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VARIABILIDADE E SUSCEPTIBILIDADE CLIMÁTICA: Implicações Ecossistêmicas e Sociais

de 25 a 29 de outubro de 2016 Goiânia (GO)/UFG

ANÁLISE DA VARIABILIDADE DAS CHUVAS ANUAIS NO ESTADO DO PARANÁ COM

BASE NA UTILIZAÇÃO DA METODOLOGIA MGTCI

REGINA MAGNA FRANCO1 DEISE FABIANA ELY2

RESUMO: O presente trabalho tem como objetivo principal apresentar o Método Gráfico Cronológico de Tratamento da Informação MGTCI com base na Matriz de Bertin (NOUACEUR; LAIGNEL; TURKI, 2014) aplicado à análise da variação anual da precipitação no estado do Paraná. As análises foram feitas comparando os dados de precipitação de 18 estações meteorológicas, situadas no estado do Paraná, com as oscilações da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) na região do Oceano Pacífico Equatorial. Os resultados demonstram a influência do ENOS na variabilidade espaço-temporal da precipitação e, ainda, que o MGTCI se revelou uma ferramenta eficaz no auxílio da análise da variação da precipitação anual.

Palavras-chave: MGTCI; precipitações anuais; TSM/ENOS;

RESUMEN:Este trabajo busca presentar el Método Gráfico Cronológico de Tratamiento de

Información – MGTCI – basado en la Matriz de Bertin (NOUACEUR; LAIGNEL; TURKI,

2014) como la metodología aplicada al análisis de la variación de la precipitación en el

tiempo y el espacio. Los análisis se realizaron mediante la comparación entre los datos de

precipitación recogidos en 18 estaciones meteorológicas, que se encuentran en el estado de

Paraná, y las oscilaciones de la Temperatura de la Superficie del Mar (TSM) en el Océano

Pacífico ecuatorial. Los resultados muestran la influencia de ENOS sobre la variabilidad

espacio-temporal de la precipitación y como el MGTCI se ha demostrado ser una

herramienta eficaz en favor del análisis de la variación en la precipitación.

Palabras claves: MGTCI; precipitación anual; TSM/ENOS..

1 – Introdução

Alguns dos modelos que buscam fazer projeções sobre as mudanças climáticas

estão baseados nas oscilações que ocorrem nas temperaturas globais. Há uma corrente no

pensamento científico, mais ou menos hegemônica, que afirma o aumento das temperaturas

médias do planeta nos próximos anos. Há algumas vozes dissonantes, como a do professor

Luiz Carlos Molion (2008) que, não somente contestam a teoria do aquecimento global

como - de maneira diametralmente oposta – sugerem que o planeta estaria, na verdade,

passando por um processo de resfriamento.

1 1 Bolsista CNPq, estudante do curso de pós-graduação em Geografia da Universidade Estadual de

Londrina - mestrado. E-mail de contato: [email protected]. 2 Docente Associado do curso de pós-graduação em Geografia da Universidade Estadual de Londrina

- orientadora. E-mail de contato: [email protected]

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Os debates acalorados e polarizados sobre a temática das mudanças climáticas têm

razão de ser, pois independentemente de qual previsão irá se concretizar ocorrerá

alterações no regime de distribuição espaço temporal das chuvas. A chuva, no que diz

respeito à sua distribuição espacial, é um dos fenômenos climáticos mais difíceis de ser

previsto com exatidão, principalmente quando se trata de onde, quando e quanto.

Sant’Anna Neto (2013) aponta seis escalas geográficas que consistem em

estratégias para o estudo do clima. A escala climática global é de primeira ordem de

grandeza e se refere tanto ao tempo quanto ao espaço, ou seja, espacialmente quando as

mudanças climáticas ocorrem em todo o planeta ou na maior parte dele e temporalmente

quando se dão em longos períodos. Aliás, é essa a diferença fundamental entre mudanças e

variações climáticas. Mudanças climáticas estão relacionadas às flutuações no clima que

ocorrem num longo período de tempo provocando mudança no tipo de clima de dada região

do planeta (Ayoade, 1996). Enquanto que a variação climática está relacionada a um tempo

de análise mais curto em torno de 30-35 anos.

