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UNESP - UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA Campus Experimental de Ourinhos

ROSANGELA TELES ALVES

ANÁLISE EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS E TEMPORAIS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DA UNIDADE DE GERENCIAMENTO DO MÉDIO

PARANAPANEMA

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Comissão de Avaliação de TCC do Curso de Graduação em Geografia – Bacharelado, do Campus Experimental de Ourinhos – UNESP, como parte das exigências para o cumprimento da disciplina Estágio Supervisionado e Trabalho de Graduação no 1º semestre letivo de 2008.

Orientador: Jonas Teixeira Nery

Ourinhos (SP) / 2008

2

UNESP - UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA Campus Experimental de Ourinhos

ROSANGELA TELES ALVES

ANÁLISE EM DIFERENTES ESCALAS ESPACIAIS E TEMPORAIS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DA UNIDADE DE GERENCIAMENTO DO MÉDIO

PARANAPANEMA

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado à Comissão de Avaliação de TCC do Curso de Graduação em Geografia – Bacharelado, do Campus Experimental de Ourinhos – UNESP, como parte das exigências para o cumprimento da disciplina Estágio Supervisionado e Trabalho de Graduação no 1º semestre letivo de 2008, sob orientação do Prof. Dr. Jonas Teixeira Nery.

Ourinhos (SP) / 2008

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PAGINA DE DEDICATÓRIA

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AGRADECIMENTOS

Ao meu estimado orientador, Professor Jonas Teixeira Nery, pela sua

paciência e compreensão e pelo valioso compartilhamento de seu conhecimento.

Agradeço principalmente a Deus por esta conquista. “Lâmpada para os meus

pés é a tua palavra, e luz para os meus caminhos” Salmos 119:105.

Ao meu querido esposo, Cícero Cnéio de Paiva Alves, agradeço pelo amor e

companheirismo presente em todos os momentos da minha graduação.

Ao meu filho Matheus, com a doçura e pureza esteve sempre presente.

Ao meu sogro Dionéio Cnéio Oliveira Alves e a minha sogra Heloiza Nazareth

de Paiva Araújo, pela amizade e companheirismo.

Agradeço muito aos meus amigos Ademir Alberto dos Santos, Débora

Fernandes Araújo e Natacha Cíntia Aleixo, que estiveram do meu lado nos momentos sempre me

apoiando e me dando muita força.

Aos meus amigos integrantes e ex-integrantes do Laboratório de Climatologia,

pelo companheirismo.

Aos Professores e ex-professores da UNESP de Ourinhos, Ana Claudia

Carfan, Andréa Aparecida Zacharias, Antonio Sergio da Silva, Bianca, Érica Porceli Mariano,

Fabiana Lopes da Cunha, Kátia, João Lima Sant’Anna, Lírian Melchior, Luciene Cristina Risso,

Márcio Rogério Silveira, Maria Cristina Perusi, Marta da Silveira Luedemann, Paulo Fernando

Cirino Mourão, Márcio, Antônio Sérgio, Tiago Yamada, pelo conhecimento transmitido.

Agradeço imensamente a Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São

Paulo pela bolsa de iniciação científica durante a minha graduação (2006 a 2008).

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SUMÁRIO

AGREDECIMENTO........................................................................................................................4

SUMÁRIO........................................................................................................................................5

LISTA DE FIGURAS..............................................................................................................

LISTA DE TABELAS............................................................................................................

RESUMO...................................................................................................................................

ABSTRACT...............................................................................................................................

1. INTRODUÇÃO.....................................................................................................................

2. OBJETIVO..............................................................................................................................

3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA......................................................................................

3.1. UNIDADE DE GERENCIAMENTO DE RECURSOS HÍDRICOS DO MÉDIO

PARANAPANEMA.........................................................................................................................

3.2. EVENTO ENOS....................................................................................................................

3.3. ZONA DE CONVERGÊNCIA DO ATLÂNTICO SUL (ZCAS)................................

3.4. BALANÇO HÍDRICO..........................................................................................................

4. MATERIAL E MÉTODO.....................................................................................................

5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS.....................................................................................

6. CONCLUSÃO..........................................................................................................................

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS....................................................................................

LISTA DE FIGURAS

ÍNDICE DE FIGURAS (quando houver) ÍNDICE DE TABELAS (quando houver) ÍNDICE DE FOTOS (quando houver)

Ourinhos (SP) / 2008 ............................................................................................................... 1 Ourinhos (SP) / 2008 ............................................................................................................... 2

AGRADECIMENTOS ................................................................................................................ 4

6

RESUMO

O objetivo deste trabalho foi estudar a variabilidade da precipitação pluvial da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema, no período de 1974 a 2003 com base nos dados obtidos pela Agência Nacional de Águas (ANA), com esta base foram realizados estudos estatísticos, aplicando-se diferentes parâmetros, tais como distribuição de freqüência, média, desvio padrão, coeficiente de variação, máximos e mínimos, amplitudes. Também foi estudado (análise multivariável para gerar áreas homogêneas e aplicar funções ortogonais empíricas), em cada uma dessas áreas.

Foram utilizados diferentes softwares (statistica, surfer, planilha excel) para este estudos em diferentes escalas de tempo, desde a escala diária até a escala interanual (analisando eventos El Niño e La Niña).

Inserir resultados

Palavras-chave: precipitação pluvial, anomalia, (até quatro palavras)

ABSTRACT

Keywords:

7

I. Introdução

II. Objetivo

III. Justificativa

IV. Revisão de Literatura e/ou Fundamentação Teórica

V. Materiais e Métodos

VI. Etapas de Trabalho

VII. Resultados e Discussão

VIII. Conclusões

IX. Referências bibliográficas (com base na norma da ABNT).

X. Anexos

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1. INTRODUÇÃO

São verificados no país desde climas super-úmidos quentes, provenientes das

Massas Equatoriais, como é o caso de grande parte da região Amazônica, até climas semi-áridos

muito fortes, próprios do sertão nordestino. O clima de uma dada região é condicionado por

diversos fatores, dentre eles pode-se citar temperatura, chuvas, umidade do ar, ventos e pressão

atmosférica, os quais, por sua vez, são condicionados por fatores como altitude, latitude,

condições de relevo, vegetação e continentalidade.

De acordo com a classificação climática de Arthur Strahler (1952) in

Christofolleti (1988), predominam no Brasil cinco grandes climas, a saber: 1) clima equatorial

úmido da convergência dos alísios, que engloba a Amazônia; 2) clima tropical alternadamente

úmido e seco, englobando grande parte da área central do país e litoral do meio-norte; 3) clima

tropical tendendo a ser seco, pela irregularidade da ação das massas de ar, englobando o sertão

nordestino e vale médio do rio São Francisco e clima litorâneo úmido exposto às massas tropicais

marítimas, englobando estreita faixa do litoral leste e nordeste; clima subtropical úmido das

costas orientais e subtropicais, dominado largamente por massa tropical marítima, englobando a

região Sul do Brasil.

Na região Sul do país e parte da Sudeste as temperaturas médias anuais ficam

abaixo de 20oC. O Estado de São Paulo tem médias entre 20 e 25oC, no litoral e mais a noroeste,

mas predomina temperaturas abaixo de 25oC, em praticamente todo o estado.

A posição latitudinal cortada pelo Trópico de Capricórnio, sua topografia

bastante acidentada e a influência dos sistemas de circulação perturbada são fatores que

conduzem à climatologia da região Sudeste ser bastante diversificada em relação à temperatura.

A temperatura média anual situa-se entre 20oC, no limite de São Paulo e Paraná e 24oC, ao Norte

de Minas Gerais, enquanto nas áreas mais elevadas das serras do Espinhaço, Mantiqueira e do

Mar, a média pode ser inferior a 18oC, devido ao efeito conjugado da latitude com a freqüência

das correntes polares.

As regiões Sudeste e Centro-Oeste são caracterizadas pela atuação de sistemas

que associam características de sistemas tropicais com sistemas típicos de latitudes médias.

Durante os meses de maior atividade convectiva, a Zona de Convergência do Atlântico Sul

(ZCAS) é um dos principais fenômenos que influenciam no regime de chuvas dessas regiões

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(Quadro e Abreu, 1994). O fato da banda de nebulosidade e chuvas permanecerem semi-

estacionárias por dias seguidos favorece a ocorrência de inundações nas áreas afetadas.

A Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) é um dos mais importantes

sistemas meteorológicos atuando nos trópicos. Devido à sua estrutura física, a ZCIT tem se

mostrado decisiva na caracterização das diferentes condições de tempo e de clima em diversas

áreas da região tropical. Sua influência sobre a precipitação nos continentes africano, americano e

asiático tem sido aceita e mostrada em vários trabalhos como Hastenrath e Heller (1977), Moura

e Shukla (1981), entre outros. No caso específico do norte do nordeste brasileiro, Uvo (1989)

apresenta um estudo bem detalhado da ZCIT e sua importância nas precipitações no setor norte

do Nordeste do Brasil.

Além da influência da ZCIT no tempo e no clima das áreas tropicais, ela

também está envolvida na manutenção do balanço térmico global. Na escala planetária, a ZCIT

está localizada no ramo ascendente da célula de Hadley, atuando no sentido de transferir calor e

umidade dos níveis inferiores da atmosfera das regiões tropicais para os níveis superiores da

troposfera e para as médias e altas latitudes.

Climatologicamente a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) pode

ser identificada, na composição de imagens de satélite, como uma banda de nebulosidade de

orientação NW/SE, estendendo-se desde o sul da região Amazônica até a região central do

Atlântico Sul (Kousky, 1988) ou ainda em padrões de distribuição de radiação de onda longa

(Carvalho et al., 1989). Os estudos realizados por Kodama (1992, 1993) mostraram diversas

características comuns entre a ZCAS, a Zona de Convergência do Pacífico Sul (ZCPS) e a Zona

Frontal de Baiu chamadas de uma forma geral, de Zonas de Convergência Subtropical (ZCST).

Essas características comuns seriam: 1) estendem-se para leste, nos subtrópicos, a partir de

regiões tropicais específicas de intensa atividade convectiva; 2) formam-se ao longo de jatos

subtropicais em altos níveis e a leste de cavados semi-estacionários; 3) são zonas de convergência

em uma camada inferior úmida, espessa e baroclínica; 4) estão localizadas na fronteira de massas

de ar tropical úmida, em regiões de forte gradiente de umidade em baixos níveis, com geração de

instabilidade convectiva por processo de advecção diferencial. Especificamente em relação à

ZCAS, esses resultados foram também confirmados por Quadro e Abreu (1994).

Diversos podem ser os fatores locais, porém o único consenso parece ser

quanto ao papel da convecção na região Amazônica. Em um estudo observacional das Zonas de

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Convergência Sub-Tropicais, Kodama (1993) mostrou que essas zonas aparecem somente quando

duas condições de grande escala são satisfeitas: 1) o escoamento de ar quente e úmido, em baixos

níveis, em direção às altas latitudes; e 2) um jato sub-tropical (JST) em altos níveis fluindo em

latitudes subtropicais. O escoamento em baixos níveis intensifica a convergência de umidade

enquanto, combinado com o JST, intensifica a frontogênese no campo da temperatura potencial

equivalente, influindo na geração da instabilidade convectiva. O estabelecimento desse padrão de

circulação está claramente associado à atividade convectiva na Amazônia e Brasil Central, que

intensifica o JST em altos níveis, em um processo de conversão de energia cinética divergente em

energia cinética rotacional (Hurrel e Vincent, 1991). Em baixos níveis a convecção também

contribui na intensificação da baixa pressão, na região do Chaco, que fortalece a convergência de

ar úmido sobre a região.

Existem ainda outros mecanismos que estão sendo sugeridos para explicar a

ocorrência da ZCAS, como por exemplo, a interação oceano-atmosfera na zona de confluência

entre a Corrente das Malvinas e a Corrente do Brasil (Nobre, 1988) e as interações não lineares

entre as diversas escalas de fenômenos atmosféricos, no entanto estes mecanismos ainda não

foram confirmados em estudos.

Durante o regime de verão, as frentes frias ao ingressarem no sul do país,

associam-se a um sistema de baixa pressão em superfície sobre o Paraguai (Baixa do Chaco) e

intensificam-se. Estes sistemas neste período, freqüentemente ficam semi-estacionados no litoral

da região Sudeste, devido à presença de vórtices ciclônicos em altos níveis na região Nordeste. A

permanência dos sistemas frontais sobre esta região organiza a convecção tropical nas regiões

Central e Norte do Brasil e caracteriza a formação da Zona de Convergência do Atlântico Sul

(ZCAS).

Durante o período de inverno pode-se notar, nas imagens de satélite, o

contraste térmico entre as duas massas separadas pela zona frontal no interior do continente. Este

contraste, em alguns casos, afeta a região Central: estende-se até o sul da região Norte, em um

fenômeno chamado de "friagem" (Marengo et al., 1996). As passagens das zonas frontais no

inverno pelo sul/sudeste do Brasil podem causar geadas nestas regiões. Algarve e Cavalcanti

(1994) mostraram padrões típicos para ocorrência de geadas no sul do Brasil, através de uma

análise com dados de 10 anos (1980-1989).

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Os efeitos do El Niño no Brasil causam prejuízos e benefícios. Os danos

causados são muito maiores que os benefícios. A região Sul é, talvez, a mais afetada. Em cada

episódio do El Niño é observado na região Sul um grande aumento de chuvas e o índice

pluviométrico, principalmente nos meses de primavera, fim do outono e começo de inverno, pode

sofrer um acréscimo de até 150% de precipitação em relação ao seu índice normal. Isto faz com

que nos meses da safra a chuva atrapalhe a colheita e haja graves prejuízos aos agricultores,

principalmente de grãos. Estas chuvas também podem atingir o estado de São Paulo. As

temperaturas também mudam na região Sul e Sudeste. É observado inverno mais ameno na

região sul e no sudeste as temperaturas ficam ainda mais altas em relação ao seu valor normal.

Este aumento de temperatura no inverno trás benefícios para os agricultores da região sul e do

estado de São Paulo por não sofrerem os prejuízos da geada. No Estado de São Paulo na maioria

dos episódios não é registrada geadas com intensidade o suficiente para matar as plantações. No

Leste da Amazônia e no Nordeste ocorre uma diminuição no índice de chuvas. Algumas áreas do

sertão nordestino podem ficar sem registrar nenhum índice de chuva nos meses de seca e nos

meses em que pode chover não chove, sendo assim as secas duram até 2 anos em períodos de El

Niño. Os períodos de seca não se limitam apenas ao sertão e até mesmo no litoral há um grande

déficit de chuva. Os agricultores do Nordeste também são prejudicados pela falta de chuva e

sofrem graves perdas para a agricultura, Barros et al., 2002 e Grimm (2003).

