ESTUDO DA VARIABILIDADE DE PRECIPITAÇÃO NA UGRHI...

ESTUDO DA VARIABILIDADE DE PRECIPITAÇÃO NA UGRHI – 17,

ATRAVÉS DE DIFERENTES ÍNDICES

SABRINA LAIS BASSO

Orientador: Prof. Dr Jonas Teixeira Nery

OURINHOS – SP

2016

Curso de Especialização em Gerenciamento de Recursos Hídricos e Planejamento Ambiental em Bacias Hidrográficas

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA "Júlio de

Mesquita Filho" - Campus de Ourinhos – Geografia

SABRINA LAIS BASSO

ESTUDO DA VARIABILIDADE DE PRECIPITAÇÃO NA UGRHI – 17, ATRAVÉS

DE DIFERENTES ÍNDICES

OURINHOS – SP

2016

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado

à Comissão de Avaliação de TCC do curso de

especialização em “Gerenciamento de

Recursos Hídricos e Planejamento Ambiental

em Bacias Hidrográficas” da UNESP,

Campus de Ourinhos.

Curso de Especialização em Gerenciamento de Recursos Hídricos e Planejamento Ambiental em Bacias Hidrográficas

UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA "Júlio de

Mesquita Filho" - Campus de Ourinhos – Geografia

SABRINA LAIS BASSO

ESTUDO DA VARIABILIDADE DE PRECIPITAÇÃO NA UGRHI – 17,

ATRAVÉS DE DIFERENTES ÍNDICES

COMISSÃO EXAMINADORA

_______________________________________________________

Prof. Dr. Jonas Teixeira Nery (Orientador)

Universidade Estadual Paulista - Campus de Ourinhos

Ourinhos, março de 2016

Dedico este trabalho à Mª Olímpia, Junior Basso e

a Nina pelo amor, confiança e incentivo.

AGRADECIMENTOS

“E os que foram vistos dançando foram julgados

insanos pelos que não conseguiam ouvir a música”

Friedrich Nietzsche

São muitas pessoas que prestaram valiosa atenção durante o desenvolvimento

deste trabalho e na trajetória no curso Lato Sensu em "Gerenciamento de Recursos

Hídricos e Planejamento Ambiental em Bacias Hidrográficas”. Agradeço sinceramente

a todos pelos incentivos e contribuições. Porém faz-se necessário alguns agradecimento

em particular:

Ao professor e orientador Jonas Teixeira Nery pela atenção, incentivo e

disposição na execução deste trabalho. Certamente aprendi muito com sua pessoa. E

vamos continuar a caminhada.

Agradeço a professora Ana Carfan por solucionar as duvidas do programa

Surfer.

Agradeço a instituição, professores e funcionários envolvidos nesta caminhada.

Com imenso carinho, saudosismo e gratidão muito obrigada para as equipes

gestoras das escolas estaduais que lecionei nos anos de 2014 e 2015, que com

compreensão e apoio nas intermináveis aulas de final de semana, onde por inúmeras

vezes me tiraram de eventos, reuniões ou encontros. Com certeza sem este apoio o

caminho seria mais espinhoso.

Obrigada! Meu irmãozinho e MINHA mãe , que nos inúmeros momentos de

ausência dedicados ao estudo, sempre fizeram entender que o futuro é feito das ações do

presente e o incentivo de vocês foi e é o gás necessário para continuar. Obrigada Junior

pelo os textos digitados!

A família pelo apoio e compreensão dos dias de ausência e não

comparecimento em importantes eventos familiares.

Aos amigos que ajudaram e colaboraram com o desenvolvimento da pesquisa,

em especial a Ana e Karen, que respectivamente iniciou esta caminhada e terminou está

fase, entregando os documentos para inscrição e está monografia. Além e lógico de

atenderem todos os mais variados pedidos, juntamente com a Cadriê e Thais (com y),

obrigada meninas! Tenho ciência que muitos outros nomes precisavam está aqui

mencionados, mas para não estender mais, paro por aqui com uma colocação do livro do

Pequeno Príncipe que diz que "Tu não és para mim senão uma pessoa inteiramente

igual a cem mil outras pessoas, E eu não tenho necessidade de ti. E tu não tens

necessidade de mim. Mas, se tu me cativas, nós teremos necessidade um do outro. Serás

pra mim o único no mundo. E eu serei para ti a única no mundo..."

Por fim, aos colegas da especialização, pelas as valiosas discussões e

aprendizagem no decorrer do curso, e em especial a colega Ângela pelo

companheirismo em todos os trabalhos.

Por vezes sentimos que aquilo que fazemos não é

senão uma gota de água no mar, mas o mar seria

menor se lhe faltasse uma gota.

Madre Teresa de Calcutá

SUMÁRIO

1. INTRODUÇÃO E JUSTIFICATIVA ..................................................................... 15

1.1 CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO ........................................... 19

2. OBJETIVOS............................................................................................................ 25

2.1 Objetivo principal ............................................................................................ 25

2.2 Objetivos específicos ....................................................................................... 25

3. DADOS E PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS .......................................... 26

3.1 Índice trabalhados ............................................................................................ 29

I. Índice de Concentração (IC) ............................................................................ 29

II. Índice de Concentração de Chuva (IPC) .......................................................... 31

III. Índice Padronizado de Chuva (IPC) ............................................................. 32

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES .......................................................................... 37

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS .................................................................................. 53

REFERÊNCIAS ............................................................................................................. 55

BIBLIOGRAFIA CONSULTADA ................................................................................ 57

Anexos...........................................................................................................................58

ÍNDICE DE FIGURA

Figura 1: Mapa climático do Sudeste de acordo com a classificação climática de Köppen. ...... 17

Figura 2: Unidades de Gerenciamento de Recursos Hídricos (UGRHI). .................................... 20

Figura 3: Municípios da UGRHI -17 (Médio - Paranapanema). ................................................. 21

Figura 4: Os principais corpos hídricos da UGRHI - 17 ............................................................. 22

Figura 5: Localização das estações na área de estudo (UGRHI - 17). ........................................ 26

Figura 6: Localização das estações no Estado de São Paulo. ...................................................... 27

Figura 7: Índice de concentração na UGRHI -17. ....................................................................... 38

Figura 8: Mapa de suscetibilidade á erosão. .............................................................................. 39

Figura 9: Índice de concentração da precipitação na UGRHI -17. .............................................. 40

Figura 10: Índice de concentração da precipitação na UGRHI -17 no ano de 2007. .................. 41

Figura 11: Índice de concentração da precipitação na UGRHI -17 no ano de 1976. ................. 41

Figura 12: Condições normais e ENOS no oceano Pacífico. ..................................................... 43

Figura 13: Índice Padronizado de Precipitação das séries pluviométricas da UGRHI -17 em

1983. ............................................................................................................................................ 48


1985 ............................................................................................................................................. 50


2007 ............................................................................................................................................. 52

Figura 16: Mapa Geológico da UGRHI -17 ................................................................................ 60

ÍNDICE DE TABELA

Tabela 1: Classificação Climática de Köppen-Geiger. ................................................... 16

Tabela 2: Municípios com área contidas na UGRHI -17 ............................................... 21

Tabela 3: Municípios da UGRHI -17 (Médio Paranapanema) ....................................... 21

Tabela 4: Localidades utilizadas no estudo e suas respectivas coordenadas geográficas.

........................................................................................................................................ 28

Tabela 5: Classificação da Precipitation Concentration Index. ...................................... 31

Tabela 6: Classificação dos períodos secos e úmidos do Índice de Precipitação

Padronizado segundo MCKEE et. al.(1993) ................................................................. 35

Tabela 7: Resultados do índice CI e PCI ........................................................................ 37

Tabela 8: Anos em relação aos fenômenos El Niño/La Niña. ........................................ 42

Tabela 9: IPP das estações metereológicas da UGRHI -17 ............................................ 44

Monografia.docx#_Toc445668008





ABREVIAÇÕES

Am - Clima Tropical Maçônico

ANA - Agencia Nacional de Água

CBH - Comitê de Bacias Hidrográficas

CPTEC - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos

Cfa - Clima subtropical úmido com verão quente

Cfb - Clima temperado, com verão ameno

ENOS – Oscilação Sul El Niño

IC - Índice de concentração

ICP - Índice de precipitação concentrada

IPP - Índice de precipitação padronizada

IBGE - Instituto Brasileiro Geográfico e Estatístico

IPT - Instituto de Pesquisas Tecnológicas

MP - Médio Paranapanema

NOAA - National Oceanic and Atmospheric Administration

PCHs - Pequenas Centrais Hidrelétricas

SCC - Sistema de Classificação Climática

SIGRH - Sistema Integrado de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Estado de São

Paulo

UGRHI - Unidade Gerenciamento de Recurso Hídrico

https://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwicu6-pxv_KAhWIvZAKHb9ZAcMQFgggMAA&url=http%3A%2F%2Fwww.noaa.gov%2F&usg=AFQjCNHhu20zk4L6PnTELeuAaR7d1chRFw

RESUMO:

O estudo da variabilidade da precipitação pluvial na Unidade de Gerenciamento de

Recursos Hídricos do Médio Paranapanema (UGRHI- 17) é objetivo principal deste

trabalho, onde se busca calcular e analisar a precipitação pluvial desta região através

dos seguintes índices: Índice de Precipitação Concentrada (IPC), Índice de

Concentração (IC) e Índice de Precipitação Padronizada (IPP). Para tanto foram

selecionadas 24 estações meteorológicas da Unidade, possibilitando assim a identificar

o padrão da precipitação na área de estudo. No período do estudo foi de 1976 a 2010

com base nos dados obtidos pela Agência Nacional de Águas (ANA). Com essas séries

pluviométricas foram realizados estudos estatístico para cada uma das estações

trabalhadas. O cálculo dos índices foram realizados no software R com as funções

precintcon.ci.analysis. precintcon.pci.analysis. precintcon.spi.analysis. Utilizou-se

também o software Golden Surfer® 8 para confecção dos resultados do estudo em

diferentes escalas de temporal, considerando as decorrências dos eventos ENOS nas

fases frias e quente (El Niño e La Niña) e interferência no padrão de chuvas na Unidade.