Sant’Anna Neto (2013) trata como variação climática a identificação dos padrões

normais e de períodos de anomalias que são determinados tanto por processos de

macroescalas, como El Niño Oscilação Sul (ENOS) e Oscilação Decadal do Pacífico (ODP),

quanto por dinâmicas mais setoriais e restritas no tempo e no espaço - Zonas de

Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) ou Complexos Convectivos de Mesoescala (CCM)

São nas macroescalas que estão situados os estudos sobre as teleconexões. As escalas de

segunda e terceira ordem dizem respeito àquelas que se situam entre milhares e centenas

de quilômetros e estão na categoria das regiões climáticas. Apesar da redução espacial há o

aumento da complexidade. Nestas escalas ocorrem a combinação da dinâmica e dos

processos atmosféricos – ação da circulação geral, que Sant’Anna Neto (2013) chama de

circulação secundária – áreas de pressão e o domínio dos sistemas atmosféricos. A

complexidade está relacionada à dificuldade de se estabelecer o limite entre a circulação

geral e a secundária. Além do problema em se estabelecer esse limite há, ainda, a questão

colocada pelo autor que diz que uma “região climática não pode somente ser entendida por

sua extensão territorial, mas pela combinação de processos e fatores particulares como as

células regionais do clima articulado com os fatores particulares intervientes”. (SANT’ANNA

NETO, 2012, p.83)

Por último, o autor ainda destaca as quarta, quinta e sexta ordem de grandeza que

englobam as escalas locais do clima: os mesoclimas, topoclimas e os microclimas. Estas

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serão somente mencionadas tendo em vista não fazem parte do escopo do presente

trabalho.

De acordo com Mendonça e Danni-Oliveira (2007), a distribuição e variabilidade das

chuvas que ocorrem no Brasil estão associadas às incursões de sistemas convectivos de

macro e meso escalas, em especial a Frente Polar Atlântica (FPA). Na região Sul do Brasil,

que engloba o estado do Paraná - onde estão situadas as estações cujos dados

pluviométricos serão utilizados neste trabalho -, segundo os autores citados, a atuação da

FPA é a principal responsável pelos índices pluviométricos.

Os estudos da Climatologia, quando buscam diferenciar os vários climas que

ocorrem no planeta, são elaborados por meio da análise dos elementos e nos fatores

climáticos (Mendonça; Danni-Oliveira, 2007). São caracterizados como elementos climáticos

a radiação, a temperatura, a umidade e a pressão atmosférica e como fatores climáticos a

latitude, a altitude, a maritimidade, a continentalidade, a vegetação; além das atividades

humanas. E como resultado da interconexão desses fatores e elementos é produzida a

dinâmica e a circulação atmosférica que provocam a permanente movimentação do ar.

A dinâmica e circulação atmosférica constituem as bases dos estudos sobre as

teleconexões que, segundo Cavalcanti e Ambrizi (2009), explicam anomalias regionais em

virtude da ocorrência de anomalias que se manifestam em regiões remotas. É o caso do El

Niño Oscilação Sul (ENOS) que tem grande influência no regime de chuvas da América do

Sul e, principalmente, na região Sul do Brasil. As ocorrências, tanto do El Niño como da La

Niña, estão intimamente ligadas às oscilações da Temperatura da Superfície do Mar (TSM)

que ocorrem na região do Pacífico Equatorial.

De acordo com Oliveira (1999) o fenômeno denominado de El Niño/La Niña está relacionado

ao aquecimento/resfriamento anormal das águas do Oceano Pacifico Equatorial e está

diretamente ligado à TSM. É considerada anormal a temperatura média trimestral igual ou

acima de 0,5°C (El Niño) ou igual e abaixo de -0,5°C (La Niña) que ocorre por, no mínimo,

cinco períodos consecutivos.

