Variabilidade espaço-temporal das chuvas em função de índices climáticos na mesorregião leste do Maranhão, Brasil
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.3.p1645-1662Palavras-chave:
Anomalia de Precipitação Padronizada. Índice de Anomalia de Chuva. Precipitação pluvialResumo
O clima global passa por constantes modificações, sobretudo nas últimas décadas, em função do efeito estufa antrópico, o que tem influenciado os ecossistemas ambientais, e o planejamento de atividades agropecuárias e socioeconômicas. Dessa forma, objetivou-se analisar a variabilidade espaço-temporal das chuvas na mesorregião leste do Maranhão, e a ocorrência de eventos extremos no período de 1991 a 2020 utilizando os índices Anomalia de Chuva (IAC) e Anomalia de Precipitação Padronizada (APP). Os dados de precipitação foram obtidos pela Agência Nacional das Águas e Saneamento Básico (ANA) no período de 30 anos de anos em 20 estações e mais três estações convencionais do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). A precipitação mensal e anual foi espacializada a partir do método da distância inversa ponderada. Posteriomente, utilizou-se os dados pluviométricos para calcular os índices IAC e APP, com o intuito de compreender a variabilidade pluviométrica, identificar os períodos úmidos e secos. Os resultados obtidos indicam anos secos nos períodos de 1991-1993 e 2012- 2016, em contrapartida, no ano de 2008 registrou-se anomalias positivas em grande maioria das estações do leste do Maranhão, sendo associadas aos fenômenos El Niño e La Niña no Nordeste do Brasil. A utilização do IAC e APP para análise eventos de extremos, permitiu a obtenção de informações que auxiliam na tomada de decisões, especialmente em setores mais sensíveis ao clima, como o abastecimento de água, geração de energia e agricultura.
Downloads
Referências
Agnew, C. T., & Chappell, A. (1999). Drought in the Sahel. Geojournal, 48, 299-311, 1999. https://doi.org/10.1023/A:1007059403077
Alvares, C.A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., Gonçalves, J. L. M. (2012). Modeling monthly mean air temperature for Brazil. Theoretical and Applied Climatology, 113, 407–427. DOI: https://doi.org/10.1007/s00704-012-0796-6
Alvares, C.A., Stape, J. L., Sentelhas, P.C., Moraes, G. J. L., Sparovek, G. (2013). Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, 22, 711–728. https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507
ANA- Agência Nacional de Águas E Saneamento. Séries históricas de estações. Disponível em: https://www.snirh.gov.br/hidroweb/serieshistoricas. Acesso em: 03 de jan 2024.
Araújo, L. E., Moraes Neto, J. M., & Sousa, F. de A. S. (2009) Análise climática da bacia do Rio Paraíba - Índice de Anomalia de Chuva (IAC). Engenharia Ambiental, 6, 508-523.
