ANÁLISE de VARIÂNCIA : Aplicações a Questões de Meio Ambiente e Meteorologia/Climatologia (*)...

ANÁLISE de VARIÂNCIA : Aplicações a Questões de Meio Ambiente e Meteorologia/Climatologia (*)

ANEXO 1

Teresinha de Ma. Bezerra Sampaio XavierAirton Fontenele Sampaio Xavier

Xavier, T. de Ma. B. S. & Xavier, A. F. S. , DCA/IAG/USP 2010

“Ciclo de Palestras sobre Técnicas Estatístico-Estocásticas

em Climatologia e Meteorologia Geral”, ANOVA Anexo 1

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

AUMENTO DAS TEMPERATURAS MÉDIAS DIÁRIAS, MENSAIS E TRIMESTRAIS, E QUEDA DA UMIDADE RELATIVA NA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA DO IAG//USP - PARQUE DAS FONTES DO IPIRANGA - SÃO PAULO-SP : 1936-2005 Teresinha de Maria Bezerra S. Xavier, Augusto José Pereira Filho e Airton Fontenele Sampaio Xavier

(*) II-SIC/SBMET (Simpósio Internacional de Climatologia)(Simpósio Internacional de Climatologia) novembro de 2007 & XV CBMET agosto de 2008

São relatados alguns resultados, preferencialmente no São relatados alguns resultados, preferencialmente no que se refere à variabilidade de dados numéricos que se refere à variabilidade de dados numéricos envolvidos no processo de controle e evolução da envolvidos no processo de controle e evolução da ILHA de CALOR e da ILHA de BAIXA UMIDADE. Irão ILHA de CALOR e da ILHA de BAIXA UMIDADE. Irão bastar, para esta finalidade, apenas alguns gráficos !bastar, para esta finalidade, apenas alguns gráficos !

TEMPERATURA

Seguem-se os Seguem-se os Gráficos Nos. 1, 2, 3, 4Gráficos Nos. 1, 2, 3, 4


Gráfico No. 1 : Evolução da temperatura média em JANEIRO (1936 a 2005) relativamente a 4 (quatro) classes consecutivas de 18, 17, 18 e 17 anos, resp. Assim, denota-se aumento progressivo das temperaturas, detectada pela ANOVA (Análise de Variância) com probabilidade de erro p = 0,0000


Gráfico No. 2 : Idem, no mês de FEVEREIRO. Mais uma vez, crescimento progressivo da temperatura de superfície, através da ANOVA, ainda com probabilidade de erro p = 0,0000


Gráfico No.3 : No TRIMESTRE 2 (abril-maio-junho), agora com 7 (sete) classes ou décadas sucessivas. Mais uma vez subida da tempe ratura, principalmente nas quatro últimas décadas. Nas três primeiras, não há crescimento detectável, pois corresponde a fase que o parqueainda não estava completamente envolvido pela cidade. ANOVA com probabilidade de erro p = 0,0000


Gráfico No. 4 : Incremento das temperaturas, verificado através da Regressão [técnica complementar à ANOVA]. Pela inclinação da reta de regressão (“slope”), dispõe-se de estimativa do aumento médio anual ]. Este exemplo refere-se ao TRIMESTRE 4.


Tem-se a equação de regressão linear :Y = - 56,045 + 0,0383 X

ou seja, com incrementomédio das temperaturasda ordem 0,0383 grauspor anoDonde aumento estimado de 70 0,0383 = 2,68 C no período 1936-2005 Regressão altamente significativa, com probabilidade de erro p = 0,0000