O evento "El Niño" de 1982-83, marcado por excepcional elevação da

temperatura da superfície do mar no Pacífico equatorial, causou grandes alterações climáticas no

Brasil. Praticamente todo o Sul e o Sudeste apresentaram, nos seguintes trimestres: março, abril e

maio e junho, julho e agosto de 1983. Precipitações que superaram os níveis normais de modo

significativo. Os índices pluviométricos da cidade de São Paulo apresentaram em maio uma

elevação de mais de 300%, enquanto os de Lages (SC) excederam o normal em mais de 650% em

junho. Segundo estudos, a precipitação excessiva foi causada por sistemas frontais, isto é, frentes

frias que, ficando bloqueadas, teriam permanecido muito tempo estacionadas sobre essas regiões,

em grande atividade.

A Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema

(UGRHI-17) representa uma das diversas unidades de gerenciamentos definidos pela lei

no9.034/94, com área total de 16763Km2. Agrega os tributários da margem direita do curso médio

do rio Paranapanema, localizando-se na porção centro-oeste do Estado de São Paulo, Figura 1.

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Figura 1 - Localização da área de estudo. Fonte: Relatório Zero do Comitê da Bacia.

Seu gerenciamento é de responsabilidade do Comitê da Bacia Hidrográfica do

Médio Paranapanema, com os seguintes limites fisiográficos: Estado do Paraná e UGRH-14 (alto

Paranapanema), ao sul; UGRHI-22 (Pontal do Paranapanema), a oeste; UGRHI-21 (Aguapeí),

UGRHI-20 (Peixe), UGRHI-16 (Tietê-Batalha) e UGRHI-10 (Tietê-Sorocaba), a leste.

Seu limite com a unidade do rio Paranapanema a montante (UGRHI-14) está

no divisor de águas que inicia na confluência deste rio com o rio Itararé. O divisor de águas que

inicia na confluência do rio Paranapanema com o rio Capivara é o limite com a unidade à jusante

(UGRHI-22).

São 42 municípios que fazem parte da área definida como Unidade de

Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema, conforme Figura 2 e Tabela I.

FIGURA 2 – Situação e limite dos municípios com área na UGRHI-17. Fonte: equipe técnica –CPTI

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A Unidade de Gerenciamento do Médio Paranapanema pode ser dividida em

seis unidades hidrográficas: Pardo, Turvo, Novo, Pari, Capivara e dos tributários de até 3o ordem

do Paranapanema.

TABELA 1 – Municípios pertencentes a UGRHI –17.

Na classificação de Strahler, a bacia do rio Paranapanema está enquadrada no

grupo dos climas controlados pelas massas de ar tropical e polar em permanente interação e no

sub-grupo do clima Subtropical úmido das costas ocidentais e subtropicais dominadas largamente

pela massa tropical marítima.

2. OBJETIVO

O objetivo geral deste trabalho foi fazer um diagnóstico da variável

precipitação pluvial em diferentes escalas, traçando isolinhas e classificando áreas homogêneas

para futuras utilizações em previsão de tempo e no monitoramento dessa unidade. Também foi

realizada a correlação dessa variável com outras dinâmicas climáticas, tais como o fenômeno El

Niño – Oscilação Sul (ENOS), Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) e outras possíveis

influências ainda não associadas a essa bacia.

3. JUSTIFICATIVA

Esse trabalho tem o propósito de atender as necessidades de uma região, onde

está sendo implantada uma Unidade Experimental da UNESP (SP). Como esse município faz

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parte da bacia do Médio Paranapanema, estando, portanto, situada dentro de uma região

estratégica em termos de recursos hídricos e energéticos. Faz-se necessário estudos de diferentes

áreas de interesse, não só na área de Climatologia, como de Pedologia, Geomorfologia, Educação

Ambiental, dentre outros que possibilite uma integração muito estreita desta Unidade com os

problemas ambientais dessa bacia e região.

4. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

4.1. UNIDADE DE GERENCIAMENTO DE RECURSOS HÍDRICOS DO MÉDIO

PARANAPANEMA

O princípio fundamental de adoção da bacia hidrográfica como unidade físico-

territorial básica serve para o planejamento e o gerenciamento dos recursos hídricos. Os estudos

de bacias adotados por vários autores, possibilitam um melhor planejamento dos recursos naturais

que a integram, abarcando as características econômicas, sociais, políticos e culturais de uma

região.

Uma bacia hidrográfica constitui-se conforme Santos (2004): [...] um sistema natural bem delimitado no espaço, composto por um conjunto de terras topograficamente drenadas por um curso d´água e seus afluentes, onde as interações, pelo menos físicas, são integradas e, assim, mais facilmente interpretadas. Esta unidade territorial é entendida como uma caixa preta, onde os fenômenos e interações podem ser interpretados, a priori, pelo input e output.

O elemento principal da uma bacia é a chuva. A partir dessa variável

meteorológica se tem a entrada e saída das águas, sendo o principal mecanismo de reposição de

água no solo, com o objetivo de abastecimento dos recursos hídricos nas bacias hidrográficas.

O estudo da precipitação pluvial colabora para as diversas atividades sócio-

econômicas sobre o espaço, abrangendo assim, toda a instância da sociedade. As interações

dentro de um determinado espaço geográfico definem o sistema, assim como a relação homem

natureza.

A Lei 9433/97 definiu novas organizações para a gestão compartilha do uso da

água e são hierarquizadas através do Conselho Nacional dos Recursos Hídricos, dos Comitês de

Bacias Hidrográficas, das Agências de Águas e organização civil. Esta Lei possui 3 pilares

fundamentais do novo quadro legal nacional, adquirido a partir de forte influência de princípios

da Experiência Francesa sendo: Gestão em nível de bacias hidrográfica; caráter descentralizado e

participativo; aplicação do princípio usuário pagador. Os fundamentos da Lei estão baseados nos

seguintes princípios fundamentais, como: todos os corpos d´água são de domínio público; adoção

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de Bacia Hidrográfica como unidade de gerenciamento e planejamento; os usos múltiplos das

águas como um bem finito e vulnerável; reconhecimento do valor econômico da água e gestão

participativa e descentralizada.

O Estado de São Paulo é um dos pioneiros na questão de Gerenciamento dos

Recursos Hídricos no Brasil.

Neste contexto a UGRHI-17 está enquadrada dentro de uma perspectiva

integradora, participativa e descentralizada. Esta Unidade está entre as 22 Unidades do Estado de

São Paulo. É denominada Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio

Paranapanema (UGRHI-17), definida pela Lei n.º 9034/94. Tem a competência de gerenciar os

recursos hídricos. Possui uma área total de 16.763Km, agrega os tributários da margem direita do

curso médio do rio Paranapanema, localizada na região Centro-Oeste do Estado de São Paulo,

conforme Figura 2. O total de municípios pertencente a esta Unidade de Gerenciamento é 59.

Seus limites fisiográficos são: Estado do Paraná e UGRHI-14 (Alto do

Paranapanema), ao Sul; UGRHI-22 (Pontal do Paranapanema) a Oeste; UGRHI-21 (Aguapeí),

UGRHI-20 Peixe, UGRHI-16 (Tietê-Batalha) e UGRHI-13 (Tietê-Sorocaba), a Norte e a Leste

UGRHI-10 (Tietê-Sorocaba).

A UGRHI-17 pertence à bacia do Rio Paraná, sua região hidrográfica é a

Vertente Paulista do Rio Paranapanema, está classificada no setor de Agropecuária. Sua

abrangência vai da Vertente Paulista da bacia do Paranapanema da barragem de Xavantes até a

bacia do rio Capivara (inclusive).

A caracterização climática da Unidade de Gerenciamento de Recursos

Hídricos do Médio Paranapanema, segundo a classificação de Strahler, se enquadra no grupo dos

climas controlados pelas massas de ar tropical e polar em permanente interação. Está inserida no

II Grupo e no sub-grupo do clima Subtropical Úmido das costas ocidentais e subtropicais,

dominadas largamente pela massa tropical marítima.

Na UGRHI-17 possui unidades litoestratigráficas aflorantes, são constituídas

por rochas sedimentares e ígneas da bacia do Paraná, predominância do período mesozóica e

depósitos sedimentares recentes da idade cenozóica.

A UGRHI-17 possui importantes atividades econômicas, conforme o Relatório

Zero por Comitê de Bacias Hidrográficas (CBH), sendo a principal atividade a agropecuária, seus

principais produtos agrícolas e uso da terra são: cana-de-açúcar, soja e milho. Suas principais

16

atividades industriais são as agroindústrias como: usinas de cana e derivados e da produção

animal como curtumes e frigoríficos.

4.2. EVENTO ENOS

O El Niño Oscilação Sul é um fenômeno de grande escala, caracteriza-se pelo

aquecimento anormal das águas do Pacífico Equatorial central e oriental, entre o litoral do Peru e

da Austrália, provocando mudanças na circulação da atmosfera e, conseqüentemente, no clima de

diferentes regiões da Terra. O fenômeno mostra, de forma marcante, o forte acoplamento oceano-

atmosfera, que se manifesta sobre a região.

Oliveira (2007) definiu o evento El Niño como sendo um fenômeno

atmosférico-oceânico caracterizado por um aquecimento anormal das águas superficiais no

oceano Pacífico Equatorial Central e Oriental e que pode afetar o clima regional e global,

mudando os padrões de vento em nível mundial, afetando os regimes de chuva em regiões

tropicais e de latitudes médias. O fenômeno La Niña representa um fenômeno oceânico-

atmosférico com características opostas ao El Niño, caracterizando-se por um esfriamento

anômalo nas águas superficiais do oceano Pacífico Equatorial Central e Oriental. Os ventos

sopram de leste para oeste o que permite que as águas superficiais do oceano Pacífico sejam

empurradas (das Américas para a Indonésia), quando do aquecimento pelo Sol, suscitando o

evento La Niña.

No clima brasileiro, a presença de aerossóis em latitudes baixas inicia eventos

ENOS, aumenta a subsidência, resfria e estabiliza a baixa troposfera sobre a Amazônia,

reduzindo aí a precipitação. Por outro lado, a presença de aerossóis em latitudes baixas provoca

La Niña, baixam a pressão na atmosfera e aumenta a precipitação (NERY, 1995).

A literatura aponta que os principais efeitos do fenômeno El Niño no Brasil

são: secas de diferentes intensidades nas regiões Norte e Nordeste, aumento da temperatura

média na região Sudeste, tendência de chuvas acima da média na região Centro-Oeste e altos

índices de precipitação na região Sul.

O aquecimento e o subseqüente resfriamento dessas águas dura de 12 a 18

meses, atingindo sua intensidade máxima nos meses de dezembro e janeiro. O ciclo do El Niño

não é bem definido, ocorrendo em geral, entre 2 a 7 anos. Em 1997/98 durante evento El Niño

verificaram-se temperaturas da superfície do mar até 5 ºC acima da média.

17

Segundo Minuzzi et al., (2007) a variação irregular que ocorre em torno das

condições normais nas componentes oceânicas (El Niño) e atmosférica (Oscilação Sul) da região,

mostra duas fases opostas do fenômeno. Um desses extremos representado pelas condições de La

Niña, quando ocorre o resfriamento das águas e aumento na pressão atmosférica na região leste

do Pacífico, também denominada fase fria ou fase positiva.

Minuzzi et al., (2007) analisaram 203 estações pluviométricas da região

Sudeste do Brasil através de análises estatísticas a influência do fenômeno La Niña, no

comportamento trimestral da precipitação durante a estação chuvosa. A quantidade trimestral de

precipitação, foi classificada e correlacionada com o índice de Oscilação Sul (IOS) e a

temperatura da superfície do mar (TSM), utilizaram desvios normalizados e correlações com

'defasagem', dos resultados obtidos concluíram que: na região que se localiza a Serra do Mar mais

ao norte do litoral do Estado de São Paulo, a estação chuvosa tende a durar mais do que a média,

tendo em vista, o seu início precoce e final tardio, além da relação encontrada na transição entre a

estação chuvosa e a seca. No contexto geral, o fenômeno climático não influencia o início da

estação chuvosa da região Sudeste do Brasil; em grande parte do Estado de São Paulo,

observaram tendência chuvosa a partir do trimestre de novembro, dezembro e janeiro,

estendendo-se até o período janeiro, fevereiro e março. Simultaneamente ocorre em grande parte

de Minas Gerais e no Estado do Espírito Santo, um panorama de forte estiagem, principalmente

em dezembro, janeiro e fevereiro e permanecendo durante o trimestre de janeiro, fevereiro e

março; e, mesmo havendo anomalias expressivas de precipitação pluvial, principalmente a partir

do trimestre de novembro, dezembro e janeiro, estas, pouco estiveram correlacionadas com o

comportamento da TSM do Pacífico Equatorial e, ou, o IOS.

Nery et al., (2002) estudando a correlação da precipitação do Estado do Paraná

com anomalia da TSM no Pacífico Equatorial constatou que a variabilidade temporal da

precipitação pluvial para o período de estudo de 1950 a 1997 nem sempre está associada

diretamente aos fenômenos El Niño ou La Niña.

Baldo et al., (2000) analisaram através de dados obtidos pela ANEEL

(Agência Nacional de Energia Elétrica) para um período de 1950 a 1997, a variabilidade anual e

interanual de precipitação pluvial para o Estado de Santa Catarina. O índice padronizado de

precipitação foi correlacionado com a anomalia da TSM do Pacífico. Os cálculos foram efetuados

para todo o Estado de Santa Catarina e concluíram que a Oscilação Sul está relacionada a

18

anomalia da precipitação pluvial no Estado, especialmente durante os período do El Niño. Os

períodos quentes, das águas do oceano Pacífico, (El Niño) que estão associados com anomalias

positivas de precipitação pluvial mensal são mais marcados no inverno e início da primavera.

Cunha et al., (2001) avaliaram o impacto das fases dos fenômenos ENOS no

rendimento de grãos da cultura de cevada no Brasil. Os dados foram registros históricos de

rendimento de cevada, no período de 1938 a 1998. Foram estudados quanto à sua variabilidade

em relação as fases do fenômeno El Niño – Oscilação Sul e El Niño e La Niña e anos neutros.

Os dados de rendimento médio anual de cevada (kg/ha) foram agregados por estados. Eles

chegaram à conclusão que o fenômeno El Niño influencia no país e, na maioria das vezes, causa

impactos positivos nos anos de La Niña e impactos negativos nos anos de El Niño,

particularmente na região sul do país.

Os eventos El Niño e La Niña possuem interferência direta na precipitação

pluvial de todo o território nacional, sendo um fenômeno importante para estudos de áreas onde o

homem atua gerando recursos hídricos, exercendo atividades agrícolas, dentre outros.

O El Niño de 1982/83, um dos mais fortes deste século, deixou um saldo

(baseado só em dados que se têm registro) de mais de 30 mil desabrigados, 2.000 mortes pela

fome ou enchentes, mais prejuízos econômicos que ultrapassaram US$ 8 bilhões (SOUZA,

2005).

A Agência Nacional para Atmosfera e Oceanos (NOAA), dos Estados Unidos

fornece os dados de temperatura na superfície do Oceano Pacífico Equatorial. Possuem uma rede

de bóias que medem a temperatura, correntes e ventos. Estas medições propiciam estudos de

várias regiões.

FIGURA 3: Condições normas no Pacífico e condições de El Niño no Pacífico.

FONTE: http://www.senado.gov.br/web/relatorios/elnino/fig2.htm.