Baratto, P. F. B., Cecílio, R. A., Teixeira, D. B. de S., Zanetti, S. S., Xavier, A. C. (2022) Espacialização da precipitação diária em bacias hidrográficas do Sul do Espírito Santo. Revista Brasileira de Meteorologia, 37, 385-404. https://doi.org/10.1590/0102-77863730034
Bewket, W., Tibebe, D., Teferi, E., Degefu, M.A. (2024). Changes in mean and extreme rainfall indices over a problemscape in central Ethiopia. Environmental Challenges, 15, 100883. https://doi.org/10.1016/j.envc.2024.100883
Brasil Neto, R. M., Santos, C. A. G., Silva, J. F. C. B. D. C., Da Silva, R. M., Dos Santos, C. A. C., Mishra, M. (2021). Evaluation of the TRMM product for monitoring drought over Paraíba State, northeastern Brazil: a trend analysis. Scientific Reports, 11, 1097. https://doi.org/10.1038/s41598-020-80026-5
Brito, C. S. D., Silva, R. M. D., Santos, C. A. G., Brasil Neto, R. M., Coelho, V. H. R. (2021). Monitoring meteorological drought in a semiarid region using two long-term satellite-estimated rainfall datasets: A case study of the Piranhas River basin, northeastern Brazil. Atmospheric Research, 250, 105380. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.105380
Câmara, G., Souza, R. C. M., Freitas, U. M., & Garrido, J. C. P. (1996). SPRING: Integrating remote sensing and GIS by object-oriented data modelling. Computers & Graphics, 20 (3), 395-403. http://dx.doi.org/10.1016/0097-8493(96)00008-8
Carvalho, M. W. L., Corrêa, W. C., Teixeira, M. A. C. M., Teixeira C. C., Silva, A. C. (2023). Variabilidade pluviométrica e índice de anomalia de chuvas em municípios do Piauí. Geografia Ensino & Pesquisa, 27, e71043. https://doi.org/10.5902/2236499471043
Corrêa, W., Carvalho, M. W. L., & Mendes, T. J. (2023). Atualização da classificação climática e balanço hídrico climatológico no estado do Maranhão. Revista Brasileira De Climatologia, 32, 517–543. https://doi.org/10.55761/abclima.v32i19.16727
Danielescu, S., Adamescu, M. C., Cheval, S., Dumitrescu, A., Cazacu, C., Borcan, M., Postolache, C. (2022). Climate Change Impacts on Hydrological Processes in a South-Eastern European Catchment.Water,14, 2325. https://doi.org/10.3390/w14152325
Duan, W., Zou, S., Christidis, N., Schaller, N., Chen, Y., Sahu, N., Li, Z., Fang, G., Zhou, B. (2022). Changes in temporal inequality of precipitation extremes over China due to anthropogenic forcings. npj Climate and Atmospheric Science, 5, 33. https://doi.org/10.1038/s41612-022-00255-5
Freitas, M. A. S. (2005). Um sistema de suporte à decisão para o monitoramento de secas meteorológicas em regiões semi-áridas. Revista Tecnologia, 19, 84-95.
Gouveia, C. D., Torres, R. R., Marengo, J. A., Avila-Diaz, A. (2022). Incertezas em projeções de extremos climáticos na América do Sul via inferência bayesiana. International Journal of Climatology, 42, 7362-7382. https://doi.org/10.1002/joc.7650
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Portal de Mapas do IBGE. 2022. Disponível em: <https://portaldemapas.ibge.gov.br/portal.php#homepage>. Acesso em: 3 fev. 2024.
IBGE- Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Portal de Mapas do IBGE. 2021. Disponível em: https://portaldemapas.ibge.gov.br/portal.php#homepage. Acesso em: 3 jan. 2024.
INMET - Instituto Nacional de Meteorologia. Estações pluviométricos do Maranhão (1991- 2020). 2022. Disponível em: https://mapas.inmet.gov.br/ Acesso em: 09 mar 2022.
INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. 2023. TOPODATA - Banco de Dados Geomorfométricos do Brasil. Disponível: http://www.webmapit.com.br/inpe/topodata/ . Acesso em: 25 fev 2024.
INPE- Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. 2023. Banco de dados geomorfométricos do Brasil. Disponível em: http://www.dsr.inpe.br/topodata/. Acesso em: 15 jan. 2024.
IPCC- Intergovernmental Panel on Climate Change. (2021). Summary for policymakers. In V. Masson-Delmotte, P. Zhai, A. Pirani, S. L. Connors, C. Péan, S. Berger, N. Caud, Y. Chen, L. Goldfarb, M. I. Gomis, M. Huang, K. Leitzell, E. Lonnoy, J. B. R. Matthews, T. K. Maycock, T. Waterfield, O. Yelekçi, R. Yu, & B. Zhou (Eds.), Climate change 2021: The physical science basis. Contribution of Working Group I to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. In Press.
