Revista Brasileira de Geografia Física v.6 n.4 (2013) 1356-1370
Santos, T. S.; Silva, A. R.; Gomes, A. C. S.; Coutinho, M. D. L.; Castro, A. A 1356
ISSN:1984-2295
Revista Brasileira de
Geografia Física
Homepage: www.ufpe.br/rbgfe
Análise de Eventos Extremos na Região Amazônica
Thalyta Soares dos Santos¹, Ana Carla dos Santos Gomes2, Maytê Duarte Leal Coutinho
3, Allan
Rodrigues Silva4, Aline Anderson de Castro
5
1
Doutoranda em Ciências Climáticas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Rio Grande do Norte,
Brasil, [email protected]. 2 Doutoranda em Ciências Climáticas da Universidade Federal do Rio Grande do
Norte, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil, [email protected]. 3
Doutoranda em Ciências Climáticas da
Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil, [email protected]. 4
Doutoranda em Ciências Climáticas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Rio Grande do Norte,
Brasil, [email protected]. 5Doutoranda em Ciência do Sistema Terrestre do Instituto Nacional de Pesquisa
Espacial, São José dos Campos, São Paulo, [email protected].
Artigo recebido em 31/07/2013 e aceito em 05/08/2013
R E S U M O
A frequência de eventos severos e extremos de seca e chuva na Amazônia foi analisada utilizando o Índice de
Precipitação Normalizada (SPI) nas escalas de 6 (sazonal estação seca/chuvosa) e 12 meses (interanual). A frequência
de eventos secos e chuvosos é importante para a climatologia da região, que é considerada um regulador climático
global. Para isso foram selecionadas as séries climatológicas, de 1925 a 2000, de seis localidades da região Amazônica:
Belém, Cuiabá, Iauretê, Manaus, Porto Velho, Taguatinga. Os SPIs, 6 e 12, que quantificam excesso ou déficit de
chuva, nestas duas escalas de tempo, foram calculados a partir dos ajustes de distribuição gama, pelo método da
máxima verossimilhança às médias móveis de 6 e 12 meses das precipitações mensais. Esses foram computados a partir
da normalização das probabilidades gama, pelos seus respectivos desvios padrões. As séries temporais dos SPIs 6 e 12,
mostram longos períodos de oscilação entre eventos secos e chuvosos. A frequência decenal de ambos SPIs indica
variações entre as décadas mais chuvosas e secas nos municípios estudados. As décadas mais chuvosas e secas são
periódicas para as duas escalas de tempo analisadas em todas as estações, exceto Iauretê.
Palavras-Chave: SPI, Amazônia, Seca, Chuva
Analysis of Extreme Events in the Amazon Region
A B S T R A C T
The frequency of severe and extremes events of drought and rainfall in the Amazon was analyzed using the
Standardized Precipitation Index (SPI) in the scales of six months (dry/wet seasons) and 12 months (inter-annual). This
is important for the climatology of the region, which is considered a global climate regulator. With this objective, the
climatological series from 1925 to 2000 were selected for six locations in the Amazon region: Belém, Cuiabá, Iauretê,
Manaus, Porto Velho and Taguatinga. With the aim of quantify the excess or deficit of rainfall in the selected time
scales, the SPIs 6 and 12 were calculated using the fit of the gamma distribution by the maximum likelihood method for
the moving averages 6 and 12 months of monthly precipitation. These were computed from the normalization of gamma
probabilities by its standard deviation. The time series of SPIs 6 and 12, show long periods of oscillation between dry
and wet events. The frequency of both SPIs indicates variations between wet and dry decades in the cities
studied. Wetter and drier decades were shown to be periodic for the two time scales considered in all locations, except
for Iauretê.
Key-Words: SPI, Amazon, Drought, Rain
* E-mail para correspondência:
[email protected] (Soares, T. S.).
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Introdução
Na região Norte do Brasil diversos
trabalhos mostram que existem diferenças
significativas na distribuição temporal,
espacial e na natureza das precipitações.