19

4.3. BALANÇO HÍDRICO

Thornthwaite e Mather elaboraram o balanço hídrico climatológico sendo uma

das várias maneiras de se monitorar a variação do armazenamento de água no solo. De modo bem

simples pode-se dizer que é o balanço entre o volume da água que entrou e o que saiu num

determinado volume, denominado volume de controle, apresenta a variação do armazenamento

de água nesse volume. Através da contabilização do suprimento natural de água ao solo, pela

chuva e da demanda atmosférica, pela evapotranspiração potencial e com um nível máximo de

armazenamento ou capacidade de água disponível o balanço hídrico fornece estimativas da

evapotranspiração real, da deficiência hídrica, do excedente hídrico e do armazenamento de água

no solo. Este balanço pode ser elaborado desde a escala diária até a mensal.

O método de Thornthwaite & Mather (1955), segundo Sentelhas et. al., (1999)

considera que a variação do armazenamento de água do solo é uma função exponencial que

envolve a capacidade de água disponível e a perda de água acumulada. No estudo do clima de

uma determinada região, o limite do volume a ser considerado está normalmente definido pelo

maior alcance do sistema radicular das plantas predominantes naquele solo representativo da

região, na qual deve estar localizado o ponto de coleta dos elementos climáticos, em especial a

chuva. Pode-se dizer então, que o balanço hídrico climatológico é a contabilização da água no

solo representativo de uma região.

O balanço hídrico de massa é um método bastante utilizado, principalmente

para se diagnosticar o excesso ou déficit de água no sistema, sua expressão básica é composta por

P, que corresponde ao volume de água precipitado sobre a área da bacia; E é o volume que voltou

a atmosfera por evaporação e transpiração e Q ao volume total de água escoado pela bacia,

durante um intervalo de tempo. O termo �S refere-se as variações positivas e negativas do

volume armazenado no interior da bacia (VIANELLO e ALVES, 2004).

A literatura aponta várias utilidades do cálculo do balanço hídrico que possibilita

a realização de estudos comparativos para a estimativa da evapotranspiração potencial; análise

prática da disponibilidade hídrica de bacias hidrográficas da variação da umidade do solo ao

longo do ano informações úteis para planejamento agrícola como preparo do solo, semeadura.

Os estudos do balanço hídrico propiciam a estimativa de riscos de seca,

inundação, períodos propícios ou inadequados a culturas agrícolas, probabilidade de perda de

20

colheita, rendimento de colheita. Além disso, as informações hidroclimatológicas subsidiam

planos de irrigação, alternativas para conservação do solo, entre outros.

5. MATERIAL E MÉTODO

A Estatística Descritiva é um ramo da Estatística que aplica várias das muitas

técnicas usadas para sumarizar um conjunto de dados. De certa forma buscou-se descrever ou

sumarizar as características dos dados que pertencem a esse conjunto.

Para resumir dados quantitativos, aproximadamente simétricos, é usual

calcular a média aritmética como uma medida de posição. É útil nos cálculos de séries de

precipitação pluvial, pois pode realizar inferências de variabilidade, em diferentes escalas, com

base na média de um longo tempo (média climatológica). Expressa-se a média aritmética da

seguinte maneira:

n

xx i�=

Pode-se afirmar que medida de dispersão, são medidas da variação de um

conjunto de dados em torno da média, ou seja, da maior ou menor variabilidade dos resultados

obtidos. Elas permitem identificar até que ponto os resultados se concentram ou não ao redor da

tendência central de um conjunto de observações. Incluem a amplitude, o desvio médio, a

variância, o desvio padrão, o erro padrão e o coeficiente de variação, cada um expressando

diferentes formas de se quantificar a tendência que os resultados de um experimento aleatório

têm de se concentrarem ou não em determinados valores (quanto maior a dispersão, menor a

concentração e vice-versa).

O desvio padrão mede a dispersão dos dados, comumente denominada, em

Climatologia, de variabilidade da série analisada:

1

)( 2

−−

= �n

xxs

Com base na média aritmética, calculam-se as anomalias, anuais ou mensais.

Essas anomalias )( XX − refletem o quanto cada mês ou ano se afastou do valor médio (da

média climatológica). Esses afastamentos podem ser negativos (período mais seco) ou positivos

(período mais úmido).

Outra forma de sumarizar dados é em termos dos quantis ou percentis. Essas

medidas são particularmente úteis para dados não simétricos. A mediana (ou percentil 50) é

21

definida como o valor que divide os dados ordenados ao meio, isto é, metade dos dados tem

valores maiores do que a mediana, a outra metade tem valores menores do que a mediana.

Adicionalmente, os quartis inferior e superior, Q1 e Q3, são definidos como os valores abaixo dos

quais estão um quarto (caso do quartil inferior: Q1) e três quartos (caso do quartil superior: Q3),

dos dados. Estes três valores são freqüentemente usados para resumir os dados juntamente com o

mínimo e o máximo. A medida de dispersão é a amplitude inter-quartis, 13 QQAIQ −= , isto é, é

a diferença entre o quartil superior e o inferior.

O método mais comum de apresentação de dados numéricos é o histograma,

relacionado com o gráfico de barras para dados categóricos. As áreas dos retângulos resultantes

devem ser proporcionais à freqüência.

O coeficiente de correlação de Pearson, também chamado de "coeficiente de

correlação produto-momento" ou simplesmente de "r de Pearson" mede o grau da correlação (e a

direcção dessa correlação) entre duas variáveis de escala métrica. É útil para analisar associação

entre duas variáveis, como correlacionar anomalias da temperatura do Oceano Pacífico, com a

anomalias de chuvas na área de estudo.

O coeficiente de correlação de Pearson calcula-se segundo a seguinte fórmula:

onde x1 , x2 , ..., xn e y1 , y2 , ..., yn são os valores medidos de ambas as variáveis.

Análises de séries temporais são conjuntos de técnicas estatísticas orientadas

para a identificação das tendências de uma ou mais variáveis em função do tempo. Em linhas

gerais, são diversos procedimentos para a diferenciação entre as oscilações devido ao acaso

daquelas que são um reflexo da dinâmica do fenômeno sendo estudado. Boa parte do processo

envolve tomar a curva produzida pela variável, quando esta é traçada em função do tempo (série

temporal) e "suavizá-la" por meio de um de muitos métodos, de modo a produzir uma série

suavizada que mostra as principais tendências de evolução e uma série de resíduos que representa

as variações aleatórias.

Análises multivariadas são ferramentas analíticas que permitem um insight

bastante significativo acerca de fenômenos complexos envolvendo múltiplas dimensões,

22

identificando certos padrões básicos que emergem de uma profusão de variáveis em interação.

Existem diferentes técnicas multivariadas que podem ser utilizadas para diversas finalidades

específicas, sendo comum a todas elas um elevado grau de complexidade que requer uma

matemática relativamente sofisticada. A rigor, esse conjunto inclui a regressão linear múltipla e

as técnicas de regressão não - linear, além de muitas outras, tais como Análise de Variância

(ANOVA), Análise Fatorial, Análise de Aglomerados (Cluster Analysis) e Escalonamento

Multidimensional.

Existem vários métodos de análise multivariada com finalidades bem diversas

entre si. Para exemplificar esta diversidade propõe-se alguns objetivos e indicar alguns métodos

possíveis. Quando o interesse é verificar como as amostras se relacionam, ou seja, o quanto estas

são semelhantes segundo as variáveis utilizadas no trabalho, destaca-se dois métodos que podem

ser utilizados: a análise por agrupamento hierárquico (HCA) e a análise por componentes

principais (PCA). Quando a finalidade principal é fazer previsão, por exemplo, quando tem-se

muitas variáveis independentes e se quer encontrar uma variável dependente, a regressão linear

múltipla e redes neurais são métodos indicados para esta situação. Com uma finalidade bem

diversa, existem métodos de análise multivariada que podem ser usados na etapa inicial de uma

pesquisa, na própria escolha das variáveis que descreverão o sistema. Isto é muito comum nos

casos em que um processo necessita ser otimizado.

A análise de componentes principais consiste em reescrever as variáveis

originais, em novas variáveis. Estas novas variáveis são denominadas componentes principais,

através de uma transformação de coordenadas. A transformação de coordenadas é um processo

trivial quando feito usando matrizes. A transformação matemática das coordenadas pode ser feita

de diversas maneiras conforme o interesse. A transformação das variáveis originais em

componentes principais tem algumas especificidades que explicaremos agora.

Os componentes principais são as novas variáveis geradas através de uma

transformação matemática especial realizada sobre as variáveis originais. Esta operação

matemática está disponível em diversos softwares estatísticos especializados. Cada componente

principal é uma combinação linear de todas as variáveis originais. Por exemplo, um sistema com

oito variáveis, após a transformação, terá oito componentes principais. Cada uma destas

componentes principais, por sua vez, será escrita como uma combinação linear das oito variáveis

originais. Nestas combinações, cada variável terá uma importância ou peso diferente.

23

Foram utilizados dados dos postos pluviométricos da Agência Nacional de

Águas (ANA), pertencentes a Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio

Paranapanema, resultando em uma série de 30 anos (1974 a 2003). Também foram utilizados

dados da Usina S. Luiz. Os dados dessa usina possibilitaram a realização de outras análises, tais

como balanço hídrico da região. As séries de precipitações pluviais foram escolhidas com base na

melhor distribuição espacial e temporal, dentro da bacia e nas regiões vizinhas.

Na Figura 4 encontram-se representados os 42 postos meteorológicos

utilizados também para o estudo dos episódios do evento ZCAS e a precipitação pluvial da

Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema. Na Tabela 2,

encontram-se informações mais detalhadas a respeito dos postos meteorológicos, como: número,

código, nome das estações, nome dos municípios, bem como a latitude, a longitude e a altitude,

extraídas do Inventário das Estações Pluviométricas. (ver referência bibliográfica)

A partir dessa base foram calculados diversos parâmetros estatísticos, em

diferentes escalas (diárias, decadais, mensais, intasazonais, sazonais, anuais e interanuais).

Também foram realizadas estatísticas descritivas (cálculo de média, mediana, desvio padrão,

coeficiente de variação, quartis superior e inferior); outros cálculos realizados para estabelecer

freqüência de chuvas, anomalias mensais e anuais e classificação de extremos de precipitação.

Foram classificadas áreas homogêneas na UGRHI, através de métodos de

análise multivariada (análise de cluster). Essas áreas foram correlacionadas com eventos como

ENSO, com a Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS), no período de setembro a abril e

outras dinâmicas climáticas.

Para representar as isoietas foi utilizado o software Surfer. Este programa

possibilita traçar as isolinhas e ajustá-la, através de diferentes métodos de interpolação. O método

escolhida para interpolar das isolinhas deste trabalho, foi o método de Kriging.

O programa Surfer utiliza o método reticulado para realizar a interpolação de

dados, essa interpolação considera todos os pontos da área, permite interpolar o valor da função

em qualquer ponto dentro do domínio dos dados originais, com os quais irá gerar valores para a

construção das isolinhas. O método de Kriging, portanto possibilita a melhor representação da

continuidade dos fenômenos geográficos e mais especificamente da chuva, permitindo desta

forma uma melhor espacialização dos regimes pluviométricos predominantes na área de estudo

em diferentes escalas de análise.

24

-53 -52 -51 -50 -49 -48 -47 -46 -45-25

-24

-23

-22

-21

-20

12

34

5

6789

10 1112

13

14

15

16

17

18

19

20

21

222324

25 26

27 282930

31

32

33

34

35

36

37 3839404142

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 4 – Mapa do Estado de São Paulo com a localização da UGRHI-17 e as estações localizadas.

5

8

10 11

14

15

18

19

23

32

-50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 5 – Localização da UGRHI-17 e as 10 estações pluviométricas localizadas.

25

TABELA 2 – Estações para estudo, com: código, estações, cidades, latitudes, longitudes, altitudes e períodos.

Nº Código Estações Municípios Lat. (S) Lon. (W) Alt. Períodos 1 2248026 São Manuel São Manuel 22° 44' 48° 34' 710 01/1940 a 09/2004 2 2248029 Faz. S. J. Morro Vermelho Botucatu 22° 49' 48° 26' 780 01/1954 a 09/2004 3 2248030 Faz. Monte Alegre Botucatu 22° 52' 48° 39' 800 09/1937 a 09/2004 4 2248048 Bairro Anhumas Botucatu 22° 56' 48° 16' 540 01/1970 a 09/2004 5 2248051 Gleba Rio Claro Lençóis Paulista 22° 46' 48° 50' 630 08/1972 a 09/2004 6 2249006 Garça Garça 22° 12' 49° 39' 680 01/1938 a 09/2004 7 2249008 Marília Marília 22° 13' 49° 56' 640 01/1939 a 09/2004 8 2249011 Gália Gália 22° 19' 49° 32' 560 12/1938 a 09/2004 9 2249014 Mundo Novo Garça 22° 19' 49° 46' 660 12/1970 a 09/2004

10 2249022 Ocauçu Ocauçu 22° 26' 49° 55' 540 06/0971 a 09/2004 11 2249023 Cabrália Paulista Cabrália Paulista 22° 27' 49° 19' 500 13/1938 a 09/2004 12 2249024 Ubirajara Ubirajara 22° 32' 49° 39' 550 08/1965 a 09/2004 13 2249025 Paulistânia Agudos 22° 35' 49° 24' 540 10/1970 a 08/2004 14 2249028 Ribeirão do Sul Ribeirão do Sul 22° 47' 49° 56' 480 05/1973 a 09/2004 15 2249034 Ourinhos Ourinhos 22° 59' 49° 50' 460 01/1937 a 09/2004 16 2249060 Areia Branca São Pedro do Turvo 22° 35' 49° 49' 580 08/1972 a 09/2004 17 2249062 Dirceu Marília 22° 08' 49° 55' 440 01/1972 a 09/2004 18 2249065 São Pedro do Turvo São Pedro do Turvo 22° 45' 49° 44' 460 07/1971 a 09/2004 19 2249071 Fazenda São Francisco Sta. Cruz do Rio Pardo 22° 35' 49° 33' 570 05/1974 a 09/2004 20 2249086 Fazenda Nova Niagara Óleo 22° 57' 49° 23' 660 01/1943 a 09/2004 21 2250009 Rancharia Rancharia 22° 13' 50° 53' 550 01/1941 a 09/2004 22 2250011 Agropecuária Sto. Antonio Lutecia 22° 22' 50° 23' 500 01/1961 a 09/2004 23 2250013 Echaporã Echaporã 22° 26' 50° 12' 680 01/1946 a 09/2004 24 2250014 Troncão Rancharia Rancharia 22° 26' 50° 59' 470 01/1971 a 09/2004 25 2250016 Assis Assis 22°38' 50° 24' 560 01/1966 a 09/2004 26 2250017 Platina Platina 22° 38' 50° 12' 420 01/1971 a 09/2004 27 2250023 Usina Pari Cândido Mota 22° 53' 50° 20' 360 01/1938 a 09/2004 28 2250024 Porto Jaú Salto Grande 22° 53' 50° 01' 380 01/1952 a 12/2005 29 2250025 Florinea Florinea 22° 54' 50° 44' 370 06/1970 a 12/2000 30 2250037 Sucui Palmital 22° 49' 50° 18' 370 01/1974 a 09/2004 31 2250047 Tabajara Lutecia 22° 28' 50° 22' 490 01/1972 a 09/2004 32 2250048 Água da Fortuna Assis 22° 41' 50° 29' 500 01/1954 a 09/2004 33 2250062 Quatã Quatã 22° 14' 50° 01' 520 01/1936 a 09/2004 34 2250063 Paraguaçu Paulista Paraguaçu Paulista 22° 25' 50° 34' 480 01/1953 a 09/2004 35 2250064 Fazenda Barra Mansa Rancharia 22° 07' 50° 50' 460 06/1974 a 09/2004 36 2251018 Iepe Iepe 22° 40' 51° 05' 380 01/1944 a 09/2004 37 2348008 Avaré Avaré 23° 06' 48° 55' 780 07/1939 a 09/2004 38 2348073 Pardinho Pardinho 23° 05' 48° 23' 880 05/1970 a 09/2004 39 2348078 Itatinga Itatinga 23° 06' 48° 37'' 820 08/1973 a 09/2004 40 2349002 Cerqueira Cesar Cerqueira Cesar 23° 02' 49° 10' 760 01/1951 a 09/2004 41 2349003 Fazenda Palmeiras Ipauçu 23° 02' 49° 34' 620 01/1941 a 09/2004 42 2349004 Fazenda Marcondinha Chavantes 23° 03' 49° 46' 480 01/1955 a 09/2004

26

Também se calculou anomalias e índice de irregularidade meteorológica:

XXAnom i −= minmax

PP

IIM =

O IIM mede a irregularidade da chuva em uma determinada área, assim como

a Anom , possibilita determinar a variação de um elemento meteorológico em relação ao seu

valor climatológico.

