida por partículas de tipo marítimo tropical [35]. Para este estudo não houve avaliação físico-química de material coletado. Ressalta-se que as variações exercidas pelos aerossóis sobre a UV são menores do que aquelas relativas às variações do ozônio total, visto que os aerossóis marítimos apresentam transmitância média em torno de 95% para a UV [35, 68]. 3.3. ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS (ACP) E GRÁFICO BIPLOT. A ACP foi utilizada visando encontrar entre as variáveis atmosféricas abordadas as que mais se correlacionavam com o índice UV durante o EAP-UV, ou seja, exclusivamente durante os meses de setembro e outubro. A primeira etapa da ACP ocorreu com a padronização das variáveis, devido às diferenças entre as unidades de medidas, e o cálculo da matriz de correlação (Tabela 4) e dos autovalores e autovetores. Tabela 4. Matriz de Correlação entre as variáveis pesquisadas na cidade de Natal-RN. Variáveis Índice UV Ozônio AOD Vento Nebulosidade RSG total (λ=550nm) Índice UV 1,00 Ozônio total -0,49 1,00 Aerossóis (AOD) -0,48 0,43 1,00 Vento -0,29 0,22 0,23 1,00 Nebulosidade 0,03-0,08-0,06 0,20 1,00 RSG 0,39-0,21-0,25-0,24-0,04 1,00
37 O método da ACP gerou novas variáveis chamadas componentes principais, ortogonais ou não correlacionadas, seguida das correlações das variáveis e variação captada em cada componente resultante (Tabela 5). A primeira componente principal (CP1) representa as variáveis: índice UV contribuindo de forma positiva (0,815) e de forma negativa o ozônio total (-0,738) e aerossóis (-0,731). A maior correlação na segunda componente (CP2) representa a nebulosidade (-0,866), na CP3 a radiação solar global (0,765) e na CP4 a intensidade do vento (-0,639). Estas quatro componentes acumulam 83,1% da variação total das variáveis. Os valores estão destacados na Tabela 5. Os gráficos Biplot (Figura 8) mostraram que há concordância do índice UV em relação à RSG e oposição ao ozônio total, aerossóis (AOD) e vento. Tabela 5. Correlações das variáveis e variação captada em cada componente resultante da ACP. Variável CP1 CP2 CP3 CP4 CP5 CP6 Índice UV 0,815-0,087-0,072-0,067-0,061-0,054 Ozônio total -0,718 0,252 0,324 0,095-0,473 0,289 Aerossóis (AOD) -0,731 0,190 0,206 0,185 0,572 0,161 Vento (intensidade) -0,528-0,531 0,171-0,639 0,045 0,014 Nebulosidade -0,007-0,866 0,190 0,460-0,041 0,014 Radiação solar global 0,581 0,180 0,765-0,056 0,041-0,199 Variância acumulada 0,389 0,584 0,717 0,831 0,925 1,00 Figura 8- Gráfico Biplot da 1º e 2º componentes da ACP. A contribuição das variáveis na CP1 e CP2 (58,4% da variabilidade) foi representada no gráfico Biplot (Figuras 8A), onde cada ponto (número) representa os escores, ou seja, as observações projetadas nas componentes. O segundo gráfico Biplot (Figura 8B) não traz os escores e permite uma melhor visualização das setas indicadoras ao longo do eixo longitudinal. Estas setas indicam o sentido da máxima variação e devem ter comprimento proporcional à importância da variação, destacando-se nesse caso o Índice UV.
38 A ACP e gráfico Biplot mostraram a oposição entre o índice UV e variáveis ozônio total e aerossóis durante os meses de setembro e outubro, colaborando com as inferências construídas no estudo realizado sobre o EAP-UV. 4. CONSIDERAÇÕES FINAIS As medidas espectrais realizadas através do Radiômetro GUV indicaram que a intensidade de UVB e índice UV na cidade de Natal são maiores no 1º semestre do ano em comparação ao 2º semestre, fato este associado aos maiores níveis de ozônio total no 2º período do ano. Não houve redução nos níveis da UVA no 2º semestre. O índice UV apresenta média anual igual a 11, classificado como extremo pela WMO, sendo que sete meses do ano e aproximadamente 80% dos dias nos meses de verão atingem este índice. A análise da variabilidade anual da UV e índice UV em relação às variáveis ozônio total, aerossóis, nebulosidade e radiação solar global indicou a existência em setembro e outubro do EAP-UV, que consiste de uma estabilização/redução na UV na superfície associada aos episódios de máximos valores anuais de ozônio total e maior presença de aerossóis, fato confirmado através da ACP e gráfico Biplot. O EAP-UV independe das condições do céu e consiste de uma característica da variabilidade anual da UV na cidade de Natal. A investigação ampliou e aprofundou os conhecimentos da UV e sua relação com o ozônio total, aerossóis, radiação solar global e nebulosidade na cidade de Natal, inclusive divulgando o índice UV como um instrumento de prevenção e alerta sobre os perigos da radiação solar. Os resultados são particularmente relevantes para a capital do RN, pois destacam os altos níveis da UV no verão e em praticamente todas as épocas do ano e sinalizam uma das causas que fazem desta cidade a capital no Nordeste do Brasil com o maior número de neoplasias de pele. 5. AGRADECIMENTOS O presente trabalho foi realizado com apoio do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), através do Doutorado Sanduíche SWE/CsF (246611/2012-0) e projetos ATMANTAR -MCTI/PROANTAR/CNPq (520182/2006-5) e A Atmosfera Antártica, Conexões e Impactos Ambientais na América do Sul, INCT-APA, MCTI/PROANTAR/CNPq (574018/2008-5).
39 Os autores agradecem a Profª Neusa Paes Leme, Engº Francisco Raimundo da Silva (INPE/CRN) e ao Prof. Luiz Guilherme M. de Souza (UFRN/LMHES) pelas orientações e gentileza ao fornecer os dados. 6. REFERÊNCIAS [1] MADRONICH, S. UV radiation in the natural and perturbed atmosphere. In: Tevini, M (Ed). UV-B Radiation and Ozone Depletion. London: Lewis Publishers. p. 17-69, 1993. [2] LIOU, K. N. An Introduction to Atmospheric Radiation. Second Edition. Academic Press, USA, 2002. [3] WHO. Global Solar Indice UV: A Practical Guide. World Health Organization, World Meteorological Organization (WMO), United Nations Environment Program (UNEP), and International Commission on Non-Ionising Radiation Protection (ICNRP), 18 p. Geneva, 2002. [4] WMO. Scientific assessment of ozone depletion, 2010. World Meteorological Organization, Report No. 47. Geneva, 2011. [5] FIOLETOV, V. E., KERR, J. B., WARDLE, D. I. The relationship between total ozone and spectral UV irradiance from Brewer observations and its use for derivation of total ozone from UV measurements. Geophysical Research Letters, v.24, n. 23, p. 2997-3000, Canada, 1997. [6] FREDERICK, J. E., LUBIN, D. Solar Ultraviolet Irradiance at Palmer Station, Antarctica. Ultraviolet Radiation in Antarctica: Measurements and Biological Effects. Antarctic Research Series, v. 62, p. 43-52, 1994. [7] KIRCHHOFF, V. W. J. H. Ozônio e Radiação UV B. Transtec Editorial, São José dos Campos, São Paulo, 1995. [8] SABBURG, J., WONG, J. The effect of clouds on enhancing UVB irradiance at the earth s surface: a one year study. Geophysical Research Letters, 27, p. 3337-3340, 2000. [9] HORVÁTH, M., BILITZKY, L., HUTTNER, J. Ozone. New York: Elsevier. 350 p, 1985. [10] MCKENZIE, R.L. et al. Altitude effects on UV spectral irradiance deduced from measurements at Lauder, New Zealand, and at Mauna Loa Observatory, Hawaii. Journal of Geophysical Research, 106, p.22845-22860, 2001. [11] VANICEK, K. et al. UV Indice for the Public. COST-713 Action. Luxemburgo: Office for official publications of the European Communities, 50, 2000.
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44 CAPÍTULO II (2º ARTIGO) OZONE AND AEROSOL INFLUENCE ON ULTRAVIOLET RADIATION ON THE EAST COAST OF THE BRAZILIAN NORTHEAST (a) Alexandre Boleira Lopo 1, Maria Helena Constantino Spyrides 1,2, Paulo Sérgio Lucio 1,2, e Javier Sigró 3. 1 Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas PPGCC/UFRN, Natal, Brasil 2 Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brasil 3 Department of Geography, Centre for Climate Change (C3), University Rovira i Virgili, Tarragona, Spain (a) Atmospheric and Climate Sciences, v. 4, p. 92, 2013.