Marengo e Nobre (2009) afirmam que nesta
região, onde se situa a floresta amazônica,
observa-se um clima equatorial chuvoso,
praticamente sem estação seca. Ainda
segundo esses autores, esta região apresenta
significativa heterogeneidade espacial e
sazonal da pluviosidade, sendo a região com
maior total pluviométrico anual. Dessa forma,
o conhecimento conciso da distribuição
espaço-temporal da precipitação é de extrema
importância para o entendimento dos sistemas
locais, de meso e grande escala que atingem a
região, contribuindo então para a evolução do
clima e da sustentabilidade dos seus
ecossistemas como um todo.
Dessa forma, o estudo da distribuição,
quantidade e monitoramento das
precipitações, têm sido estudadas em diversas
pesquisas. Para isso são utilizados modelos
estatísticos e também índices de precipitação
como: o de Severidade de Secas (Palmer
Drought Severity Index, PDSI), o de
Anomalia de Precipitação (Rainfall Anomaly
Index, RAI), o de Precipitação Normalizada
("Standardized Precipitation Index, SPI),
dentre outros.
O índice de precipitação normalizada
(SPI) foi proposto por Mckee et al.(1993)
para quantificar o déficit de precipitação nas
diversas escalas de tempo, e comparar regiões
com diferentes características climáticas,
podendo também ser utilizado para
excedentes de precipitação. Esse índice pode
ser calculado em diversas escalas de tempo (1,
2, 3, 6, 12, 24, ... meses). Apesar de sua
origem na América do Norte, a utilização
desse índice se encontra em expansão por
todo mundo. No Brasil, o SPI é um dos
métodos preconizados pelo Instituto Nacional
de Meteorologia (INMET) para caracterizar
anomalias de precipitação. Desde janeiro de
2002 o SPI vem sendo calculado para todo
país e, recentemente, esses resultados têm
sido disponibilizados para o público em forma
de mapas.
O SPI é considerado um dos melhores
índices para avaliar eventos severos e
extremos de seca e de chuva nas diversas
escalas de tempo para fins climatológicos e de
monitoramento. De maneira geral o SPI é
simplesmente a diferença normalizada de uma
média móvel das precipitações numa escala
de tempo (3, 6, 12 meses) em relação à
climatologia deste mesmo período. Esse
índice tem como base o ajuste de séries de
precipitação à distribuição gama incompleta.
Alguns pesquisadores afirmam que o
Brasil é vulnerável às mudanças climáticas
atuais e mais ainda às que se projetam para o
futuro, especialmente quanto aos extremos
climáticos. As áreas mais vulneráveis
compreendem a Amazônia e o Nordeste do
Brasil, como mostrado em estudos recentes
(Marengo, 2007; Ambrizzi et al., 2007;
Marengo et al., 2007). O conhecimento sobre
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possíveis cenários climático-hidrológicos
futuros e as suas incertezas pode ajudar a
estimar demandas de água no futuro e
também a definir políticas ambientais de uso e
gerenciamento de água para o futuro.
De acordo com Marengo (2004) para a
Amazônia não se observa uma tendência clara
de aumento ou redução nas chuvas (em razão
do desmatamento), apresentando mais uma
tendência de variações interdecadais
contrastantes entre a Amazônia do Norte e do
Sul.
Li et al. (2006), usando resultados de
diversos modelos climáticos globais do
Intergovernmental Panel on Climate Change
Fourth Assessment Report (IPPC AR4)
preveem diferentes padrões da precipitação na
Amazônia sob a influência do cenário SRES
A1B (caracterizado rápido crescimento
econômico mundial) para a mudança
climática global. Cinco de onze modelos
estudados preveem um aumento da
precipitação anual, três modelos preveem um
decréscimo na precipitação e os outros três
não indicam padrão significativo de mudança
da precipitação na Amazônia.
Segundo Marengo e Nobre (2009)
pesquisas recentes das tendências climáticas
na Amazônia não demonstram tendências
unidirecionais em grande escala na chuva.
Esses autores afirmam ainda que segundo
análises observacionais, ainda não foram
notadas tendências de redução na precipitação
na região, e são mais notórias as tendências
interanuais e interdecenais típicas da
variabilidade do clima. Cox et al. (2008)
ainda afirma que as chances de ocorrerem
períodos de intensa seca na região da
Amazônia podem aumentar dos atuais 5%
(uma forte estiagem a cada vinte anos) para
50% em 2030 e até 90% em 2100.
