Análise das Tendências Temporais de Variáveis Climáticas no Cabo de Santo Agostinho, Pernambuco, no período de 2014 a 2023: Implicações para as Mudanças Climáticas Locais

Authors

  • Bruna Araujo Candeia UFPB
  • Josicleda Domiciano Galvincio Universidade Federal de Pernambuco

DOI:

https://doi.org/10.29150/jhrs.v14i2.263722

Keywords:

Climate trends, Statistical analysis, Adaptation, Mitigation, Environmental management

Abstract

The study analyzes the temporal trends of certain climate variables in the municipality of Cabo de Santo Agostinho - Pernambuco, from 2014 to 2023, focusing on the implications of local climate change. Daily data on minimum, maximum, and average temperatures, as well as precipitation, were examined and correlated with carbon dioxide (CO2) levels. Using statistical methods such as linear regression analysis and scatter plots, the research identified patterns and trends in the studied climate variables. The results indicate an increase in CO2 levels, while temperature and precipitation variations show seasonal fluctuations without a clear trend of increase or decrease. The analysis revealed weak correlations between CO2 levels and minimum, maximum, and average temperatures, as well as precipitation. Understanding these trends is essential for developing mitigation and adaptation strategies to climate change in the region, contributing to the formulation of public policies and local environmental management. This study provides a solid scientific basis for understanding environmental changes in Cabo de Santo Agostinho, highlighting the vulnerability of coastal wetlands to climate change and the need for effective actions to protect ecosystems and local communities.

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Published

2025-01-16

How to Cite

Araujo Candeia, B., & Domiciano Galvincio, J. (2025). Análise das Tendências Temporais de Variáveis Climáticas no Cabo de Santo Agostinho, Pernambuco, no período de 2014 a 2023: Implicações para as Mudanças Climáticas Locais. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 14(2), 1026–1035. https://doi.org/10.29150/jhrs.v14i2.263722

Issue

Section

Hyperspectral remote sensing and Atmosphere

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