Distribuição espacial da precipitação sobre o Rio Grande do Norte: estimativas via satélites e medidas por pluviômetros

Abstract

Recebido Maio de 2011 -Aceito Fevereiro 2012RESUMO O objetivo deste estudo foi avaliar as estimativas de precipitação mensal fornecidas por duas fontes (algoritmo 3B43_V6 e Universidade de Delaware) para o Estado do Rio Grande do Norte, no período de 1998 a 2008. Utilizaram-se técnicas estatísticas baseadas em coeficiente de correlação linear e em índices de desempenho extraídos de uma tabela de contingência 2x2. Na análise, consideraram-se diferentes regimes pluviométricos, que são função da localização geográfica e do tipo de cobertura do solo. Constatou-se que o algoritmo 3B43_V6 subestimou a precipitação para a região Litorânea e superestimou a precipitação observada em regiões mais áridas (Seridó e Oeste). A precipitação de Delaware apresentou médias similares às observações, mas verificaram-se algumas discrepâncias aparentemente associadas ao método de interpolação e ao espaçamento de grade. Os resultados sugerem que ambos os produtos são capazes de representar variabilidades médias da precipitação mensal no espaço e no tempo; porém, apresentaram deficiências em identificar os eventos mais intensos de precipitação. Palavras chave: 3B43_V6, Delaware, tabela de contingência, TRMM, semiárido. ABSTRACT: RAINFALL SPATIAL DISTRIBUTION OVER THE RIO GRANDE DO NORTE BRAZILIAN STATE: SATELLITES ESTIMATES AND RAIN GAUGES MEASUREMENTSThe aim of this study was to evaluate the monthly rainfall estimates obtained by two data sources (3B43_V6 algorithm and University of Delaware) for the State of Rio Grande do Norte, during the 1998 to 2008 period. Statistical analysis based on the linear correlation coefficient and on the performance index from a 2x2 contingency table was done. Coastland and semiarid precipitation regimes which depend on geographical location and on soil type coverage were considered. It was noted that the 3B43_V6 underestimated the coastland rainfall and overestimated the rainfall over arid zones. The Delaware mean rainfall agreed well with observed rainfall, but shows discrepancies concerning to interpolation method and grid spacing. The results suggests that both 3B43_V6 and Delaware rainfall dataset are able to capture the rainfall mean variability both in time and space; however, they show deficiency in identifing extreme precipitation events.

Análise de Métodos de Krigagem na Estimativa da Precipitação no Estado do Rio Grande do Norte (Analysis of Kriging Methods in the Estimation of Rainfall on Rio Grande do Norte State)

“…Todas as análises foram realizadas nessas médias anuais sem se preocupar com as flutuações de um ano para o outro. Destaca-se que durante toda a série histórica, o valor mínimo foi registrado no município de Equador (6°94'S, 36°71'W) (Tabela 1), a qual faz parte da região semiárida, que predomina acumulados anuais inferiores a 500 mm (Oliveira et al, 2014), já o valor máximo, ainda de acordo com a tabela 1, ocorreu em Natal (5°77'S, 35°20'W), que situa-se na mesorregião Leste, onde são observados os maiores acumulados anuais pluviais do estado (Santos e Silva et al, 2012 Como a dependência espacial para a variável em estudo foi obtida, a krigagem ordinária e universal pode ser usada para estimar valores em pontos não-amostrados. Os valores obtidos por meio da krigagem são não-viciados, têm variância mínima e são ideais para a construção de mapas de isolinhas ou tridimensionais para a verificação e a interpretação da variabilidade espacial (Lundgren et al, 2017).…”

“…Também de acordo com as Figuras 3A e B, nota-se que na mesorregião Central são verificados os menores acumulados pluviais, corroborando com o resultado encontrado por Santos e Silva et al, 2012. Os acumulados médios anuais variam de 700 a cerca de 200 mm, indicando que a mesorregião pode sofrer com a escassez de água frequentemente.…”

“…Os acumulados médios anuais variam de 700 a cerca de 200 mm, indicando que a mesorregião pode sofrer com a escassez de água frequentemente. Já a mesorregião Oeste, que também faz parte do semiárido, os valores médios acumulados anuais são em torno de 600 mm, no entanto, são observados alguns locais com acumulados anuais que superam os 1000 mm, isto em decorrência de apresentarem características de clima tropical úmido, o que faz com que a mesorregião registre chuvas mais regulares e abundantes que o Seridó (Santos e Silva et al 2012). Além disso, a presença de algumas serras nesta mesorregião, como no município de Martins (6°06'S, 37°91'W), cuja altitude é de 760 metros (IBGE, 2010) faz com que o acumulado de precipitação seja maior devido ao efeito orográfico (Costa et al, 2008).…”

“…Na mesorregião Central, o Seridó, que é uma região típica de semiárido e sofre com secas prolongadas, o mês de maior precipitação é Março. Na faixa Oeste, que faz parte do semiárido, o máximo de precipitação também ocorre em Março, porém apresenta algumas características de clima tropical úmido e, portanto, registra chuvas mais regulares e abundantes que o Seridó (Santos e Silva et al, 2012).…”

Regionalização e Análise da Tendência da Precipitação do Rio Grande do Norte Associados a Padrões de TSM

“…2e). Deste modo, deu-se continuidade a análise de agrupamento para três grupos, e nessa fase a variabilidade espacial da precipitação demonstrada na literatura (Santos e Silva et al, 2012) foi evidenciada nos resultados (Fig. 2d).…”