Os resultados obtidos com os índices mostram que a variabilidade da precipitação

pluvial no território da UGRHI -17 tem um regime de chuvas da Unidade com baixa

variabilidade, como demonstrou cada índice abordado. Sabe-se que a chuva é de

extrema importância para o reabastecimento das águas subterrâneas e do ciclo

hidrológico de uma região e que eventos extremos (máxima e mínima) que interferem

diretamente nos seres vivos e no planeta como um todo. Percebe-se que a UGRHI -17

tem um regime de chuvas considerado moderado.

Palavras-chave: Precipitação; variabilidade; UGRHI - 17; índices.

ABSTRACT:

The Rainfall variability study in the Médio Paranapanema Water Resources

Management Unity (UGRHI-17) is the aim of this work. Where it is searched to

calculate and analyze the rainfall in this region through Concentrate Precipitation Index

(PCI), Concentration Index (CI) and Standard Rainfall Index (SPI) for the 24 weather

stations in the unity enabling to identify the pattern of precipitation in the study area. In

the period of 1976 to 2010 based on the obtained data by the Water National Agency

(ANA), within the data long series were done statistical studies for each analyzed

station. The indexes calculation were done in R software with the functions

precintcon.ci.analysis. precintcon.pci.analysis. precintcon.spi.analysis. it was also used

the Golden Surfer® 8 software to do the results of the study in different temporal scale,

considering the ENOS events occurrence in cold and warm phases (El Niño and La

Niña) and the interference in unity rainfall pattern. The obtained results with the indexes

show that the rainfall variability in UGRHI-17 territory shows the unity rainfall regime

for each approached index, enabling the collocation about its variability. It is known

that the rainfall is extremely important for the replenishment of groundwater and

hydrologic cycle of a region ant that extreme events (maximum and minimum) which

interferes directly in living beings and the whole planet. It is realized that UGRHI-17

has a moderate rainfall regime.

Keywords: Precipitation; variability; UGRHI - 17; indexes.

15

1. INTRODUÇÃO E JUSTIFICATIVA

Ao longo da história da sociedade o clima tem mostrado seu papel de

condicionante elementar neste processo de desenvolvimento, em diversos âmbitos e

regiões, contudo as atividades antrópica aceleraram algumas mudanças. As condições

climáticas interferem diretamente nos seres vivos, na maneira que esses seres vivem,

habitam uma região e se relacionam entre si. Desta forma, o estudo do clima e suas

variáveis é muito importante para entender uma região. Isso vem ao encontro com a

afirmação de PEREIRA (et al. 2002, p. 289).

[...] o desempenho dos seres vivos é imposto pelas

condições climáticas. Sendo assim, deve-se concentrar

esforços para melhor entendê-las e usá-las para resolver

problemas econômicos e sociais. Impactos das atividades

humanas sobre o ambiente devem ser continuamente

avaliados e utilizados em programas de desenvolvimento

regional, viabilizando a exploração dos recursos naturais.

É marcada a sua importância para o ser humano, uma vez que o

comportamento climático tem interferência e ocorrem nas mais variadas escalas

espaciais, indo de uma abordagem global, até uma local. Já o tempo é o que se sente

durante o dia a dia (calor, frio, chuva, entre outros), para melhor compreensão recorreu-

se a colocação de Mark Twain (apud Dias e Silva. 2009, p. 15) "Climate is what we

expect. weather is what we get"1. Entende-se então que o tempo é acima de tudo

mutável e o clima é simplesmente os padrões recorrentes do tempo em média e longo

prazo. Na mesma linha HANN (1908) apud Monteiro (1969), conceitua o clima como

“um estado médio da atmosfera em um período relativamente longo, num determinado

lugar”.

Faz-se necessário compreender a dinâmica do clima e sua variação no tempo e

no espaço, para isso Ribeiro (1993, p. 288-294) fez os seguintes apontamentos.

Os estudos dos fenômenos relacionados com o

comportamento da atmosfera são orientados no sentido da

compreensão de sua extensão (espaço) e de sua duração

(tempo). A definição da intensidade, frequência e,

finalmente, de uma tipologia climática dependerá,

basicamente, da adequação da abordagem espaço-temporal

1 Clima é aquilo que esperamos, tempo é o que sentimos.

16

com o conjunto de técnicas analíticas empregadas no

processo da pesquisa e comunicação dos seus resultados.

Algumas classificações climáticas foram elaboradas ao longo dos anos

KÖPPEN e GEIGER (1928), ARTHUR STRAHLER (1952), MENDONÇA E DANNI-

OLIVEIRA (2007), entre outras, cada qual destacando e abordando diferentes

elementos climáticos ou reformulando os principais sistemas de classificação climática

(SCC), no qual utilizam variáveis meteorológicas, tais como precipitação pluvial e

temperatura, bem como latitude e as massas atuantes ou o deslocamento das massas de

ar. Neste trabalho será abordado o SCC proposta por KÖPPEN e GEIGER (1928).

A classificação de Köppen, como é mundialmente conhecida, fundamenta-se

sobre a relação da origem da fitossociologia e a ecologia, representando de tal modo que

a correlação entre vegetação e clima de uma determinada região da Terra. Na Tabela 1,

observa-se como a classificações é realizada, dividindo os climas em cinco grandes

grupos climáticos (A, B, C, D, E), subsequentemente em diversos tipos e subtipos

referente à temperatura do ar e a precipitação, formando os climas de cada região.

Os tipos climáticos proposto por Köppen são simbolizados por duas ou três

letras, sendo que a primeira indica a zona climática e é definida através da temperatura e

precipitação; a segunda letra pondera a distribuição da precipitação e a terceira é sobre a

Tabela 1: Classificação Climática de Köppen-Geiger.

Fonte: CUADRAT e PITA (1997), organizado pela autora.

17

variação de temperatura. Na Figura 1 pode-se observar o mapa climático da região

Sudeste segundo o SCC proposto por Köppen.

Percebe-se assim que a região Sudeste brasileira2 tem a indicação das zonas

climática A (Clima Tropical) e C (Clima subtropical úmido) e são apresentados em

coloração monocromática os climas e suas características como já supracitado de

correlação entre temperatura e precipitação. O estado de São Paulo tem em seu território

a presença de duas zonas climáticas, sendo o clima Am (Clima Tropical monçônico) e

Cfa (Clima Subtropical úmido com verão quente) na maior parte do espaço territorial e

com concentração na região Norte e Centro-Oeste respectivamente.

Figura 1: Mapa climático do Sudeste de acordo com a classificação climática de Köppen.

Fonte: Alvares, C. A.. et al. (2013).

Segundo CUADRAT e PITA (1997) a característica do clima Am e Cfa

proposto por Köppen se baseia em Am tendo a características tropical de monção, ou

seja, apresentando chuvas no verão e temperaturas elevadas, por sua vez o clima Cfa é

caracterizado com chuvas bem distribuídas e verões rigorosos.

2 Região sudeste brasileira engloba quatro estados brasileiros: São Paulo, Rio de Janeiro, Espírito Santo e

Minas Gerais.

18

Deste modo o clima da região Sudeste está condicionado pela combinação das

escalas espacial e temporal de fenômenos meteorológicos, tais como precipitação

pluvial, umidade relativa, radiação solar, temperatura do ar, entre outros, no quais

geram variabilidade e diferentes escalas temporais. Segundo ALVES et al. (2011, p. 2)

"a precipitação é uma das variáveis meteorológicas mais importantes para os estudos

climáticos"

Assim a precipitação é um importante elemento da Climatologia, uma vez que

é condicionante da existência da vida na Terra. Essa variável tem um papel importante

para o sistema hidrológico que recarrega água para manutenção do abastecimento

hídrico dos seres vivos e para o desenvolvimento das plantações para a alimentação. A

precipitação influencia assim todo o meio físico, a agricultura, a economia, por

conseguinte o meio social de um lugar ou região.

Vale elucidar a importância da chuva além da manutenção do clima na terra,

uma vez que é a cerne de reposição do ciclo hidrológico, logo é a peça central para a

conservação da vida no planeta, conclui-se com a afirmativa de CUADRAT quando

coloca que " por la precipitación el agua de la atmosfera regresa al suelo y se convierte

em la mayor fuente de agua dulce del planeta, de la que depende en buena parte el

paisaje vegetal y la actividad humana. (...)"3(1997, p.320). A precipitação não ocorre de

maneira uniforme, tendo variabilidade espacial e temporal devido às dinâmicas

climatológicas características de cada região.

No Brasil, por exemplo, país com grande extensão territorial, o regime de

chuva (precipitação pluvial) e temperatura tem grande variedade, como SANT’ANNA

NETO (2005) delineia ao afirmar que o país tem uma ampla variedade de clima com as

inúmeras peculiaridades e distinções, explicadas em decorrência do efeito latitudinal, ou

seja, a uma correlação entre a latitude e a temperatura e precipitação, quando a latitude

aumenta, consecutivamente a temperatura diminui e precipitação aumenta. O país é

dividido em cinco regiões, em cada região ocorre assim uma distribuição espaço

temporal da chuva, ou seja, no país têm-se diferentes regimes pluviométricos, como

elucida Mendonça e Oliveira (2007, p. 146)

[...] a distribuição e a variabilidade das chuvas no Brasil

estão associadas à atuação e à sazonalidade dos sistemas

convectivos de macro e mesoescala. Isso explica as

3 A precipitação da água da atmosfera volta ao solo e se converte na maior fonte de água doce do planeta,

da qual depende boa parte da paisagem e da atividade humana.