Jiang, T., Sun, S., Li, Z., Li, Q., Lu, Y., Li, C., Wang, Y., Wu, P. (2022). Vulnerability of crop water footprint in rain-fed and irrigation agricultural production system under future climate scenarios. Agricultural and Forest Meteorology, 326, 109164. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2022.109164
Lana, X., Casas-Castillo, M. C., Rodríguez-Solà, R., Sera, C., Kirchner, R. (2021). Rainfall regime trends at annual and monthly scales in Catalonia (NE Spain) and indications of CO2 emissions effects. Theoretical and Applied Climatology, 146, 981–996. https://doi.org/10.1007/s00704-021-03773-z
Malik, A., Kumar, A., Rai, P., Kuriqi, A. (2021). Prediction of multi-scalar standardized precipitation index by using artificial intelligence and regression models. Climate, 9,28. https://doi.org/10.3390/cli9020028
MAPBIOMAS - Relatório Anual do Desmatamento do Brasil em 2023. 2024. Disponível em: https://alerta.mapbiomas.org/relatorio/. Acesso: 29 de mai. 2024.
MAPBIOMAS- Projeto MapBiomas – Coleção [8] da Série Anual de Mapas de Cobertura e Uso da Terra do Brasil (2022). < https://brasil.mapbiomas.org/colecoes-mapbiomas/>. Acesso em: 31 de mar 2024.
Marengo, J. A., Cunha, A. P. C., Soares, W. R., Torres, R. R., Alves, L. M., Brito, S. S. B., Cuartas, L. A., Leal, K., Neto, G. R., Alvalá, R. C. S. Magalhaes, A. R. (2019). Increase Risk of Drought in the Semiarid Lands of Northeast Brazil Due to Regional Warming above 4 °C. In: Nobre, C., Marengo, J., Soares, W. (eds) Climate Change Risks in Brazil. Cham, Switzerland: Springer, pp 181–200. https://doi.org/10.1007/978-3-319-92881-4_7
Medeiros, A. S, Cesário, F. V., Maia, S. M. F. (2023). Long-term impact of conventional management on soil carbon and nitrogen stocks in the semi-arid region of Brazil: A meta-analysis. Journal of Arid Environments, 218, 105052. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2023.105052
Medeiros, A. S., Gonzaga, G. B. M., Da Silva, T. S., Barreto, B. S., Santos, T. C., De Melo, P. L. A., De Araújo Gomes, T. C., Maia, S. M. F. (2023). Changes in soil organic carbon and soil aggregation due to deforestation for smallholder management in the Brazilian semi-arid region. Geoderma Regional, 33, e00647. https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2023.e00647
Medeiros, A. S., Santos, T. C., & Maia, S. M. F. (2022). Effect of long-term and soil depth on soil organic carbon stocks after conversion from native vegetation to conventional tillage systems in Brazil. Soil and Tillage Research, 219, 105336.https://doi.org/10.1016/j.still.2022.105336
Medeiros, E. S., Lima, R. R., & Santos, C. A. C. (2023) Spatiotemporal Kriging for Days without Rainfall in a Region of Northeastern Brazil. Climate, 11, 21. https://doi.org/10.3390/cli11010021
Medeiros, F. J., & Oliveira, C.P. (2022). Assessment of dry and heavy rainfall days and their projected changes over Northeast Brazil in Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 models. International Journal of Climatology, 42, 8665–8686. https://doi.org/10.1002/joc.7759
Medeiros, F. J., Gomes, R. S., Coutinho, M. D. L. Lima, K. L. (2022) Meteorological drought and water resources: historical and future perspective for Rio Grande do Norte state, Northeast Brazil. International Journal of Climatology, 42, 6976-6995. https://doi.org/10.1002/joc.7624.