45 RESUMO O objetivo desta pesquisa é determinar a influência de ozônio total e aerossóis sobre a variabilidade da radiação ultravioleta (UV) na costa leste da região Nordeste do Brasil, através de medidas do sensor multiespectral GUV (Ground-based Ultraviolet Radiometer). A metodologia consistiu em um estudo descritivo e análise de agrupamento ou Cluster, utilizando dados de UV em canais UVB (305 nm) e UVA (320 mm, 340 nm e 380 mm) e os dados do índice de UV, ozônio total, aerossóis, radiação solar global, nebulosidade e vento. Os resultados para cidade de Natal indicaram que um evento anual ocorre em setembro/outubro, que estabiliza o UV ou Índice UV quando os níveis de ozônio total atingem o seu máximo anual. Este evento é influenciado pela maior concentração de aerossol marinho no continente em setembro, devido à maior intensidade do vento e sua direção sudeste (do mar para terra). A análise de agrupamento usando as variáveis acima permitiu detectar três grupos distintos: o primeiro grupo é formado por Natal, Recife e João Pessoa e por isso determinou-se que este evento ocorre nestas três cidades, o segundo grupo é formado por Maceió, Aracaju e Salvador e o terceiro grupo inclui apenas Fortaleza com resultados diferentes. PALAVRAS-CHAVE: análise de cluster; radiômetro; radiação solar global; nebulosidade; evento anual de primavera de UV
46 ABSTRACT The purpose of this research is to determine the influence of total ozone and aerosols about variability of Ultraviolet Radiation (UV) in the east coast of the Northeastern region of Brazil through measures from multispectral sensor GUV (Ground-based Ultraviolet Radiometer). The methodology consisted of descriptive study and cluster analyses using data of UV in channels UVB (305 nm) and UVA (320 nm, 340 nm and 380 nm) and data of UV index, total ozone, aerosol, global solar radiation, cloudiness and wind. The results for city of Natal indicated that an annual event occurs in September/October which stabilizes the UV or UV Index when total ozone levels reach their annual maximum. This event is influenced by marine Aerosol that is found on mainland at a higher concentration in September due to greater wind intensity and their southeasterly direction (sea for land). The cluster analysis using the variables above allowed us to detect three different groups: the first group is formed by Natal, Recife and João Pessoa and so determined that this event occurs in these three cities; the second group is formed by Maceió, Aracaju and Salvador and the third group includes only Fortaleza and had different results. KEYWORDS: cluster analyses; radiometer; global solar radiation; cloudiness; annual event of spring from UV
47 1. INTRODUCTION The Ultraviolet Radiation (UV) has wavelengths (λ) between 100 and 400 nm and can be classified according to the effects on human health and the environment in spectral ranges: UVA, 315 nm to 400 nm, UVB, at 280 nm to 315 nm and UVC, 100 to 280 nm [1]. The radiation in the UVC range corresponds to approximately 1% of solar emissions and does not reach the earth s surface due to the strong absorption in the atmosphere by ozone and molecular oxygen [2, 3]. The spectral band of UV radiation (280-400 nm) that reaches the Earth s surface is affected mainly by the atmosphere (absorption of ozone, cloudiness, aerosols and pollutants in the troposphere) and the reflectivity of the ground, which is composed in large part of UVA (90%) and to a lesser degree of UVB (10%) [2, 4, 5]. The UV causes various effects on terrestrial and aqua- tic ecosystems and inorganic materials [1, 6]. Despite some beneficial effects [7], an inequivocal and prolonged human exposure to UV can result in adverse effects, which may be both acute and chronic [6]. The negative effects are manifested predominantly on the skin by means of cancer, burns and erythema [8] and premature aging, however, they may affect the eyes [9] and immune system [10]. Skin cancer is characterized by different aspects of exposure: non-melanoma skin cancer or not malignant (NMSC) and melanoma skin cancer or malignant (MSC). There are estimates that NMSC (134,000 new cases) is the most frequent in the Brazilian population and corresponds to 25.7% of all tumors [11]. In comparison, MSC causes a high fatality rate but occurs less frequently. In the capitals of the Northeastern Region of Brazil (NEB), for men, NMSC is the second most frequent type of cancer (34.69/100 thousand) and the most frequent for women (31.17/100 thousand) [11]. The Ultraviolet Radiation index (UV index) is an important resource that increases public awareness of the risks of overexposure to the sun. Its function is to describe the level or intensity of UV on the surface of the planet, and is used as a warning to people to protect themselves from UV. This index is an open-ended scale, universally applicable to any individual of the population, without regard to their skin color [1, 12]. UV in the atmosphere is attenuated by processes such as absorption or scattering by total ozone column (total ozone) and aerosol particles. The amount of Ozone in the atmosphere is recovering as a result of the Montreal Protocol in force since 1989 [2]. Despite the recovery of total ozone, UV in high latitudes is predicted to increase in the near future [12-14]. In the more populated regions, the highest increase of UV has been found in the
48 Southern Hemisphere, such as in NEB, in latitudes from 20 to 0 [14]. The presence of Aerosols in atmosphere can be observed through a parameter called Aerosol Optical Depth (AOD). This variable is an extinction measurement (no dimension) of radiation and its interaction with aerosol particles in atmosphere, mainly due to the processes of spreading and absorption [15-17]. This article seeks to collaborate and understand these issues and aims to conduct a descriptive study and analytical (cluster analyses) of variability of UV and UV index in relation to total ozone and relevant variables for the state capitals of the east coast of Northeastern Brazil. 2. MATERIAL AND METHODS 2.1. STUDY AREA The study area covers the coastal region on the eastern and northern coasts of Northeastern Brazil (NEB) and in capital of states of Ceará (Fortaleza), Rio Grande do Norte (Natal), Paraíba (João Pessoa), Pernambuco (Recife), Alagoas (Maceió), Sergipe (Aracaju) and Bahia (Salvador) (Figure 1). The measurement of Ultraviolet Radiation (UV) was based on a Radiometer located in Natal (5 48'S, 35 12'W), which is thus regarded as the city of reference for this study from UV. The city of Natal, capital of Rio Grande do Norte (RN), is located in the NEB on the eastern coast of South America, between the sea and the right bank of River Potengi, where they reside 853,928 inhabitants in an area of 17.298 km2 [18]. Its proximity to the equator determines great luminosity and high levels of solar radiation. The trajectory of the Sun varies with solar Zenith angle (SZA) between 65-90 [19]. The average annual temperature is 26 C and relative humidity and 77.3% [20]. The RN is near the intertropical convergence zone that receives the trade winds, so the climate in its capital is hot and dry, except during the rainy season, when it is hot and humid. The rainy season is result of so-called easterly waves and occurs between the months of April to July, with predominance in Abril with approximately 265 mm [20, 21]. In Natal city also operate the sea breezes system, resulting from temperature differences between the land and sea surfaces, causing increased precipitation at night [22, 23] and wavy perturbations of the trade winds, consisting of unstable air masses, deep and moist causing rapid and moderate rains in NEB coastal lasting up to 48 hours and 18-24 hours intervals. The strongest winds are characteristic of September, and in April the winds are weakest [20, 24].
49 2.2 DATA FOR UV INDEX, TOTAL OZONE COLUMN AND CLOUD COVER The measurement of UV in soil was based on a Radiometer located in Natal (5 48'S, 35 12'W), which is thus regarded as the city of reference for this study from UV. The daily data (2001 2012) of UV Index were measured in the surface by: (a) Radiometer GUV (Ground-based Ultraviolet). Figure 1. Location of Natal in Rio Grande do Norte and capitals of the states of Northeast Brazil. 2.2. DATA The hourly and daily data (2001-2009) of UV in channel UVB (305 nm), channels UVA (320 nm, 340 nm and 380 nm) and UV index were measured on the surface by the Ground-based Ultraviolet Radiometer (GUV), Model 511-C. The irradiance is given in units of μwcm 2 nm 1 and was measured at four channels and integrated to convert the measurements on UV index. The equipment was installed in Laboratory of Tropical Environmental Variables of National Institute of Spatial Research (INPE/ CRN/LAVAT) in Natal city. The daily maximums of the UV and UV index were obtained from 11:00 am to 1:00 pm, independent of sky conditions. A set of daily data (2001-2009) of total ozone in Dobson Units (DU) was obtained at the National Centers for Environmental Prediction/National Oceanic and Atmospheric Administration (NCEP/NOAA/USA), with grid resolution 2.5 2.5 [25], available at www.esrl.noaa.gov. The daily data (2007-2009) of Global Solar Radiation (GSR) (Wm 2 ) was obtained from Radiometer in Solarimetric Station of INPE/CRN/LAVAT. The data represents the average value of GSR from 11:00 am - 12:00 pm.