19

diferenças dos regimes pluviométricos encontrados no

país, com tipos chuvosos, semiáridos, tropicais e

subtropicais.

Na região sudeste do Brasil, SANT’ANNA NETO (2005) assinala que a

influência ocorre através da atuação dos sistemas tropicais de latitudes média, que se

caracteriza por possuir estações seca bem definidas no inverno e temperatura mais

amenas e nas estações chuvosas de verão chuvas convectivas com temperaturas

elevadas.

Todavia, as precipitações pluviais tende a ocorrer em extremos, modificando o

espaço e as relações sociais inseridas nele, SANSIGOLO, (2008, p. 341) coloca que

“Eventos raros ou extremos têm grande relevância na

Climatologia e Hidrologia e suas estimativas

probabilísticas são imprescindíveis para o planejamento e

desenvolvimento das atividades sujeitas a seus efeitos

adversos, especialmente estruturas de engenharia civil e

agricultura."

Neste contexto climatológico o estudo da variabilidade pluviométrica na

Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema (UGRHI -

17) se faz necessário, para esboçar as características climatológicas da Unidade, no

período entre o ano de 1976 a 2010, através de diferentes índices climáticos.

1.1 CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO

As Unidades de Gerenciamento dos Recursos Hídricos do Estado de São Paulo

(UGRHI) são entendidas como unidades territoriais “com dimensões e características

que permitam e justifiquem o gerenciamento descentralizado dos recursos hídricos” (art.

20 da Lei Estadual Nº 7.663 de 30/12/1991), constituídas de cursos hídricos (rios, lagos,

lagoas) e por partes de bacias hidrográficas ou por um conjunto delas.

Neste trabalho apresenta como área de estudo a UGRHI - 17, que concebe uma

das 22 UGRHI do estado de São Paulo definida pela a Lei 9.034/94. A UGRHI - 17

(Figura 1) localiza-se entre os paralelos 22°15’ e 23°15’ de latitude e os meridianos

48°15’ e 50°00’ de longitude. Apresenta um contingente populacional (em 2010)

segundo o IBGE de 663.780 habitantes e é formada predominantemente por municípios

com menos de 10 mil habitantes, sendo as cidades de Ourinhos, Assis e Avaré os

20

municípios com maior população e representando, aproximadamente, 43 % da

população total da UGRHI, todavia nenhuma das três ultrapassa os 105.000 habitantes,

porém consolidam-se como pólos regionais. Segundo SOUZA (2005) uma cidade é

considerada pólo quando exerce influência direta e indireta sobre as cidades que são

abrangidas na região na qual está inserida, através dos fluxos de toda natureza que é

constituída nesta região.

Sua área é de 16.749 km² e localiza-se na porção centro-oeste do estado, tem

como limite as UGRHI - 17 (Alto Paranapanema), UGRHI - 22 (Pontal do

Paranapanema), UGRHI - 21, (Aguapeí), UGRHI-20 (Peixe), UGRHI-16 (Tietê -

Batalha), UGRHI-13 (Tietê - Jacaré), UGRHI-10 (Tietê-Sorocaba) e o Estado do

Paraná. Abrange em sua área quarenta e dois municípios e treze municípios que tem

apenas áreas contidas4 no Médio Paranapanema, na Tabela 1 pode-se observar as

cidades citadas e sua localização dentro da UGRHI -17.

Figura 2: Unidades de Gerenciamento de Recursos Hídricos (UGRHI).

Fonte: SIGRH, 2000.

4 Segundo o Comitê de Bacia da UGRHI - 17 os municípios que possuem parte de seu território

inserido no Médio Paranapanema recebe a denominação de “municípios com área contida”.

Todavia, mesmo não pertencendo à UGRHI-17, o CBH garante que o direito dos mesmos de

integrarem o comitê.

21

Figura 3: Municípios da UGRHI -17 (Médio - Paranapanema).

Tabela 2: Municípios com áreas contidas na UGRHI -17

Tabela 3: Municípios da UGRHI -17 (Médio Paranapanema).

Fonte: CBH - MP, organizado pela autora

Os principais corpos hídricos da UGRHI - 17 estão divididos em seis unidades

22

Os principais corpos hídricos da UGRHI-17 estão divididos em seis unidades

hidrográficas segundo critérios do RELATÓRIO ZERO IPT (1999), (Figura 04), refere-

se ao rio Pardo que banha, aproximadamente, 27,8 % da área total, o rio Turvo que

banha 25,3% da UGRHI, o rio Capivara, aproximadamente, 20,8 %, o rio Novo com

6,6 %, o rio Pari 6,1 % e agrega segundo a classificação de STRAHLER os tributários

de até 3º ordem da margem direita do curso médio do rio Paranapanema estando

presente em 13,4 % da área total da UGRHI - 17. No âmbito do rio Paranapanema vale

elucidar que por pertencer a dois estados, São Paulo e Paraná, é denominado como rio

da União, equivale a dizer que o gerenciamento deste rio é realizado pelo Governo

Federal, tanto nos aspectos quantitativos, quanto nos qualitativos, Sabe-se que

atualmente têm-se um Comitê da Bacia do Rio Paranapanema na esfera interestadual,

como aponta o CBH - MP (2007).

Figura 4: Os principais corpos hídricos da UGRHI - 17

Fonte: Plano da Bacia MP, 2007,

Segundo dados obtidos através do documento Plano de Bacias do Médio

Paranapanema, pode-se afirmar que a UGRHI - 17 tem um grande potencial na geração

de energia elétrica, conta com uma capacidade de 275,692 kW no ano de 2010, tem-se

em trâmite a construção e instalação de mais nove PCHs5 que aumentaria a capacidade

em cerca de 61 mil kW, todavia estas construções resultaria em imensurável impacto

ambiental, social e econômico para a região.

Conforme descrito no Plano de Bacia do Médio Paranapanema, a ocupação do

solo é subdividida dentre algumas atividades: Culturas perenes 2,2 % da área total,

áreas de culturas semi-perenes 13,6 %. Áreas de culturas temporárias 14,8 %, áreas de

pastagens 54,9 %, áreas de reflorestamento 4,8 %, cobertura vegetal natural: 6,2 %,

5 PCHs: Pequenas Centrais Hidrelétrica.

23

áreas urbanas: 1,0 %, outros usos: 2,5 %, no mapa que consta anexada (Anexo 1) é

possível notar a localização de cada uma das ocupação e uso. Vale elucidar os altos

número do uso e ocupação das atividades agrícolas e áreas de pastagem, no qual somam

cerca de 85,0 % do total da área da UGRHI e as baixas porcentagens da cobertura

vegetal nativa e áreas de reflorestamento que juntas somam 11,0 % da área de uso e

ocupação, todavia ao fazer uma correlação com as novas leis que dispõe sobre a

proteção da vegetação nativa e áreas de preservação, o Novo Código Florestal Brasileiro

(Lei nº 12.651, de 25 de maio de 2012, oriunda do Projeto de Lei nº 1.876/99), é

presumível afirmar que a UGRHI - 17 tem que aumentar a sua área de vegetação para a

proteção dos seus recursos hídricos. A UGRHI conta com sete Unidades de

Conservação presente no território de nove cidades (Águas de Santa Bárbara,

Alvinlândia, Assis, Avaré, Duartina, Gália, Itatinga, Palmital e Pardinho).

A atividade agrícola é a mais expressiva na UGRHI. A atividade que se destaca

é a cultura da cana de açúcar que responde por mais de um terço do valor da produção

agrícola na região segundo o Plano da Bacia - MP e vale destacar a representatividade

da produção de soja e milho no contexto estadual. A região conta também com

agroindústria, por exemplo, a usina sucroalcooleira.

As características físicas da Unidade do Médio Paranapanema serão esboçadas

sobre três eixos primordiais, a Geologia, Geomorfologia e o Clima desta região.

No quesito Geologia, as unidades geológicas que afloram no Médio

Paranapanema são formadas por rochas sedimentares e ígneas da bacia do Paraná e

depósitos recentes (idade cenozoica). Segundo o plano de bacia do MP está distribuído

da seguinte maneira: 60,0 %, aproximadamente, da extensão corresponde por arenito do

Grupo Bauru e o restante às rochas ígneas basálticas da formação Serra Geral. O mapa

geológico da UGRHI se encontra em anexo (Anexo 02).

O mapa geomorfológico consta em anexo (Anexo 03), o mesmo é

disponibilizado pela SIGRH6 e permite afirmar que a UGRHI - 17 está inserida por

integralidade na Província Geomorfológica do Planalto Ocidental. É constituído por

rochas do Grupo Bauru, arenito na grande maioria de vezes e nos vales do rio

Paranapanema e Pardo por basaltos da formação Serra Geral.

Segundo o RELATÓRIO ZERO IPT (1999) a caracterização climática do

Médio Paranapanema utilizando da classificação climática estabelecida por Köppen,

afirma que a UGRHI - 17 está compreendida no clima temperado brando, chuvoso com

6 SIGRH: Sistema Integrado de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Estado de São Paulo.

24

verão quente (Cfa) e uma pequena porção em clima temperado brando, chuvoso com

verão fresco (Cfb). Procura-se esboçar as variabilidades de precipitação para se efetuar

diversas análises meteorológicas da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos

do Médio Paranapanema (UGRHI - 17), ponderando as características da unidade de

Gerenciamento pode-se concluir que tal estudo será de ampla valia.

25

2. OBJETIVOS

2.1 Objetivo principal

O objetivo principal deste trabalho é analisar a variabilidade das precipitações

na Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio Paranapanema (UGRHI-

17), determinando através dos índices PCI, CI e SPI caracteristicas climatológicas da

Unidade.