Medeiros, F. J., & Oliveira, C. P. (2021). Dynamical Aspects of the Recent Strong El Niño Events and Its Climate Impacts in Northeast Brazil. Pure and Applied Geophysics, 178, 2315–2332. https://doi.org/10.1007/s00024-021-02758-3
Nascimento, M. B. D., & Medeiros, M. D. D. (2022). Índices de severidade da seca no semiárido, Paraíba. Revista Mercator, 21, 1–14. https://doi.org/10.4215/rm2022.e21024
Nery, J. T., Siqueira, B. (2021). Índice de anomalia de chuva aplicado ao estudo das precipitações no estado do Paraná. Revista Brasileira de Climatologia, 27, 772–788. https://doi.org/10.5380/abclima.v27i0.65691
Ogunbode, T. O., Esan, V. I., Samson, T. K., Oyelowo, O. J., Asifat, J. T. (2022). Rainfall trend and its implications for sustainable crop production and water resources management: A case study of Iwo, Nigeria. Journal of Applied Sciences and Environmental Management, 26, 1415-1422. https://doi.org/10.4314/jasem.v26i8.15
Oliveira, M. L., Santos, C. A. C., Oliveira, G., Silva, M. T., Silva, B. B., Cunha, J. E. B. L, Ruhoff, A., Santos, C. A. G. (2022). Remote sensing-based assessment of land degradation and drought impacts over terrestrial ecosystems in Northeastern Brazil. Science of The Total Environment, 835. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.155490.
Paulhus, J. L. H., Kohler, M. A. (1952). Interpolation of missing precipitation records. Monthly Weather Review, 80, 129-133. https://doi.org/10.1175/1520-0493(1952)080%3C0129:IOMPR%3E2.0.CO;2
Pinto, C. A. D., Silva Júnior, J. A., Cavalcanti, A. C., Silva, J. F. B. R., Farias D'Oliveira, F. A., Sousa, L. H., Costa, A. C. L., Nunes, H. G. G. C., Ataide, W. L. S., Silva, S. P. A., Rodrigues, H. J. B., Souza Filho, J. D. C. (2022). Índice de anomalia de chuva (IAC) e sua relação com os desastres naturais no leste da Amazônia. Revista Brasileira de Geografia Física, 15, 2544–257. https://doi.org/10.26848/rbgf.v15.5.p2544-2572
Raziei, T. (2021). Revisiting the Rainfall Anomaly Index to serve as a Simplified Standardized Precipitation Index. Journal of Hydrology, 602, 126761. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126761
Rooy, M. P. V. (1965). A Rainfall Anomaly Index (RAI), Independent of the Time and Space. Notos, 14, 43-48.
Sales, E. S. G., Matsunaga, W. K., Braga, C. C., Sakamoto, M. S., Lucena, D. B., Barbosa De Brito, J. I. (2024). Climate classification for Northeast Brazil using reanalysis data and the Absolute Aridity Index. Revista Brasileira de Geografia Física,.17, 1478–1500. https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.3.p1478-1500
Santos, A. R. et al. Curso Espacialização de Dados Meteorológicos no QGIS (EDM-QGIS). In: Santos, A. R., Aragão, A. M., Fiedler, N. C., Lucas, F. M. F., Guanaes, G. M. S., Ramalho, A. H. C., Biazatti, L. D., Santos, E. C., Pautz, C., Mardeni, V. D. N., Curty, T. A., Carvalho, R. C. F. et al. Vídeo aulas Descritas Passo a Passo – Volume 1. Alegre: CAUFES, 2022. https://doi.org/10.29327/589504
Santos, C. A. G., Santos, D. C. D., Brasil Neto, R. M., De Oliveira, G., Dos Santos, C. A. C., Silva, R. M. D. (2024a). Analyzing the impact of ocean-atmosphere teleconnections on rainfall variability in the Brazilian Legal Amazon via the Rainfall Anomaly Index (RAI). Atmospheric Research, 307, 107483. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2024.107483
Santos, D. C., Santos, C. A. G, Brasil Neto, R. M., Silva, R. M., Santos, C. A. C. (2023). Precipitation variability using GPCC data and its relationship with atmospheric teleconnections in Northeast Brazil. Climate Dynamics, 61, 5035–5048. https://doi.org/10.1007/s00382-023-06838-z
Santos, J. A. S, Wanderley, H. S., Amorim, C. R. F., Delgado, R. C., Fernades, R.C. (2024b). The longest multiannual drought in Northeastern Brazil. Journal of South American Earth Sciences, 143, 104976. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2024.104976
SEEG - Sistema de Estimativas de Emissões de Gases de Efeito Estufa. 2023. Disponível em: https://plataforma.seeg.eco.br/total_emission. Acesso em: 31 mar. 2024.