50 The monthly data of Cloudiness (2001-2009) in range 0-10 were obtained from database of meteorological data for Teaching and Research (BDMEP/INMET) [20] and data of intensity (ms 1 ) and wind direction (degrees) were obtained from the Climate Standard of the National Institute of Meteorology of Brazil [20], available at www.inmet.gov.br. The Aerosol Optical Depth (AOD), measured in the wavelength of 0.55 μm by Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS/AQUA) (2004-2009) was obtained in the division of environmental satellites of Center for Weather Forecasting and Climate Studies (CPTEC/ INPE/BRAZIL) through the Environmental Information System (SISAM), available in http://sisam.cptec.inpe.br. 2.3. UV INDEX-FORMULATION The UV index was formulated by the International Commission on Illumination (CIE) based on the reference spectrum of action erythema (ISO 17166:1999/CIE S 007/E-1998) and describes the intensity of UV in relation to its photo biological effect [26]. The UV index is de-fined by Equation (1): 400nm er 250nm λ er UV index =K E S λ dλ in which E λ is the spectral irradiance expressed in Wm -2 nm -1 to the wavelength λ and dλ it is the wavelength range used in the integral calculus. S er (λ) is the reference action spectrum erythema and Ker is a constant equal to 40 m 2 / W. The UV index is the standardization of erythema irradiance (S er ) by means of a numerical scale, such that 1 UV index = 2.5 mw/m 2 [1]. The UV index is divided into categories associated with the colors (Table 1). The UV index being proposed by the World Health Organization (WHO) and World Meteorological Organization (WMO) to facilitate the understanding of the population about the effects of UV on human beings. Table 1. Relationship between UV index and category of risk to humans. Category of Risk Range of UV index Color Low 0 2 Green Moderate 3 5 Yellow High 6 7 Orange Very High 8 10 Red Extreme 11 Violet Source: [1] (1)
51 The precautions to be taken by the individual, in accordance with this classification, are suggested by the WHO and refer to the use of hats, clothes, sunglasses, sunscreen, and umbrellas or even to stay inside the house. The UV index is an integer and dimensionless representing the maximum daily value in a horizontal surface 2.4. HIERARCHICAL CLUSTER ANALYSIS Considering the limitations of UV data acquisition on the surface (these measurements were restricted to the city of Natal) and aiming to expand the analysis to the total area to be investigated, a cluster analysis of available variables was used to study the variability of the UV surface, highlighting the total ozone, AOD, intensity and wind direction. A Cluster Analysis is a multivariate form of analysis in which a technique for building clusters groups together similar measurements (metric) of distance and determines a connection between the clusters [27]. The Central idea of the clustering of data points is the idea of distance. Clusters should be composed of points separated by small distances, relative to the distances between clusters. The most intuitive and commonly used distance measure in cluster analysis is the Euclidean dis-tance in the K-dimensional space of the data vectors [27]. A more general alternative is the weighted Euclidean distance between two vectors x i and x j, 1/2 K 2 d i,j= wk xi,k -x j,k.(2) k=1 For wk = 1 for each k = 1,, K, Equation (2) reduces to the ordinary Euclidean distance. A yet more general form of Equation (2) is the Minkowski metric, 1/λ K λ d i,j= wk xi,k -x j,k, λ 1. 3 k=1 The weights w k can equalize the influence of variables with incommensurate units. For λ = 2, Equation (3) reduced to the weighted Euclidean distance in Equation (2). For λ = 1, Equation (3) is known as the city-block distance [27]. In this study was used the Minkowski metric. They were used as linkage criterion in Ward s hierarchical method study. Ward s method suggested a general agglomerative hierarchical clustering procedure, in which the criterion for choosing the pair of clusters to merge at each step is based on the optimal value of an objective function [28].
52 3. RESULTS AND DISCUSSIONS 3.1 UV VARIABILITY IN NATAL-RN The average irradiance of UV radiation for each wave-length and variables analyzed in Natal are shown in Table 2 and Figure 2. After calculating the channel 305 nm (UVB) in Table 2, a 5.1% reduction was identified in the average irradiance for the second semester compared to the first (in UV index a reduction of 5.3%). During the second semester, there was a greater absorption of UVB due to a 3.8% increase in the average level of total ozone. Table 2 shows the values per semester. In Table 2 it can be observed that UV index in Natal reached a level extreme (>11) for seven months of the year, predominantly between spring and summer. February and March presented the highest average monthly indices (between 12 and 13). June and July showed the lower indices around 9.0, a level which is still considered as very high (8-10). The first annual maximum of 12.6 occurred in February. In second semester occurred in November, with 11.9. This characteristic can be explained because the sun s stations near to Tropic of Capricorn reach the angle solar zenith near 0 (SZA 0 ) twice a year and the stations of observations register two annual ceilings, one in the summer, in February, and the other in the spring, in October [29], in Natal occurred in November. The UV index annual average is 11 (Table 2), similar to that found by [19]. Table 2. Irradiance for wavelength of UV and variables analyzed in Natal. Monthly data. Period Wavelength (nm) UV Index Total ozone AOD Wind Cloud cover GSR 305 320 340 380 Nd DU 0.55µm ms -2 Degrees (0-10) Wm -2 Jan 8.3 36.2 63.4 85.2 11.7 260.8 0.19 4.4 117 7.2 931.1 Feb 9.2 38.3 66.3 88.9 12.6 260.8 0.20 4.2 121 7.2 960.1 Mar 9.0 38 65.5 87.9 12.5 263.5 0.21 3.6 122 7.2 928.7 Apr 8.1 34.9 60.3 81.0 11.3 260.7 0.16 3.2 135 7.3 748.4 May 6.9 31.1 53.7 73.9 10.9 257.1 0.18 3.9 146 7.0 652.1 Jun 6.0 27.9 50.9 70.2 8.7 259.4 0.15 4.2 149 7.4 542.3 1 st Sem 7.9 34.4 60 81.2 11.3 260.4 0.18 3,9 132 7.2 793,8 Jul 6.0 28.6 52 71.4 8.7 265.5 0.18 4.4 152 6.7 568.7 Aug 6.8 32.4 57.1 77.9 10.0 270.6 0.20 5.2 145 6.7 650.5 Set 7.3 34.5 59.7 82.3 10.4 278.4 0.22 5.3 136 6.6 785.5 Out 8.3 37.4 66 88.3 11.8 276.2 0.18 5.2 124 6.5 976.9 Nov 8.3 37.9 65.7 87.9 11.9 268.8 0.15 4.9 118 6.6 994.1 Dec 8.0 36.1 63.8 85.6 11.3 262.2 0.17 4.7 115 7.0 972.1 2 st Sem 7.5 34.5 60.7 82.2 10.7 270.3 0.18 5 132 6.7 824.6 Annual 7.7 34.4 60.4 81.7 11 265.3 0.18 4.4 132 7.0 809.2
53 In Figure 2, a stabilization of the UV index levels and wavelengths 305 nm (UVB) was identified in September, however, this attenuation is slightly lower for 320, 340 and 380 nm (nearest visible radiation) due to lower absorption by ozone in these UVA channels. In addition to the proposed objectives, this study sought to analyze the causes of this behavior identified in September, referred to as the Annual Event of Spring from UV (AES-UV), so called due occur at the beginning and during the spring in the southern hemisphere. Besides the total ozone, UV is attenuated by other processes, such as the absorption of aerosol particles [36-38]. The AOD in Natal reaches its highest value during the month of September (0.22 in Table 2). This may contribute to the reduction in the UV index during the AES-UV. Figure 2. Irradiance for wavelength of UV (μwcm 2 nm 1 ), UV Index and total ozone (Dobson Units) annual variability for Natal. Source: INPE/CRN/LAVAT. The high AOD is related to the intensity of winds (trade winds) that have the highest average magnitude in September at 5.3 ms 1 (Table 2) and their predominant southeasterly direction [20]. The wind direction may explain the higher concentration of marine aerosol, since the city is located on the east coast of NEB. A physical-chemical study was not
54 conducted and thus the type of aerosols cannot be confirmed. It is worth mentioning that the variations exercised by the aerosols are lower than those related to the variations of the total ozone and GSR [12, 39]. Figure 5 shows the wind and AOD in annual variability in Natal. The similarity in relation to total ozone, wind and AOD characteristics (Figure 3) shows that the AES-UV occurs identically in these cities. Figure 3. Simultaneous graph of variability annual UV Index (left scale) and filtering (moving average) and total ozone (red points and right scale). Source: INPE/CRN/ LAVAT and NCEP/NOAA. The AES-UV takes place between September and October, since the Pearson correlation coefficient for this period indicated an inverse relationship between total ozone and UV index corresponding to 0.5 or 50%. Figure 3 shows (simultaneously) the annual variability of UV Index and total ozone. In this figure, one can observe the AES-UV in September and October days 244-304 when the total ozone reaches a maximum annual. To explain AES-UV, the variability of GSR was first taken into consideration. The GSR (directly associated with the sun elevation or SZA) determines the greatest influence on the UV index [1, 4]. Figure 4 shows the annual variability of the GSR to the city of Natal. It was identified that no occurs attenuation of GSR during AES-UV, thus is not associated with the event. It was verified that the stabilization of UV index observed in AES-UV couldn t be associated with cloudiness, because at this time there are fewer clouds (Table 2). Excluding the GSR and cloudiness, AES-UV can be explained by the highest total ozone in September/October (highlighted values in Table 2). The annual variability of total ozone in the atmosphere varies periodically and conversely (approximately) to the increase in available solar radiation [30]. The temperature increase caused by absorption of solar radiation generates instabilities in the photochemical equilibrium in the stratosphere, which accounts for about 90% of the integrated Ozone. These
55 high levels lead to the reduction of its production, so that the maximum content of Ozone is observed in spring with a decrease in summer and an increase again in the autumn [30-32]. Despite the strong signal of GSR in areas near to equator, it has a lesser range to influence on the variability of UV index [30]. The city of Natal is located at low latitude, so the influence of total ozone in variability of UV appears more clearly. During the spring and autumn equinoxes (September and March respectively) in the Southern Hemisphere, when the elevation of the sun is almost the same, one can compare the oscillations of the UV index in relation to Ozone content in periods of very similar radiation solar intensity [30, 31]. The average difference of 14.9 DU (278.4-263.5 in Table 2) was observed between the two equinoxes. This resulted in UV index values of 12.5 and 10.4 respectively. This difference represents a change in the scale of extreme to very high. Figure 4. Variability annual Global Solar Radiation (GSR) (Wm 2 ) from 11:00-12:00 pm and filtering (moving average). Source: INPE/CRN/LAVAT. After the AES-UV, in December, if one only considered the reduction of total ozone, logically it would result in an increase of UV index, however the opposite occurred. This fact is associated with the reduction of GSR (Table 2). This behavior can be observed by measurements at various locations in the Southern Hemisphere [33-35]. Besides the total ozone, UV is attenuated by other processes, such as the absorption of aerosol particles [36-38]. The AOD in Natal reaches its highest value during the month of September (0.22 in Table 2). This may contribute to the reduction in the UV index during the AES-UV. The high AOD is related to the intensity of winds (trade winds) that have the highest average magnitude in September at 5.3 ms 1 (Table 2) and their predominant southeasterly direction [20]. The wind direction may explain the higher concentration of marine aerosol, since the city is located on the east coast of NEB. A physical-chemical study was not
56 conducted and thus the type of aerosols cannot be confirmed. It is worth mentioning that the variations exercised by the aerosols are lower than those related to the variations of the total ozone and GSR [12, 39]. Figure 5 shows the wind and AOD in annual variability in Natal. Figure 5 Barplot of wind (graphical bars) and AOD (points and right scale) in Natal. Source: INMET and MODIS/AQUA The Cluster Analysis indicated three groups (Figure 6). The first group was defined by Natal, João Pessoa and Recife. The similarity in relation to total ozone, wind and AOD characteristics (Figure 7) shows that the AES-UV occurs identically in these cities. The second group, formed by Maceió, Aracaju and Salvador, indicates that AOD and wind characteristics and variability of total ozone are distinct to the first group, therefore, the stabilization of UV levels should not occur during this period and without proper measurement it is not possible to say if it occurs. The last group was formed by a single city, Fortaleza, located in a distinct point on the northern coast of NEB. The data shows no similarity to that of the other cities and does not allow for a generalized conclusion about UV variability. Figure 6. Dendrogram of clusters based on total ozone, AOD and intensity and wind direction.