2.2 Objetivos específicos

Calcular os índices (SPI, CI, PCI) para as estações meteorológicas da UGRHI -

17;

Analisar os resultados dos índices calculados;

Identificar o padrão de precipitação na área de estudo;

26

3. DADOS E PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

Para esse trabalho foi utilizado séries de dados pluviométricos de 24 estações

meteorológicas localizadas na UGRHI - 17 e entorno, procurando observar a

distribuição espacial das estações. Os dados foram obtidos da base de dados da Agência

Nacional de Águas (ANA), através de seu site HIDROWEB

(www.ana.gov.br/hidroweb).

Na Figura 6 a espacialização ampliada das estações referente área de estudo, a

UGRHI -17 e na Figura 7 observa-se a localização das estações dispostas referente ao

estado de São Paulo, os mapas foram elaborados no software Golden Surfer® 8 através

das latitudes e longitudes de cada uma das estações pluviométricas selecionadas.

Figura 5: Localização das estações na área de estudo (UGRHI - 17).

27

Fig

ura

6:

Lo

cali

zaçã

o d

as e

staç

ões

no

Est

ado d

e S

ão P

aulo

.

28

Na Tabela 4 observa-se a identificação e localização das 24 estações

pluviometricas da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Médio

Paranapanema estudadas.

Com os dados obtidos do sítio HIDROWEB, foram organizados em planilhas

no Microsoft Excel 2007 para, posteriormente desenvolver os cálculos. A organização

constituiu na conferência dos dados das 24 séries pluviométricas, no intuito de

verificação de prováveis falhas de coleta e estruturação do arquivo para elaboração dos

cálculos dos índices CI, PCI e SPI através do software R.

Diferentes índices têm sido usados com o propósito de analisar a chuva em

diferentes escalas. São indicadores simples para avaliar a concentração de precipitação

em uma região e pode ser utilizado para fornecer informações sobre a variabilidade e

para compreender e analisar os processos hidrológicos envolvidos na área de estudo.

Tabela 4: Localidades utilizadas no estudo e suas respectivas coordenadas geográficas.

29

Os valores dos índices foram calculados através das funções desenvolvidas por

POVOA e NERY (2016) para o software R. O índice IC foi calculado através da função

precintcon.ci.analysis. o índice ICP por meio de precintcon.pci.analysis e o índice IPP

através precintcon.spi.analysis. Após o cálculo, os dados foram analisados e

organizados em planilhas no Microsoft Excel, para a elaboração do produto final, mapas

e tabelas para cada período espacial e temporal escolhido, uma vez que os índices

trabalhados possibilitam a análise em escala temporal da vulnerabilidade da UGRHI 17.

3.1 Índice trabalhados

I. Índice de Concentração (IC)

A variabilidade espacial e temporal da precipitação associada a sua intensidade

ocasiona sérios problemas ao ambiente e a sociedade, como erosões no solo,

inundações, ou seja, situações de risco para a humanidade. Com o índice IC tem-se à

possibilidade e qualificação da irregularidade da precipitação em determina área através

da modelação espacial dos resultados obtidos por meio dos métodos de interpolação

univariadas e multivariadas proposto por MARTÍN-VIDE (2004).

O trabalho de MARTÍN-VIDE (2004) sobre a Península Ibérica com nove

séries pluviométricas de Portugal é considerado o trabalho pioneiro sobre o

Concentration Index (CI). O autor apresentou a técnica e a aplicação dos dados

pluviométricos diários que foram utilizados em seus estudos, portanto compreende-se

que o IC é um bom índice para determinar o grau de regularidade da distribuição da

precipitação ao longo de uma série temporal em um determinado espaço.

Como apontado por SANTOS e FRAGOSO (2010) o cálculo do índice IC

dispõem necessário séries longas de dados, assim para o cálculo do índice para as 24

estações supracitadas foi estabelecido um período de 35 anos, entre o ano de 1976 -

2010.

Para os autores PATELA; SHETE (2015) esses índices possibilitam identificar

o impacto porcentual da precipitação.

MARTÍN-VIDE (2004) salienta que o IC obedece a uma distribuição

exponencial negativa, de tal modo associando a distribuição das chuvas e a sua

frequência, portanto tem-se a relação X e Y, sendo que quanto maior o total

pluviométrico diário (Y), menor é sua frequência (X), que é o número de dias que

apresentam este valor. Com isso pode-se determinar os impactos no meio dos mais

30

diferentes precipitações e também permite avaliar a contribuição dos dias mais

chuvosos (SANTOS e FRAGOSO, 2010), sendo necessário esboçar uma relação entre

as porcentagens acumuladas de precipitação Y e as porcentagens acumuladas dos dias

X, em que as mesmas ocorreram como salienta MARTÍN-VIDE (2004), tem-se deste

modo a equação:

(1)

ɑ e b são constantes,

(2)

MARTÍN-VIDE (2004) adaptou a curva até então trabalhada na equação (1)

para apresentada na equação (2), sendo b e c são constantes, segundo o autor a prova

que a distribuição de probabilidade é apresentada por Jolliffe e Hope (1996) que

segundo MARTÍN-VIDE (2004, p. 960) coloca que:

… who demonstrated that such probability distributions

are truncated, in the sense that rainfall values above and

below certain thresholds have zero probability occurrence.

They investigated the form of normalized rainfall curves

for some standard probability distributions, such as

gamma and Weibull, and concluded that there is no ideal

solution to the problem of modelling them.

Este método de calcular o índice IC foi realizado por Mertín-Vide em estudos

na costa mediterrânea espanhola, em 1994 e para a região da Espanha peninsular no ano

de 2004 possibilitando a constatação da intensidade de precipitação e erosividade do

local, assim o autor afirma que o índice IC é um excelente indicador de intensidade e

erosividade.

Deste modo o IC consiste em valores entre 0 e 1, obedecendo a ordem que

quanto mais próximo de zero, melhor é a distribuição da precipitação no espaço e

quanto mais próximo de 1 o resultado do IC se constitui mais a chuva daquela

localidade tende a está concentrada em poucos espaços.

31

SANTOS e FRAGOSO (2010) baseado na metodologia proposta por

MARTÍN-VIDE (2004), afirmam que quanto maior o afastamento da linha de

equidistribuição, maior será a irregularidade e a concentração da precipitação diária,

assim elucida-se que a concentração diária é a proporcional área entre a curva teórica e

a reta de equidistribuição.

II. Índice de Concentração de Chuva (IPC)

O Índice de Concentração de Chuva proposto por Oliver em 1980, com a

finalidade de determinar a variabilidade temporal da distribuição de chuvas ao longo

dos anos, portanto o índice se baseia na distribuição mensal de chuvas, onde os valores

das distribuições mensais idênticas será idêntico para a quantidades diferentes, (De

LUIS, et al. 1997). Deste modo o índice é recomentado para obtenção de dados para ter

informação sobre a variabilidade total da precipitação em um determinado do período

temporal, sendo calculado em escalas anuais e sazonais.

O Precipitation Concentration Index (OLIVER, 1980) é obtido por

(3)

De acordo com De LUIS et al. (2011), o PCI pode ser classificado como

apresentado na Tabela 5.

Tabela 5: Classificação da Precipitation Concentration Index.

PCI PRECIPITAÇÃO (mensal)

≤ 10% Uniforme

11% a 15% Moderadamente sazonal

16% a 20% Sazonal

≥ 20% Irregular

Fonte: Luis et al. (2011), organizado pela autora.

32

O autor LOBO et al. (2010) elucida que a distribuição mensal da precipitação

calculada por meio do PCI variam entre 8,3 % até 100,0 %, como a Tabela 5, sendo que

quanto menor for o resultado mais uniforme foi a distribuição da chuva nos meses do

ano e quando atingindo o PCI igual a 100,0 % é o mesmo que tivesse chovido somente

em um mês ao longo do ano, Vale destacar que a Tabela 5 apresenta como distribuição

irregular da precipitação valores do PCI igual ou superior a 20,0 %.

Percebe-se que o índice PCI é um importante meio de observar a distribuição

da precipitação, De LUIS et al. (2011) elenca que o índice permite inferência sobre o

comportamento da concentração da chuva em um espaço. Assegura também que como a

chuva tem uma influência direta com a recarga e fluxo das águas subterrâneas, o

conhecimento espacial e concentração da mesma se torna indispensável.

III. Índice Padronizado de Chuva (IPC)

O Índice Padronizado de Chuva elaborado por MCKEE et al. (1993) é baseado

na probabilidade de precipitação para qualquer escala de tempo, possibilitando a

qualificação do excesso ou déficit de chuva na região. Este índice fundamenta-se em

séries longas de precipitação (no mínimo de 30 anos), permitindo refletir o impacto da

seca através do desvio da precipitação em relação a sua média para um determinado

período temporal.

DOMINGOS (2006) traz em seu trabalho as funções bases para o cálculo do

IPC. O cálculo do índice se dá assim em séries longas e através da determinação da

função da densidade da função de densidade de probabilidade, pensando no viés

matemático.

Esboça-se inicialmente através da função de distribuição de probabilidade

gama, compreendida por:

(4)

Aonde: α > 0 é um parâmetro de forma

β > 0 um parâmetro de escala

x > 0 a quantidade de precipitação

Γ(α) é uma função gama

33

Esta função gama é definida pela a função:

(5)

Já os parâmetros α (alfa) e β (beta) da função 3 são estimadas através das

seguintes funções de máxima verossimilhança (THOM, apud DOMINGOS, 2006) que

estiva β (5) e α (6):

(6)

e a função,

(7)

Obtêm-se através da equação abaixo,

(8)

Sendo n o número de observações da precipitação e é o valor médio da

precipitação.

O cálculo do SPI apresentava problemas, uma vez que a função tem um desvio

padrão e uma média para cada região, impossibilitando assim a comparação entre os

episódios. Como solução utilizou-se a padronização de uma variável, possibilitando

assim o cálculo em diferentes escalas temporais. Como coloca DOMINGOS (2006,

p.9): A solução consiste em transformar a função de probabilidade cumulativa gama,

numa variável aleatória normalizada (Z) com média 0 e desvio padrão 1.