Nos quatro trimestres do ano (jan.-mar., ... , out.-dez.) Nos quatro trimestres do ano (jan.-mar., ... , out.-dez.) em 1936-2005, os incrementos globais foram deem 1936-2005, os incrementos globais foram de 1,961,96; ; 2,262,26; ; 1,761,76 e e 2,682,68 graus C, graus C, resp., comresp., com probabilidades de probabilidades de erro erro p = 0,0000p = 0,0000,, com base na regressãocom base na regressão. . O cálculo (ou estimativa) é simples : O cálculo (ou estimativa) é simples : 11oo]] A medida da “inclinação da reta” (ou “slope”) A medida da “inclinação da reta” (ou “slope”) estima o aumento médio por cada anoestima o aumento médio por cada ano. . 22oo]] Logo, multiplicando por 70 (o número de anos) Logo, multiplicando por 70 (o número de anos) passamos a ter uma estimativa do incremento de passamos a ter uma estimativa do incremento de temperaturas para todo o período 1936-2005temperaturas para todo o período 1936-2005..

Também, respeito às temperaturas mínimas e médias Também, respeito às temperaturas mínimas e médias os incrementos foram muito nítidos.os incrementos foram muito nítidos.


Contudo, com respeito às Contudo, com respeito às amplitudes térmicasamplitudes térmicas, os , os resultados não foram conclusivos.resultados não foram conclusivos. Neste caso, seriam necessários dados horários para Neste caso, seriam necessários dados horários para permitir a distinção, entre si, dos regimes térmicos permitir a distinção, entre si, dos regimes térmicos diurnos e noturnos diurnos e noturnos [[de fato, na literatura especializada há de fato, na literatura especializada há referência de que o contraste térmico costuma ser maior no horário referência de que o contraste térmico costuma ser maior no horário noturnonoturno ] ]

Por outro lado, o gráfico da regressão (juntamente com Por outro lado, o gráfico da regressão (juntamente com seus pontos observacionais) permitirá flagrar outros seus pontos observacionais) permitirá flagrar outros fenômenos, como uma eventual existência de pontos fenômenos, como uma eventual existência de pontos anômalos (“outliers”). Veja-se o anômalos (“outliers”). Veja-se o Gráfico No. 5Gráfico No. 5, para as , para as temperaturas médias no “trimestre 2” (abril a junho).temperaturas médias no “trimestre 2” (abril a junho).


“outlier”

Gráfico No. 5Gráfico No. 5 EM/IAG/USPEM/IAG/USP temperaturas médias no “trimestre 2” X anotemperaturas médias no “trimestre 2” X ano


Uma pergunta : “ouliers” (“pontos anômalos”) são Uma pergunta : “ouliers” (“pontos anômalos”) são erros observacionais ou representariam evidência erros observacionais ou representariam evidência de valores extremos ?de valores extremos ?

1.1. No caso de um ponto isolado, nossa experiência indica No caso de um ponto isolado, nossa experiência indica que poderia constituir erro observacional. Contudo, cabe que poderia constituir erro observacional. Contudo, cabe considerar a possibilidade de ligar-se a uma grande considerar a possibilidade de ligar-se a uma grande variabilidade espacial.variabilidade espacial. Isso é comum com a chuva. Uma Isso é comum com a chuva. Uma análise mais aprofundada exigiria a comparação das séries análise mais aprofundada exigiria a comparação das séries para locais vizinhos.para locais vizinhos.

2.2. Quando existem muitos “pontos anômalos”, cabe então Quando existem muitos “pontos anômalos”, cabe então supor a possibilidade do efeito de “extremos” (*)supor a possibilidade do efeito de “extremos” (*)

3.3. Num caso e outro, contudo, exige-se análise detalhada e Num caso e outro, contudo, exige-se análise detalhada e cuidadosa.cuidadosa.


(*) (*) Um argumento seria o seguinte. Se a probabi Um argumento seria o seguinte. Se a probabi lidade de um “valor anômalo” eventual for delidade de um “valor anômalo” eventual for de 10% = 10% = 0,100,10, , sob a hipótese de independência a proba sob a hipótese de independência a proba bilidade de bilidade de nn valores anômalos seria igual a : valores anômalos seria igual a :

(0,10)(0,10)nn

Assim, para Assim, para n = 10n = 10 pontos anômalos a probabi pontos anômalos a probabi lidade seria igual a lidade seria igual a 0,00000000010,0000000001..