As projeções de clima futuro,
liberadas pelo Quarto Relatório do IPCC AR4
(IPCC, 2007 a, b), e pelo Relatório de Clima
do INPE (Marengo et al., 2007 a e b;
Ambrizzi et al., 2007) têm mostrado cenários
de secas e eventos extremos de chuva em
algumas regiões do Brasil. Esses relatórios
apontam que uma região bastante vulnerável,
do ponto de vista social à mudança de clima,
seria o interior de Nordeste, conhecida como
semi-árido, ou simplesmente o sertão.
Reduções de chuva aparecem na maioria dos
modelos globais do IPCC AR4. Isso acarreta
reduções de até 15-20% nas vazões do rio São
Francisco.
Dessa forma, o objetivo deste trabalho é
avaliar o comportamento decenal dos eventos
severos e extremos de seca e chuva na região
Amazônica.
Material e Métodos
O estudo será realizado para as regiões
Norte do Brasil. A escolha destas regiões
deve-se ao fato que a região Norte inclui a
maior extensão de floresta tropical da Terra,
superior a 5 milhões de quilômetros
quadrados, e responde por aproximadamente
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um quarto das espécies animais e vegetais do
planeta. A região Amazônica desempenha um
importante papel no clima global, e a floresta
amazônica é considerada um importante
regulador dos balanços de energia e hídrico,
pode influenciar a circulação atmosférica e a
precipitação regional (Marengo e Nobre,
2009).
Figura 1 - Localização das estações na região Amazônica, utilizadas no estudo.
Fonte: Elaborada pelo autor.
Neste trabalho foram utilizados séries
de dados climatológicas mensais de 6
estações meteorológicas do Instituto Nacional
de Meteorologia (INMet) na Amazônia, no
período de 1925 a 2000, para realizar o
cálculo do SPI nas escalas de tempo 1, 3, 6 e
12 meses (SPI-1,SPI-3, SPI-6 e SPI-12). As
localidades selecionadas no estudo estão bem
distribuídas ao longo da região Amazônica
possuem diferentes características climáticas,
e são identificadas na figura 1 e detalhadas na
tabela 1.
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Tabela 1 – Localização das estações meteorológicas.
Estação Latitude Longitude Altitude
Belém – PA 1027’ S 48
028’ W 24 m
Cuiabá 15033’S 56
007’ W 151 m
Iauretê 0037’ N 69°12’ W 120 m
Manaus – AM 3008’ S 60
001’ W 72 m
Porto Velho 08046’ S 63
055’ W 95 m
Taguatinga 12024’ S 46
026’ W 604 m
Foram selecionadas as escalas de
tempo do SPI de 3, 6 e 12 meses, para as
quais é construído médias móveis das séries
temporais de SPI semestral (SPI-6) e anual
(SPI-12) centrada nos 12 meses do ano. A
escala semestral do SPI representa os eventos
de média duração; É importante para
monitoramento do período de transição entre
estação seca e a chuvosa. O SPI anual reflete
padrões de precipitação de longo prazo; É
uma importante ferramenta para monitorar a
variabilidade anual e interanual.
A escolha da escala temporal usada
para o cálculo do índice relaciona-se com o
tempo necessário para que os efeitos para que
os eventos de seca e de chuva se façam sentir
sobre os diferentes setores de atividade e
sobre os recursos hídricos em geral. Deste
modo, escalas de tempo mais curtas ou mais
longas refletem diferentes tempos de resposta
dos recursos hídricos às anomalias de
precipitação. À medida que a escala temporal
aumenta, o SPI responde mais lentamente a
mudanças na precipitação (McKee et al.,
1993).
De maneira geral, o SPI denota
quantidade de precipitação para uma dada
escala de tempo, dando a indicação da relação
dessa quantidade com uma distribuição
normal, indicando então se vai ocorrer um
período seco ou chuvoso. De acordo com
McKee et al. (1993) a série histórica é
ajustada a uma distribuição de probabilidade
gama (pelo método da máxima
verossimilhança neste estudo), a qual é então
transformada em uma distribuição normal.
Como as precipitações têm uma distribuição
assimétrica, a distribuição gama, é geralmente
utilizada para representar a distribuição
teórica para essa variável. Vários estudos
mostram que a distribuição gama descreve
adequadamente o comportamento das chuvas,
dentre os quais podem ser citados os de Thom
(1958), Castro (1996) e Cunha et al. (1997).