Outro indicador de El Niño/La Niña é o Índice de Oscilação Sul (IOS). O IOS é

caracterizado por Oliveira (1999) como uma “gangorra barométrica” que, inicialmente, foi

observada nas estações meteorológicas situadas no Oceano Pacífico e Índico e,

atualmente, se refere à região entre o Taiti, no Pacífico Sul e Darwin, localizada no norte da

Austrália. Segundo o referido autor, quando a diferença Taiti/Darwin resulta num valor

negativo é indicação de ocorrência de El Niño. Ao contrário, quando o índice resulta em

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valor positivo indica atuação de La Niña. E, por conseguinte, valores de IOS próximos de

zero indicam anos normais.

O fenômeno ENOS é considerado uma teleconexão que influencia diretamente as

chuvas na região Sul do Brasil, como já colocado por Cavalcanti e Ambrizi (2009) e como

este fenômeno está associado à TSM, esses serão os dados que serão comparados com a

variabilidade das chuvas de 18 estações meteorológicas localizadas no estado do Paraná.

O presente trabalho está organizado de acordo com a proposta escalar de Sant’Anna

Neto (2009) e adota a escala de segunda e terceira ordem onde estão combinadas a ação

da circulação atmosférica geral e a circulação secundária associadas ao espaço em

conjunto com a variabilidade climática associada ao tempo anual.

Como metodologia básica utilizada para analisar a variabilidade das chuvas anuais

será utilizado o Método Gráfico Cronológico de Tratamento da Informação (MGCTI)

proposto por Nouaceur, Laignel e Turki (2014); baseado na Matriz de Bertin. A Matriz de

Bertin faz uso da Semiologia Gráfica com a vantagem de permitir que, além da

apresentação dos dados num sistema matricial constituído por linha e colunas, é possível a

inserção de mais uma informação que pode denotar, por exemplo, grandezas.

Sendo assim, o objetivo desse trabalho é aplicar conjuntamente a proposta escalar

de Sant’Anna Neto (2009) com o MGCTI, de modo a auxiliar o processo de análise

correlacionando a variabilidade pluviométrica das estações meteorológicas em questão, com

as teleconexões ENOS e TSM.

2 – Material e métodos

Para a organização do gráfico preconizado pela metodologia do MGCTI, inicialmente

foram obtidos dados pluviométricos de 18 estações meteorológicas localizadas no estado do

Paraná pertencentes à rede do Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR). Após a verificação

da qualidade dos dados foi delimitado o período compreendido entre 1977 e 2014 para

compor a análise; perfazendo uma série histórica de 38 anos.

O MGCTI propõe a organização dos dados anuais a serem utilizados obedecendo a

aplicação de uma sequência de etapas. Inicialmente, os dados do volume anual de chuvas

foram ordenados obedecendo ao critério do menor ao maior valor. É preciso que isso seja

feito para cada estação individualmente.

1797



Na segunda etapa é preciso estabelecer os quantis com base na variabilidade anual

das chuvas. No caso em questão, os 38 anos da série de dados foram divididos em 5

quantis, aos quais foram atribuídas categorias de um a cinco e a cada categoria foi

atribuída uma cor diferente de acordo com o critério de umidade: 1 (super seco), 2 (seco), 3

(normal), 4 (úmido) e 5 (super úmido). Conforme essa etapa foi sendo executada para cada

estação, as mesmas foram sendo colocadas lado a lado de maneira a constituir uma matriz

que resultou em colunas compostas por estação e nas linhas onde foram representados os

anos.

Na terceira etapa os valores pluviométricos foram substituídos pelas categorias de

um a cinco e, a partir de então, todos os cálculos estatísticos foram feitos com base nessas

categorias e não mais com os valores anuais de precipitação. Nesta etapa foram aplicados

os cálculos estatísticos de soma, média, desvio padrão e padronização utilizando o conjunto

das 18 estações.

Foram somadas todas as categorias em linha – fazendo isso para cada ano -.

Posteriormente esses valores foram somados de modo a obter uma média da coluna

possibilitando, assim, o cálculo do desvio padrão com base nas somas da mesma. Com

base nesses dados foi realizada a padronização conforme função descrita, onde Z é o índice

padronizado, X é o valor que se quer padronizar – no caso a soma total para cada ano -; µ a

média obtida a partir da soma dos anos da série temporal e o desvio padrão.