Para os períodos decadais utilizou-se a distribuição t de Student para análise

das amostras índice da precipitação pluvial (IPP) e o índice SST – 2007 - El Niño (1+2),

221 2)(

acal S

nxxt −=

2

22

212 SS

Sa

+= tabcal tt >

Outra fórmula também utilizada foi

2.1 2

−−

= nr

rtcal 2−= nGL

Calculou-se valores decadais, dividindo-se as séries em três períodos de 10

anos. A partir das tabelas de estatísticas descritivas, fez-se a análise dos valores médios para cada

década, conforme as equações a seguir. Através desses cálculos dos valores de calt pode-se

comparar com os valores de tabt . Quando os valores de calt forem maiores do que os valores do

tabt , aceita-se a hipótese oH , ou seja, consideram-se que as médias das décadas comparadas são

iguais.

O balanço hídrico foi elaborado empregando o método de Thornthwaite &

Mather (1995) através do programa BHnrm elaborado em planilha eletrônica por Rolim et al.,

(1998) e Sentelhas et al., (1999). O programa nas planilhas no ambiente Excel estima a

evapotranspiração e do balanço de água no solo. Para a obtenção do balanço hídrico de cada

município, procedeu-se a entrada dos dados de precipitação mensal, temperatura média mensal,

latitude e longitude. Desse modo, obtêm-se dados que possibilitam estimativa dos períodos com

déficit e excedente hídrico.

Também foram utilizados os dados de temperatura média mensal e precipitação

pluvial média mensal, pertencente ao Instituto Agronômico de Campinas (IAC). Os dados desse

órgão oficial são consistentes, sistematizados, agrupados, trabalhados estatisticamente.

Foi aplicada Estatística Descritiva para 10 estações pluviométricas, retiradas

da Tabela 2 que se encontram distribuídas espacialmente (Figura 5): Lençóis Paulista (5), Gália

27

(8), Ocauçu (10), Cabrália Paulista (11), Ribeirão do Sul (14), Ourinhos (15), São Pedro do

Turvo (18), Santa Crus do Rio Pardo (19), Echaporã (23) e Assis (32) corresponde aos

municípios da UGRHI-17 (Figura 4).

5. DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

Na Tabela 3 apresenta-se a síntese da Estatística Descritiva para as estações

pluviométricas selecionadas. Observou-se que ocorreu marcada variabilidade em toda a bacia,

pois o índice de irregularidade meteorológico, por exemplo, oscilou entre 26 e 56%. Pode-se

observar também que a amplitude oscilou entre 725 e 1524mm, ao longo da unidade de estudo.

Isto mostra que há marcada variabilidade nas séries pluviométricas analisadas.

28

TABELA 3 – Número das estações com os parâmetros estatísticos: média, coeficiente de variação, desvio padrão, máximo, mínimo, amplitude, índice de irregularidade meteorológico (IIM), quartil inferior (Qi), quartil superior (Qs), amplitude interquartil (AIQ).

Estações Média DP CV Máximo Mínimo Amplitude IIM Qi Qs A IQ 1 1575 286 0,18 2278 998 1280 0,44 1387 1727 340 2 1564 304 0,19 2467 943 1524 0,38 1420 1661 242 3 1423 351 0,25 2079 670 1409 0,32 1194 1699 505 4 1444 217 0,15 2078 991 1087 0,48 1354 1541 187 5 1444 241 0,17 2024 973 1051 0,48 1299 1601 302 6 1540 269 0,17 2272 1127 1145 0,50 1304 1710 406 7 1528 315 0,21 2223 953 1270 0,43 1372 1633 260 8 1521 346 0,23 2350 941 1409 0,40 1259 1731 471 9 1517 267 0,18 2275 1104 1171 0,49 1282 1633 351

10 1379 260 0,19 2173 1059 1114 0,49 1218 1439 221 11 1345 316 0,24 2020 526 1495 0,26 1196 1530 334 12 1352 248 0,18 2049 932 1116 0,46 1205 1453 248 13 1263 265 0,21 1855 841 1014 0,45 1103 1378 274 14 1386 212 0,15 1872 970 902 0,52 1253 1467 214 15 1463 272 0,19 2000 899 1101 0,45 1337 1598 261 16 1381 232 0,17 1995 851 1144 0,43 1251 1502 251 17 1450 259 0,18 2039 1001 1039 0,49 1276 1570 294 18 1359 262 0,19 2012 988 1023 0,49 1156 1442 286 19 1339 224 0,17 2008 1045 963 0,52 1155 1463 308 20 1439 253 0,18 1866 957 909 0,51 1203 1650 447 21 1358 241 0,18 1905 905 999 0,48 1181 1468 287 22 1385 230 0,17 1939 1045 895 0,54 1198 1535 337 23 1463 244 0,17 2136 1149 987 0,54 1301 1548 247 24 1437 238 0,17 1879 1011 868 0,54 1294 1593 299 25 1422 278 0,20 2048 1052 997 0,51 1226 1512 285 26 1408 274 0,19 2059 997 1062 0,48 1213 1540 326 27 1474 211 0,14 1950 1149 800 0,59 1329 1603 274 28 1342 258 0,19 1934 845 1089 0,44 1172 1443 271 29 1409 232 0,16 1950 973 976 0,50 1240 1550 310 30 1420 223 0,16 1992 1114 878 0,56 1267 1520 253 31 1459 226 0,15 1989 994 995 0,50 1294 1653 360 32 1421 217 0,15 1933 997 936 0,52 1277 1513 235 33 1456 225 0,15 2081 1105 976 0,53 1346 1521 175 34 1374 239 0,17 1894 970 924 0,51 1186 1488 302 35 1285 209 0,16 1689 964 725 0,57 1096 1375 279 36 1433 251 0,17 2218 1100 1118 0,50 1305 1521 216 37 1525 266 0,17 2181 1061 1120 0,49 1328 1678 350 38 1421 271 0,19 2171 1032 1138 0,48 1196 1586 390 39 1482 281 0,19 2200 1181 1019 0,54 1282 1627 345 40 1466 272 0,19 2057 1028 1029 0,50 1310 1653 343 41 1590 257 0,16 2029 1128 900 0,56 1423 1794 371 42 1482 261 0,18 2035 1012 1023 0,50 1332 1661 329

29

Na Figura 6, observa-se os valores médios, das precipitações pluviais, através

das isolinhas, no período analisado. A precipitação pluvial na área de estudo oscilou entre 1400 e

1500mm, aproximadamente. Os maiores valores encontram-se à leste da bacia.

Climatologicamente, portanto não há uma significativa amplitude da precipitação na área de

estudo.

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FIGURA 6 – Isolinhas de precipitação pluvial dos valores médios para o período de análise.

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FIGURA 7 – Isolinhas de precipitação pluvial do coeficiente de variação para o período de análise.

Como o coeficiente de variação é uma medida relativa de dispersão, útil para a

comparação em termos relativos do grau de concentração em torno da média, conforme se

verifica na Figura 7, as regiões Oeste, Sudoeste possui uma dispersão em torno de 17%, já na

região Sudoeste e Leste a variação é de 19% e a Nordeste 22% e 21%. Desta forma pode-se notar

que a variabilidade, em relação a média, oscilou entre 17 e 22%, em toda a unidade, em termos

de valores climatológicos.

30

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FIGURA 8 – Isolinhas de precipitação pluvial do desvio padrão para o período de análise.

Na UGRHI-17 quanto ao desvio padrão (Figura 8), constatou-se que os maiores

desvios concentraram-se na região Nordeste. Percebe-se que na região Sudoeste a dispersão

oscilou entre 220, 240 e 260mm, já as regiões Norte, Sul e Sudeste entre 260 a 320mm.

Esta medida estatística possibilita detectar variabilidade de chuva na bacia,

oscilando entre 300mm, aproximadamente, e 220mm.

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FIGURA 9 – Isolinhas de precipitação pluvial do valor máximo o período de análise.

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FIGURA 10 – Isolinhas de precipitação pluvial do valor mínimo para o período de análise.

31

A Figura 9 apresenta os valores máximos de precipitação pluvial para o período

analisado na UGRHI-17, com valor 2100mm, de precipitação pluvial nas regiões Norte,

Nordeste, Leste e Sudoeste.

Os valores de máxima precipitação oscilaram entre 1900 e 2100mm, não houve

uma variação significativa dos valores máximo em toda a unidade.

As isolinhas de precipitação pluvial dos valores mínimos do período de estudo

(Figura 10), têm sua mínima na região Nordeste atingindo 650mm, as regiões Sul, Sudoeste a

mínima está em 1000mm. Na região Sudeste a precipitação pluvial oscila em 900mm e na região

Noroeste 1100mm.

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FIGURA 11 – Isolinhas de precipitação pluvial da amplitude para o período de análise.

A dispersão das isolinhas de precipitação pluvial (conforme Figura 11) mostra

marcada diferença entre a maior e a menor ocorrência de precipitação pluvial, como pode ser

observar na região Nordeste e Sudoeste a precipitação pluvial, diferenciando-se em 400mm. Já

nas regiões Sul, Sudoeste e Noroeste a precipitação pluvial entre a maior e a menor é de 500mm.

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FIGURA 12 – Isolinhas de precipitação pluvial da IIM para o período de análise.

32

Na Figura 12, tem-se o cálculo do índice que mede a irregularidade da chuva.

Esse índice pode ser temporal ou espacial. No caso analisou-se o índice espacialmente, podendo-

se observar que, climatologicamente, a Unidade de Gerenciamento apresenta irregularidade na

precipitação pluvial, com valores oscilando entre 32 e 52%, aproximadamente.

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FIGURA 13 – Isolinhas de precipitação pluvial da quartil inferior para o período de análise.

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FIGURA 14 – Isolinhas de precipitação pluvial da quartil superior para o período de análise.

Os quartis inferior (Qi) e superior (Qs) são definidos como os valores abaixo

dos quais estão um quarto e três quartos, respectivamente, dos dados. A Figura 13 representa o

quartil inferior e a Figura 14 tem-se o quartil superior. Essas duas medidas de separatrizes

possibilitam o estudo das isolinhas de precipitação pluvial retirando o extremo inferior e superior

equivalente a 25% em cada extremo. Pode-se verificar que o padrão das isolinhas mostra que

50% da precipitação pluvial estão concentradas entre 1200mm e 1600mm, (Figuras 13 e 14).

33

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FIGURA 15 – Isolinhas de precipitação pluvial da amplitude interquartil para o período analisado.

Pode-se observar a diferença entre o quartil superior e o inferior da medida da

amplitude inter quartis, conforme Figura 15. A amplitude interquartil nas regiões Norte, Nordeste

e Sudoeste é de 400mm e nas regiões Noroeste, Oeste, Sul e Sudoeste é de 300mm. Desta forma,

observou-se que retirando os extremos, não ocorre significativa variabilidade na Unidade.

Também foram calculadas anomalias pluviométricas para cada ano, do período

analisado. Essa medida é importante para detectar a variabilidade de ano para ano dentro do

período analisado e dentro da Unidade de estudo.

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-22.5

FIGURA 16: Isolinhas das anomalias das estações pluviométricas para o ano de 1974.

Pode-se observar na Figura 16, as isolinhas das anomalias para o ano 1974.

Neste ano observou-se valores das anomalias positivos em, praticamente toda a bacia. Desta

forma pode-se inferir que climatologicamente a precipitação pluvial foi superior a média

climatológica na área de estudo para este ano. Por exemplo: os valores de 300mm de anomalia

significam que, neste ano choveu 300mm acima da média climatológica (aproximadamente

1000mm foi o valor médio climatológico). Já na região Norte/Nordeste, apresentou anomalias

negativas de 100mm, ou seja, choveu abaixo da média climatológica, nesta área da bacia.

34

Denota-se a partir da figura, que o ano 1974 apresentou marcada variabilidade, com valores de

anomalias oscilando entre -50mm e 300mm, aproximadamente.

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FIGURA 17 – Isolinhas das anomalias das estações pluviométricas para o ano de 1975.

O ano de 1975 (Figura 17), as isolinhas de anomalias de precipitação pluvial

possuem valores negativos em praticamente todas as regiões da bacia. As regiões Norte,

Nordeste, Leste e Sudoeste apresentam valores superiores de isolinhas negativas de 240mm. Nas

regiões Noroeste, Oeste e Sudoeste em média são 120mm de anomalias negativas. Somente na

região Sudoeste acorrem valores positivos de anomalias de precipitação atingindo 40mm, sendo

sua média climatológica nesta região de 1300mm.

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O ano de 1976 (Figura 18) apresentou marcada anomalia positiva em toda a

extensão da Unidade. Pode-se observar que nas regiões Leste, Sudeste e Sudoeste, as isolinhas

anomalias de precipitação pluvial foram superiores a 500mm, nestas duas regiões a média

climatológica é de 1500mm. Nas demais regiões, a média de isolinhas oscilou em torno de

300mm.

35

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

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As isolinhas de precipitação pluvial estão bem demarcadas quando a

anomalias positivas e negativas conforme Figura 19 para o ano de 1977. As anomalias de

precipitação pluvial positivas ocorrem nas regiões Norte (acima de 160mm), Noroeste (acima de

40mm), Nordeste (entre 40 a 160mm) e parte da região Sudoeste (acima de 40mm). As isolinhas

anomalias precipitação pluvial negativas estão bem marcadas nas regiões Sul, Sudoeste, Sudeste,

Noroeste e Oeste atingindo respectivamente 120mm, acima de 40mm, 40 a 140mm, 80 a 140mm.