De acordo com Wilks (1990), a popularidade
da distribuição gama para descrever dados de
precipitação se deve do fato de que ela
fornece uma representação flexível
envolvendo apenas dois parâmetros (forma e
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escala), daí ser amplamente utilizada em
climatologia de precipitação.
Os parâmetros de forma (alfa) e escala
(beta) são estimados para cada ponto de
grade, para cada mês do ano e para cada
escala temporal (3, 6 e 12 meses).
A distribuição gama de probabilidade
tem como função densidade ( ), McKee et
al., 1993:
( )
( ) para x>0
na qual:
= parâmetro de forma da distribuição
gama (simetria e achatamento dos dados)
= parâmetro de escala da distribuição
gama (dispersão)
= quantidade de precipitação para o mês
de interesse (mm)
( ) = função gama completa
Os parâmetros e da distribuição
gama para uma dada variável aleatória ( )
foram inicialmente estimados pelo método da
máxima verossimilhança conforme Thom
(1958), por:
( √
)
Na qual:
( ) ∑
Como a distribuição gama é indefinida
pra , deve-se corrigi-la para as não
ocorrências de chuva ( ) ,
McKee et al., (1993):
( ) ( ) ( )
na qual:
= probabilidade de ocorrência de
precipitação zero
= número de observações com chuva igual
a zero
= número total de observações
A conversão equiprobabilística de uma
variável ( ) gama distribuída numa normal
(SPI) pode ser feita simplesmente usando a
média ( ) e o desvio padrão da gama
( √ ) na variável reduzida da normal
( ) .
Na qual:
= 3, 6, 12 meses
Os SPIs para cada mês foram obtidos
como os desvios normalizados pela média e
desvio padrão da distribuição gama. Os SPIs
mensais, nas escalas de tempo de (6 e 12
meses) foram classificados segundo McKee
(1993), e a cada valor de precipitação
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corresponde um valor de SPI, como mostrado
na tabela 2.
Tabela 2- Classificação do SPI segundo McKee et al. (1993)
Valores do SPI Categoria Probabilidade
> 2 Chuva extrema 2,3%
1,5 a 1,99 Chuva severa 4,4%
1,0 a 1,49 Chuva moderada 9,2%
-0,99 a 0,99 Normal 68,2%
-1,0 a -1,49 Seca moderada 9,2%
-1,5 a -1,99 Seca severa 4,4%
< -2 Seca extrema 2,3%
Resultados e Discussão
O número de casos dos eventos
severos e extremos de seca e chuva pelo SPI-
6 e 12, no período das décadas de 30 a 90 é
apresentado na tabela 3 e, de maneira geral, os
eventos severos e extremos de chuva
mostraram-se mais frequentes tanto para 6
quanto para 12 meses em Cuiabá e
Taguatinga, enquanto os eventos secos foram
superiores aos chuvosos apenas em Belém. O
número de casos em Iauretê e Porto Velho
diferem apenas para o SPI-12, onde
prevalecem eventos chuvosos e secos,
respectivamente. Em Manaus é possível
verificar a predominância de chuva no SPI-6 e
no SPI-12, apesar da pouca diferença, eventos
de seca.
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Tabela 3 – Número de casos de eventos severos e extremos de chuva e seca para o SPI-6 e SPI-12
nas 6 localidades consideradas entre 1925 e 2000.
SPI-6 SPI-12
Chuva Seca Chuva Seca
BELÉM 54 63 40 60
CUIABÁ 69 45 76 56
IAUARETÊ 63 63 70 50
MANAUS 62 53 49 52
PORTO VELHO 48 49 43 59
TAGUATINGA 61 33 58 54
A frequência percentual decenal dos
eventos severos e extremos de chuva e seca
pelo SPI-6 são mostradas na figura 2 (a e b).