Por volta de 1933 e durante anos subseqüentes, o parque Por volta de 1933 e durante anos subseqüentes, o parque (PEFI) podia ser considerado “extramuros” à cidade, (PEFI) podia ser considerado “extramuros” à cidade,

isto é, com uma situação periférica respeito à área isto é, com uma situação periférica respeito à área urbana. Porém, gradativamente, foi englobado pela urbana. Porém, gradativamente, foi englobado pela

“urbe” e transformado num enclave verde circunscrito “urbe” e transformado num enclave verde circunscrito por áreas vizinhas densamente construídas.por áreas vizinhas densamente construídas.

Tais transformações fazem pensar que seus dados climáticos Tais transformações fazem pensar que seus dados climáticos sejam suscetíveis de acusar, ao longo do tempo, alterações sejam suscetíveis de acusar, ao longo do tempo, alterações

que possam ser devidas à influência do meio urbanoque possam ser devidas à influência do meio urbano . . Neste sentido, aNeste sentido, a EM/IAG/USPEM/IAG/USP seria considerada como um seria considerada como um

laboratório natural para o estudo de alterações eventualmente laboratório natural para o estudo de alterações eventualmente explicáveis pelo processo de urbanização, à parte do papel de explicáveis pelo processo de urbanização, à parte do papel de outras influências: regionais, hemisféricas e globaisoutras influências: regionais, hemisféricas e globais. . Porém, é Porém, é

difícil separar essas várias componentes ou influênciasdifícil separar essas várias componentes ou influências..

UMIDADE RELATIVA

Sabe-se que a Sabe-se que a ilha de calorilha de calor (na verdade um (na verdade um “domo” de “domo” de temperaturas mais elevadastemperaturas mais elevadas recobrindo a área urbana) recobrindo a área urbana) está geralmente acompanhada por uma está geralmente acompanhada por uma ilha de baixa ilha de baixa umidadeumidade. Em função, não apenas das temperaturas . Em função, não apenas das temperaturas mais elevadas na cidade; porém, ainda, pela diminuição mais elevadas na cidade; porém, ainda, pela diminuição do “verde” dentro de sua área. do “verde” dentro de sua área. Veremos que isto de fato acontece no Parque do Estado. Veremos que isto de fato acontece no Parque do Estado. Ou seja, ocorre uma diminuição progressiva da umidade Ou seja, ocorre uma diminuição progressiva da umidade ao longo de todo o período 1936 até 2005.ao longo de todo o período 1936 até 2005. Este decrés Este decrés cimo parece começar prematuramente, isto é, antes que cimo parece começar prematuramente, isto é, antes que que se instale aumento mais drástico das temperaturasque se instale aumento mais drástico das temperaturas( ( mas se trata, na verdade, de aspecto a ser vistomas se trata, na verdade, de aspecto a ser visto ou reexaminado com ou reexaminado com maior cuidadomaior cuidado ! ! ) )

Gráfico No. 6 : Diminuição da Umidade Relativa (%) verificada através da Regressão. Exemplo para o TRIMESTRE 2.


Tem-se :

Y = 257,49 - 0,0879 X ou seja, com diminuição média da umidade relativa da ordem de - 0,0879 % por ano

Donde queda estimada de 70 x (-0,0879) = = - 7,73 % no porcentual da umidade relativa em 1936-2005

Regressão altamente significativa; probabilidade de erro e coeficiente :

p= 0,0000 R = - 0,701

Observação para o último Gráfico No. 6 : A correlação R entre y = “umidade relativa no trimestre 2” e x = ano, é da ordem de R - 0,70. Esta regressão mostra-se altamente significativa, pois a probabilidade de erro é praticamente nula, ou seja, p = 0,0000 [ as 4 casas decimais significam que, ao haver um algarismo distinto de zero, somente irá ocorrer a partir da 5a casa decimal, ou mesmo adiante ]. Por outro lado, os 7,7% de queda da umidade não se refere a “menos 7,7%” na umidade relativa, mas ao cálculo porcentual da queda ! De fato, estamos medindo a variação porcentual, para menos, do porcentual da umidade relativa. A confusão decorreria das duas coisas serem medidas de maneira análoga.