A aplicação dos passos da quarta etapa é necessária para o cálculo estatístico da

Média Móvel Simples (MMS). Inicialmente é necessário obter o percentual de ocorrência de

anos super úmidos, úmidos, normais, secos e super secos para cada ano com base na

classificação de um a cinco de todas as estações. Por exemplo: entre as 18 estações para o

ano de 1977, 28% apresentaram ano seco, 17% ano úmido, 22% ano normal, 11% anos

super secos e 22% anos secos. Posteriormente, para o cálculo da MMS é preciso somar a

categoria úmido e super úmido formando uma única categoria: úmido. E, também, somar as

categorias seco e super seco de modo que no final restem três categorias: úmido, seco e

normal. A MMS é calculada a partir dos valores de cada uma das três categorias

individualmente e o período temporal é de cinco anos. Para facilitar a representação visual

da matriz, foram atribuídas letras aos nomes das estações; conforme disposto no quando 1.

1798



Quadro1 - cidades onde estão localizadas as estações utilizadas.

Org.: Franco, R.M.

3 – Resultados e Discussão

Na figura 1 estão representados à esquerda a Matriz de Bertin, elaborada a partir da

metodologia MGCTI e à direita o gráfico que apresenta o índice padronizado da variação da

precipitação das 18 estações ano a ano no estado do Paraná.

Observando a figura 1 é possível notar desde o ano de 1977 (1997 a 1979) ocorre

uma alternância de períodos com predominância de anos normais a secos e muito secos

seguido de anos com predominantemente normais a úmidos e super úmidos com destaque

para o intervalo entre 1980 e 1983. Para esse período a exceção se dá nas estações de

Francisco Beltrão, em 1980 e Clevelândia, Fernandes Pinheiro e Telêmaco Borba em 1981

que apresentaram anos muito secos.

No período compreendido entre os anos de 1984 e 1988 há uma nova alternância

na variabilidade da distribuição espacial das precipitações, pois a maioria das estações

apresenta chuvas anuais normais a anos secos e muito secos. Para esse período as

exceções são as estações de Joaquim Távora, em 1986 e Ibiporã e Paranavaí em 1987 que

apresentaram precipitações superiores às outras estações no mesmo período.

Ainda de acordo com a figura 1, a faixa situada entre 1977 e 1988 – 12 anos,

portanto - é marcada pela flutuação entre períodos mais secos e mais úmidos. Ao analisar o

gráfico com os dados padronizados verifica-se que, desses 12 anos, apenas quatro

apresentaram variação pluviométrica acima da média; com destaque para os anos de 1982

e 1983 que, de acordo com dados apresentados por Oliveira (1999), foram anos de El Niño

muito forte.

A = Bandeirantes J = Morretes

B = Bela Vista K = Nova Cantú

C = Cambará L = Palotina

D = Clevelândia M = Palmas

E = Fernandes Pinheiro N = Paranavaí

F = Francisco Beltão O = Pato Branco

G = Ibiporã P = Planalto

H = Joaquim Távora Q = Telêmaco Borba

I = Londrina R = Umuarama

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Figura 1 – À esquerda Matriz de Bertin e à direita índice de padronização da variabilidade de precipitação anual no estado do Paraná.

