Estudo de alguns cenários climáticos para o Nordeste do Brasil

Abstract

RESUMOPropôs-se, neste trabalho, avaliar as condições climáticas atuais da região Nordeste do Brasil e elaborar os cenários climáticos para os anos de 2050 e 2100. Utilizaram-se as séries temporais da temperatura do ar média correspondentes ao período de 1961 a 2007, e as médias climatológicas de precipitação pluvial de 89 localidades no Nordeste do Brasil. O teste não-paramétrico de Mann-Kendall foi empregado para avaliar o nível de significância das tendências das séries temporais da temperatura do ar média e o "software" SEVAP, para obtenção da evapotranspiração potencial anual e dos índices de aridez, umidade e hídrico. Os resultados obtidos indicam tendências crescentes nas séries temporais de temperatura do ar, estatisticamente significativas pelo teste de Mann-Kendall, tanto para o período estudado como para os cenários de 2050 e 2100. As maiores taxas de aumento das temperaturas do ar médias anuais foram encontradas para a situação climática atual e para o cenário do ano de 2050, e menor aumento de seus valores entre os cenários de 2050 e 2100. Os índices de aridez e hídrico indicam aumentos enquanto o índice de umidade mostra redução nos cenários estudados, principalmente na parte semiárida da região. Palavras-chave: evapotranspiração potencial, índice de aridez, teste de Mann-KendallStudy of some climate scenarios for the northeastern region of Brazil ABSTRACTThe main objective of this study is to assess the current climatic conditions in northeastern region of Brazil and to obtain some climatic scenarios for the years 2050 and 2100. Time series of mean air temperature and rainfall from 1961 to 2007 period and 89 stations in the study region were used. The non-parametric test of Mann-Kendall was used to assess the statistical significance level of the analyzed time series. Also, the software SEVAP was used to determine potential evapotranspiration, humidity index, aridity index and water index. Results showed an increasing trend in the time series of air temperature, which were statistically significant by the Mann-Kendall test, for the current period and for the 2050 and 2100 scenarios. Mean air temperature has its highest rate for the current period and for the 2050 scenarios and a reduced increase between the 2050 and 2100 scenarios. The aridity and water indexes indicated an increase while the humidity index showed a reduction for two analyzed scenarios in northeastern region of Brazil, principally in the semiarid area.

Tendências na variabilidade climática de Santa Catarina, Brasil

“…No Nordeste do Brasil, Santos et al (2010) também encontraram tendência de aumento na temperatura média anual para séries de 1961 a 2007.…”

Identificação De Tendências Sazonais Dos Regimes Climático E Hidrológico Na Bacia Hidrográfica Dos Rios Tocantins E Araguaia, Brasil

“…Ao A presença ou não de tendência estatisticamente significativa em série temporal, empregando os testes não paramétricos aqui discutidos, foram temas desenvolvidos por outros autores em diferentes trabalhos envolvendo variáveis climáticas e hidrológicas medidas em diversas cidades brasileira (BACK, 2001;GROPPO et al, 2001;SANSIGOLO, 2008;BLAIN;PICOLI;LULU, 2009;BLAIN, 2010;MINUZZI, 2010;SANTOS et al, 2010;SANSIGOLO;KAYANO, 2010;ORLANDO, 2013, dentre outros). No entanto, nenhuma das localidades investigadas no presente estudo, listadas nas Tabelas 1 e 2, coincidem com as tratadas nos trabalhos anteriormente citados.…”

Trend of Air Temperature in the State of Paraná, Brazil (Tendência Da Temperatura Do Ar No Estado Do Paraná, Brasil)

“…In these studies, nonparametric analysis statistical tests, for example the Mann-Kendall test, have been used to assess the statistical significance of a trend verified in the climatic data series, for instance the studies carried out by Blain (2010), Santos et al (2010) and Back et al (2012) in Brazil, Gocic and Trajkovic (2013) in Serbia and Mandal et al (2013) in India. The Mann-Kendall test is usually employed to the study of trends as it is more robust and powerful than other statistical tests (NALLEY et al, 2013).…”