Silva Neto, V. L., Souza, L. B. E, Viola, M. R., Morais, M. A. V. (2021). Variabilidade espacial e temporal da precipitação no Estado do Tocantins, Brasil. Research, Society and development, 10, 1-20. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i3.13545
Silva, A. S. A., Stosic, T., Arsenić, I., Menezes, R. S. C., Stosic, B. (2023). Multifractal analysis of standardized precipitation index in Northeast Brazil. Chaos, Solitons & Fractals, 172, 113600. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2023.113600
Silva, T. R. B. F., Santos, C. A. C., Silva, D. J. F., Santos, C. A. G., Silva, R. M., Brito, J. I. B. (2022). Climate Indices-Based analysis of rainfall spatiotemporal variability in Pernambuco State, Brazil. Water, 14, 2190. https://doi.org/10.3390/w14142190
Souza, W. G. S., Silva, M. T., Siqueira, M. T., Siqueira, M.S., Gomes, H. B., Oliveira, G., Silva, T. G. F., Cavalcanti, E. P. (2024). Variabilidade espaço temporal da seca meteorológica nas microrregiões do
MATOPIBA. Revista Brasileira de Geografia e Física, 17. https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.1.p01-21
UEMA - Universidade Estadual do Maranhão. Bacias hidrográficas e climatologia no Maranhão. São Luís, 165 p. 2016.
Wang, T., Xinjun T., Vijay, P. S., Chen, X., Lin, K., Zhou, Z., Zhu, J. (2023). A CMIP6-based framework for propagation from meteorological and hydrological droughts to socioeconomic drought. Journal of Hydrology, 623. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2023.129782
Workneh, H. T., Chen, X., Ma, Y., Bayable, E., Dash, A. (2024). Comparison of IDW, Kriging and orographic based linear interpolations of rainfall in six rainfall regimes of Ethiopia. Journal of Hydrology: Regional Studies, 52, 101696. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2024.101696
Yang, K., Wang, K., Zhang, X., Chang, X., Bai, G., Zheng, J., Wu, G. L. (2021). Change in soil water deficit and soil organic matter consumption over time in rain-fed apricot orchards on the semi-arid Loess Plateau, China. Agriculture, Ecosystems & Environment, 314, 107381. https://doi.org/10.1016/j.agee.2021.107381
Yao, K. M. A., Kola, E., Morenikeji, W., Leal Filho, W. 2023. Time series analysis of temperature and rainfall in the Savannah Region in Togo, West Africa. Water, 15, 1656. https://doi.org/10.3390/w15091656
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2025 Andreza Maciel de Sousa, Wellington Cruz Corrêa, Aldair de Souza Medeiros , Plinio Antonio Guerra Filho , Marcus Willame Lopes Carvalho , Nítalo André Farias Machado
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam na Revista Brasileira de Geografia Física concordam com os seguintes termos:
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (exemplo: depositar em repositório institucional ou publicar como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão para disponibilizar seu trabalho online antes ou durante o processo editorial, em redes sociais acadêmicas, repositórios digitais ou servidores de preprints. Após a publicação na Revista Brasileira de Geografia Física, os autores se comprometem a atualizar as versões preprint ou pós-print do autor, nas plataformas onde foram originalmente disponibilizadas, informando o link para a versão final publicada e outras informações relevantes, com o reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Qualquer usuário tem direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
Adaptar — remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.