Fonte: elaborado a partir de dados obtidos junto ao IAPAR

A B C D E F G H I J K L M N O P Q R

1977 2 4 1 2 2 2 4 1 3 3 1 1 5 4 5 3 2 3

1978 2 1 3 1 2 1 1 1 2 1 1 1 5 1 5 1 1 1

1979 3 2 2 5 3 5 1 1 1 2 3 5 3 3 3 4 3 5

1980 5 5 3 3 4 1 5 4 5 4 4 2 2 4 2 2 4 3

1981 4 5 1 2 1 2 4 3 3 3 3 3 2 2 2 2 1 4

1982 5 5 5 3 4 5 4 5 4 3 4 4 4 4 4 5 5 4

1983 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5

1984 2 2 1 2 5 4 1 2 1 2 2 2 3 2 2 3 2 2

1985 1 1 1 1 4 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2

1986 4 3 3 2 1 3 3 5 2 3 3 4 2 2 3 3 4 2

1987 3 4 4 3 3 3 5 2 4 2 4 4 2 5 3 3 3 3

1988 2 1 2 1 3 1 1 2 1 2 2 1 1 1 1 1 1 1

1989 5 5 4 3 1 4 5 5 4 3 5 4 3 4 3 4 5 4

1990 3 3 4 5 3 5 3 4 3 4 5 5 5 5 5 5 3 3

1991 4 1 4 2 5 2 2 3 2 1 3 2 2 1 2 1 2 1

1992 5 4 4 4 1 4 3 3 5 3 4 5 4 5 4 4 4 5

1993 3 3 3 3 4 3 5 4 4 3 5 2 3 2 3 3 3 3

1994 2 3 3 4 5 4 1 1 2 3 2 3 4 1 4 3 2 2

1995 1 3 3 1 3 1 3 5 4 4 3 3 1 3 1 2 3 3

1996 5 4 2 4 3 5 3 2 3 4 3 3 3 3 5 5 4 4

1997 4 4 5 5 5 4 4 4 5 3 4 4 5 5 5 4 5 4

1998 5 5 2 5 3 5 5 4 5 5 5 4 5 4 5 5 5 5

1999 1 3 2 1 5 2 2 1 1 5 1 1 2 1 1 1 1 1

2000 4 2 5 3 5 3 2 3 3 1 4 3 3 4 3 4 3 5

2001 2 1 3 3 2 3 2 3 4 5 3 3 3 3 2 2 4 2

2002 3 3 5 3 3 4 3 3 3 2 2 2 3 3 4 4 3 4

2003 3 3 3 2 3 2 1 3 1 1 3 3 1 3 1 2 3 3

2004 3 2 2 2 2 2 4 4 3 4 1 2 1 4 2 2 3 4

2005 1 2 2 3 2 3 2 3 2 2 3 3 3 2 3 3 1 2

2006 3 2 1 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 3

2007 1 3 3 4 2 3 3 5 3 3 2 1 4 2 3 3 2 1

2008 2 1 3 3 1 1 3 3 3 5 1 2 2 1 1 1 2 2

2009 4 5 5 4 1 3 5 5 5 4 4 4 4 5 3 5 5 3

2010 1 2 1 4 3 3 3 1 4 5 2 3 3 3 3 3 3 1

2011 1 1 4 4 4 3 2 1 2 5 3 3 4 3 4 3 4 3

2012 3 4 4 1 5 2 3 2 2 4 2 5 1 2 2 2 2 1

2013 5 4 5 5 4 4 4 5 2 5 5 4 5 4 4 5 5

2014 3 3 1 2 5 4 3 3 1 5 5 5 3 4 5 4 5

-2.40 -1.20 0.00 1.20 2.40

1977

1978

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

ÍNDICESÍN

DIC

ES

DE

PA

DR

ON

IZA

ÇÃ

O

DA

VA

RIA

BIL

IDA

DE

D

A

PR

EC

IPIT

AÇ

ÃO

Umidade Índice de Padronização

Super Seco acima da média

Seco abaixo da média

Normal

Úmido

Super úmido

1800



Como podemos observar na tabela 1, a média trimestral MAM (Março/Abril/Maio) da

TSM na região do Pacífico Equatorial começa a apresentar anomalia que alcança DJF

(Dezembro/Janeiro/Fevereiro) de 1983 com uma média de 2.1°C acima da temperatura

normal.

Tabela 1 - Temperatura da superfície do mar no Pacífico Equatorial nos anos de 1982/83

Fonte: CPC/NCEP/NOAA

A partir dos anos de 1989 e 1998 (figura 1) percebe-se uma década em que a

maioria das estações apresenta precipitações acima da média, com exceção dos anos de

1991 e 1994/95 quando foram registrados anos secos a super secos e normais a secos

consecutivamente. Nos anos de 1989 e 1992 a estação de Fernandes Pinheiro (E)

apresenta um resultado diferente, com anos super úmidos. Dos dez anos que compõe o

período, analisando gráfico dos índices padronizados, é possível notar que sete anos

apresentaram precipitação acima da média.