Utiliza-se aproximação descrita por ABRAMOWITZ AND STEGUN (apud

DOMINGOS, 2006), sendo o valor calculado computacionalmente, a aproximação

34

proposta se converteu a probabilidade acumulativa em uma variável aleatória

normalizada, referenciada por Z.

Assim a variável ficou da seguinte forma:

Para 0 < H (x) ≤ 0.5

(9)

Para 0.5 < H (x) ≤ 1.0

(10)

A variável t é obtida por:

(11)

para 0 < H (x) ≤ 0.5

e

(12)

para0.5 < H (x) ≤ 1.0

35

Segundo DOMINGOS (2006) os valores de c e d são:

Com os resultados obtidos através das variáveis apresentadas, temos o valor do

SPI no qual se classifica perante demonstração na Tabela 6 que obedece o padrão

proposto por MCKEE et al. (1993).

Tabela 6: Classificação dos períodos secos e úmidos do Índice de Precipitação Padronizado

segundo MCKEE et. al.(1993)

SPI CATEGORIA

≥ 2.00 Extremamente úmido

1.5 a 1.99 Muito úmido

1.00 a 1.49 Moderadamente úmido

0.99 a -0.99 Próximo ao normal

-1.00 a -1.49 Moderadamente seco

-1.50 a -1.99 Muito seco

≤ -2.00 Extremamente seco

Percebe-se que quando o IPC apresenta valores positivos a precipitação vai ser

maior que a média e quando os valores forem negativos a indicação que a precipitação

foi menor que a média, desta maneira Mckee et al. (apud DOMINGOS, 2006) coloca

que o SPI médio deve ser zero.

Os índices apresentados (IC, IPC e IPP) foram calculados computacionalmente

através das funções desenvolvidas por POVOA e NERY (2016) no software R. O R é

um software livre, tem uma licença pública geral, ou seja, os usuários do programa tem

o direito de copiar, distribuir ou modificar partir do código-fonte, sobre os pretextos

estabelecidos no termo da licença do software. Esta disponível para as plataformas

Linux, UNIX e Windows e no portal <https://www.r-project.org/> é possível obter mais

informações da plataforma.

Por ser um ambiente estatístico e aceitar a elaboração de novas funções que

facilitam a realização de análises estatísticas, o principal destaque do software R baseia-

se na sua facilidade. Para ESQUIVEL (2012, p. 2) "a grande vantagem do software R é

a possibilidade de criar funções e adicionar funcionalidade pré-definidas do programa,

assim como sua flexibilidade na expansão através da criação de pacotes; (...)".

As funções utilizadas precintcon.ci.analysis. precintcon.pci.analysis e

precintcon.spi.analysis (POVOA e NERY, 2016) são componentes do pacote

36

desenvolvido para o software R permite o calculo dos índices pluviométricos estudados

na UGRHI - 17.

A confecção dos mapas elaborados neste trabalho foram feitos com o auxílio

do programa Surfer® versão 8, através da interpolação e amostragem de dados. Como

elenca LADIM et al. (2002, p.7) " as representação de dados no espaço é essencial em

diversas áreas do conhecimento; (...)" e permite uma maior compreensão da ocorrência

do fato, recorre-se assim ao programa gráfico Surfer®, desenvolvido pela Golden

software Inc, para a confecção dos mapas para representação gráfica dos dados obtidos.

Utilizou-se também para a organização dos dados utilizados das 24 séries

pluviométricas e os dados obtidos posteriormente o programa Microsoft Excel®, do

pacote Office 2013, para organização, criação de planilhas e análise de dados, sendo

uma das ferramentas essenciais para o desenvolvimento da pesquisa.

37

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

A análise estatística da precipitação foi realizada para as 24 séries

pluviométricas da UGRHI-17 com o propósito de identificar as variabilidades presentes

na precipitação, com base nos índices supracitados (CI, PCI e SPI) chegou-se nas

seguintes constatações.

Os resultados mostram que a variabilidade da precipitação de chuvas no

território da UGRHI -17 para cada índice abordado possibilita ponderar sobre sua

variabilidade do regime de chuva, como já elencado a chuva é de extrema importância

para o reabastecimento das águas subterrâneas e do ciclo hidrológico de uma região,

uma vez que o seu regime pode ter eventos extremos (máxima e mínima) que interferem

diretamente nos seres vivos e no planeta como um todo, sobressaindo a relação homem-

meio e meio-homem que são dependente e refém do regime pluviométrico de uma

região.

Para o índice IC, os resultados obtidos mostram que a UGRHI -17

apresentaram valores entre 0.53 e 0.60 de IC, como se observa na Tabela 7. Os valores

mais baixos do índice IC situam-se na porção leste e centro da Unidade (Figura 8). Os

valores mais baixos localizam-se nas estações de Bairro Anhumas, Paulistânia e Guarei

com IC de 0.52. As estações de Usina Quatiara, Fazenda do Barreiro Rico, Faz. Nova

Niagara, Ourinhos, Areia Branca e Taciba com IC de 0.53. Os valores mais altos de IC

são nas estações de Agropecuária Sto Antônio (0.60) e Angatuba e Piraju (0.59) que se

localiza respectivamente ao Norte e ao Sul.

Tabela 7: Resultados do índice CI e PCI

Estação CÓDIGO A b R² CI PCI

1 2348033 0.054 0.029 0.998 0.55 12.9

2 2349007 0.032 0.033 0.998 0.59 13.2

3 2150040 0.086 0.024 0.997 0.53 13.7

4 2150041 0.080 0.025 0.996 0.54 13.8

5 2248015 0.082 0.025 0.997 0.54 13.9

6 2248030 0.041 0.032 0.996 0.57 13.9

7 2248025 0.088 0.023 0.996 0.53 13.5

8 2248048 0.102 0.022 0.997 0.52 13.9

9 2249086 0.095 0.023 0.997 0.53 13.5

10 2249034 0.086 0.024 0.997 0.53 13.2

11 2249008 0.082 0.024 0.996 0.54 14.5

12 2249070 0.092 0.023 0.996 0.54 15.4

38

13 2249025 0.103 0.022 0.997 0.52 14.0

14 2249060 0.097 0.023 0.996 0.53 13.3

15 2250011 0.029 0.035 0.998 0.60 13.7

16 2250016 0.086 0.024 0.997 0.53 14.0

17 2250023 0.079 0.025 0.997 0.54 13.3

18 2250009 0.078 0.025 0.996 0.54 14.4

19 2250045 0.079 0.025 0.997 0.54 13.3

20 2251013 0.083 0.024 0.997 0.53 14.1

21 2348008 0.087 0.024 0.996 0.53 13.4

22 2348005 0.078 0.025 0.994 0.54 14.2

23 2348014 0.095 0.023 0.997 0.52 14.1

24 2349017 0.035 0.032 0.997 0.59 13.6

Na Figura 8 observa-se a distribuição espacial do índice de concentração da

precipitação na UGRHI -17.

Figura 7: Índice de concentração na UGRHI -17.

A análise indica que os coeficientes de determinação R² observados para os

dias de chuva para todas as 24 séries são superiores a 0.99. E os valores dos coeficientes

a e b, no coeficiente a são maiores a 0.100 e menores a 0.029 respectivamente nas

estações Bairro Anhumas e Paulistânia e na agropecuária Santo Antônio e no

coeficiente b são maiores a 0.30 e menores a 0.020 nas mesmas estações.

O índice de IC permite avaliar a distribuição da precipitação pluvial, sendo

quanto mais próximo de zero melhor a distribuição, logo quanto mais próximo da

unidade um mais concentrada é a precipitação, ou seja, se o IC for igual a zero a chuva

39

foi uniforme na região e se IC=1 significa que a chuva foi somente em um ponto o

tempo todo. Têm-se assim uma relação entre a chuva diária com a sua frequência.

Percebe-se que as estações trabalhadas da UGRHI - 17 apresenta valores na

casa de 0.50 e não ultrapassa 0.60. Possibilitando afirmar que a Unidade apresenta um

grau de regularidade das chuvas que não pode ser considerada nem uniforme e nem

concentrada. Através das características da precipitação pluvial pode-se avaliar os risco

de erosão de uma região, LOMBARDI NETO, F. & PASTANA (1972, p. 233) afirma

que

A capacidade de uma chuva erodir um solo depende,

sobretudo da intensidade envolvida durante a chuva, da

sua quantidade e das condições da superfície do solo.

Chuva de longa duração e baixa intensidade pode

ocasionar perdas de água com pequeno risco de erosão,

enquanto chuva de menor quantidade e alta intensidade

pode condicionar maior risco.

Assim com o auxilio da Figura 9, que mostra a suscetibilidade erosiva da

Unidade e com o dados do CI, percebe-se que a estação Agropecuária Sto Antônio

(CI= 0.60) está localizada em uma área com alta suscetibilidade à erosiva.

Figura 8: Mapa de suscetibilidade á erosão.

Fonte: Plano de bacia - MP (2007).

A UGRHI -17 apresenta muitas suscetível a erosão, ao Norte estão os pontos

com as mais altas suscetibilidade e o IC entorno de 0.54. A estação Faz. Monte Alegre

(IC=0.57) tem suscetibilidade erosiva considerada muito alta segundo o Plano de bacia -

MP. Sabe-se que a intensidade, duração e a frequência das chuvas está correlacionada

40

ao fator de perda de terra, provocando erosões. (LOMBARDI NETO, F. & PASTANA,

1972).

O índice IPC que permite determinar a variabilidade temporal da distribuição

da precipitação pluvial ao longo dos anos. Na Tabela 7 observa-se os resultados obtidos

do ICP para as 24 estações da Unidade estudada. Assim o Índice foi calculado em escala

anual (Anexo 4) e sazonais (Tabela 7).