57 Figure 7. Total ozone, intensity and wind direction (blue color) and AOD for Group 1 Source: NCEP/NOAA, INMET and MODIS/AQUA.
58 4. FINAL CONSIDERATIONS The results indicated that the AES-UV takes place between September and October, since the Pearson correlation coefficient indicated an inverse relationship between total ozone and UV index corresponding to - 0.5. Independent of sky conditions, the AES-UV happens when the total ozone reaches its absolute annual maximum. The event was not described in scientific literature and was identified by multispectral sensor of UV. The AES- UV has a small influence of aerosols (marine type) due to a higher concentration in September, whose origin is the greatest strength of the wind and its direction (southeast). The cluster analysis allowed us to confirm that this event occurs in a similar way in cities of Recife and João Pessoa in terms of total ozone, AOD and intensity and wind direction. Finally, the results are particularly relevant to the cities on the east coast of northeast Brazil, because they high-light the high levels of UV in practically all the seasons of the year. This may explain in part the higher number of cases of NMSC in city of Natal and alerts us to need for preventive actions by the local population and the need to warn tourists of the imminent risk of MSC if they do not use proper protection, especially during the summer months. 5. ACKNOWLEDGEMENTS This work was supported by the CNPq, National Council for Scientific and Technological Development, Brazil: ATMANTAR -MCTI/PROANTAR/CNPq (520182/2006-5) and A Atmosfera Antártica, Conexões e Impactos Ambientais na América do Sul, INCT-APA, MCTI/PROANTAR/CNPq (574018/2008-5). The authors thank the researcher Neusa Paes Leme and Engineer Francisco Raimundo Silva of the INPE/ CRN for their guidelines and kindness in providing the data. 6. REFERENCES [1] WHO, Global Solar UV index: A Practical Guide, World Health Organization, World Meteorological organization (WMO), United Nations Environment Pro-gram (UNEP), and International Commission on Non-Ionising Radiation Protection (ICNRP), Geneva, 2002, 18 p. [2] WMO, Scientific Assessment of Ozone Depletion: 2010, World Meteorological Organization, Geneva, 2011.
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62 CAPÍTULO III (3º ARTIGO) UV EXTREME EVENTS IN NORTHEAST OF BRAZIL (a) Alexandre B. Lopo¹, Maria Helena C. Spyrides 1,2, Paulo. S. Lucio 1,2 e Sebastião Milton Pinheiro da Silva 1,3. ¹Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas, PPGCC/UFRN 2 Departamento de Estatística, DEST/CCET/UFRN 3 Departamento de Geografia, PPGe/UFRN (a) CIÊNCIA E NATURA ISSN da publicação eletrônica: 2179-460X. Artigo submetido em 31 de janeiro de 2014 e aceito para publicação em 30 de março de 2014.
63 RESUMO O principal objetivo deste trabalho é analisar episódios extremos de UV na região Nordeste do Brasil (NEB), geralmente relacionados à nebulosidade e aos níveis da coluna total de ozônio (ozônio total). A metodologia consistiu no cálculo do percentil 95 para definir o valor extremo de UV nas estações do ano na cidade de Natal (cidade de referência) e análise de imagens do NEB obtidas do Instrumento de Monitoramento de Ozônio (OMI) do índice de UV, ozônio total e cobertura de nuvens em datas de eventos extremos. Os resultados na cidade de Natal indicaram 14,4 como evento extremo para o índice UV no verão e as imagens selecionadas do OMI mostraram que os episódios diários selecionados foram associados principalmente com ausência de nebulosidade e níveis abaixo da média anual de ozônio. Análise de episódios extremos de índice UV na NEB indicou que o evento extremo ocorrido na cidade de referência não acontece em toda a região, devido à grande variabilidade espacial da cobertura de nuvens e ozônio total. PALAVRAS-CHAVE: UV index, ozônio total, cobertura de nuvens, instrumento de monitoramento de ozônio, percentil 95.
64 ABSTRACT The main objective of this paper is to analyze extremes UV episodes in Northeast of Brazil (NEB), generally associated to cloud cover and levels of total ozone column (total ozone). The methodology consisted the calculation of the 95th percentile to define the extreme value in the seasons of UV in city of Natal-RN (reference city) and analyze of images to NEB obtained from Ozone Monitoring Instrument (OMI) to UV index, total ozone and cloud cover in dates of extreme events in reference city. The results of UV index for Natal city indicated 14.4 for the extreme event in summer and images selected of OMI showed that extreme event were associated mainly with absence of cloudiness and levels below average annual of total ozone. Analysis of extreme episodes of UV index in NEB indicated that the extreme event occurred in reference city does not happen in the entire region, because of the large spatial variability of cloud cover and total ozone. KEYWORDS: UV Index, ozone total column, cloud cover, Ozone Monitoring Instrument, 95th percentile
65 1. INTRODUCTION The Ultraviolet Radiation (UV) ranges from 100 nm and 400 nm wavelengths (λ) and are classified according to the effects on human health and the environment in spectral ranges, as UVA, 315 nm to 400 nm, UVB, at 280 nm to 315 nm and UVC, 100 to 280 nm [1]. The radiation in the UVC range corresponds to approximately 1% of solar emissions and does not reach the earth's surface due to the strong absorption in the atmosphere by ozone and molecular oxygen [2, 3]. The amount of solar UV radiation (280-400 nm), that reaches the Earth's surface, is affected mainly by the atmosphere (absorption of ozone, cloudiness, aerosols and pollutants in the troposphere) and the reflectivity of the ground, which is composed in large part for UVA (90%) and to a lesser degree of UVB (10%) [4, 5]. The UV causes various effects on terrestrial and aquatic ecosystems and inorganic materials [1, 6]. Despite some beneficial effects [7], an inadequate and prolonged human exposure to UV can result in adverse effects, which may be both acute and chronic [6]. The negative effects are manifested predominantly on the skin by means of cancer, burns and erythema [8] and premature aging, as well as they may affect the eyes [9] and immune system [10]. Different aspects of exposure characterize skin cancer: non-melanoma skin cancer or not malignant (NMSC) and melanoma skin cancer or malignant (MSC). There are estimates that NMSC (134.000 new cases) is the most frequent in the Brazilian population and corresponds to 25% of all tumors [11]. In comparison, MSC causes a high fatality rate but occurs less frequently. In the capitals of the Northeastern Region of Brazil (NEB), NMSC is the second most frequent type of cancer (34.69/100 thousand) for men and the most frequent for women (31.17/100 thousand) [11]. The Ultraviolet Radiation index (UV index) is an important resource that increases public awareness to the risks of overexposure to the sun. Its function is to describe the level or intensity of UV on the surface of the planet and it is used as a warning to people to protect themselves from UV. This index is independent of genotypic factors, thus it is universally applicable to any individual of the population, without regard to their skin color [1] UV in the atmosphere is attenuated by processes such as absorption or scattering by ozone total column (total ozone), aerosol particles and cloud cover [1, 5]. The amount of ozone in the atmosphere is recovering as a result of the Montreal Protocol [3]. Despite the recovery of the total ozone in high latitudes, there was an increase in the surface UV [12-14].