Na tabela 2 são apresentados dados d a variação de TSM no Pacifico Equatorial e

verifica-se que a partir do trimestre AMJ de 1988 até esse mesmo trimestre do ano seguinte

ocorre um forte resfriamento. Como já foi dito para que um ano seja caracterizado como ano

de El Niño ou La Niña é preciso que a anomalia de aquecimento/resfriamento perdure por,

no mínimo cinco períodos consecutivos (Oliveira, 1999).

Tabela 2 - TSM Pacífico Equatorial entre os anos de 1989 e 1998

Ano DJF JFM FMA MAM AMJ MJJ JJA JAS ASO SON OND NDJ

1988 0.8 0.5 0.1 -0.3 -0.8 -1.2 -1.2 -1.1 -1.2 -1.4 -1.7 -1.8

1989 -1.6 -1.4 -1.1 -0.9 -0.6 -0.4 -0.3 -0.3 -0.3 -0.3 -0.2 -0.1

1990 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2 0.3 0.3 0.3 0.4 0.3 0.4 0.4

1991 0.4 0.3 0.2 0.2 0.4 0.6 0.7 0.7 0.7 0.8 1.2 1.4

1992 1.6 1.5 1.4 1.2 1 0.8 0.5 0.2 0 -0.1 -0.1 0

1993 0.2 0.3 0.5 0.7 0.8 0.6 0.3 0.2 0.2 0.2 0.1 0.1

1994 0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4 0.4 0.4 0.6 0.9 1

1995 0.9 0.7 0.5 0.3 0.2 0 -0.2 -0.5 -0.7 -0.9 -1 -0.9

1996 -0.9 -0.7 -0.6 -0.4 -0.2 -0.2 -0.2 -0.3 -0.3 -0.4 -0.4 -0.5

1997 -0.5 -0.4 -0.2 0.1 0.6 1 1.4 1.7 2 2.2 2.3 2.3

1998 2.1 1.8 1.4 1 0.5 -0.1 -0.7 -1 -1.2 -1.2 -1.3 -1.4



1982 0 0.1 0.2 0.5 0.6 0.7 0.8 1 1.5 1.9 2.1 2.1

1983 2.1 1.8 1.5 1.2 1 0.7 0.3 0 -0.3 -0.6 -0.8 -0.8

1801



Como estamos analisando a década entre os anos de 1989 e 1998, é possível

perceber que no ano de 1989 a sequência de resfriamento atinge seu maior auge em DJF,

seguindo uma tendência de arrefecimento até não mais ser observada no trimestre MJJ.

Esse comportamento também pode ser observado no gráfico dos índices

padronizados na figura 1. No ano de 1988 é possível perceber acentuado desvio negativo

do índice (-1,20) seguido de alta variabilidade positiva nos anos de 1989/1990 (0,0 e 1,20).

O próximo período que chama a atenção na figura 1 aquele compreendido entre os

anos de 1999 e 2008. Percebe-se a predominância de anos normais a secos e super secos.

Com destaque para os anos de 1999 e 2006 quando ocorre prevalência de precipitações

abaixo da média. A exceção fica por conta da estação de Fernandes Pinheiro e Morretes

que, no ano de 1999, apresentaram anos padrões diferentes do restante das estações. Esse

padrão é apresentado novamente por Morretes no ano de 2001 e 2008, cujos anos foram

super úmidos. No gráfico do índice padronizado da figura 1 observa-se que esse período é

marcado com chuvas abaixo da média na maioria das estações.

Quando comparamos os resultados obtidos com a TSM no ano de 1998, tabela 3

constata-se uma sequência de 33 períodos com temperatura abaixo do normal no Pacífico

Equatorial no início do trimestre JJA. Como visto nas tabelas 1 e 2o trimestre DJF é aquele

que apresenta a maior oscilação da variabilidade pluviométrica.