Observa-se na Figura 10, que o valor do IPC na Unidade tem como maior valor

a estação Avaí com IPC 15,4 % e a menor 12,9 % a estação de Angatuba configurando

a Unidade com precipitação moderadamente sazonal segundo a classificação De Luis et

al. (2011), significando que a distribuição da precipitação pluvial neste período de 1976-

2010 nas estações teve distribuição temporal da distribuição moderada.

Figura 9: Índice de concentração da precipitação na UGRHI -17.

Referente o IPC anual vale destacar o ano de 1976 onde quase todas as

estações (menos a estação Bairro Sabia) apresenta IPC menor que ≤ 10,0 % sendo

considerado a distribuição da precipitação uniforme.

Para valores IPC ≥ 20,0 % na classificação proposta considera como uma

distribuição da precipitação Irregular, ou seja, a chuva teve distribuição concentrada. A

estação Usina Quatiara teve IPC anual entorno de 32,3 % no ano de 2007, na estação

Faz. Monte Alegre de 24,2 % no ano de 2002, na estação Bairro Anhumas de 22,8 % no

ano de 2009, na estação Marília de IPC de 29,1 % no ano de 1999, na estação Avaí no

ano de 2007 ao Oeste da Unidade teve IPC de 26,7% e na estação Assis (Horto

Florestal - EFS) teve IPC de 32,3 %, sendo os anos com os maiores índices de IPC

registrados na UGRHI - 17. Na Figura 11 observa-se o IPC para o ano 2007 e sua

concentração no lado oeste da Unidade, sentido ao estado do Paraná.

41

Figura 10: Índice de concentração da precipitação na UGRHI -17 no ano de 2007.

O IPC do ano de 1976 teve a distribuição da precipitação uniforme como já

mencionado, observa-se tão afirmação na Figura 12, onde se percebe as isolinhas bem

distribuídas e pouca variabilidade. Vale destacar a oportunidade de comparação entre os

IPC de 2007 e 1976, respectivamente uma precipitação com distribuição concentrada e

outra uniformemente na Unidade.

Figura 11: Índice de concentração da precipitação na UGRHI -17 no ano de 1976.

Para os resultados do índice SPI, ou seja, Índice de Precipitação Padronizado

(IPP), os resultados obtidos nas escalas de tempo de 3 meses, 6 meses, 9 meses, 12

meses e 24 meses em determinados anos, possibilita o monitoramento e análise de

eventos extremos na região.

Os anos escolhidos para análise do índice foram os anos de 1976, 1983, 1985 e

1997 e 2007, sendo respectivamente o primeiro e último ano La Niña e os outros El

Niño, ambos são exemplos muito importante de ocorrência de ENOS (El-Niño-

Oscilação Sul), nas fases frias e quentes, como se observa na Tabela 8. Foram

42

analisadas o índice de cada ano em questão para cada estação, onde, posteriormente,

foram traçadas as isolinhas para cada período dos fenômenos.

Tabela 8: Anos em relação aos fenômenos El Niño/La Ninã.

El Niño Intensidade La Niña Intensidade

1877 - 1878 Forte 1886 Forte

1888 - 1889 Moderada 1903 - 1904 Forte 1896 - 1897 Forte 1906 - 1908 Forte

1899 Forte 1909 - 1910 Forte

1902 - 1903 Forte 1916 - 1918 Forte

1905 - 1906 Forte 1924 - 1925 Moderada

1911 - 1912 Forte 1928 - 1929 Fraca

1913 - 1914 Moderada 1938 - 1939 Forte

1918 - 1919 Forte 1949 - 1951 Forte

1923 Moderada 1954 - 1956 Forte

1925 - 1926 Forte 1964 - 1965 Moderada 1932 Moderada 1970 - 1971 Moderada

1939 - 1941 Forte 1973 - 1976 Forte 1946 - 1947 Moderada 1983 - 1984 Fraca 1951 Fraca 1984 - 1985 Fraca

1953 Fraca 1988 - 1989 Forte 1957 - 1959 Forte 1995 - 1996 Fraca

1963 Fraca 1998 - 2001 Moderada

1965 - 1966 Moderada 2007 - 2008 Forte 1968 - 1970 Moderada

1972 - 1973 Forte

1976 Fraca

1977 - 1978 Fraca

1979 - 1980 Fraca

1982 - 1983 Forte

1986 - 1988 Moderada 1990 - 1993 Forte 1994 - 1995 Moderada 1997 - 1998 Forte

2002 - 2003 Fraca 2004 - 2005 Fraca

2006 - 2007 Fraca 2009 - 2010 Fraca

Para ZHANG et al. (2012) os anos de 1983 e 1984, são apontados como sendo

um dos mais difíceis, tendo o El Niño com a maior intensidade, o NOAA (National

Oceanic and Atmospheric Administration) ressalva tal afirmativa. Todavia, vale

destacar que a ocorrência do ENOS afeta as regiões do planeta de forma e intensidade

Fonte: CPTEC/INPE (2010)



43

diferente, assim um ENOS considerado forte para uma região, pode não ter afetado com

a mesma intensidade outra região. Então mesmo a Tabela 8 apontar a ocorrência forte

de ENOS, isso não significa que teve intensidade forte em todas as partes com a mesma

intensidade.

Os anos com atuação do fenômeno El Niño - Oscilação Sul (ENOS), tem como

característica no estado de São Paulo muito úmido. Isso ocorre devido ao fenômeno

ocorre no verão aumentando a temperatura acima do normal, o que favorece a formação

de nuvens e subsequente a ocorrência de precipitação pluvial, provocando transtorno a

população, como por exemplo, a ocorrência de enchentes.

A oscilação sul e as possíveis alterações no regime de chuva durante o evento

já foram amplamente estudada. O fenômeno El Niño e La Niña tem como tendência a

periodicidade de ocorrer de três a sete anos, todavia não são regulares, tem como

características fundamentais a alterações da temperatura da superfície do mar na região

do Pacifico Equatorial.

De tal modo o El Niño-Oscilação Sul é um fenômeno de grande escala,

afetando o clima de diversas áreas do planeta, ANDRADE (2003) caracteriza ENOS

como sendo uma "gangorra barométrica" de grande escala, coloca também que o

fenômeno tem fases positivas e negativas, sendo a positiva denominada de El Niño e a

fase a negativa, denominada de La Niña. A fase positiva ocorre quando a o

enfraquecimento dos ventos alísios, tendo o aquecimento das águas superficiais do

Pacífico, a fase negativa ocorre quando se observa o resfriamento das águas e a

intensidade dos ventos alísios.

Na Figura 13 observam-se as diferenças do aquecimento das águas no oceano

Pacífico com ocorrência de ENOS e em condições normais, percebe-se que a mudança

de calor na superfície do oceano se altera com evento ou sem. Tem então três fases

distintas: Neutro, El Niño e La Niña (respectivamente como esboçado na Figura 11).

Figura 12: Condições normais e ENOS no oceano Pacífico.

Fonte: NOAA (2016), adaptado.

44

Nota-se que as mudanças no oceano e na atmosfera nas fases ENOS são

distintas, na fase El Niño ocorre aquecimento da superfície do oceano, ou seja,

temperatura acima da média da superfície do oceano e na fase La Niña compreende-se o

resfriamento da superfície do oceano. Na Figura 13 pode-se atinar sobre as condições

para cada uma das fases.

L'HEUREUX (2014) afirma que: "ENSO is one of the most important climate

phenomena on Earth due to its ability to change the global atmospheric circulation,

which in turn, influences temperature and precipitation across the globe, " Estás-se

elucidando sobre um dos principais fenômenos que ocorre no oceano com influência em

toda extremidade da terra.

Na Tabela 9 nota-se os resultados do índice de precipitação padronizado (IPP)

obtidos para as estações meteorológicas da UGRHI - 17.

Tabela 9: IPP das séries pluviométricas da UGRHI -17.