66 In the more populated regions, the highest increase of UV has been found in the Southern Hemisphere, including the NEB, in latitudes from -20 to 0 [14]. An analysis of such defined extreme events reveals a significant decline in the number of low events, whereas the high events increased by about the same amount. However no significant trend is observed in the magnitude of extreme events. These measurements were used to investigate vertically trends in total ozone in the period 1994 2011 and for establishing an climatology [18]. Research on extreme events of UV index in Spain indicated that cloud cover usually attenuates the ultraviolet (UV) solar radiation but, under certain sky conditions, the clouds may produce an enhancement effect increasing the UV levels at surface. This phenomenon was characterized by a quick and intense increase of UV radiation in surface under broken cloud fields (5 7 oktas) in which the Sun was surrounded by cumulus clouds [19]. The main objective of this paper is to analyze extremes events UV episodes in Northeastern Brazil, generally associated with levels of total ozone and cloud cover. 2. MATERIALS AND METHODS 2.1 STUDY AREA The study area covers the region of Northeastern Brazil (NEB). Figure 1- Location of Brazil (colorful) in South America. Northeastern states are indicated in gray. Source: http://www.mapsofworld.com/ (adapted)
67 The measurement of UV in ground was based on radiometers located in capital do Rio Grande do Norte (Natal, latitude 5 48'S and longitude 35 12'W), is thus regarded as the city of reference for this study from UV. 2.2 SELECTION OF DAYS WITH EXTREME EVENTS AND DATA The selection of days with extreme events was based on measurement in soil and in defining the 95th percentile [20]. The daily data (2001 2012) of UV Index were measured in the surface by: (a) Radiometer GUV (Ground-based Ultraviolet Radiometer) installed in Laboratory of Tropical Environmental Variables of National Institute for Space Research/Center Regional of Northeast (INPE/CRN/LAVAT) and (b) Sensor Model UV-6490 of Meteorological Station Davis installed at the Laboratory of Hydraulic Machines and Solar Energy in Technology Center of Federal University of Rio Grande of Norte (UFRN/LMHES). The daily maximum of UV index was collected on interval of 11h - 13h, independent of sky conditions. The data have missing values due to lack of operation of the measuring instruments. The data of Cloudiness (range 0 10), were obtained from the database of meteorological data for Teaching and Research (BDMEP) of the National Institute of Meteorology of Brazil [21]. A set of daily data (2001 2012) of ozone total column (DU units) was collected at TOMS (Total ozone Mapping Spectrometer) e OMI (Ozone Monitoring Instrument) [22]. The pictures or images of UV index, total ozone and cloud cover measurement were made in the NEB by instruments TOMS and OMI [22, 23]. 2.3 TOMS AND SATELLITE DATA-AURA/OMI The Total ozone Mapping Spectrometer TOMS is an atmospheric sensor that has been flying on different missions within NASA's Earth Probes Program. The objective of the mission is to extend the global ozone data set that began in 1978, with the flight of TOMS on NIMBUS-7. The end of the operation occurred in 2005, when it was on board of the Terra Probe platform [24]. The Ozone Monitoring Instrument OMI is an instrument launched in July 2004 on board of EOS-Aura platform.
68 Aura is the atmospheric chemistry mission of NASA s platform Earth Observing System (EOS) launched on 15 July 2004. Ozone Monitoring Instrument (OMI) is a nadir viewing spectrometer designed to monitor ozone and other atmospheric species. OMI covers the wavelength range from 264 to 504 nm [25]. The OMI surface UV algorithm first estimates the clear-sky surface irradiance using the total column ozone measured by OMI, climatological surface albedo, altitude, solar zenith angle, and latitude-dependent climatological ozone and temperature profiles [26, 27]. Next, the clear-sky irradiance is multiplied by a factor that accounts for the attenuation of UV radiation by clouds and no absorbing aerosols. The current algorithm [29] does not account for absorbing aerosols or organic carbon, smoke, and dust and trace gases (NO 2, SO 2 ), which are known to lead to systematic overestimation of the surface UV irradiance and neglects the cirrus effect on UV radiation [28]. The OMI derived surface UV irradiances are expected to show overestimation for regions that are affected by absorbing aerosols [27, 28]. Greatest overestimations are anticipated for regions affected by urban pollution and for major natural aerosol episodes. The UV irradiances are calculated once a day for local solar noon. Corrections are not made for possible changes in cloudiness or total column ozone between the local noon and satellite overpass time. The OMUVBd (version 3) data product selected are TOMS-like daily L3 gridded (lat-lon 1º 1º) data product [28]. The UVI are provided at the time of overpass and at solar noon for overpass conditions (labelled OMI) and for clear sky conditions (OMI-CS) [27, 28]. To validate the OMI data, comparisons were done with the UV radiation measured in 18 ground-based stations [29]. For flat, snow-free regions with modest loadings of absorbing aerosols or trace gases, the OMI derived daily erythemal doses have a median overestimation of 0 to 10 %, and some 60 to 80% of the doses are within ± 20% from the ground reference. For sites significantly affected by absorbing aerosols or trace gases one expects, and observes, bigger positive bias up to 50% is observed. For high-latitude sites the satellite-derived doses are occasionally underestimated by up to 50% because of unrealistically small climatological surface albedo [27, 28, 30]. OMI monitors the recovery of the ozone layer in response to the phase out of chemicals, such as chlorofluorocarbon (CFCs). Together with its companion instruments Microwave Limb Sounder (MLS) and High Resolution Dynamics Limb Sounder (HIRDLS) it will measure criteria pollutants such as O 3, NO 2, SO 2 and aerosols [28, 30].
69 2.4 UV INDEX-FORMULATION The UV index was formulated by the International Commission on Illumination (CIE) based on the reference spectrum of action erythema and describes the intensity of UV in relation to its photo biological effect [31]. The UV index is defined by Equation 1.0: 400nm IUV =K E S λ dλ, 1.0 er 250nm λ er in which E λ is the spectral irradiance expressed in W.m -2 nm -1 to the wavelength λ and dλ is the wavelength range used in the integral calculus. S er (λ) is the reference action spectrum erythema and K er is a constant equal to 40 m 2 / W. The UV index is the standardization of erythema irradiance (S er ) by means of a numerical scale, such that 1 UV index = 2.5 mw/m 2 [1]. The index is an integer and dimensionless that representing the maximum daily value in a horizontal surface. The UV index is divided into categories associated with the colors (Table 1). Table 1. Relationship between UV index and category of risk to humans. Category of Risk Range of UV Index Color Low 0 to 2 Green Moderate 3 to 5 Yellow High 6 to 7 Orange Very High 8 to 10 Red Extreme >11 Violet Source: [1] The UV index was proposed by the World Health Organization (WHO) and World Meteorological Organization (WMO) to facilitate the understanding of the population about the effects of UV on human beings. The precautions to be taken by the individual, in accordance with the Table 1, refer to the use of hats, clothes, sunglasses, sunscreen, and umbrellas or even to stay inside the house [1]. 5. RESULTS a. DESCRIPTIVE STUDY The averages in study period (2001-2012) to UV index and total ozone were respectively 11 ± 0.2 and 264.8 ± 1.8 DU. The variability and monthly and annual average of UV index, total ozone and cloud cover are presented in Table 2, Table 3 in Figure 2. The colors in the graph of UV Index are
70 associated with the categorization of risk of the WHO. The UV index reaches the value classified as extreme (color violet) in seven months of the year, between spring and summer. Table 2. Monthly average of UV index, total ozone and cloud cover (Natal-RN, 2001-12). Month UV index Total ozone Cloud cover Jan 11.8 259.9 7.3 Feb 12.7 259.3 7.2 Mar 12.6 262.5 7.1 Apr 11.5 259.0 7.3 May 10.2 256.1 7.0 Jun 8.8 257.7 7.3 Jul 8.8 264.3 6.8 Aug 10.3 270.7 6.6 Sep 10.6 278.6 6.6 Oct 11.6 275.9 6.6 Nov 11.8 269.7 6.6 Dec 11.1 263.6 7.0 Source: INPE/CRN-LMHES/UFRN,TOMS-OMI/AURA and INMET. Table 3. Annual average of UV index, total ozone and cloud cover (Natal-RN, 2001-12). Year UV index Total ozone Cloud Cover cover 2001 10.9 268.1 7.0 2002 10.9 275.2 7.0 2003 11.1 269.1 6.9 2004 10.7 274.2 7.1 2005 11.0 257.0 6.8 2006 10.9 264.4 6.8 2007 11.4 257.9 7.0 2008 10.6 266.9 7.1 2009 10.2 257.8 6.9 2010 11.3 263.4 6.7 2011 11.0 262.9 7.3 2012 10.9 260.5 6.9 2001-12 11.1 264,5 7.0 Source: INPE/CRN-LMHES/UFRN,TOMS-OMI/AURA and INMET.