Tabela 3 - TSM Pacifico Equatorial entre os anos de 1998 e 2008


1998 2.1 1.8 1.4 1 0.5 -0.1 -0.7 -1 -1.2 -1.2 -1.3 -1.4

1999 -1.4 -1.2 -1 -0.9 -0.9 -1 -1 -1 -1.1 -1.2 -1.4 -1.6

2000 -1.6 -1.4 -1.1 -0.9 -0.7 -0.7 -0.6 -0.5 -0.6 -0.7 -0.8 -0.8

2001 -0.7 -0.6 -0.5 -0.3 -0.2 -0.1 0 -0.1 -0.1 -0.2 -0.3 -0.3

2002 -0.2 -0.1 0.1 0.2 0.4 0.7 0.8 0.9 1 1.2 1.3 1.1

2003 0.9 0.6 0.4 0 -0.2 -0.1 0.1 0.2 0.3 0.4 0.4 0.4

2004 0.3 0.2 0.1 0.1 0.2 0.3 0.5 0.7 0.7 0.7 0.7 0.7

2005 0.6 0.6 0.5 0.5 0.4 0.2 0.1 0 0 -0.1 -0.4 -0.7

2006 -0.7 -0.6 -0.4 -0.2 0 0.1 0.2 0.3 0.5 0.8 0.9 1

2007 0.7 0.3 0 -0.1 -0.2 -0.2 -0.3 -0.6 -0.8 -1.1 -1.2 -1.3

2008 -1.4 -1.3 -1.1 -0.9 -0.7 -0.5 -0.3 -0.2 -0.2 -0.3 -0.5 -0.7


1802



Nos anos de 2002/03, 2004/05 há uma tendência de aumento da média das

temperaturas que, porém, não se mantém por um período longo. No trimestre JAS de 2007

até o trimestre MJJ se tem, mais uma vez caracterizada a ocorrência de La Niña. E, fazendo

um paralelo com o índice de padronizado na figura 1 é possível perceber que várias

estações apresentaram chuvas abaixo da média.

Por fim, temos a análise do último período ( 2009 a 2014) – tabela 4 -. Esse período

apresenta uma significativa variação espaço temporal da precipitação entre as estações. Os

anos que apresentam maior similaridade na distribuição espacial da precipitação são 2009 e

2013. A exceção fica a cargo da estação de Fernandes Pinheiro, em 2009 e Clevelândia, em

2013, que apresentaram anos super secos; diferindo, assim, das outras estações.

Tabela 4 - TSM Pacífico Equatorial entre os anos de 2009 e 2015


Essa variabilidade espacial das precipitações pode ser explicada por meio dos dados

de TSM expostos na tabela 5, onde se observa a alternância de ocorrência entre os

fenômenos El Niño e La Niña e períodos significativos de TSM normal. Mas ressalta o ano

de 2013 que apresentou anomalia negativa em três trimestres apresentam anomalia

negativa, mas que não caracteriza ocorrência de La Niña. Apesar de estar fora da série

temporal podemos notar que no trimestre FMA do ano de 2015 evidencia a ocorrência de El

Niño.

4 – Conclusão

Para a elaboração deste trabalho buscou-se articular vários conceitos e

metodologias propostas por pesquisadores e autores reconhecidos na área da Climatologia

Geográfica. A partir de Sant’Anna Neto (2009), que apresenta uma proposta de estudo do

clima subsidiada na abordagem de várias escalas de espaço e tempo, passando pelas

teleconexão aqui apresentado por Carvalho e Ambrizi (2009), conceitos e metodologias para


2009 -0.8 -0.7 -0.4 -0.1 0.2 0.4 0.5 0.6 0.7 1 1.2 1.3

2010 1.3 1.1 0.8 0.5 0 -0.4 -0.8 -1.1 -1.3 -1.4 -1.3 -1.4

2011 -1.3 -1.1 -0.8 -0.6 -0.3 -0.2 -0.3 -0.5 -0.7 -0.9 -0.9 -0.8

2012 -0.7 -0.6 -0.5 -0.4 -0.3 -0.1 0.1 0.3 0.4 0.4 0.2 -0.2

2013 -0.4 -0.5 -0.3 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.2 -0.3

2014 -0.5 -0.6 -0.4 -0.2 0 0 0 0 0.2 0.4 0.6 0.6

2015 0.5 0.4 0.5 0.7 0.9 1 1.2 1.5 1.8 2 2.3

1803



identificação de ENOS colocada por Oliveira, a Semiologia Gráfica representada na Matriz e

Bertin e fechando o MGCTI proposto por Nouaceur, Lignel e Turki (2014).