ANO Estação 01 - 2348033


SPI 3 SPI 6 SPI 9 SPI 12 SPI 24 SPI 3 SPI 6 SPI 9 SPI 12 SPI 24

1976 0.82 1.30 1.34 0.73 1976 0.67 1.27 1.13 0.51

1983 0.70 1.10 1.19 1.12 0.62 1983 1.21 1.86 2.02 2.04 2.01

1985 -0.96 -1.08 -1.08 -1.23 -0.59 1985 -0.42 -0.32 -0.27 -0.43 -0.59

1988 -0.04 0.08 0.29 0.35 0.78 1988 -0.81 -0.78 -0.76 -0.42 -0.07

1993 -0.01 0.12 0.16 0.34 0.31 1993 0.39 0.76 1.02 1.32 1.46

1997 0.48 0.63 0.61 0.76 0.55 1997 0.38 0.53 0.60 0.65 0.04

2007 -0.28 -0.26 -0.37 -0.32 -0.24 2007 -0.24 -0.17 -0.21 -0.21 -0.82




1976 1.32 1.73 2.00 2.10

1976 0.81 1.09 1.30 2.08

1983 1.24 1.77 2.12 2.37 2.27

1983 1.18 1.56 1.77 1.93 1.17

1985 -0.25 -0.29 -0.36 -0.52 -0.05

1985 -0.24 0.24 0.72 0.84 1.03

1988 0.10 0.25 0.34 0.30 0.63

1988 -0.21 -0.14 0.02 0.05 0.00

1993 0.20 0.16 0.15 0.58 -0.19

1993 0.33 0.67 0.80 1.01 0.89

1997 0.55 0.68 0.64 0.06 0.07

1997 0.68 1.07 1.27 1.51 1.32

2007 -0.99 -0.65 -0.25 -1.84 -0.64

2007 0.04 0.47 0.52 0.65 -0.01

ANO Estação 05- 2248015



1976 1.20 1.65 1.89 2.03

1976 1.14 1.47 1.47 1.15

1983 0.98 1.19 1.27 1.35 2.01

1983 1.15 1.48 1.56 1.59 1.21

1985 -0.40 -0.24 -0.07 -0.37 -0.57

1985 -0.21 -0.15 -0.07 -0.16 -0.09

1988 -0.46 -0.38 -0.29 -0.35 0.23

1988 -0.41 -0.32 -0.17 -0.04 0.35

1993 0.80 1.19 1.34 1.53 0.43

1993 0.69 0.92 1.02 1.15 1.10

45

1997 0.43 0.53 0.44 0.36 0.56

1997 0.71 0.91 0.94 0.94 0.70

2007 -0.05 0.02 -0.22 -0.46 -1.41

2007 -0.61 -0.43 -0.51 -0.54 -0.99




1976 1.21 1.80 2.10 1.55

1976 1.03 1.65 1.72 1.28

1983 1.26 1.79 2.04 2.25 2.21

1983 1.31 1.96 2.17 2.21 1.65

1985 -0.39 -0.39 -0.36 -0.67 -0.56

1985 -0.35 -0.38 -0.35 -0.67 -0.64

1988 -0.21 -0.19 -0.01 0.16 0.38

1988 -0.30 -0.23 0.05 0.14 0.10

1993 0.06 0.12 0.15 0.30 -0.32

1993 0.30 0.44 0.52 0.73 0.56

1997 0.31 0.49 0.55 0.70 0.09

1997 0.23 0.30 0.23 0.29 0.13

2007 0.05 0.32 0.34 0.47 -0.26

2007 0.30 0.62 0.73 0.91 1.75




1976 0.88 1.38 1.40 0.79

1976 1.20 1.87 2.04 1.96

1983 0.55 0.78 0.89 0.94 0.90

1983 0.88 1.27 1.50 1.53 1.20

1985 -0.43 -0.67 -0.84 -1.11 -1.36

1985 -0.50 -0.62 -0.69 -1.06 -1.42

1988 -0.58 -0.68 -0.60 -0.48 0.40

1988 -0.31 -0.44 -0.36 -0.31 0.28

1993 0.55 0.92 1.08 1.28 1.12

1993 0.37 0.76 0.97 1.18 1.24

1997 0.89 1.22 1.35 1.47 1.10

1997 1.04 1.30 1.35 1.42 1.14

2007 0.01 0.16 0.09 -0.02 -0.73

2007 0.24 0.63 0.61 0.58 -0.29




1976 1.29 1.59 2.04 2.15

1976 0.89 1.40 1.43 1.27

1983 1.26 1.85 2.11 2.29 2.06

1983 0.53 0.70 0.77 1.13 1.60

1985 -0.88 -1.06 -1.18 -1.37 -0.75

1985 -0.29 -0.19 -0.07 -0.16 -0.17

1988 -0.07 0.41 0.78 1.01 0.70

1988 -0.45 -0.26 -0.16 -0.11 0.37

1993 0.22 0.31 0.26 0.27 -0.21

1993 0.27 0.54 0.62 0.82 0.99

1997 0.14 0.38 0.47 0.60 -0.09

1997 0.64 0.95 1.08 1.10 -0.22

2007 -0.02 0.13 0.05 -0.02 -0.69

2007 -0.19 -0.14 -0.18 -0.22 -1.02




1976 0.87 1.37 1.40 1.20

1976 0.90 1.30 1.41 1.01

1983 1.28 1.87 2.07 2.24 2.19

1983 1.41 2.01 2.31 2.49 2.33

1985 -0.06 0.00 0.07 0.02 0.74

1985 -0.65 -0.56 -0.51 -0.82 -0.64

1988 -0.33 -0.25 -0.03 0.12 0.27

1988 -0.29 -0.20 -0.08 -0.04 -0.03

1993 0.41 0.61 0.63 0.72 0.48

1993 0.08 0.06 -0.02 0.00 -0.35

1997 0.38 0.67 0.75 0.78 -0.92

1997 0.47 0.80 0.96 1.08 0.49

46

2007 -0.29 -0.21 -0.44 -0.57 -0.16

2007 -0.85 -0.98 -1.14 -1.29 -1.06




1976 0.85 1.30 1.52 1.44

1976 1.32 1.73 2.00 2.10

1983 1.04 1.57 1.86 2.13 2.08

1983 1.24 1.77 2.12 2.37 2.27

1985 -0.63 -0.52 -0.38 -0.44 -0.71

1985 -0.25 -0.29 -0.36 -0.52 -0.05

1988 0.09 0.21 0.23 0.04 -0.01

1988 0.10 0.25 0.34 0.30 0.63

1993 -0.11 0.14 0.27 0.38 0.33

1993 0.20 0.16 0.15 0.27 -0.19

1997 0.69 0.97 1.04 1.08 0.50

1997 0.55 0.68 0.64 0.56 0.07

2007 0.11 0.60 0.59 0.64 -0.22

2007 -0.99 -0.65 -0.25 -0.08 -0.64




1976 1.18 1.66 2.00 2.04

1976 0.97 1.35 1.50 1.51

1983 0.79 1.28 1.57 1.77 2.11

1983 1.21 1.72 2.02 2.25 1.89

1985 -0.42 -0.25 -0.05 -0.14 -0.32

1985 -0.82 -0.86 -0.78 -0.89 -0.62

1988 -0.05 -0.05 0.03 0.08 -0.30

1988 -0.33 -0.25 -0.10 -0.02 0.24

1993 0.20 0.45 0.72 0.89 0.76

1993 -0.32 -0.25 -0.06 0.18 -0.27

1997 0.98 1.15 1.15 1.11 0.68

1997 0.64 0.98 1.10 1.29 0.74

2007 0.27 0.57 0.57 0.48 -0.59

2007 -0.16 0.25 0.31 0.48 -0.30




1976 0.97 1.42 1.75 2.01

1976 0.66 1.06 1.11 1.02

1983 1.16 1.86 2.20 2.26 2.21

1983 0.99 1.53 1.86 2.02 1.61

1985 -0.55 -0.22 0.02 0.01 -0.03

1985 -0.71 -0.76 -0.76 -0.92 -1.07

1988 -0.41 -0.51 -0.54 -0.58 0.05

1988 -0.62 -0.74 -0.70 -0.72 -0.56

1993 -0.25 -0.35 -0.40 -0.24 -0.25

1993 -0.35 -0.20 0.02 0.31 -0.10

1997 0.56 0.86 1.03 1.27 1.10

1997 0.53 0.82 0.89 0.98 0.61

2007 0.13 0.40 0.39 0.38 -0.29

2007 0.10 0.51 0.55 0.65 0.38




1976 1.08 1.54 1.61 1.11

1976 1.35 1.92 2.08 1.60

1983 1.38 1.79 2.01 2.09 2.00

1983 1.65 2.28 2.62 2.77 2.18

1985 -0.36 -0.23 -0.03 -0.18 -0.15

1985 -0.53 -0.45 -0.34 -0.51 -0.28

1988 -0.39 -0.25 -0.03 0.18 1.17

1988 -0.21 -0.24 -0.20 -0.21 -0.01

1993 0.35 0.56 0.71 0.88 0.61

1993 0.26 0.26 0.21 0.20 -0.27

1997 0.31 0.32 0.20 0.16 -0.05

1997 0.48 0.55 0.49 0.53 0.02

2007 -0.29 -0.27 -0.43 -0.59 -0.80

2007 -0.26 -0.16 -0.22 -0.18 -0.50

ANO Estação 23 - 2348014 ANO Estação 24- 2349017

47


1976 1.13 1.77 1.86 1.62

1976 0.63 1.09 1.19 0.56

1983 1.52 2.19 2.40 2.41 1.76

1983 0.80 1.51 1.72 1.66 1.05

1985 -0.61 -0.65 -0.61 -0.75 -0.08

1985 -0.89 -0.86 -0.84 -1.06 -1.19

1988 -0.09 0.01 0.27 0.35 1.12

1988 -0.02 0.08 0.25 0.43 0.38

1993 0.19 0.30 0.34 0.51 0.40

1993 -0.12 -0.27 -0.41 -0.20 0.41

1997 0.12 0.25 0.36 0.63 0.94

1997 0.40 0.49 0.61 0.73 0.61

2007 -0.35 -0.33 -0.34 -0.18 -0.38

2007 -0.15 -0.11 -0.15 -0.13 -0.47

Na Tabela 9 tem-se o cálculo do Índice de Precipitação Padronizado (IPP) para

as 24 séries pluviométricas da UGRHI -17, onde teve como resultado o IPP próximo ao

normal para todas as escalas de tempo de três. seis. nove. doze e vinte e quatro meses.

Alguns casos mostram o excesso e/ou déficit de precipitação na Unidade estudada.

Destaca-se o ano de 1976 que teve o IPP caracterizado como moderadamente úmido.

muito úmido e extremamente úmido, faz-se necessário destacar as estações Usina

Quatiara, Marília, Assis (Horto Florestal - EFS), Usina Pari e Gardênia que

apresentaram IPP superior a 2.0 caracterizando-se como extremamente úmido, ou seja,

ocorreu precipitação acima da média nestes pontos. No ano de 1983 tem-se o IPP com

valores denotando excesso de precipitação nas estações já citadas no ano de 1976 e nas

estações Piraju, Faz. Do Barreiro Rico, Paulistânia, Areia Branca, Avaré e Bofete teve o

IPP 9, 12 e 24 são superiores a 2.0 (extremamente úmido), O IPP que apresenta déficit

na precipitação na Unidade está presente no ano de 1985 e 2007.

Na Figura 14 observa-se a distribuição espacial na Unidade de Gerenciamento

do Médio Paranapanema do índice IPP no ano de 1983 no qual notar-se que o ano de

1983 foi muito úmido para toda a Unidade, sendo quase homogênea sua distribuição.

apresenta-se SPI superior ou igual a dois, ou seja, classificado como muito úmido.