71 Figure 2 Boxplot of monthly variability to UV Index (A), total ozone (B) and cloud cover (C) to Natal-RN for period 2001-2012. Source: INPE/CRN-LMHES/UFRN, TOMS-OMI/AURA and INMET. The annual variability of UV Index in city of Natal has a stabilization/reduction in September and October associated with a higher ozone concentration. The cloud cover does not change during these months [31, 32]. This feature was observed in this data series, as shown in Figure 2. 3.2 EXTREME EVENTS OF UV INDEX IN NATAL CITY AND NORTHEAST OF BRAZIL The extreme values to the UV index were calculated using the 95th percentile, encountering for each season values: summer, 14.4, autumn, 13.8, winter, 11.7, spring, 13.1 The extreme episodes of UV index were selected of summer in the data series using analysis of Figure 3 and 95th percentile. The reason for the choice of episodes in summer was due the higher extreme values of series occurred during this period of year. The Table 4 presented the extreme values found considering the criteria cited.
72 Figure 3 Time series of UV Index X Ozone total (scale on the right side) for period 2001-2012 in Natal-RN. Source: INPE/CRN-LMHES/UFRN and TOMS-OMI/AURA Table 4- Extreme events of UV index and total ozone in Natal-RN (2001 2012). Year Month Day UV Index Ozone 2005 2 16 15.2 251.0 2006 2 25 15.1 262.3 2007 2 10 15.4 246.4 2008 1 16 14.9 258.8 2009 1 30 14.4 248.3 2010 3 28 15.3 245.8 2011 2 21 14.4 267.3 2012 2 17 14.7 248.9 Source: INPE/CRN-LMHES/UFRN and TOMS-OMI/AURA The extreme episodes for UV index are completely linked to values below or near the annual average of total ozone ( 265 DU) and partially associated with the extreme values of total ozone as the 5th percentile (245.6 DU) and 10th percentile (249.6 DU) or 20th percentile (252.9 DU). The following Figures (4 7) obtained at OMI show four of events of Table 4 randomly selected. The images show the variables UV index, total ozone and cloud cover about the Northeast of Brazil. The Figure 4 shows that the extreme value of the UV index (13-14) in Natal (city reference) is associated with low levels (10th percentile) of total ozone (248-250 DU) that occurring during the summer and absence of clouds. The presence of clouds on the coast and interior in state of Bahia (BA) greatly reduce the UV index.
73 Figure 4- Images the UV index, total ozone and cloud cover for February 16, 2005. Figure 5- Images the UV index, total ozone and cloud cover for February 10, 2007. (a) UV index (a) UV index (b) Total Ozone (b) Total Ozone (c) Cloud Cover (c) Cloud Cover
74 Figure 6- Images the UV index, total ozone and cloud cover for January 16, 2008. Figure 7- Images the UV index, total ozone and cloud cover for February 21, 2011 (a) UV index (a) UV index (b) Total Ozone (b) Total Ozone (c) Cloud Cover (c) Cloud Cover
75 The Figure 5 show that the extreme value of the UV index (15-16) in reference city is associated with low levels (5th percentile) of total ozone (243-246 DU) and lack of clouds. The extreme event of UV index also occurs in western of states of Rio Grande do Norte (RN), Paraiba (PB), Pernambuco (PE), inner of BA and coast of Ceará (CE) associated with low levels (20th percentile) of total ozone (249-252) DU. In Figure 6 is not confirming an extreme value of the UV index (11-12) in the city of reference. The total ozone (255-258 DU) is in the 25th percentile (255 DU) and there is a slight cloudiness. There are episodes of extreme UV index in coast of BA, center of CE and in northern of states of Piauí (PI) and Maranhão (MA) due to lower levels of total ozone (252-255 DU). The Figure 7 shows high values for UV index (13-14) very near the extreme value (14.4) for the city of reference. The total ozone (262-264 DU) presents below and close to the annual average. There is not cloudy in Natal-RN. Extreme values of UV were confirmands in coast and inner of BA and in coast to states of Sergipe (SE) and Alagoas (AL). At the center of PI, northeast of BA and west PE the UV index is attenuated by the increase of total ozone. Generally, the images show that the extreme values of the UV index are associated with absence of clouds and levels below the annual average of total ozone. The extreme event in the reference city did not happen in the whole region of the study, in function of the spatial variability of total ozone and cloud cover in the region. 6. FINAL CONSIDERATIONS In the summer happens the greatest extremes of annual series, so the extreme episodes of UV index in Natal-RN (reference city) were analyzed considering the by 95th percentile (14.4). The analysis of images of the OMI indicated that the extreme events selected of measurements made at the surface by radiometer GUV were associated mainly with absence of cloudiness and levels below average annual of total ozone. The analysis indicated that the extreme event occurred in reference city does not happen in the entire region of study, because of the large spatial variability of cloud cover and total ozone. 5. ACKNOWLEDGEMENTS This work was supported by the CNPq, National Council for Scientific and Technological Development, Brazil: Doctor Sandwich - SWE/CsF (246611/2012-0).
76 The author thanks the Universidade Estadual da Bahia by financial support during the PhD of PPGCC/UFRN and to Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Bahia by study leave. 6. REFERENCES [1] WORLD HEALTH ORGANIZATION et al. Global solar UV index: A practical guide. 2002. [2] MADRONICH, Sasha.UV radiation in the natural and perturbed atmosphere. Lewis Publisher, Boca Raton, 1993. [3] Scientific assessment of ozone depletion: 2010. WMO, 2011. [4] LIOU, Kuo-Nan. An introduction to atmospheric radiation. Academic press, 2002. [5] SABBURG, J.; WONG, J. The effect of clouds on enhancing UVB irradiance at the earth's surface: a one year study. Geophysical Research Letters, v. 27, n. 20, p. 3337-3340, 2000. [6] MADRONICH, Sasha; DE GRUIJL, Frank R. Skin cancer and UV radiation. 1993. [7] WEBB, Ann R.; HOLICK, Michael F. The role of sunlight in the cutaneous production of vitamin D3. Annual review of nutrition, v. 8, n. 1, p. 375-399, 1988. [8] DIFFEY, B. L. The consistency of studies of ultraviolet erythema in normal human skin. Physics in medicine and biology, v. 27, n. 5, p. 715, 1982. [9] PARISI, Alfio V.; GREEN, Adele; KIMLIN, Michael G. Diffuse Solar UV Radiation and Implications for Preventing Human Eye Damage. Photochemistry and photobiology, v. 73, n. 2, p. 135-139, 2001. [10] DE GRUIJL, Frank R. UV induced Immunosuppression in the Balance. Photochemistry and photobiology, v. 84, n. 1, p. 2-9, 2008. [11] SILVA, APR de et al. Estimativa 2012: Incidência de câncer no Brasil. Ministério da Saúde. Instituto Nacional do Câncer INCA. Disponível em:< http://www. inca. gov.br/estimativa/2012/index.asp, 2011. [12] MCKENZIE, Richard L. et al. Ozone depletion and climate change: impacts on UV radiation. Photochemical & Photobiological Sciences, v. 10, n. 2, p. 182-198, 2011. [13] WATANABE, S. et al. Anthropogenic changes in the surface all-sky UV-B radiation through 1850 2005 simulated by an Earth system model. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 12, n. 11, p. 5249-5257, 2012.
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79 CAPÍTULO IV (4º ARTIGO) UV INDEX MODELING BY AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG (ADL MODEL) (a) Alexandre Boleira Lopo 1, Maria Helena Constantino Spyrides 1,2, Paulo Sérgio Lucio 1,2 e Javier Sigró 3. 1 Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas PPGCC/UFRN, Natal, Brasil. 2 Departamento de Estatística, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brasil. 3 Department of Geography, Centre for Climate Change (C3), University Rovira i Virgili, Tarragona, Spain. (a) Atmospheric and Climate Sciences, v. 4, n. 02, p. 323, 2014.
80 RESUMO O objetivo deste trabalho é modelar estatisticamente o índice de radiação ultravioleta (índice UV) para fazer previsões (extrapolação) e analisar tendências. A tarefa é relevante devido o aumento do fluxo UV e a alta taxa de casos de câncer de pele não melanoma no Nordeste do Brasil (NEB). A metodologia consistiu da aplicação do modelo autoregressivo de defasagens distribuídas (ADL) ou modelo dinâmico de regressão linear e teste Sazonal Mann-Kendall. Os dados mensais (2001-2012) do índice de UV foram medidos na costa leste do NEB (Cidade de Natal-Rio Grande do Norte). O ozônio total foi a variável explicativa utilizada para modelar sendo obtida a partir dos instrumentos TOMS e OMI/AURA. O método Predictive Mean Matching (PMM) foi usado para completar os dados em falta de Índice UV. Os resultados do erro médio quadrado (MSE) entre os dados observados do índice de UV e dados do modelo foram de 0,36 (dados interpolados) e 0,30 (dados extrapolados) com coeficientes de correlação de 0,90 e 0,91, respectivamente. A previsão/extrapolação realizada pelo modelo para um período climatológico (2012-2042) indicou uma tendência de aumento de UV (teste Sazonal Mann-Kendall com valor τ = 0,955 e p <0,001) caso o ozônio total mantenha a tendência de redução do período do estudo. Nessas circunstâncias, o modelo ADL indicou uma elevação de quase uma unidade do índice de UV para ano de 2042. PALAVRAS-CHAVE: Fluxo UV, modelo de regressão linear dinâmico, teste Sazonal Man- Kendall, erro quadrático médio, resíduos.
