Detecção de Padrões de Mudanças Climáticas no Oeste e Sudoeste do Paraná no Período de 1977-2018

Resumo

Os efeitos das mudanças climáticas são sentidos em escala meso e microclimática, tornando-se necessários estudos sobre as tendências nos padrões climáticos em diversos pontos do globo. Para isso, utilizou-se dados diários de precipitação de 30 postos meteorológicos para o período de 1977 a 2018. Os dados foram processados no software estatístico “R”, utilizando-se o pacote RClimpact para identificação de eventos extremos e de mudanças climáticas. Na sequência, foi obtida a tendência linear no tempo, e a significância estatística da tendência através do teste t-Student. Como resultado, verificou-se que o índice PRCPTOT indica que o total anual de chuva aumentou, assim como os índices R95p e R99p, indicando que as chuvas se concentraram mais nos extremos de 5% e 1% da distribuição dos dados. O CWD apresentou redução e o CDD teve aumento durante a série histórica nas estações, indicando que o maior valor de precipitação indicado pelo PRCPTOT ocorre com mais frequência em menos dias e, também, que os períodos de seca aumentaram. O índice SDII indica que a concentração das chuvas aumentou no período analisado. Ao analisar os anos mais secos e mais chuvosos (o equivalente ao índice PRCPTOT) em comparação com o índice Ocenic Niño Index (ONI), verifica-se que a variabilidade da chuva total anual é determinada, em grande parte, por esse fenômeno natural. No entanto, os demais índices de mudanças climáticas indicam uma maior concentração da chuva e intensificação dos eventos extremos, o que permite a afirmação de que já são sentidos, em escala local, os efeitos do aquecimento global que gera alteração climática.

Palavras-chave: eventos extremos; índices ETCCDI; variabilidade climática.

Climate Change Pattern Detection in Western and Southwestern Parana in the 1977-2018 Period

A B S T R A C T

The effects of climate change are felt on a meso and microclimate scale, making studies on trends in climate patterns in different parts of the globe necessary. For this, daily precipitation data from 30 meteorological stations for the period from 1977 to 2018 were used. The data were processed in the “R” statistical software, using the RClimpact package to identify extreme events and climate changes. Next, the linear trend over time was obtained, and the statistical significance of the trend was obtained using the t-Student test. As a result, it was found that the PRCPTOT index indicates that the annual total rainfall increased, as well as the R95p and R99p indices, indicating that rainfall was concentrated more at the extremes of 5% and 1% of the data distribution. The CWD showed a reduction and the CDD increased during the historical series in the seasons, indicating that the highest precipitation value indicated by the PRCPTOT occurs more frequently in fewer days and, also, that the periods of drought have increased. The SDII index indicates that the concentration of rainfall increased in the analyzed period. When analyzing the driest and wettest years (the equivalent of the PRCPTOT index) in comparison with the Ocenic Niño Index (ONI), it appears that the variability of total annual rainfall is largely determined by this natural phenomenon. However, the other indices of climate change indicate a greater concentration of rainfall and the intensification of extreme events, which allows the assertion that the effects of global warming that generate climate change are already being felt on a local scale.

Keywords: extreme events; ETCCDI indices; climatic variability.