Foram realizadas análises para outras variáveis (pluviometria, vento, insolação, pressão atmosférica) e também para aspectos como a sazonalidade, etc.

Os resultados sairam no livro publicado pelo IAG/USP, comemorativo dos 75 anos da Estação do Parque do Estado:

IAG/USP (2007), “Evolução do Tempo e do Clima na Região Metropolitana de São Paulo”, 282pp. [ Organiza dores: Pereira Fo, A.J., Santos, P.M dos & Xavier, T. de Ma.B.S. ]..


Lembremos mais uma vez que por “ilha de calor” está Lembremos mais uma vez que por “ilha de calor” está entendida a cúpula de ar aquecido que recobre as entendida a cúpula de ar aquecido que recobre as cidadescidades. Originada, mesmo naquelas de menor porte, . Originada, mesmo naquelas de menor porte, em função do calor advindo da pavimentação (asfalto, em função do calor advindo da pavimentação (asfalto, pedras, concreto, etc.) e ainda das edificações ali pedras, concreto, etc.) e ainda das edificações ali existentesexistentes. O aquecimento em centros urbanos também provém O aquecimento em centros urbanos também provém de fontes de calor móveis, como os próprios veículos; de fontes de calor móveis, como os próprios veículos; e estacionárias, como no caso de aparelhos de ar e estacionárias, como no caso de aparelhos de ar condicionado e muitas outras fontes de energia, condicionado e muitas outras fontes de energia, principalmente industriais.principalmente industriais.

Obviamente, a rarefação da cobertura vegetal nas Obviamente, a rarefação da cobertura vegetal nas áreas urbanas constitui outro fator concorrenteáreas urbanas constitui outro fator concorrente.


Em urbes litorâneas, como Fortaleza-Ceará e outras cidades à beira-mar, a “ilha de calor” (e o “desconforto térmico” que daí resulta) pode se intensificar devido à “verticalização” urbana, máxime na orla marítima, como decorrência da especulação imobiliária que conduz à construção de edifícios muito elevados e territorialmente bastante adensados. Ou seja, constituindo “falésias artificiais” que servem de barreira à penetração da brisa. Ver Gráfico No 7Detalhes, no livro Xavier (2001), “Tempo de Chuva”, Cap. 12, “Alterações Climáticas Urbanas em Fortaleza- Ceará : 1974 –1995, pp. 385–407. O qual remete a outros trabalhos nossos.


O VENTO em CIDADES LITORÂNEAS

Gráfico No. 7 : Diminuição da velocidade do Vento na Estação da FUNCEME no Parque de Exposições / Av. Bezerra de Menezes [1974 a 1995] ref : Xavier (2001)


No contexto dessa pesquisa sobre modificações do vento em Fortaleza-CE, foi igualmente empregada a Análise de Variância / ANOVA. Veja-se o Gráfico No. 8, no “slide” seguinte.

Referência : XAVIER, “TEMPO DE CHUVA”, 2001


Gráfico No. 8 Dados da Estação Meteorológica da FUNCEME, Fortaleza-CE 74-95 : Intervalos de confiança com respeito a 3 (três) e 4 (quatro) “classes” consecutivas no tempo (*) para a Velocidade do Vento (setembro), Evaporação e Umidade (no 2o semestre).

(*) 1, 2, 3 = 1974-80, 81-87, 88-95; 1, 2, 3, 4 = 1974-78, 79-84, 85-89, 90-95

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