O destaque desse trabalho se dá com esta última. As etapas propostas pela MGCTI

foram utilizadas para sintetizar a distribuição da variabilidade de chuvas tanto no espaço

como no tempo. A MGCTI permitiu condensar dados espaciais em escala reduzida,

permitindo assim que a análise seja feita com os dados em conjunto; ao contrário do que é

usualmente feito nos trabalhos científicos que analisam dados individualmente, usando

muitas vezes, somente medições estatísticas.

A análise em conjunto dos dados das precipitações anuais para o estado do Paraná,

comparados com os dados de ENOS e TSM, permitiu a identificação da alternância de

períodos, da série histórica, predominantemente úmidos ou secos. Foi possível perceber,

também, a estreita relação – salvo algumas poucas estações - entre as oscilações da TSM

no Pacífico Equatorial com a variação das chuvas nas estações estudadas.

Outro ponto que cabe ser destacado é que o emprego do MGCTI auxiliou no esforço

de suplantar as dificuldades apontadas por Sant’Anna Neto (2009), no que se refere ao

aumento da complexidade quando se investiga a variabilidade e o comportamento do clima

em escalas regionais. Segundo o autor isso ocorre por serem as escalas regionais mais

complexas e requererem uma abordagem combinada entre ação da circulação geral em

conjunto com a circulação atmosférica secundária que, por sua vez, é influenciada tanto

pelos elementos quanto pelos fatores do clima - fatores intervenientes -.

Os resultados obtidos a partir do emprego da metodologia MGCTI sugerem que essa

dificuldade tenha sido superada, pois esta permitiu a análise em conjunto dos dados, além

da possibilidade da utilização de dados observados e, principalmente, manipulados o

mínimo possível tendo em vista terem sido poucos os métodos estatísticos utilizados.

Ficaram evidenciadas nas análises, que nem todas as estações corresponderam,

numa relação direta, com o ENOS e a TSM tendo, algumas apresentadas variabilidades

dissonantes em relação às outras do conjunto. Esse é outro ponto a ser considerado quando

do emprego do MGCTI. Os dados e as diferenças observadas na variabilidade pluviométrica

anual da série histórica apresentadas por algumas estações reforçam como o MGTCI pode

ser interessante, podendo ser utilizado como um filtro e permitindo, a partir do estudo mais

aprofundado das exceções, identificar alguma forçante em escala local.

1804



5 – Referências CAVALCANTI, I.A.; AMBRIZI, T. Teleconexões e sua influência no Brasil. In: Tempo e clima no Brasil. São Paulo: Oficina de Textos, 2009. DANNI-OLIVEIRA, I.M., MENDONÇA, F.Climatologia: noções básicas e climas do Brasil. São Paulo : Oficina de Textos, 2007. OLIVEIRA, G.S. El niño e você: o fenômeno climático. São José dos Campos, SP : TRANSTEC, 1999. SANT’ANN NETO, J.L. Escalas geográficas do clima:mudança, variabilidade e ritmo. In: Climatologia urbana e regional: questões teóricas e estudos de caso. Org. Margarete Cristiane da Costa Trindade Amorim, João Lima Sant’Anna Neto, Ana Monteiro. 1 ed. São Paulo : Outras Expressões, 2013 NOUACEUR; LAIGNEL; TURKI.Changementclimatiqueenafrique du nord: vers des conditions plus chaudeset plus humidesdans le moyen atlas marocain et sesmarges. In: XXVII Colloque de l’AssociationInternationale de Climatologie. 2014. Anais… 2014, p. 387 – 393 NOOA, National Oceanic and Atmospheric Administration. CPC, Climate Predction Center NCEP, National Centers for Environmental Predictions – CPC. Disponível em http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml. Acesso 27 jan. de 2016.

http://www.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ensoyears.shtml

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