Nestas regiões a média climatológica é 1400mm.

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A UGRHI-17 apresentou para o ano de 1978 (Figura 20) valores negativos de precipitação

pluvial em praticamente toda a sua extensão, atingindo valores acima de 300mm nas regiões

Sudoeste e Norte. Na região Sudoeste ocorreu o valor de isolinhas positivas de precipitação

pluvial acima de 200mm.

36

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

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Em toda a extensão da UGRHI-17 para o ano de 1979 conforme Figura 21, as

isolinhas de precipitação pluvial foram marcadamente negativas, atingindo na região Sudoeste os

valores negativos acima de 300mm. No extremo Sul a anomalia foi de 200mm, na região

Sudoeste, Oeste e Noroeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial acima de 150mm.

Conforme a média climatológica para a área de estudo, pode-se verificar que neste ano as

anomalias negativas foram bem marcadas.

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Para o ano de 1980 (Figura 22) teve suas máximas de isolinhas negativas de

precipitação pluvial acima de 200mm e de isolinhas positivas de precipitação pluvial acima de

60mm. Nas regiões Sudeste e Sudoeste o valor de anomalia positiva foi acima de 60mm, já na

região Noroeste 0mm. Na região Nordeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial ficaram

acima de 100mm.

37

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As isolinhas negativas de precipitação pluvial conforme Figura 23, estão bem

demarcados em praticamente toda a extensão da Unidade de Gerenciamento atingindo valores

superiores a 300mm nas regiões Sul, Sudeste, Norte e Nordeste. Já as regiões Sudoeste e Oeste as

isolinhas negativas de precipitação pluvial estão acima de 200mm.

A região Noroeste pode-se verificar uma pequena faixa de anomalias positivas

precipitação pluvial (Figura 23), o mesmo ocorreu na Figura 22.

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38

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Os anos de 1982 e 1983 obtiveram anomalias positivas de precipitação pluvial

em toda a extensão da UGRHI-17. Para o ano de 1982 (Figura 24) as regiões Norte, Nordeste e

Noroeste ficaram acima de 500mm, sendo que para a média climatológica do período analisado

foi 1400mm para essas regiões. Pode-se perceber que a ocorrência de chuvas foi superior aos

anos anteriores. O ano de 1983 (Figura 25) as isolinhas positivas de precipitação pluvial estão

marcadamente acima da média climatológica atingindo na região Norte valores superiores a

700mm.

Verifica-se ainda que nas regiões Noroeste e Oeste tanto para o ano de 1982 e

1983 onde as médias estão abaixo de 1400mm os valores de anomalias positivas de precipitação

pluvial também estão bem acima da média climatológica.

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Para o ano de 1984 (Figura 26) as isolinhas das anomalias de precipitação

pluvial foram em toda a UGRHI-17 negativas. Na região Sudeste foi superior a 500mm, na região

Sudoeste superior a 400mm. Na região Nordeste acima de 300mm, já nas regiões Noroeste e

Oeste as isolinhas negativas de precipitação pluvial ficaram acima de 200mm. Ou seja, as chuvas

estiveram abaixo da média climatológica, na área de estudo.

Conforme Figura 27, somente na região Nordeste ocorreu uma pequena área

de isolinhas positivas de precipitação pluvial chegando a 50mm o restante da extensão da

UGRHI-17 as anomalias para o ano de 1985 obteve-se valores negativos superiores a 250mm na

região Sudoeste, 200mm, Leste e Sudeste, 100mm na região Nordeste e Norte e 280 para a região

Noroeste.

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Para o ano de 1986 (Figura 28) observou-se pequenas áreas com anomalias

negativas de precipitação pluvial. Na região Oeste e Sudoeste apresentaram anomalias positivas

acima de 200mm.

Analisando-se a Figura 29, à Oeste, tem-se anomalia negativa de precipitação

pluvial e, à Leste, esses valores são positivos, com valores acima de 200mm na região Norte,

Nordeste e Sudoeste.

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41

O ano de 1988, apresentou marcada anomalia negativa de precipitação pluvial,

atingindo valores superiores a 200mm na região Sul, Sudeste e Sudoeste da UGRHI-17. A região

Norte e Noroeste os valores de anomalias positivas estão acima de 100mm, Figura 30.

Em toda a UGRHI-17 para o ano de 1989 (Figura 31), observa-se marcada

anomalias positivas de precipitação pluvial, destacando-se a região Norte e Nordeste, valores

superiores a 400mm de chuva. Nas regiões Sul e Sudoeste valores inferiores a 100mm de

anomalias positivas. Desta forma constatou-se a ocorrência de marcada variabilidade da chuva na

unidade, com base nos valores climatológicos calculados.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

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A distribuição espacial das anomalias negativas e positivas foi muito similar

nos anos de 1990 e 1991. Na Figura 32, a área de anomalias negativa obteve-se valores

superiores a da Figura 33 (regiões Noroeste, Oeste e Sudoeste). Pode-se observar ainda que

(Figura 32) apresentou anomalias negativas no extremo das regiões Sul e Sudoeste.

Já nas regiões Norte, Nordeste, Leste, Sudeste e Sul as anomalias foram

positivas, obtendo-se valores acima de 200mm (Figura 32), na referida unidade. Na Figura 32,

42

tem-se anomalias equivalentes a 250mm na região Nordeste e Sudoeste do ano de 1991 (Figura

33).

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Os valores de anomalias de precipitação pluvial (na UGRHI-17) em sua maior

área os valores negativos foram de 140mm, na região central, Sul, Sudoeste, Oeste. Verificou-se

que na região Nordeste, as anomalias de precipitação pluvial apresentaram valores positivos

acima de 100mm.

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43

Na distribuição espacial das isolinhas de precipitação pluvial para os anos de

1993 (Figura 35) e 1994 (Figura 36) observou-se valores distintos em toda a extensão da UGRHI-

17. No ano de 1993, anomalias de precipitação pluvial positivas em toda a sua extensão, com

valores acima de 100mm. Nas regiões do extremo Sul e Leste, da referida unidade, observou-se

valores acima de 200mm.

O ano de 1994 obteve-se anomalias negativas de precipitação pluvial em toda

a sua extensão. Nas regiões Norte, Noroeste ocorreram os maiores valores negativos

apresentados, valores superiores à 270mm.

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Quanto à distribuição das anomalias de precipitação pluvial para os anos de

1995 (Figura 37) e 1996 (Figura 38) obteve-se anomalias tanto positivas, quanto negativa. Notou-

se que na região Nordeste da UGRHI-17 os valores de anomalias negativas de precipitação

pluvial acima de 350mm para os respectivos anos.

A região Sul (Figura 39), as isolinhas de precipitação pluvial apresentaram

valores positivos superiores a 250mm. Nos extremos das regiões Noroeste, Oeste e Sudoeste as

anomalias positivas acalcou-se valores acima de 100mm.

Verificou-se nas Figuras 38 e 39 ocorreu heterogeneidade na Unidade quanto a

distribuição de anomalias, variando entre 200mm anomalias precipitação pluvial positiva e

200mm anomalias negativas.

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Analisando-se as isolinhas de anomalias para os anos de 1999 (Figura 41) e

2000 (Figura 42), observou-se que nas regiões Sudoeste apresentaram anomalias de precipitação

pluvial positiva. Na Figura 42 nota-se na área central da UGRHI-17 anomalias positiva a cima de

100mm.

A anomalia negativa que perfaz a maior área da Unidade verificou-se que para

o ano de 1999 (Figura 42). Na região Leste e Sudeste apresentou-se anomalias negativas

significativas, obtendo-se valores acima de 300mm.

46

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O ano de 2001 (Figura 43), apresentou anomalias positivas de precipitação pluvial. Na área

central obteve-se o maior valor de 100mm. Na região do extremo Sudeste atingiu valores

superiores a 100mm.

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O ano de 2002 (Figura 44) e 2003 (Figura 45) apresentou significativas

anomalias negativas de precipitação pluvial. Pode-se verificar que na região Norte da unidade

47

para os 2002 e 2003, chegou à cima de 200mm de anomalias negativas, em praticamente toda a

sua extensão apresentou anomalias negativas.

As regiões Noroeste e Oeste (2002 e 2003) obtiveram valores de anomalias

positivas de precipitação pluvial acima de 50mm.

Nas Tabelas 3, 4 5 têm-se os valores de três décadas distintas dentro do

período de análise. Na Tabela 3, a primeira década corresponde ao período 1974 a 1983, na

Tabela 4, o período corresponde a 1984 a 1993 e na Tabela 5, a década 1994 a 2003, onde foram

calculadas as médias, desvio padrão (DP), coeficiente de variação (CV), máximo, mínimo,

amplitude, índice de irregularidade metereológicos, quartil inferior (Qi), quartil superior (Qs) e

amplitude inter quartil (AIQ).

Da análise das Tabelas 3, 4 e 5, constatou-se que dentro das três décadas

analisadas os valores calt foram menores.

Nas amostras das Tabelas 4 e 5 foram obtidos valores superiores ao tabt ,

todavia não foi significativo para aceitar a hipótese oH . As Tabelas 3-4 e 5-3 resultaram valores

menores do tabt confirmando assim que as décadas 1974-1983, 1984-1993 e 1994-2003 são

diferentes no regime de precipitação pluvial acumulado.

48

TABELA 3 – Cálculo decadal para o período de 1974 a 1983

Estações Média DP CV Máximo Mínimo Amplitude IIM Qi Qs A IQ 1 1663 389 0,23 2278 1098 1180 0,48 1385 2000 615 2 1694 389 0,18 2467 1248 1280 0,44 1421 1951 530 3 1481 682 0,46 2079 1088 991 0,52 1231 1711 480 4 1478 310 0,21 2078 1033 1045 0,50 1251 1612 360 5 1429 327 0,23 2024 132 1892 0,07 1171 1683 512 6 1453 368 0,25 2272 1201 1070 0,53 1305 1871 566 7 1672 434 0,26 2223 953 1270 0,43 1388 2032 644 8 1447 301 0,21 1918 1122 796 0,59 1173 1695 522 9 1543 372 0,24 2275 1104 1171 0,49 1251 1774 522

10 1463 383 0,26 2173 1059 1114 0,49 1160 1669 509 11 1443 355 0,25 2020 1021 999 0,51 1192 1627 435 12 1412 377 0,27 2049 932 1116 0,46 1108 1660 552 13 1363 379 0,28 1855 841 1014 0,45 1128 1738 611 14 1509 225 0,15 1872 1250 622 0,67 1350 1704 354 15 1476 311 0,21 1996 962 1034 0,48 1272 1730 458 16 1417 331 0,23 1995 1016 979 0,51 1187 1580 393 17 1567 364 0,23 2039 1081 959 0,53 1259 1878 618 18 1469 394 0,27 2012 1097 915 0,55 1153 1859 705 19 1394 320 0,23 2008 1060 948 0,53 1130 1544 414 20 1390 259 0,19 1853 1040 813 0,56 1200 1576 376 21 1359 311 0,23 1905 996 909 0,52 1150 1623 473 22 1480 298 0,20 1939 1155 785 0,60 1202 1730 528 23 1592 322 0,20 2136 1193 944 0,56 1346 1859 513 24 1474 334 0,23 1879 1011 868 0,54 1274 1793 518 25 1553 363 0,23 2048 1194 854 0,58 1289 1953 664 26 1486 386 0,26 2059 997 1062 0,48 1215 1829 614 27 1492 311 0,21 1950 1149 800 0,59 1247 1685 438 28 1385 355 0,26 1934 877 1058 0,45 1172 1621 449 29 1439 297 0,21 1950 1013 937 0,52 1201 1613 412 30 1518 283 0,19 1992 1231 761 0,62 1267 1741 474 31 1466 275 0,19 1989 1127 861 0,57 1249 1666 417 32 1502 278 0,19 1933 1228 705 0,64 1281 1741 460 33 1494 300 0,20 2081 1184 898 0,57 1272 1629 357 34 1439 314 0,22 1894 1099 796 0,58 1180 1732 552 35 1367 236 0,17 1689 1088 600 0,64 1154 1602 448 36 1584 306 0,19 2218 1175 1043 0,53 1389 1666 276 37 1561 354 0,23 2181 1160 1021 0,53 1296 1793 497 38 1457 369 0,25 2171 1146 1025 0,53 1196 1681 485 39 1552 327 0,21 2200 1245 955 0,57 1304 1711 407 40 1492 335 0,22 2057 1063 994 0,52 1294 1714 420 41 1622 306 0,19 2005 1128 877 0,56 1431 1896 466 42 1514 312 0,21 2035 1109 926 0,54 1366 1732 366

49

TABELA 4 – Cálculo decadal para o período de 1984 a 1993 Estações Média DP CV Máximo Mínimo Amplitude IIM Qi Qs A IQ

1 1566 271 0,17 1907 998 909 0,52 1526 1710 185 2 1529 310 0,20 2120 943 1177 0,44 1399 1660 261 3 1481 285 0,19 1827 1033 794 0,57 1239 1671 433 4 1415 182 0,13 1697 991 706 0,58 1362 1491 129 5 1423 253 0,18 1747 973 774 0,56 1246 1627 381 6 881 215 0,24 1792 1127 665 0,63 1470 1705 234 7 1483 272 0,18 2006 978 1028 0,49 1399 1552 154 8 1781 369 0,21 2350 1161 1189 0,49 1678 2011 333 9 1503 161 0,11 1666 1187 479 0,71 1492 1593 101

10 1335 208 0,16 1681 1072 609 0,64 1229 1414 185 11 1437 198 0,14 1766 1149 618 0,65 1315 1581 266 12 1290 183 0,14 1640 978 663 0,60 1200 1387 187 13 1264 151 0,12 1523 979 544 0,64 1203 1349 147 14 1337 163 0,12 1510 970 540 0,64 1269 1443 174 15 1411 267 0,19 1877 899 978 0,48 1301 1483 182 16 1294 201 0,16 1486 851 635 0,57 1195 1474 280 17 1374 208 0,15 1708 1001 707 0,59 1310 1530 220 18 1306 176 0,13 1531 988 543 0,65 1162 1438 276 19 1300 178 0,14 1511 1045 466 0,69 1129 1430 301 20 1470 247 0,17 1741 957 784 0,55 1338 1602 264 21 1277 226 0,18 1745 905 840 0,52 1164 1359 195 22 1347 194 0,14 1696 1045 652 0,62 1278 1420 142 23 1455 155 0,11 1725 1184 541 0,69 1349 1548 199 24 1387 166 0,12 1637 1069 568 0,65 1294 1514 220 25 1414 239 0,17 1883 1052 832 0,56 1272 1502 229 26 1397 192 0,14 1738 1088 650 0,63 1264 1523 259 27 1427 133 0,09 1652 1256 396 0,76 1373 1475 101 28 1299 205 0,16 1568 845 723 0,54 1245 1412 167 29 1290 199 0,15 1502 973 529 0,65 1108 1474 367 30 1319 132 0,10 1535 1114 421 0,73 1217 1407 190 31 1459 237 0,16 1746 994 753 0,57 1311 1649 337 32 1321 203 0,15 1652 997 655 0,60 1219 1451 233 33 1479 206 0,14 1900 1147 753 0,60 1365 1521 156 34 1308 201 0,15 1716 1057 659 0,62 1183 1446 264 35 1265 162 0,13 1570 1060 510 0,68 1122 1354 232 36 1329 147 0,11 1530 1132 397 0,74 1217 1446 228 37 1528 255 0,17 1910 1061 849 0,56 1410 1663 253 38 1435 202 0,14 1663 1161 502 0,70 1249 1612 363 39 1471 269 0,18 1926 1183 742 0,61 1276 1648 372 40 1457 225 0,15 1745 1028 717 0,59 1329 1651 322 41 1590 249 0,16 1994 1233 761 0,62 1448 1753 305 42 1428 291 0,20 1939 1012 927 0,52 1317 1588 271