Em relação aos eventos severos e extremos de
precipitação nota-se que na década de 70
esses representaram uma maior porcentagem
em todas as localidades quando comparados
aos eventos de seca. Para Cuiabá é possível
verificar nas primeiras 3 décadas consideradas
uma baixa frequência de eventos tanto de seca
quanto de chuva, situação que muda na
década de 60, que apresenta apenas eventos
de seca (cerca de 20%, pouco mais do dobro
do que era observado) e nas ultimas 3 décadas
os eventos chuvosos cresceram gradualmente,
enquanto os de seca só voltaram apresentar
resultados relevantes em 90. Iauretê apresenta
uma grande porcentagem de eventos de chuva
entre 40 e 70, enquanto nas 2 últimas décadas
consideradas são observados apenas eventos
severos e extremos de seca que chegam a
atingir 40% do total; Em Taguatinga a
ocorrência mais relevante encontra-se nas
ultimas 3 décadas analisadas, quando a
frequência dos SPIs passam de cerca de 30%
de chuva nos anos 70 para 20% de seca em
90, apresentando um mínimo (menos de 5%)
na década de 80, para ambos os casos. A
década mais chuvosa e seca nas estações de
Belém foram respectivamente 80 e 60,
Manaus 80 e 50 e Porto Velho 70 e 30, nessas
estações não foram observadas características
predominantes com o passar das décadas.
Na figura 2 (c e d) é apresentada a
frequência percentual decenal dos eventos
severos e extremos de chuva e seca pelo SPI-
12, e é notável que os padrões se mantém
quando comparados aos resultados
apresentados pelo SPI-6. As variações
ocorrem apenas nos valores das frequências.
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Figura 2 - Frequência percentual decenal de eventos severos e extremos: SPI-6 de chuva (A) e seca
(B); SPI-12 de chuva (C) e seca (D).
Na tabela 4 observam-se as
características (início, fim, duração e SPI
médio) dos principais eventos severos e
extremos secos e chuvosos pelo SPI-12, para
as seis estações do estudo, entre 1925 e 2000,
para eventos que persistiram por 6 meses ou
mais. Todos os eventos observados no SPI-6
estão embutidos no SPI-12. Foram observadas
seqüências de eventos severos e extremos de
seca e de chuva em todas as estações, exceto
em Manaus, que não ocorreu persistência de
seca. As sequências mais chuvosas duraram
13 meses e ocorreram em: Belém, Taguatinga
e Iauretê. Em Belém este período chuvoso
coincidiu com a forte La Nina em 1988-1989,
que também pode ter influenciado um período
de 10 meses chuvosos em Manaus. A mais
longa seca durou 14 meses, em Iauretê (de
maio 1990 a junho 1991), quando
simultaneamente houve a ocorrência de um El
Niño de forte intensidade (1990 a 1993). Este
resultado corrobora os de Cotrim et al. (2000)
que observou que eventos de El Niño no
Oceano Pacífico parecem diminuir os totais
pluviométricos na Amazônia, enquanto nos de
La Niña se observam anomalias positivas de
precipitação.
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Tabela 4 - Características dos principais eventos extremos de chuva e de seca, na região de estudo.
Sequências Chuvosas pelo SPI-12 Sequências de Secas pelo SPI-12
Início Fim Duração
(meses)
SPI
médio
Início Fim Duração
(meses)
SPI
médio
BELÉM
Ago1962 Mai 1963 10 3,2 Ago 1966 Abr 1967 9 -2,3
Jul 1987 Jul 1988 13 2,4
CUIABÁ
Nov 1944 Mai 1945 7 2,2 Mai 1993 Nov 1993 8 -2,4
Set 1998 Jun 1999 10 2,4
IAUARETÊ
Dez 1960 Mai 1961 6 2,5 Mai 1990 Jun 1991 14 -2,4
Ago 1969 Ago 1970 13 3
Dez 1973 Mai 1974 6 2,2
Nov 1974 Jun 1975 8 2,2
MANAUS Nov 1987 Ago 1988 10 2,8
PORTO
VELHO
Nov 1974 Ago 1975 10 3,1 Out 1940 Abr 1941 6 -2,5
Set 1986 Fev 1987 6 -2,1
Out 1987 Ago 1988 11 -2,9
TAGUATINGA
Nov 1944 Jun 1945 8 2,2 Jul 1999 Mar 2000 9 -2,1
Jun 1978 Jun 1979 13 2,3
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Na Figura 3 encontram-se as séries
temporais do SPI-6 e 12 e suas médias móveis
de 60 meses para as 6 localidades
consideradas. Nota-se que para todos os casos
apesar da similaridade dos eventos, a
amplitude apresentada pelo SPI-12 é menor
que os apresentados pelo SPI-6, já que à
medida que a escala de tempo aumenta o SPI
responde mais lentamente às variações na
precipitação. De acordo com McKee (1993)
quando o período é curto (3 ou 6 meses), o
SPI se move freqüentemente próximo ao zero;
Quando a escala de tempo é maior (12, 24 ou
48 meses), o SPI responde mais lentamente as
mudanças na precipitação e os períodos com
SPI negativo ou positivo se tornam menores,
mas aumenta a duração dos eventos.
