Variabilidade espacial e temporal de dados termopluviométricos diários da rede de estações agrometeorológicas do Instituto Agronômico (IAC)

Abstract

RESUMOProgramas de análise de consistência de dados são utilizados, normalmente, por redes de estações agrometeorológicas para controle de qualidade, para identificar dados com problemas e fornecer estimativas consistentes, com base em dados de outras estações próximas. Os sistemas modernos de controle de qualidade de rede de estações meteorológicas requerem porém maior conhecimento da variabilidade espacial e temporal dos dados meteorológicos diários regionais, para serem utilizados nos sistemas matemáticos de interpolação de dados necessários a fim de identificar dados suspeitos ou na estimativa de dados perdidos. O objetivo deste trabalho foi quantificar a variabilidade espacial e temporal de dados diários de temperatura do ar máxima, média e mínima e de precipitação pluvial no Estado de São Paulo, para servir de subsídio ao desenvolvimento de sistema de controle de qualidade e de limites de intervalos de confiança. Foram utilizados dados de 19 estações agrometeorológicas do IAC, em um período total de 20 anos (1981/2000), sendo Campinas considerada a estação central. Análises de regressão mensais foram realizadas com base nos dados diários da estação central e cada uma das demais estações, considerando as respectivas distâncias lineares, que variaram de 0 a 436 km, nas quais foram obtidos valores de coeficientes de determinação (R 2 ) e de erro-padrão de estimativa (SEE) para os elementos considerados. Pelos resultados, à medida que as distâncias aumentam, menores são os valores de R 2 e maiores os valores de SEE, seguindo diferentes funções, que variaram segundo o elemento meteorológico e a época do ano. Quanto à variabilidade temporal, os meses com maiores valores de SEE para temperaturas máximas e mínimas (TMAX e TMIN) foram os de primavera e inverno respectivamente. Considerando 150 km de distância, a TMAX indicou valores de SEE até de 3,0 °C e TMIN de até 2,3 °C. Para precipitação pluvial, observaram-se valores menores de SEE durante o inverno, de até 4 mm, e valores mais elevados, de até 15 mm, durante o verão. Pelas análises, os limites máximos de distâncias admitidos para explicar mais de 90% das variações dos elementos termopluviométricos entre locais foram para TMAX, 80 km (primavera-verão) e 90 km (outono-inverno); para TMIN são necessários 55 km para os meses de verão, 75 km para inverno-primavera e 90 km durante o outono. Para dados pluviométricos, as distâncias de até 12 km explicam 90% da variação para os meses de verão, até 20 km para os de primavera e outono e de até 27 km para os de inverno.Palavras-chave: temperatura máxima e mínima do ar, variabilidade temporal e espacial, controle de qualidade, estimativa de erros, rede de estações, caracterização climática.

Modelagem Agrometeorológica Para Estimativa De Produtividade De Soja Para O Vale Do Médio Paranapanema-Sp

“…Os resultados se justificam por se tratar de dados pontuais (estações meteorológicas) com dados de produtividade agrícola da soja regional, dessa forma quando utilizados os dados estimados de precipitação pluvial decendial do satélite TRMM, houve considerável melhora no modelo devido os pontos do satélite apresentarem maior cobertura (0,25° x 0,25°) em relação as estações convencionais, que são pontuais e representam cobertura média de 5 km x 5 km (CAMARGO et al 2005). Estes resultados podem ser considerados devido a uma maior cobertura espacial do TRMM quando correlacionados com dados regionais de produtividade.…”

“…Os pontos referentes ao satélite TRMM apresentam maior cobertura espacial (25 km por 25 km), em relação às estações meteorológicas convencionais, que são pontuais e que representam cobertura média de 5 km por 5 km (CAMARGO et al, 2005). Com o uso dos dados estimados pelo satélite foi possível obter uma maior cobertura em relação a precipitação na região de estudo.…”

Análise Espacial Da Temperatura E Da Precipitação Media Anual No Estado De São Paulo / Spatial Analysis of Mean Annual Temperature and Rainfall for the São Paulo State

“…O fato de que a temperatura média anual apresentou o menor valor de alcance (a = 8,23 km), corrobora com CAVALCANTI & SILVA (1994) que descrevem este atributo do clima com baixa variabilidade espacial, sendo, portanto, facilmente modelado com alto nível de detalhe e de confiabilidade. CAMARGO et al (2001) encontraram grande variabilidade espacial para dados diários de precipitação em um estudo envolvendo 19 estações climatológicas para o Estado de São Paulo, recomendando uma distância máxima de 10 km como limite entre os postos pluviométricos, a indicação desses autores refere-se a chuvas convectivas e nos meses de verão. Todavia, o valor de alcance (a, km) encontrado neste estudo é de 50,63 km, e refere-se a dados pluviométricos anuais médios envolvendo diferentes tipos de chuva.…”

“…Nesse sentido, o clima do Estado de São Paulo é de transição entre o clima tropical do Brasil Central, caracterizado pelo verão quente e chuvoso e inverno ameno e seco, e o clima da Região Sul do Brasil, que apresenta inverno úmido e verão subúmido (CAMARGO et al, 2005).…”

Horas E Unidades De Frio Em Pomares De Maçã Com Diferentes Microclimas

“…Entretanto, o mesmo ressalta que o grau de variabilidade ocorre de acordo com o ano e a região. Utilizando dados diários de precipitação pluvial de 19 estações meteorológicas do Estado de São Paulo,Camargo et al (2001) concluíram que há variabilidade espacial nas precipitações, especialmente a partir de 20 km e nos meses de verão, quando há predomínio de chuvas convectivas Bega et al (2005). constataram variabilidade espacial nas precipitações diárias, em uma escala reduzida, em Pindorama-SP, em um período de 32 anos, utilizando dados de cinco pluviômetros, cujas distâncias entre si variavam de 257 a 3.900 m. Os autores concluíram que pluviômetros próximos, porém sob maiores variações de altitude, possuem diferenças superiores a pluviômetros mais distantes, mas sob altitudes similares.Para a temperatura do ar, observa-se que as mínimas registradas em agosto foram menores na localidade Horizonte, em comparação a Geraldo Lovo(Figura 2A).…”