Analysis of climate variability in semiarid region, Petrolândia, Pernambuco

Authors

  • Thaís Silva Lima "Federal University of Pernambuco"
  • Ariane Silva Cardoso "Federal University of Pernambuco"
  • Werônica Meira de Souza "Rural Federal University of Pernambuco, Academic Unit of Garanhuns"
  • Josiclêda Domiciano Galvíncio "Federal University of Pernambuco"

DOI:

https://doi.org/10.5935/2237-2202.20160008

Keywords:

Mudanças Climáticas, Água

Abstract

The objective of this work was to analyze the temporal variability of precipitation in the city of Petrolândia - PE, which is located in the physiographic region Submedium São Francisco. Was used Rainfall Anomaly Index (RAI) to analysis of the variability of precipitation in the region. The highest monthly values of precipitation occurred between the months of December to April, with the highest rainfall in March, while that from August to October was the quarter of less rainfall. From the RAI noted that there was great variability between dry and rainy, with a total of 29 and 34 years, respectively. The RAI presented a amplitude of -4.2 to +6.8, with maxima occurring in, 1974 and 1985, being classified as extremely humid. While the smallest occurred in 1993 and 1998 being classified as very dry. It was found that implementation of the RAI worked as a fundamental tool for the study of seasonal rainfall, yet, through this monitoring and one can generate predictions about the climatological regional variation. For the region dry periods are considered to be more damaging to the economy than the flood periods, despite the damage caused by floods.

Author Biographies

Thaís Silva Lima, "Federal University of Pernambuco"

Post Graduate Program in Development and Environment

Ariane Silva Cardoso, "Federal University of Pernambuco"

Post Graduate Program in Development and Environment

Josiclêda Domiciano Galvíncio, "Federal University of Pernambuco"

Department of Geographic Science

References

References

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Published

2016-05-11

Issue

Section

Hyperspectral remote sensing and Atmosphere