Confirmando afirmação feita por ZHANG et al. (2012) que os anos de 1983 e 1984. são

os que tiveram a maior intensidade do El Niño no mundo, no estado de São Paulo foi

um ano muito úmido de modo geral, provocando grandes temporais e inúmeras

consequências para as cidades, como por exemplo enchentes que afeta de forma

endêmica a Região Metropolitana de São Paulo. O fenômeno El Niño quando tem

ocorrência na estação do Verão. a intensidade que afeta uma região é intenso, uma vez

que o verão tem-se o aumento da temperatura, o que favorece na formação de nuvens e

consecutivamente o aumento das precipitações. Deste modo assegura-se que a Unidade

no ano de1983 seguiu o padrão do estado no efeito de influência do El Niño.

48


1983.

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

SP

I 3

-51

-50.5

-50

-49.5

-49

-48.5

-23

-22.5

-51

-50.5

-50

-49.5

-49

-48.5

-23

-22.5

SP

I 6

SP

I 9

SP

I 1

2

SP

I 2

4

-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

.5-5

0-4

9.5

-49

-48.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

00

.51

1.5

2

An

o 1

983

49

Por outro viés o ano de 1985 tem o resultado do IPP no qual apresenta déficit

na precipitação. neste ano ocorreu o fenômeno La Niña com baixa intensidade. como

apresentado na segundo tabela do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos, o

CPTEC, todavia vale ponderar que a variação da intensidade depende de cada região. O

IPP mostra que a precipitação apresentou-se moderadamente seco nas estações

Angatuba, Marília e Taciba (ao norte da UGRHI), sendo o IPP 12 de -1.37 o maior, no

restante o IPP está ligeiramente em função de apresentar seca, porém se mantêm dentro

da média considerada normal ( até - 0.99).

Na Figura 15 observa-se a distribuição espacial dos resultados do índice IPP

para o ano de 1985, permite ponderar que a distribuição das chuvas na Unidade, o

melhor a falta de chuva neste ano ocorreu em toda a sua extensão, porém vale destacar a

região Norte da Unidade que foi apresentado os maiores índices para todas as escalas

temporais utilizadas, é uma região que tem uso e ocupação do solo predominantemente

de pastagem e culturas perenes (vale destacar que a velocidade que as gramíneas e

arbustos secam), observa-se também que ao Sul o índice IPP se aproxima de zero, ou

seja, classificando o extremo como normal. vale elucidar que a variável de influência

para esta ocasião possa esta ligada a localização do rio Paranapanema. Turvo e Pardo e

as Usinas Hidrelétricas de Piraju e Chavantes, no qual tem influencia na distribuição de

chuvas, ou seja, consistir em dizer que está região teve menos influência do fenômeno

La Niña ocorrido naquele ano.

50


1985

SP

I 3

SP

I 6

SP

I 9

SP

I 1

2

SP

I 2

4

An

o 1

985

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

-51

-50

.5-5

0-4

9.5

-49

-48

.5

-23

-22

.5

00.5

11.5

2

51

No ano de 2007 o resultado do IPP apresenta déficit na precipitação

comumente ao ano de 1985, neste ano teve ocorrência de La Niña, como observamos na

figura 16 os índices mais altos estão localizados no Oeste da Unidade, faz-se necessário

destacar a estação Usina Quatiara que se localiza noroeste da Unidade, que obteve em

um IPP 12 de -1.84 que representa uma precipitação padronizada muito seca, próximo a

extremamente seco (-2.0), além de destacar o SPI 3 que é referente a escala temporal de

3 meses. no qual permite afirmar que a distribuição de precipitação está na região Oeste

da Unidade de Gerenciamento.

Todavia vale ponderar que quando observado os cinco SPI retratados nas

escalas de tempo de 3, 6, 9, 12 e 24 meses, no qual corresponde ao valor de acumulo de

precipitação na escala de análise, percebe-se a pouca variação entre os índices, porém

segundo o CPTEC neste ano de 2007 o estado de São Paulo (e a região da Unidade)

tiveram cinco meses de extremos, dois muito úmidos e três com severas secas. no qual

emitem n final um SPI balanceado. Os extremos úmidos se apresentaram nos meses de

janeiro e julho e as secas nos meses de agosto, setembro e outubro atingindo todo ou

grande parte do estado, assim percebe-se que os valores obtidos são esperados para a

regiões consideradas.

Contudo tal fato demonstra que quando considera uma única escala, o SPI não

pode ter seu comportamento analisado, assim o Índice Padronizado de Precipitação

necessita-se a observação nas diferentes escalas de tempo especialmente para valores

extremos.

52

SP

I 3

SP

I 6

SP

I 9

SP

I 1

2

SP

I 2

4

An

o 2

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00.5

11

.52


2007

53

5. CONSIDERAÇÕES FINAIS

A análise do grau de concentração precipitação durante todo o ano é

extremamente importante para o seu elevado impacto sobre fenômenos ambientais,

sociais, políticos e econômicos, em outras palavras, de tal forma de inundações e secas

severas, ambas afetam a vida do ser humano radicalmente, quando tem excesso de

chuvas e ocorre as enchentes e deslizamentos de encostas ou quando ocorre a falta de

chuva. provocando severas secas. represas secas. falta de reabastecimento dos recursos

hídricos. falta de água.entre outros inúmeros acontecimentos. Compreende-se assim que

a chuva é de extrema importância para o reabastecimento das águas e do ciclo

hidrológico de uma região e que os eventos extremos (máxima e mínima) interferem

diretamente nos seres vivos e no planeta como um todo. A irregularidade da

precipitação pluviométrica interfere em todas as escalas e formas a vida humana.

concluímos então que o estudo do clima é muito importante para uma região.

A Unidade estudada (UGRHI - 17) destaca-se por ter em seu território um Rio

Federal, em outras palavras, um rio que corre em dois estados brasileiros, São Paulo e

Paraná, deste modo o Gerenciamento do Rio Paranapanema é realizado em conjunto nos

âmbitos qualitativos e quantitativos. Vale elucidar também que se consta sobre uma

Unidade com cidades médias.

A análise nas séries temporais dos índices de precipitação indicou que a

variabilidade da precipitação pluvial no território da UGRHI -17 tem um regime de

chuvas considerado moderado. Com os resultados obtidos deixa claro que o regime de

chuvas da Unidade para cada um dos índices abordados. possibilita a colocação sobre

sua variabilidade. Percebe-se assim que a UGRHI -17 tem suas características

marcantes e um regime pluviométrico que afeta toda a Unidade com ou sem extremos

em seu território.

O índice IC possibilitou fazer valiosas ponderações sobre a irregularidade da

precipitação na UGRHI - 17, o resultado do IC para a Unidade esteve em torno de 0.50

a 0.60, no qual mostra que a precipitação na escala temporal de 1976 a 2010 tem uma

irregularidade nem concentrada e nem uniforme no regime de chuvas da região.

O IPC foi calculado e analisado e possibilitou determinar a variabilidade

temporal da distribuição de chuvas ao longo dos anos delimitados. percebeu-se que o

regime de chuvas na UGRHI - 17 teve distribuição moderada. porém quando observa-se

a escala anual, o IPC encontrado para cada ano varia entre Uniforme e irregular, foi

destacado alguns anos com máximas e mínimas e de ocorrência de fenômenos ENOS.

54

Nesta escala temporal de 1976 a 2010 teve-se alguns eventos ENOS, fases frias

(El Niño) e quentes (La Niña), que interferiram no regime de chuvas da Unidade, vale

destacar os anos de 1976, 1983, 1985 e 2007 que por ser um fenômeno de grande escala

e afetar o clima de diversas áreas do planeta. procurou-se verificar os efeitos destes

eventos na Unidade através do índice IPP. Vale elucidar que cada fase ENOS é distintas

e tem efeitos diferentes, uma vez que a fase El Niño compreende-se pelo o aquecimento

da superfície do oceano e na fase La Niña compreende-se o resfriamento da superfície

do oceano.

O índice IPP é baseado na probabilidade de precipitação para qualquer escala

de tempo e possibilita a designação do excesso ou déficit de chuva na região. Todavia

este índice fundamenta-se em séries longas de precipitação. Percebe-se então que a

Unidade estudada teve anos de extremos. sendo vez excesso de chuva na região ora

déficit. vale destacar os anos que tiveram o fenômeno La Niña, 1976, 1988 e 2007.

neste respectivos anos a Unidade enfrentou déficit de precipitação. com intensidades

diferentes, ou seja um extremos de seca. Nos anos de 1983 e 1997 que teve ocorrência

do fenômeno El Niño. tem o excesso de precipitação na área de estudo. vale destacar o

ano de 1983 que de forma geral afetou todo o estado de São Paulo. mas na Unidade os

valores atingidos foram superiores a SPI 2 em quase todas as escalas temporais

utilizadas (três, seis, nove, doze e vinte e quatro meses) e no ano de 1997 um ano muito

úmido, porém de forma mais branda.

Com esta informações tem-se a possibilidade de elencar a relação da La Niña

com o déficit de precipitação na Unidade e o Fenômeno El Niño com o excesso de

chuvas na região. porém vale reforçar que a intensidade do evento depende da região,

uma vez que o fenômeno não atinge todas as partes do planeta com a mesma

intensidade.

55

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93.2011.

ANEXOS

ANEXO - 01 - USO E OCUPAÇÃO DO SOLO

ANEXO - 02 - GEOLOGIA

Fig

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16

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ANEXO - 03 - GEOMORFOLOGIA

ANEXO - 04 - TABELA PCI ANUAL PARA AS 24 ESTAÇÕES

METEREOLÓGICA

ANEXO - 05- TABELA SPI ANUAL PARA AS 24 ESTAÇÕES

METEREOLÓGICA

ESTUDO DA VARIABILIDADE DE PRECIPITAÇÃO NA UGRHI...

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