81 ABSTRACT The objective of this work is to model statistically the ultraviolet radiation index (UV Index) to make forecast (extrapolate) and analyze trends. The task is relevant, due to increased UV flux and high rate of cases non-melanoma skin cancer in northeast of Brazil. The methodology utilized an Autoregressive Distributed Lag model (ADL) or Dynamic Linear Regression model. The monthly data of UV index were measured in east coast of the Brazilian Northeast (City of Natal-Rio Grande do Norte). The total ozone is single explanatory variable to model and was obtained from the TOMS and OMI/AURA instruments. The Predictive Mean Matching (PMM) method was used to complete the missing data of UV Index. The results mean squared error (MSE) between the observed UV index and interpolated data by model was of 0.36 and for extrapolation was of 0.30 with correlations of 0.90 and 0.91 respectively. The forecast/extrapolation performed by model for a climatological period (2012-2042) indicated a trend of increased UV (Seasonal Man-Kendall test scored τ = 0.955 and p-value < 0.001) if the Total Ozone remain on this tendency to reduce. In those circumstances, the model indicated an increase of almost one unit of UV index to year 2042. KEYWORDS UV flux, Dynamic Linear Regression model, Seasonal Man-Kendall test, mean squared error, residuals.
82 1. INTRODUCTION The modeling of Ultraviolet Radiation (UV) and its index (UV Index or UVI) is important, among other reasons; due to lack of information on these variables and small number of stations [1] -[3]. This fact leads researchers to invest in development of computational, physical, statistical and stochastic models to estimate or forecast/projections of UV/UVI [4] [5]. In Brazil, some statistical models for UV-UV Index were validated and performed by researchers [6] built statistical models and artificial neural networks to estimate UV and obtained a mean square error of less than 5%. Researchers of Center for Weather Forecasting and Climate Studies, National Institute for Space Research (INPE/CPTEC) [7] conducted a study on the estimates of the radiative transfer model UVSIM (Ultra-Violet SImplified Model) to analyze the effect of cloud in UV Index. The results showed a high correlation model (0.8) with observed values. In this model the input parameters are the coordinates of UVSIM time (hour, day), geographic (latitude, longitude), cloud cover and Ozone concentration estimated by instrument OMI (Ozone Monitoring Instrument) of satellite AURA/NASA. Finally, the model UVGAME (UV Global Atmospheric Model) was used in research on the variations UV Index and regional and seasonal distribution of the number of cases of skin cancer and the skin color of the population in Brazil [8]. Internationally, the historical anthropogenic changes in the surface all-sky UV-B radiation through 1850-2005 are evaluated by analyzing the CMIP5 transient historical simulations performed with MI-ROC-ESM-CHEM were the researchers studied [5]. The results of the study have indicated that changes in ozone transport in the lower stratosphere, which is induced by increasing greenhouse gas concentrations, increase ozone concentration in the extra tropical upper troposphere and lower stratosphere. These transient changes work to decrease the amount of UV-B reaching the Earth s surface, counteracting the well-known effect increasing UV-B due to stratospheric ozone depletion, which developed rapidly after 1980. The research [9] conducted an analysis by 13 models used in prediction schemes for UV Index, including simple regression. The models had parameters like location data, Total Ozone column and solar zenith angle. The authors considered that the differences between the models were derived from treatment of unknown input parameters, especially aerosols. In other research [4] used data from the period 1976-2006 and a regression model to establish a statistical relationship between UV and content ozone, global solar radiation and
83 cloud cover at different scales of time and explanatory variables in order to reduce the standard error. Others Researchers [10] established a statistical relationship between Total Ozone, solar zenith angle and UV irradiance. Modeling of UV and problems on the radiative transfer in clear and turbid environments were described by [11]. The researchers of European Communities [12] emphasizes that prediction methods vary in simple statistical methods used to certain times and local until robust methods to forecast some hours to several days, either for all sky or clear conditions sky. The accuracy of forecasts of UVI is mainly limited by the quantity and quality of input data. Finally, [12] explains that in future the data assimilation of large-scale ground-based observations of Total Ozone, aerosol and cloud cover through satellite should considerably improve accuracy for models. This study presents the proposal to apply an autoregressive distributed lag model (ADL) or Dynamic Linear Regression model. This is a linear regression model involving time series that includes current and past values of the variable under study and explanatory variables with or without time lags [13] [14]. It is used when there is a dependency structure between these variables. These models have been used in the past in the environmental field [15] and dynamic regression models are widely used because they express and model the behaviour of a system over time [16]. Since the variables of the model are indexed by time and since there are lags in both exogenous and dependent variables, then the ADL model should be used [15]. The ADL model can be well utilized to make forecasts/projections (extrapolation). In this study, UV Index is response variable and Total Ozone is explanatory variable. It is worth noting that the more current information is of greater importance to improve forecasts [17]. The modeling of UV/UV Index and its use for forecasts/projections is important due to increase in Flow of Ultraviolet Radiation (FUV) on the surface of the Earth. Researchers like [18]-[20] have warned of an increase in biologically active ultraviolet radiation (erythemal dose) due to decreasing levels of stratospheric ozone. Ozone is the component responsible in absorb the UV in earth s atmosphere, preventing it to come fully to the surface of the Earth. The reduction in the quantity (Total Ozone column or Total Ozone) it is the main cause for the increase of UV and brings impacts on nature and human health [8] [20] [21]. The Global Total Ozone average from 2005 to 2009 is around 3.5% below that recorded in the period 1964-1980. The changes in this variable occurred since 1970 (base year) to 2010, in which there is a reduction of 3% [20] [21].
84 The researchers [22] analyzed the effects of climate change on the ozone layer using climate models. The models indicated an accelerated circulation in the stratosphere with changes in the spatial distribution of tropospheric and stratospheric ozone. The authors showed that, in future scenarios of the IPCC (until 2095), the UV Index would change with clear skies, with a 9% reduction in high northern latitudes and increases of 4% in the tropics and up to 20% at high latitudes of the south, during late spring and early summer. The results suggest that climate change will alter the balance of tropospheric ozone and UV Index, which would have consequences for radiative forcing in the troposphere, air quality and human health and ecosystems, however the amount of ozone in the atmosphere is recuperating as the result of the Montreal Protocol, in force since 1989 [21] -[23]. In Northeast Brazil (NEB) there is an increase of Flow Ultraviolet Radiation (FUV) [16]. This fact has motivated this study, whose goal is to build a forecasting model of UV Index in city of Natal, capital of state Rio Grande do Norte, located in the NEB. This article aims to conduct modeling, using ADL model, for variability of UV Index in city of Natal, east coast of the Brazilian Northeast, a function of Total Ozone and perform predictions (interpolation), forecasts/ projections (extrapolation) and trend analysis, collaborating to understand the issues presented. 2. MATERIAL AND METHODS 2.1 STUDY AREA Natal is a tourist town with beautiful beaches and 853,928 inhabitants [24] located in east coast of NEB between the sea (South Atlantic) and the right bank of the River Potengi near the equator (5 45'54''S and 35 12'05''W). The city is called by its inhabitants of Sun City [25] due to the great sunlight related to the intensity of solar radiation and total annual insolation of 2968.4 hours [26]. The Sun City has problems of non-melanoma skin cancer rates above the regional average for women (54%) and men (87%) [27]. In this city the UV Index is classified as extreme from October to April and very high from May to August. The annual variability has a characteristic in September and October that consists of stabilization and reduction in UV Index because of highest concentration of Total Ozone and increased presence of marine aerosols [28]. The annual UV Index average observed for the period was 11 (±1.0). In the daily cycle, the maximum UV Index occurs around 11:20 am, classified as high starting from 9:00 am local time (time zone GMT-03) to 10:00 am achieves intensity considered too high [29].
85 2.2 UV INDEX-FORMULATION The UV index describes the intensity of UV in relation to its photo-biological effect [1] being defined by equation 1.0: 400nm er 250nm λ er UV index =K E S λ dλ, in which E λ is the spectral irradiance expressed in Wm -2 nm -1 to the wavelength λ and dλ it is the wavelength range used in the integral calculus. S er is the reference action spectrum erythema and K er is a constant equal to 40 m 2 W -1. The UV index was proposed by the World Health Organization (WHO) [1] based on the reference spectrum of action erythema of [30]. (1) 2.3 DATA FOR UV INDEX AND TOTAL OZONE COLUMN The daily data (2001-2012) of UV Index were measured in the surface by: 1) Radiometer GUV (Ground-based Ultraviolet Radiometer) [31] installed in Laboratory of Tropical Environmental Variables of National Institute for Space Research/Center Regional of Northeast (INPE/CRN/LAVAT) and 2) Sensor Model UV-6490 of Meteorological Station Davis installed at the Laboratory of Hydraulic Machines and Solar Energy in Technology Center of University Federal of Rio Grande of Norte (UFRN/LMHES). The daily maximum of UV Index was collected on interval of 11h - 13h, independent of sky conditions. A set of daily data (2001-2012) of total ozone (DU units) was collected at TOMS (Total Ozone Mapping Spectrometer) e OMI (Ozone Monitoring Instrument), available in http://avdc.gsfc.nasa.gov/. The spectrometer TOMS is atmospheric sensor has been flying on different missions within NASA s Earth Probes Program. The objective is to extend the global ozone data set that began in 1978 with the flight of TOMS on NIMBUS-7. The end of the operation occurred in 2005 when he worked on the platform Terra Probe [32]. The instrument OMI was launched in July 2004 on board EOS-Aura. OMI monitors the recovery of the ozone layer in response to the phase out of chemicals, such as CFCs. Together with its companion instruments MLS and HIRDLS it will measure criteria pollutants such as O 3, NO 2, SO 2 and aerosols [33].