Os maiores valores de SPI positivo
foram observados para Belém e Iauretê, em
1962 e 1970, respectivamente; Nas duas
localidades verificou-se SPI-6 iguais a 5 e o
SPI-12 de 3,4. Para SPI negativo o menor
valor foi em Porto Velho (3,8) tanto para o
SPI-6 como para o SPI-12 em 1988. Em
Iauretê também nota-se, através das médias
móveis, longos períodos de SPI positivo e
negativo. Cuiabá apresenta em geral valores
próximos de zero, exceto na década de 60
(negativo) e a partir do fim da década de 80
quando passa a ser predominantemente
positivo. Em Taguatinga, a partir da década
de 70, ocorre um aumento no comprimento de
onda da oscilação, passando 15 anos (1940
até 1955 e 1955 até 1970) para cerca de 30
anos (1970 a 2000). Não foi observado
nenhum padrão de oscilação em Belém,
Manaus e Porto Velho. Todos esses resultados
corroboram com os observados nas
frequências de SPI (figura 2).
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Figura 3- Séries temporais dos SPI-6 e SPI-12 e suas e médias móveis de 60 meses para Belém (A),
Cuiabá (B), Iauaretê (C), Manaus (D), Porto Velho (E) e Taguatinga (F).
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Conclusões
Este trabalho teve como objetivo
realizar uma análise anual e sazonal regional
das frequências e intensidades de eventos
severos e extremos de seca e de chuva usando
os SPIs de 6 e 12 meses. Conclui-se que o SPI
é uma ferramenta muito útil para avaliar a
variabilidade espacial das frequências e
intensidades dos diferentes eventos de seca e
chuva em diversas escalas de tempo, além de
suas principais características.
As frequências decenais do SPI 6 e 12
concordam entre si na maioria dos casos,
indicando variações entre as décadas mais
chuvosas e secas nos municípios estudados.
As décadas mais chuvosas e secas foram
respectivamente, em Belém 80 e 60, em
Cuiabá 90 e 60, em Manaus 80 e 30, em Porto
Velho 70 e 80 e em Taguatinga 70 e 90. Em
Iauretê a década mais chuvosa de acordo com
o SPI-6 é a de 60, enquanto pelo SPI-12 foi a
de 70, e a mais seca a de 90. Foram
observados eventos com precipitação extrema
com duração superior a 10 meses em todas as
estações, e eventos com mais de 1 ano em
Belém, Iauretê e Taguatinga. E uma seqüência
de mais de 1 ano de seca em Iauretê. De
maneira geral, as estações localizadas na
região Norte sofrem a influência de La Ninã
para eventos chuvosos, e de El Niño para
eventos secos. As séries temporais dos SPIs 6
e 12 mostram longos períodos de oscilação
entre eventos secos e chuvosos, sem
tendências lineares significativas para Belém,
Manaus, Cuiabá e Porto Velho. Em Iauretê e
Taguatinga as médias móveis de 60 meses
mostram uma maior frequência de eventos
secos.
Agradecimentos
Os autores deste trabalho agradecem a
Fundação de Amparo a Ciência do Estado de
Pernambuco (FACEPE) pelo apoio financeiro
aos estudos e ao LAMEPE pela
disponibilização dos pluviométricos.
Referencias
Ambrizzi, T.; Rocha, R.; Marengo J. A. I.;
Pisnitchenko, L. A. 2007. Cenários
regionalizados de clima no Brasil para o
Século XXI: projeções de clima usando três
modelos regionais. Ministério Do Meio
Ambiente (MMA). Mudanças Climáticas
Globais e Efeitos sobre a Biodiversidade -
caracterização do clima atual e definição das
alterações climáticas para o território
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