50

TABELA 5 – Cálculo decadal para o período de 1994 a 2003. Estações Média DP CV Máximo Mínimo Amplitude IIM Qi Qs A IQ

1 1495 152 0,10 1746 1305 441 0,75 1388 1563 175 2 1469 140 0,09 1726 1253 473 0,73 1420 1556 136 3 1308 430 0,33 1790 670 1120 0,37 901 1678 777 4 1439 143 0,10 1640 1213 428 0,74 1378 1557 179 5 1479 116 0,08 1628 1291 337 0,79 1373 1564 192 6 1453 191 0,13 1710 1184 526 0,69 1291 1595 304 7 1430 147 0,10 1638 1133 505 0,69 1372 1512 140 8 1334 197 0,15 1581 941 640 0,60 1294 1466 172 9 1505 253 0,17 2045 1243 802 0,61 1282 1632 349

10 1340 127 0,09 1610 1169 441 0,73 1261 1407 146 11 1155 311 0,27 1474 526 949 0,36 1182 1364 182 12 1353 118 0,09 1551 1199 353 0,77 1267 1441 174 13 1161 195 0,17 1461 903 558 0,62 1019 1327 308 14 1313 205 0,16 1621 999 622 0,62 1170 1494 324 15 1500 256 0,17 2000 1118 882 0,56 1365 1537 172 16 1432 106 0,07 1574 1272 302 0,81 1331 1507 176 17 1408 129 0,09 1550 1147 403 0,74 1330 1498 168 18 1301 123 0,09 1456 1088 368 0,75 1284 1387 102 19 1322 152 0,11 1559 1096 464 0,70 1241 1454 213 20 1456 272 0,19 1866 1161 704 0,62 1210 1717 506 21 1438 158 0,11 1654 1185 469 0,72 1310 1556 247 22 1328 169 0,13 1568 1098 470 0,70 1198 1457 260 23 1342 172 0,13 1696 1149 547 0,68 1225 1408 182 24 1451 197 0,14 1796 1117 679 0,62 1375 1572 197 25 1298 154 0,12 1538 1119 419 0,73 1185 1418 234 26 1341 209 0,16 1625 1064 561 0,65 1131 1484 354 27 1502 159 0,11 1883 1315 567 0,70 1420 1549 129 28 1342 207 0,15 1735 1051 684 0,61 1186 1464 279 29 1497 145 0,10 1731 1237 494 0,71 1430 1565 135 30 1423 201 0,14 1928 1246 682 0,65 1313 1484 171 31 1452 179 0,12 1665 1125 540 0,68 1328 1601 273 32 1440 120 0,08 1630 1257 373 0,77 1370 1530 160 33 1395 158 0,11 1750 1105 646 0,63 1347 1430 83 34 1375 188 0,14 1659 970 688 0,59 1321 1474 153 35 1225 217 0,18 1609 964 645 0,60 1035 1321 285 36 1386 218 0,16 1887 1100 787 0,58 1305 1421 116 37 1485 188 0,13 1846 1252 594 0,68 1350 1597 247 38 1371 236 0,17 1669 1032 637 0,62 1144 1558 414 39 1423 257 0,18 2029 1181 848 0,58 1247 1528 281 40 1450 274 0,19 2004 1039 965 0,52 1316 1446 130 41 1558 234 0,15 2029 1255 774 0,62 1391 1629 238 42 1504 182 0,12 1833 1272 561 0,69 1396 1639 243

51

Os mapas de ilosinhas a seguir referem à média decadais mensais, da

precipitação pluvial da Unidade de Gerenciamento: 1974 a 1983, 1984 a 1993 e 1994 a 2003.

Esta análise é importante para verificar a evolução da precipitação pluvial em toda a área de

estudo, para cada década e compará-las, para entender a evolução temporal e espacial da

precipitação.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 46 – Médias decadal para os meses de janeiro: 1974 a 1983.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 47 – Médias decadal para os meses de fevereiro: 1974 a 1983.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 48 – Médias decadal para os meses de março: 1974 a 1983.

52

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 49 – Médias decadal para os meses de julho: 1974 a 1983.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 50 – Médias decadal para os meses de agosto: 1974 a 1983.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 51 – Médias decadal para os meses de setembro: 1974 a 1983.

53

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 52 – Médias decadal para os meses de dezembro: 1974 a 1983.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 54– Médias decadal para os meses de fevereiro: 1984 a 1993.

54

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 57 – Médias decadal para os meses de agosto: 1984 a 1993.

55

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


56

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

FIGURA 61 – Médias decadal para os meses de fevereiro: 1994 a 2003.

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


57

-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


-51 -50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5


Verificou-se que nos meses de janeiro da década de 1994 a 2003 teve

significativa precipitação pluvial. A média oscilou entre 240 a 260 mm (Figura 60), em

praticamente toda a área de estudo. Contrapondo esta década com as décadas anteriores

observou-se uma crescente média da precipitação pluvial.

Nos meses de fevereiro também notou-se uma variabilidade maior (década de

1994 a 2003 (Figura 61) em relação aos meses das décadas anteriores, atingindo médias

superiores a 220mm de precipitação pluvial no perímetro de estudo. A década de 1984 a 1993

(Figuras 53 a 59) apresentou valores superiores a 220mm na região extremo Leste da Unidade.

Em relação aos meses de março, a década de 1984 a 1993 teve a maior

precipitação pluvial (Figura 55), atingindo 200mm na região Leste e Sudeste da Unidade de

Gerenciamento.

Notou-se que nas décadas de estudo referente aos meses de setembro obteve-se

uma grande homogeneidade da precipitação pluvial para as três décadas, dentro da área de análise

(Figuras 51, 58 e 64).

58

Verificou-se que os meses de dezembro a precipitação pluvial ocorreu em

decréscimo na média mensal de década a década. Na década de 1974 a 1983 (Figura 52) atingiu

260mm nas regiões Noroeste e no extremo Leste. A década de 1984 a 1993 (Figura 59) chegou a

220mm de precipitação pluvial nas regiões Norte, Nordeste e Noroeste e na década de 1994 a

2003 (Figura 65) atingiu 200mm nas regiões Norte, Sudeste, Sul e na área central da Unidade.

Na Figura 66 apresenta as estações, 3, 8, 11, 16, 18, 20, 21, 32 e 34 (Tabela 4),

distribuídas espacialmente para análise dos índices de precipitação pluvial para os eventos El

Niño (82/83 e 97/98) e La Niña (74/76 e 85) conforme a Tabela 7 de Trenberth. Com base nessas

estações foram calculadas os índices de precipitação pluvial (IPP), conforme figuras 131 a 165.

-50.5 -50 -49.5 -49 -48.5

-23

-22.5

3

8

11

16

18

20

21

32

34

FIGURA 66 – Estações selecionadas para análise dos eventos La Niña e El Niño – período 1974 a 2003.

Na Tabela 6 tem-se a classificação de Trenberth para períodos de eventos ENOS, desde

1972 até 2000, separando-se alguns eventos El Niño e outros eventos La Niña que foram tomadas

como base para este estudo.

TABELA 6 – Períodos de influência do fenômeno ENOS. Evento ENOS Períodos

El Niño Jan/1972 a fev/1973 El Niño Jul/1982 a dez/1983 El Niño Out/1986 a dez/1987 El Niño Mar/1997 out/1998 La Niña Mar/1970 a dez/1971 La Niña Abr/1973 a fev/1974 La Niña Out/1974 a jan/1976 La Niña Jan a dez/1985 La Niña Abr/1999 jan/2000

Fonte: Tabela de Trenberth.

59

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.

Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov. Jan

.M

ar. Mai. Ju

l.Set.

IPP

FIGURA 67 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Monte Alegre (nº 3) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 68 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Monte Alegre (nº 3) do evento El Niño 97/98.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun.

Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jan. Fev. Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov. Dez.

IPP

FIGURA 69 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Monte Alegre (nº 3) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 70 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Monte Alegre (nº 3) do evento La Niña 85.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov

.Jan

.M

ar. Mai. Ju

l.Set.

Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

IPP

FIGURA 71 – Índice da precipitação pluvial: estação Gália (nº 8) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 72 – Índice da precipitação pluvial: estação Gália (nº 8) do evento El Niño 97/98.

60

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun. Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 73 – Índice da precipitação pluvial: estação Gália (nº 8) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 74 – Índice da precipitação pluvial: estação Gália (nº 8) do evento La Niña 85.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.

Nov.Jan

.M

ar. Mai. Ju

l.Set.

IPP

FIGURA 75 – Índice da precipitação pluvial: estação Cabrália Paulista (nº 11) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 76 – Índice da precipitação pluvial: estação Cabrália Paulista (nº 11) do evento El Niño 97/98.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun.

Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 77 – Índice da precipitação pluvial: estação Cabrália Paulista (nº 11) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 78 – Índice da precipitação pluvial: estação Cabrália Paulista (nº 11) do evento La Niña 85.

61

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

IPP

FIGURA 79 – Índice da precipitação pluvial: estação Areia Branca (nº 16) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 80 – Índice da precipitação pluvial: estação Areia Branca (nº 16) do evento El Niño 97/98.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun.

Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 81 – Índice da precipitação pluvial: estação Areia Branca (nº 16) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 82 – Índice da precipitação pluvial: estação Areia Branca (nº 16) do evento La Niña 85.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

IPP

FIGURA 83 – Índice da precipitação pluvial: estação São Pedro do Turvo (nº 18) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 84 – Índice da precipitação pluvial: estação São Pedro do Turvo (nº 18) do evento El Niño 97/98.

62

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun.

Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 85 – Índice da precipitação pluvial: estação São Pedro do Turvo (nº 18) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 86 – Índice da precipitação pluvial: estação São Pedro do Turvo (nº 18) do evento La Niña 85.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.IP

P

FIGURA 87 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Nova Niagara (nº 20) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 88 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Nova Niagara (nº 20) do evento El Niño 97/98.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun. Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jan. Fev. Mar. Abr. Mai. Jun. Jul. Ago. Set. Out. Nov.

IPP

FIGURA 89 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Nova Niagara (nº 20) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 90 – Índice da precipitação pluvial: estação Fazenda Nova Niagara (nº 20) do evento La Niña 85.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.

Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

IPP

FIGURA 91 – Índice da precipitação pluvial: estação

Rancharia (nº 21) do evento El Niño 82/83. FIGURA 92 – Índice da precipitação pluvial: estação

Rancharia (nº 21) do evento El Niño 97/98.

63

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun.

Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 93 – Índice da precipitação pluvial: estação

Rancharia (nº 21) do evento La Niña 74/76. FIGURA 94– Índice da precipitação pluvial: estação

Rancharia (nº 21) do evento La Niña 85.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

IPP

FIGURA 95 – Índice da precipitação pluvial: estação Água da Fortuna (nº 32) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 96 – Índice da precipitação pluvial: estação Água da Fortuna (nº 32) do evento El Niño 97/98.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun.

Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 97 – Índice da precipitação pluvial: estação Água da Fortuna (nº 32) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 98 – Índice da precipitação pluvial: estação Água da Fortuna (nº 32) do evento La Niña 85.

64

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Mar. M

ai. Jul.

Set.Nov.

Jan.

Mar. M

ai. Jul.

Set.

IPP

FIGURA 99 – Índice da precipitação pluvial: estação Paraguaçu Paulista (nº 34) do evento El Niño 82/83.

FIGURA 100 – Índice da precipitação pluvial: estação Paraguaçu Paulista (nº 34) do evento Niño 97/98.

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

Fev.

Mar

.

Abr

.

Mai

.

Jun. Jul.

Ago

.

Set.

Out

.

Nov

.

Dez

.

Jan.

IPP

-2,00

-1,00

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00


IPP

FIGURA 101 – Índice da precipitação pluvial: estação Paraguaçu Paulista (nº 34) do evento La Niña 74/76.

FIGURA 102 – Índice da precipitação pluvial: estação Paraguaçu Paulista (nº 34) do evento La Niña 85.

Verificou-se que durante o período do evento El Niño 82/83 o índice de

precipitação pluvial foi mais significativa nos meses de maio e junho (Figuras 67, 71, 75, 79, 95).

As estações nº 21 (Figura 91) e nº34 (Figura 96) localizadas na região Noroeste da Unidade em

relação às demais obtiveram índices inferiores nos meses de maio e junho. Durante o evento

conforme análise constatou-se que a estação nº11 (Figura 67) atingiu o maior índice acima de

3,00 na região Nordeste.

O menor índice de precipitação pluvial negativa em todas as estações se deu

no mês de agosto atingindo a casa de -1,00.

As Figuras 72, 80, 84, 92, 96 e 100 obteve-se os maiores índices positiva nos

meses de junho de 1997 e agosto 1998. Já os valores dos índices negativos de precipitação pluvial

ocorreram nos meses de março de 1997 e junho 1997/98.

O evento El Niño de 1982/83 foi o mais significativo que o vento de 1997/98

no regime de precipitação pluvial marcado por excepcional elevação da temperatura da superfície

65

do mar no Pacífico Equatorial conforme o índice SST – 2007 em março 28,68oC, abril 28,5 ºC,

maio 28,1ºC e junho 27,4ºC.

O evento La Niña de 1974/1976 na área de estudo, constatou-se que o mês

mais marcados de índice de precipitação pluvial positiva foi em novembro. A estação nº32

(Figura 97) localizada na região Sudoeste apresentou seu maior valor no mês de junho atingindo

mais de 1,00.

Notou-se que os valores dos índices de precipitação pluvial negativa

ocorreram nos meses de abril, maio, junho e agosto em toda em toda a extensão da Unidade,

somente o mês de junho na estação 32 obteve índice positivo.

O evento La Niña de 1985 foi o mais significativo quanto aos índices de

precipitação pluvial negativas. Na área de estudo observou-se que os meses de junho, julho,

agosto, setembro e outubro, obteve-se resultados expressivo.

Na Figura 103 ilustra a distribuição dos grupos para análise das áreas

homogêneas das estações pluviométricas do período completo da UGRHI-17. Na Figura 104

estão os grupos semelhantes com os dados multidimensionais da precipitação pluvial. A análise

de agrupamento é um conjunto de técnicas para dividir um conjunto de dados em subconjuntos

relativamente homogêneos, com base na distância ou similaridade entre os dados.