86 2.4 COMPLETING THE MISSING DATA The presence of missing data on UV Index series and the need to complete time series for stochastic models was applied multiple imputation technique for each group of same month, using Predictive Mean Matching method (PMM) [34] [35] placed in MICE package (Multivariate imputation by Chained Equations) in the R software free, available at http://www.r-project.org/ [36]. The software MICE used allowed program their own imputation function, while at the same time it supports a variety of imputation methods [37]. The PMM method is an imputation method that combines parametric and nonparametric techniques. It imputes missing values by means of the Nearest Neighbour Donor where the distance is computed on the expected values of the missing variables conditional on the observed covariates, instead of directly on the values of the covariates [38]. The PMM is a variant of linear regression that determines an imputed value calculated by the regression model closest to the observed value [39] [40]. The PMM consider the following formulation (equation 2) for each i missing in Y ˆobs ˆobs * Y = {Y = X β ; i obs (Y) }, (2) i i Consider X a variable without missing data,ŷ obs i the group of observed values; and Ŷ i *=X i. β*, one obtains Ŷ obs found as the nearest observation Y i *. There are a number of imputation methods: simple imputation methods, regression imputation, hot deck imputation methods, distance function matching. PPM method is considered to be the most accurate, since it combines elements of regression, nearest-neighbor and hot deck imputation [41] and is characterized as a general purpose method [42]. PPM can overcome the difficulties of both parametric and nonparametric imputation techniques, given the fact that parametric techniques may fail when the model is not suitable for the available data and nonparametric techniques require high amount of observations [38]. The PMM application results were promising for monthly scale when compared with the original data [43] [44], although performance of the predictive mean method varies considerably with the predictive power of the imputation regression model and the percentage of cases with missing data on income [45]. The procedures for filling the missing values using the method of PMM must follow the criteria: data are monthly and the regression model was applied to each group of same months (same name) of full data series [39] [40], because the use of locally adjusted PMM method provides reduced bias [46].
87 2.5 AUTOREGRESSIVE DISTRIBUTED LAG MODEL (ADL) The ADL is a parametric model that combines the dynamics of time series and the effect of explanatory variables. It consists of stochastic regression involving time series that includes current and past values of the variable under study and explanatory variables, including lags [13] [14] [47]. This model uses the notation ADL (p j, p), wherein p j and p indicate the lag order of the variables or variable, respectively, dependent and independent [14]. General representation of the model is defined by equation (3): k q p j y = β + β x + y +, t 0 j=1 i=1 ji jt - i i=1 i t - i t (3) in which: y t : dependent variable in time t; β 0 : a constant; y t i the dependent variable in t i; x jt I is the j th independent variable in t i, by i = {1,, p j } e j = {1, p}; β ji : coefficient of the j th independent variable in t i; f i : coefficient of the dependent variable in t i; ε t random residual [13] [14] [48]. The method of Ordinary Least Squares was used to estimate the parameters in the model: β 0 representing the intercept and β 1, β 2,, β n are the angular coefficients [49] [50]. In the model proposed in this study, y t refers to UV Index at time t and x t was considered the Total Ozone at time t. In applications of ADL model, the residual error must meet the following assumptions: the errors ε t are random and independent variables following a normal distribution: ε t ~ N (0, σ 2 ) with zero mean, and constant variance (σ 2 ) (homoscedasticity) [51]. The Kolmogorov-Smirnov and Shapiro-Wilk tests were used to verify the normality assumption [52]. The homoscedasticity assumption was measured using the Breusch-Pagan test [53] [54]. The F test was used to test the significance of the regression equation and t-test to measure contribution of explanatory variable [55] [56]. In this study was applied 5% significance for the tests. There are a number of distributed lag models and the selection of the appropriate one consists in specifying the lag length correctly [16]. The ADL model includes lagged values of both independent and dependent variables and was chosen due to the fact that: 1) it is not so strict, as geometric lag models or finite distributed lag models and 2) it is a general form that can capture the current and lagged effects of an independent variable over the dependent [16]. In this study the Cross-Correlation Function (CCF) was used to determine the number of lags between UV Index and Total Ozone for considered on the ADL model [57] [58]. The
88 autocorrelation function (ACF) was applied to the original series of variability of UV Index in order to verify the seasonality and non-stationarity this series [58]. Box-Pierce test [59] and Durbin-Watson test [60] [61] were applied to assess the independence of errors. The calculations and results were obtained through the procedures performed by the R software free [62] [63] and package dynlm (Dynamic Linear Models and Time Series Regression) authored by [64]. 2.6 TREND ANALYSIS The Mann-Kendall test nonparametric [65] was applied with 95% statistical significance to analyze the trend of the number and intensity of UV Index. This test compares each value of the temporal series with the remaining values in sequential order, counting the number of times that the remaining terms are greater than the analyzed value [66]. This test is the most appropriate method to analyze weather tendencies in climatological series and has been used to calculate climatic tendencies [67] - [69]. In applying the Mann-Kendall test, we used the package SeasonalMannKendall (Mann-Kendall trend test for monthly environmental time series) in library of software R [70] [71]. 3. RESULTS AND DISCUSSIONS a. DESCRIPTIVE STUDY The variability and monthly and annual average of UV Index and Total Ozone are presented in Figure 1 and Table 1. The average annual of UV Index is 11 and for Total Ozone are 264.8 UD. The colors in the graph of UV Index are associated with the categorization of risk of the WHO. The UV index reaches the value classified as extreme (color violet) in seven months of the year, between spring and summer. The annual variability of the UV Index in city of Natal has a stabilization/reduction in September e October as associated with a higher ozone concentration [28]. This feature was observed in this data series, as shown in Figure 1.
89 Figure 1 Boxplot by variability of the monthly UV Index (a) and total ozone (b) to Natal-RN for period 2001-2012. Source: INPE/CRN-LMHES/UFRN and TOMS-OMI/AURA The annual variability of the UV Index in city of Natal has a stabilization/reduction in September e October as associated with a higher ozone concentration [28]. This feature was observed in this data series, as shown in Figure 1. Table 1 - UV index and Total Ozone in the city of Natal (monthly and annual average for 2001 2012). Month Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec UV index 11.8 12.7 12.6 11.5 10.2 8.8 8.8 10.3 10.6 11.6 11.8 11.1 Total ozone 259.9 259.3 262.5 259.0 256.1 257.7 264.3 270.7 278.6 275.9 269.7 263.6 Source: INPE/CRN/LAVAT-LMHES/UFRN and TOMS-OMI/AURA b. COMPLETING THE DATA DAILY OF UV INDEX. There missing data in 13 months of total of 144, corresponding to 9.03% of the total number of observations. The process of multiple imputations through PMM was used to completing the missing data. The Figure 2 shows the time series of UV Index with data filled by method PMM and Total Ozone (simultaneously). In the series very high UV Index values were observed in three periods, February 2005 and 2007 with 13.7 (252.6 DU) and 13.5 (250.5 DU) respectively and March 2010 with 13.6
90 (248.4 DU). The high values were coincident with low levels of Total Ozone. This study did not assess the causes of the extreme values of UV Index, however in Figure 2 identified that the low values of Total Ozone was associated with these measures. Figure 2 Time series of UV Index X Ozone total (vertical lines in green) for period 2001-2012 in City of Natal-RN. 3.2. MODELING IN UV INDEX The ADL model final was adjusted with historical values (period 2001-2011) of UV Index considering a lag 1, 4, 7 and 12 to capture seasonality. The signal of Total Ozone (explanatory variable) was used without and with lag 2. This ADL (4, 1) is represented by coefficients in Table 2. The significance of regression equation was confirmed through of F test (F = 80.61 and p-value < 0.001). Table 2 - Coefficient regression (Coeff), Standard Error (SE) and p-value for ADL Model. Variable Coeff SE p-value Intercept 10.106 2.413 <0.001 Total ozone 0.028 0.009 0.001 Total ozone (lag 2) -0.040 0.008 <0.001 UV index (lag 1) 0.377 0.059 <0.001 UV index (lag 4) -0.265 0.057 <0.001 UV index (lag 7) -0.241 0.063 <0.001 UV index (lag 12) 0.496 0.070 <0.001 A regression model is accepted if the residuals are standardized and homoscedastic. The Figure 3 shows graph of residuals (on top) and graphs for analysis of variance and