O método de análise multivariável possui algumas vantagens como: a

precipitação pluvial agrega as similaridades de precipitação pluvial (mm); podem ser baseadas

por critério quantitativo dos maiores valores de precipitação (mm) na unidade espacialmente; as

descrições da precipitação pluvial (mm) são reduzidas, uma vez que o detalhamento recairá

somente sobre a precipitação pluvial em mm de maior peso selecionados pelas interações

ocorridas; pode-se reconhecer a interdependência espacial da precipitação na Unidade.

66

Método Ward

Distância Euclidiana

Dis

tânc

ia d

e V

incu

laçã

o

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

E

11

E35

E

13

E19

E

18

E12

E

10

E33

E

31

E23

E

36

E24

E

34

E22

E

28

E30

E

27

E21

E

29

E32

E

16

E20

E

40

E15

E

42

E

5

E

4

E39

E

38

E26

E

25

E14

E3

E8

E

17

E

7

E

9

E

6

E

2

E41

E

37

E

1

FIGURA 103 – Análise multivariável.

FIGURA 104 – Áreas homogêneas da UGRHI-17.

Foram correlacionados os dados de índice de precipitação pluvial (IPP), com

os índices de anomalias do Oceano Pacífico Equatorial, para cada estação dentro dos grupos

homogêneos para todas as estações pluviométricas da Unidade. O índice adotado foi o setor El

Niño (1+2), conforme Figura 105.

67

FIGURA 105 – Setor El Niño (1+2).

Com base nas áreas homogêneas foram calculadas a correlação linear, pelo

método de Pearson, entre anomalias do Oceano Pacífico Equatorial (setor 1+2) e índice de

precipitação pluvial (IPP), em cada área homogênea classificada. Através das Tabelas 07 a 15

tem-se os valores de correlação.

O primeiro evento analisado foi o El Niño de 1982/83. De acordo com

Trenberth (Tabela 6) começou em julho de 1982 e terminou em dezembro de 1983 e El Niño

97/98 iniciou em março de 1997 a outubro 1998. Com base nessa classificação tem-se a seguir as

correlações para cada estação dentro do grupo (Tabela 1).

Grupo I: Estação ( 10, 11, 12, 13, 18, 19, 35);

Grupo II: Estação (16, 21, 22, 23, 24, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 36);

Grupo III: Estação (3, 4, 5, 14, 15, 20, 25, 26, 38, 39, 40, 42);

Grupo IV: Estação (1, 2, 6, 7, 8, 9, 17, 37, 41).

Na Tabela 7 observa-se a correlação entre as séries que compõe as distintas áreas

selecionadas e as anomalias do Pacífico. As associações foram realizadas por área e sem

defasagem e com defasagem de um e dois meses. Essa defasagem tem por objetivo analisar a

inércia entre os eventos no oceano e a ocorrência de chuva na área de estudo.

68

TABELA 7: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do

Pacífico, para o evento El Niño 82/83.

Grupo I Grupo II Grupo III Grupo IV Sem defasagem 0,23 0,25 0,38 0,33

1 mês 0,17 0,20 0,25 0,27 2 meses 0,08 0,11 0,14 0,15

TABELA 8 – Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 82/83.

Grupo I calt Grupo II calt Grupo III calt Grupo IV calt

Sem defasagem 2,63 4,08 6,00 4,41 1 mês 1,92 3,22 3,77 3,54

2 meses 0,89 1,74 2,06 1,91

Na Tabela 8 tem-se os valores do calt para cada caso de correlação linear

observado na Tabela 7. Esses valores são comparados ao valor de 98.1=tabt . Quando tabcal tt >

tem-se que a correlação linear é significativa, para um nível de significância de 5%. Portanto, na

maioria dos casos, tem-se que a correlação linear é significativa, ainda que os valores de

correlação linear sejam baixos. Há alguma influência dos eventos El Niño, analisados, na

precipitação pluvial da bacia, ainda que ocorrendo variabilidade de uma área para outra.

O mesmo pode-se constatar em relação ao evento ocorrido entre 1997/98 (ver

Tabela 9). O procedimento foi similar ao analisado na tabela anterior, obtendo-se valore bem

menores de correlação, mostrando, mais uma vez, que não houve associação entre a chuva, na

Unidade, e as anomalias no oceano Pacífico.

TABELA 9: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 1997/98.

Grupo I Grupo II Grupo III Grupo IV Sem defasagem -0,07 -0,08 0,01 -0,01

1 mês -0,12 -0,13 -0,02 -0,05 2 meses -0,22 -0,15 -0,05 -0,14

Nas Tabelas seguintes (Tabelas 16 a 21) foram analisadas as correlações para

cada estação, individualmente, dentro do grupo, podendo observar que as associações também

não forma significativas.

69

TABELA 10: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 82/83 (julho a dezembro).

Grupo I Est. Grupo II Est. Grupo III Est. Grupo IV Est. 0,18 10 0,31 16 0,44 3 0,42 1 0,39 11 0,19 21 0,48 4 0,42 2 0,27 12 0,01 22 0,39 5 0,24 6 0,25 13 0,32 23 0,29 14 0,25 7 0,24 18 0,15 24 0,30 15 0,32 8 0,35 19 0,35 27 0,37 20 0,30 9 -0,07 35 0,25 28 0,24 25 0,24 17

0,28 29 0,32 26 0,44 37 0,23 30 0,45 38 0,39 41 0,21 31 0,51 39 0,32 32 0,41 40 0,24 33 0,35 42 0,18 34 0,39 36

TABELA 11: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 82/83 (julho/dezembro), com um mês de defasagem.

Grupo I Est. Grupo II Est. Grupo III Est. Grupo IV Est. 0,16 10 0,23 16 0,28 3 0,36 1 0,29 11 0,19 21 0,36 4 0,35 2 0,18 12 0,15 22 0,27 5 0,21 6 0,14 13 0,26 23 0,24 14 0,24 7 0,18 18 0,09 24 0,17 15 0,22 8 0,23 19 0,18 27 0,25 20 0,27 9

0,18 28 0,12 25 0,26 17 0,21 29 0,23 26 0,28 37 0,20 30 0,29 38 0,22 41 0,19 31 0,32 39 0,23 32 0,23 40 0,14 33 0,19 42 0,21 34 0,31 36

70

TABELA 12: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 82/83 (julho/dezembro), com dois meses de defasagem.

Grupo I Est. Grupo II Est. Grupo III Est. Grupo IV Est. 0,08 10 0,12 16 0,14 3 0,18 1 0,16 11 0,12 21 0,24 4 0,23 2 0,04 12 0,15 22 0,18 5 0,14 6 0,05 13 0,17 23 0,18 14 0,13 7 0,16 18 0,04 24 0,09 15 0,09 8 0,08 19 -0,01 27 0,13 20 0,15 9 0,00 35 0,04 28 0,10 25 0,20 17

0,10 29 0,11 26 0,11 37 0,04 30 0,15 38 0,10 41 0,17 31 0,17 39 0,09 32 0,07 40 0,11 33 0,08 42 0,23 34 0,13 36

TABELA 13: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 97/98 (março/outubro).

Grupo I Est. Grupo II Est. Grupo III Est. Grupo IV Est. -0,04 10 -0,08 16 0,04 3 0,07 1 -0,12 11 -0,08 21 0,14 4 0,35 2 -0,11 12 -0,11 22 0,02 5 -0,09 6 0,04 13 0,00 23 -0,09 14 -0,07 7 -0,04 18 -0,12 24 -0,04 15 -0,09 8 -0,16 19 -0,09 27 -0,07 20 -0,14 9 -0,10 35 -0,03 28 -0,13 25 -0,04 17

0,04 29 -0,05 26 0,18 37 -0,02 30 0,09 38 -0,03 41 -0,06 31 0,11 39 -0,05 32 0,21 40 -0,19 33 -0,06 42 -0,10 34 -0,19 36

71

TABELA 14: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 97/98 (março a outubro), com um mês de defasagem.

Grupo I Est. Grupo II Est. Grupo III Est. Grupo IV Est. -0,10 10 -0,12 16 0,01 3 -0,02 1 -0,04 11 -0,16 21 0,03 4 0,46 2 -0,18 12 -0,15 22 -0,07 5 -0,18 6 -0,02 13 -0,06 23 -0,08 14 -0,17 7 -0,05 18 -0,17 24 -0,02 15 -0,18 8 -0,18 19 -0,10 27 -0,04 20 -0,13 9 -0,21 35 -0,04 28 -0,21 25 -0,16 17

-0,15 29 -0,07 26 0,18 37 -0,05 30 0,02 38 -0,01 41 -0,09 31 0,07 39 -0,08 32 0,18 40 -0,27 33 -0,07 42 -0,13 34 -0,19 36

TABELA 15: Correlação entre o índice de precipitação pluvial e anomalia da TSM do Pacífico, para o evento El Niño 97/98 (março a outubro), com dois meses de defasagem.

Grupo I Est. Grupo II Est. Grupo III Est. Grupo IV Est. -0,21 10 -0,14 16 -0,09 3 -0,14 1 -0,07 11 -0,30 21 -0,09 4 0,39 2 -0,29 12 -0,14 22 -0,24 5 -0,30 6 -0,19 13 -0,04 23 -0,10 14 -0,29 7 -0,10 18 -0,24 24 0,02 15 -0,30 8 -0,24 19 -0,10 27 0,02 20 -0,11 9 -0,33 35 -0,08 28 -0,24 25 -0,26 17

-0,23 29 -0,09 26 -0,02 37 -0,16 30 -0,02 38 0,06 41 -0,03 31 0,06 39 -0,10 32 0,05 40 -0,33 33 0,05 42 -0,14 34 -0,08 36

A seguir estão relacionados os gráficos gerados a partir do balanço hídrico

climatológico de Thornthwaite e Mather, que tem por objetivo a somatória das quantidades de

água que entram e sai de certa porção do solo em um determinado intervalo de tempo.

72

-100

0

100

200

300

400

Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez

mm

-100

0

100

200

300

400


mm

FIGURA 106 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Assis 1997.

FIGURA 107 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Palmital 1997.

FIGURA 108 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Rancharia 1997.

FIGURA 109 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Santa Cruz do Rio Pardo 1997.

As Figuras 107 e 108 para os meses de janeiro um saldo elevado de excedente

hídrico na Unidade, com valores superiores a 300mm para o ano de 1997.

Na figura 108 para o mês de março há um excesso de déficit hídrico no

município de Rancharia localizado no extremo Oeste da UGRHI 17 chegando a 50mm negativos.

Os meses de julho, agosto e setembro notou-se um período significativo de déficit hídrico para o

ano de 1997.

Assis

-100

0

100

200

300

400


mm

-100

0

100

200

300

400


mm


FIGURA 111 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Palmital 1998.

73

Rancharia

-100

0

100

200

300

400


mm

-100

0

100

200

300

400


mm


FIGURA 113 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Santa Cruz do Rio Pardo 1998.

Para o ano de 1998 em praticamente todos os municípios estudados, verificou-

se marcado excesso hídrico principalmente o município de Assis (Figura 110), Palmital (Figura

111) localizado na região Sudoeste da área em estudo e Santa Cruz do Rio Pardo (Figura 113).

Na Figura 112 apresentou déficit hídrico no município de Rancharia e aos meses de janeiro,

fevereiro e dezembro não se obteve valores expressivos.

-100

0

100

200

300

400


mm

-100

0

100

200

300

400


mm


FIGURA 115 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de Gália 2003.


FIGURA 117 – Balanço hídrico pelo método de Thornthwaite e Mather no município de São Pedro do Turvo 2003.

74

O ano 2003 teve significativo déficit hídrico ao longo de 2003 nos municípios

que compõem a Unidade. Observou-se que no município de Assis (Figura 114) para os meses de

janeiro, fevereiro e abril em expressivo excedente hídrico. Nos municípios de Gália (Figura 115),

Rancharia (Figura 116) e São Pedro do Turvo (Figura 117) obteve-se período duradouro de

déficit hídrico nos meses de junho a dezembro de 2003. O valor mais expressivo de déficit

hídrico foi no mês de setembro para o município de Gália (Figura 115).

As Figura 188 a 197 referem-se a representação gráfica do balanço hídrico,

plotando-se os déficit (DEF cor vermelha) e excedente (EXC na cor azul). Os gráficos a seguir

referem-se a duas cidades: Assis e Santa Cruz do Rio Pardo, dentro de um período de dez anos

(1998 a 2007), para as análises evolutivas anuais da quantidade de água armazenada no solo.

Assis 1998

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

Assis 1999

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

FIGURA 118– Síntese do balanço hídrico mensal, pelo método de Thornthwaite e Mather, no município de Assis 1998.

FIGURA 119 – Síntese do balanço hídrico mensal, pelo método de Thornthwaite e Mather, no município de Assis 1999.

Assis 2000

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

Assis 2001

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm



75

Assis 2002

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

Assis 2003

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm



Assis 2004

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

Assis 2005

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm



Assis 2006

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

Assis 2007

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm



76

Análise os gráficos do balanço hídrico no período de 1998 a 2007 para o

município de Assis, (Figuras 118 a 127). Observou-se que os meses mais significativos quanto ao

excedente hídrico ocorreu em janeiro e fevereiro. Para o mês de janeiro obteve-se o maior valor

390mm, no ano de 2007 (Figura 127) e 270mm em 2005 (Figura 125). Os anos que se destacam

quanto ao excedente hídrico foram fevereiro, em 2000, 286mm (Figura 125) e 2003, com 166mm

(Figura 123).

Observou-se que os anos de 2002, 2004, 2006 e 2007 ocorreram os maiores

déficit hídrico, nos seguintes meses: abril 76mm (Figura 122), setembro, 67mm (Figura 124),

agosto 52mm (Figura 126) e setembro 53mm (Figura 127).

Observando-se o excedente hídrico para o período, notou-se que nos anos de

1998 (Figura 118) e 2003 (Figura 123) predominou, durante todo o ano, um excedente de

precipitação pluvial.

A estação pluviométrica localizada no município de Assis não apresentou

significativos déficits hídricos, durante o período de 1998 a 2007.

Santa Cruz do Rio Pardo 1998

-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm

FIGURA 128 – Síntese do balanço hídrico mensal, pelo método de Thornthwaite e Mather, no município de Santa Cruz do Rio Pardo. (1998).


77


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm




-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm




-400

-300

-200

-100

0

100

200

300

400


mm


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm



78


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm


-100

-50

0

50

100

150

200

250

300

350

400


mm


FIGURA 137– Síntese do balanço hídrico mensal, pelo método de Thornthwaite e Mather, no município de Santa Cruz do Rio Pardo. (2007).

O município de Santa Cruz do Rio Pardo para o período de 1998 a 2007

(Figuras 118 a 137), observou-se que o maior excedente hídrico ocorreu no ano de 2005, no mês

de janeiro atingindo 592mm (Figura 135) e o mês de fevereiro no ano de 1999, 303mm (Figura

129).

No ano de 2004 dentro do período de análise, obteve-se que a precipitação

pluvial teve seu maior valor de déficit hídrico para o mês de fevereiro atingindo a casa de –

343mm (Figura 134).

O ano de 2007 (Figura 137) também apresentou déficit hídrico com 70mm,

para o mês de setembro.

Analisando-se o período, observou-se que os meses mais significativos quanto

ao excedente hídrico ocorreram nos meses de janeiro, fevereiro e dezembro. Os anos de 1998

(Figura 128) e 2001 (Figura 131) obtiveram um excedente hídrico durante o ano todo.

Observou-se que durante o período de 1998 a 2007 predominou o déficit

hídrico, principalmente 2005 (Figura 135), 2006 (Figura 136) e 2007 (Figura 137).

5.4 COMPARATIVOS DAS MÉDIAS E TOTAIS ANUAIS DE PRECIPITAÇÃO

PLUVIAL E DE DIAS COM CHUVAS

As Tabelas 16 a 28 correspondem as dez estações pluviométricas dos

municípios: Lençóis Paulista (5), Gália (8), Ocauçu (10), Cabrália Paulista (11), Ribeirão do Sul

79

(14), Ourinhos (15), São Pedro do Turvo (18), Santa Cruz do Rio Pardo (19), Echaporã (23) e

Assis (32), extraídos da Tabela 1 e distribuídas espacialmente na UGRH-17 (Figura 5).

Na Figura 140 encontram-se as médias anuais dos municípios selecionados

para análises conforme Tabela 3.

A Tabela 16 corresponde as Médias anuais da precipitação pluvial para o

período de 1974 a 2003: período úmido, período seco, dias com chuva, dias com chuva período

úmido, dias com chuva para o período seco. As Tabelas de 17 a 18 apresentam os totais anuais de

precipitação pluvial para os anos de 1974, 1976, 1978, 1980, 1982, 1983, 1985, 1997, 1998,

2000, 2002 e 2003: período úmido e seco; dias com chuva, dias com chuva período úmido e seco;

dias com chuva, período úmido e seco.

Médias anuais para o período de 1974 a 2003

1200

1250

1300

1350

1400

1450

1500

1550

1

Pre

cipi

taçã

o P

luvi

al (m

m) Lençois Paulista

Gália

Ocauçu

Cabrália Paulista

Ribeirão do Sul

Ourinhos

Santa Cruz do Rio Turvo

Santa Cruz do Rio Pardo

Echaporã

Assis

FIGURA 140 – Médias anuais para o período de 1974 a 2003.

80

TABELA 16 – Médias anuais da precipitação pluvial, para os anos 1974 a 2003: período úmido, período seco, dias com chuva, dias com chuva período úmido, dias com chuva para o período seco.

Nº Municípios P (mm)

P (mm) Período Úmido

DJF

P (mm) Período Seco

JJA

Média de nº de

Dias c/ chuva

Média de no Dias c/ chuva

Período Úmido

Média de no

Dias c/ chuva Período

Seco 5 Lençois Paulista 1444 643 143 112 44 16

8 Gália 1521 687 128 122 43 18

10 Ocauçu 1379 611 127 97 39 12

11 Cabrália Paulista 1345 606 125 103 41 13

14 Ribeirão do Sul 1386 573 148 96 39 12

15 Ourinhos 1463 591 165 98 37 15

18 São Pedro do Turvo 1359 584 139 107 42 14

19 Sta. Cruz do Rio Pardo 1339 587 124 92 36 11

23 Echaporã 1448 655 134 95 39 12

32 Assis 1421 578 149 101 40 13

Usando dados de precipitação pluvial de 30 anos, de 10 estações

pluviométricas (Tabela 16), verificou-se que as maiores médias de chuvas ocorreram no

município de Gália (8), localizada ao Norte da Unidade e no município de Ourinhos (15) ao Sul,

obtendo-se valores médios respectivamente 1521mm e 1463mm.

Observando-se as médias da precipitação pluvial do período úmido (DJF),

notou-se que as estações de Gália (8) atingiu 687mm e a estação Echaporã (23) localizada a

Noroeste da Unidade 655mm. Já para o período seco (JJA), a maior média, ocorreu em Ourinhos

(15), atingindo 1165mm para o período de estudo.

TABELA 17 – Totais anuais para o ano de 1974: período úmido e seco; dias com chuvas, dias com chuvas nos períodos úmido e seco; dias com chuva, período úmido e seco.

Municípios Total anual

Total Período Úmido

DJF

Total Período Seco JJA

Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia

5 Lençóis Paulista 1470 684 195 159 55 37 26

8 Gália 1525 694 152 160 54 37 4

10 Ocauçu 1718 828 209 115 54 13 339

11 Cabrália Paulista 1572 736 112 107 47 18 227

14 Ribeirão do Sul 1454 677 197 118 51 22 68

15 Ourinhos 1615 765 190 114 45 22 152

18 São Pedro do Turvo 1859 862 187 118 53 18 500

19 Sta. Cruz do Rio Pardo 1552 706 161 99 47 12 213

23 Echaporã 1878 867 231 120 53 16 430

32 Assis 1446 618 183 119 49 22 25

Foram analisados para alguns anos os totais de precipitação, totais do período

úmido, totais do período seco e totais de dias de chuvas. Com base na análise desses totais, pode-

81

se comparar com a média climatológica (Tabela 16), observando-se a variabilidades da chuva,

nesses anos analisados.

Dos totais das médias de dias com chuva, notou-se que a estação pluviométrica

do município de Gália (8) atingiu 122 dias, sendo o maior número de dias com chuvas. As médias

de dias com chuva para o período úmido (DJF), atingiu 44 dias no município de Lençóis Paulista

(5), localizada na região Leste. Já o município de Gália (8) resultou na maior média de dias com

chuva para o período seco (JJA), atingindo 18 dias para o período de análise.

TABELA 18 – Totais anuais (1976): precipitação pluvial anual, período úmido e seco, dias com chuvas, dias com chuva período úmido e dias com chuva para o período seco.



DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1765 792 240 169 48 32 244

10 Ocauçu 1521 570 281 103 45 13 142


14 Ribeirão do Sul 1782 667 373 131 53 19 396

15 Ourinhos 1996 684 439 156 51 41 533



23 Echaporã 1803 630 366 141 53 22 355

32 Assis 1835 647 332 143 50 22 414

TABELA 19– Totais anuais (1978): precipitação pluvial anual, período úmido e seco, dias com chuvas, dias com chuva período úmido e dias com chuva para o período seco.



DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia

5 Lençóis Paulista 1160 392 165 145 37 44 -284

8 Gália 1161 323 194 134 28 37 -360

10 Ocauçu 1146 414 139 69 24 7 -233

11 Cabrália Paulista 1092 340 165 91 37 9 -253

14 Ribeirão do Sul 1471 484 185 77 26 10 85

15 Ourinhos 1231 348 191 83 24 15 -232

18 São Pedro do Turvo 1097 371 143 95 29 15 -262

19 Sta. Cruz do Rio Pardo 1060 313 144 91 28 15 -279

23 Echaporã 1221 563 132 86 34 7 -227

32 Assis 1228 406 161 89 28 14 -193

82




DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1170 566 87 199 63 36 -351

10 Ocauçu 1297 662 98 89 42 8 -82


14 Ribeirão do Sul 1340 753 85 106 49 13 -46

15 Ourinhos 1333 761 111 115 50 16 -130



23 Echaporã 1494 752 94 112 46 12 46

32 Assis 1460 664 64 120 49 15 39




DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1707 635 231 175 57 44 186

10 Ocauçu 1975 745 271 178 48 52 596


14 Ribeirão do Sul 1798 772 351 134 56 25 412

15 Ourinhos 1777 736 322 129 47 31 314



23 Echaporã 2136 895 254 150 52 32 688

32 Assis 1894 766 335 137 54 27 473




DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1918 684 210 185 56 20 397

10 Ocauçu 2173 773 171 155 55 14 794


14 Ribeirão do Sul 1872 652 213 141 52 15 486

15 Ourinhos 1769 513 230 137 48 23 306



23 Echaporã 1909 569 156 165 56 18 461

32 Assis 1933 564 261 140 51 17 512

83




DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1271 654 40 142 41 13 -250

10 Ocauçu 1072 553 39 125 39 19 -307


14 Ribeirão do Sul 1246 508 55 98 36 8 -140

15 Ourinhos 1165 437 68 85 33 9 -298



23 Echaporã 1184 513 46 104 37 14 -264

32 Assis 997 409 43 81 30 6 -424




DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1476 621 219 117 48 14 -45

10 Ocauçu 1217 536 223 81 33 10 -162


14 Ribeirão do Sul 1108 478 51 71 31 7 -278

15 Ourinhos 2000 842 294 113 50 19 537



23 Echaporã 1297 558 180 79 33 8 -151

32 Assis 1447 633 218 89 36 12 26

TABELA 25 – Totais anuais (1998): precipitação pluvial anual, período úmido e seco, dias com chuva, dias com chuva período úmido e dias com chuva para o período seco.



DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1511 716 114 120 48 13 -10

10 Ocauçu 1411 551 90 69 30 5 32


14 Ribeirão do Sul 1621 805 241 86 41 11 235

15 Ourinhos 1853 712 189 123 43 19 390



23 Echaporã 1401 550 116 85 34 9 -47

32 Assis 1630 537 137 106 36 11 209

84

TABELA 26 – Totais anuais (2000): precipitação pluvial anual, período úmido e seco, dias com chuvas, dias com chuva período úmido e com chuva para o período seco.



DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 1367 733 106 97 40 13 -154

10 Ocauçu 1396 544 106 73 29 8 17


14 Ribeirão do Sul 1424 553 137 69 29 8 38

15 Ourinhos 1349 500 146 80 32 10 -114



23 Echaporã 1332 731 88 74 35 6 -116

32 Assis 1471 688 157 69 27 10 50

TABELA 27 – Totais anuais (2002): precipitação pluvial anual, período úmido e seco, dias com chuva, dias com chuva período úmido e dias com chuva para o período seco.



DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia

5 Lençóis Paulista 1365 737 206 96 36 18 -79 8 Gália 1070 536 101 87 38 8 -451

10 Ocauçu 1343 690 130 61 28 6 -36 11 Cabrália Paulista 1230 300 113 74 31 10 -115 14 Ribeirão do Sul 1182 442 76 61 23 7 -204 15 Ourinhos 1469 703 149 71 29 10 6 18 São Pedro do Turvo 1119 387 132 75 28 12 -240 19 Sta. Cruz do Rio Pardo 1238 686 125 66 30 7 -101 23 Echaporã 1218 469 128 68 26 7 -230 32 Assis 1257 465 161 77 28 11 -164




DJF


Total de

Dias c/ chuva

Total de Dias

Período Úmido

Total de Dias

Período Seco

Anomalia


8 Gália 941 508 73 83 37 11 -580

10 Ocauçu 1252 750 82 70 33 6 -127


14 Ribeirão do Sul 1166 493 114 71 29 8 -220

15 Ourinhos 1118 348 167 70 30 8 -345



23 Echaporã 1247 650 117 70 34 8 -201

32 Assis 1367 620 215 86 34 17 -54

85

Em relação as normais climatológicos (Tabela 16), observou-se os anos com

maiores valores totais de precipitação pluvial, deu-se nos anos de 1983, 1982, 1976 e 1998.

No ano de 1983 (Tabela 22) nos municípios de Ocauçu, à Noroeste da

Unidade, atingiu o total anual de 2173mm de precipitação pluvial, obtendo 794mm de anomalia

positiva.

As maiores anomalias negativas de precipitação pluvial, em relação aos totais

das normais climatológicas (observar Tabela 16) da área de estudo, ocorreram nos seguintes

anos: 2003, 2002, 2001, 1985 e 1978.

Observou-se que no ano de 2003 (Tabela 28) obteve-se o maior valor total de

anomalia negativa atingindo -580mm no município de Gália (8) e em 2002 (Tabela 27), 451mm.

O ano de 1985 (Tabela 23 também foi bem marcado. Notou-se que em Assis (32), município

localizado a Sudoeste da área atingiu 424mm de anomalia precipitação pluvial.

O ano de 1982 (Tabela 21), notou-se o maior valor total de precipitação

pluvial para o período úmido (DJF), atingindo 895mm no município de Echaporã. Os anos de

1983 (Tabela 22) e 1998 (Tabela 25), obteve-se respectivamente 892mm para o município de

Santa Cruz do Rio Pardo, na região Nordeste da Unidade e 805mm para o município de Ribeirão

do Sul, localizado na região Sudoeste.

O ano mais marcado quanto ao total de precipitação pluvial para o período

seco foi em 1985 (Tabela 23). Observou-se que o maior valor deste ano foi 87mm no município

de Lençóis Paulista (5) e o menos valor de 35mm em Santa Cruz do Rio Pardo (19).

Durante os anos de 1983, 1982 e 1976, obteve-se os maiores valores de dias

com chuva, atingindo respectivamente, 185 dias no município de Gália (2) (Tabela 22), 178 dias

em Ocauçu (10) (Tabela 21) e 169 dias em Gália (8) (Tabela 18).

6) CONCLUSÕES

Na fase preliminar de estudo observou-se significativa variabilidade da

precipitação pluvial, em toda a Unidade. Alguns anos foram marcadamente positivos, tais como

1974, 1982, 1983, 1985, 1997, 1998, 2000, 2001 e outros marcadamente negativos para os anos

de 1975, 1979, 1984, 1985, 2003 tendo a anomalia como base de análise.

Verificou-se que os valores máximos de precipitação pluvial ocorreram na

região Nordeste e Sudeste, já os valores mínimos na região Nordeste. Observa-se que na região

Nordeste da unidade a ocorrência das maiores amplitudes.

86

As regiões Norte, Leste e Sul se destacaram quanto a média de dias com chuva

do período seco. Já para o período úmido as regiões que obtiveram a maior média de dias com

chuva foram a Leste e no extremo Sudeste.

Ainda que significativa a associação entre a chuva na área de estudo e as

anomalias do oceano Pacífico Equatorial explica parcialmente a dinâmica climática que origina

precipitação pluvial nessa Unidade.

Durante o ano inteiro de 1998, observou-se significativo excedente hídrico nos

municípios analisados que compõe a Unidade de Gerenciamento do Médio Paranapanema. O ano

de 2003 um grande déficit hídrico durante o período de junho a dezembro.

Após a análise do balanço hídrico dos municípios de Assis e Santa Cruz do

Rio Pardo para o período 1998 a 2007, constatou-se que os anos mais significativos quanto ao

excedente hídrico deu-se no município de Santa Cruz do Rio Pardo atingindo o valor de 592mm,

no ano de 2005 no mês de janeiro. Observou-se o maior déficit hídrico do município acima no

ano de 2004 atingindo a casa de – 343mm. Pode-se observar marcada variabilidade de ano para

ano, associada as dinâmicas climática, atuante na área de estudo.

Verificou-se que a maior precipitação pluvial para a estação chuvosa (DJF)

deu-se nos anos de 1983, 1982 e 1998, esteve acima da média climatológica em todos os

municípios na área de estudo.

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ANÁLISE EM DIFERENTES ESCALAS ... - Curso de Geografia · tropical tendendo a ser seco, pela...

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