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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/69147
Type: | Tese |
Title: | Variabilidade da chuva e desastres associados à dinâmica hidroclimática no estado do Maranhão |
Title in English: | Rain variability and disasters associated with hydroclimate dynamics in the state of Maranhão |
Authors: | Garcês Júnior, Audivan Ribeiro |
Advisor: | Zanella, Maria Elisa |
Keywords: | Variabilidade climática;Pluviosidade;Desastres;Climatologia do Maranhão |
Issue Date: | 2022 |
Citation: | GARCÊS JÚNIOR, Audivan Ribeiro. Variabilidade da chuva e desastres associados à dinâmica hidroclimática no estado do Maranhão. 2022. 224 f. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022. |
Abstract in Brazilian Portuguese: | O objetivo desta pesquisa é analisar a variabilidade espacial e temporal da pluviosidade e os desastres associados à dinâmica hidroclimática no estado do Maranhão. Como roteiro metodológico, fez-se inicialmente a elaboração do referencial teórico, posteriormente, fez-se a validação de dados de pluviosidade estimados do CHIRPS, utilizando a correlação de Person com dados anuais das estações meteorológicas do INMET no estado, após esta análise utilizou-se as técnicas de estatísticas multivariada de Análise dos Componentes Principais (ACP) para identificar o padrão espacial e temporal da pluviosidade e a Análise de Agrupamento para definir as Regiões Pluviométricas Homogêneas (RPH). A fim de identificar as repercussões relacionados a dinâmica hidroclimática, utilizou-se os decretos publicados no âmbito federal de situação de emergência e estados de calamidade para estiagem, inundação/enchentes, enxurradas e alagamentos, além de realizar o cálculo o Índice de Anomalia de chuvas por município, buscando caracterizar a variabilidade espacial das chuvas e comparar com os reconhecimentos federais de desastres. Como resultado, obteve-se correlações significativas nos dados mensais do CHIRPS. Na Análise dos Componentes Principais foi possível identificar dois padrões espaciais e temporal da pluviosidade no estado, um caracterizando a porção centro-norte do estado, com chuvas concentradas no primeiro semestre do ano, e um segundo que define a porção centro-sul, com regime de chuvas que já inicia nos meses de outubro e novembro. A análise de agrupamento permitiu dividir o estado em cinco Regiões Pluviométricas Homogêneas (RPH), sendo a RPH 1 a que possui os maiores volumes de chuvas, a RPH 4 possui o menor volume de chuvas e a RPH 5 se diferencia das demais por iniciar o período chuvoso no mês de outubro. Na análise da variabilidade pluviosidade (1989 a 2020), os anos de 1989, 2009 e 2020 foram os anos mais chuvosos e que tiveram a maior quantidade de municípios com IAC considerado extremamente chuvoso, enquanto que os anos de 1992 e 2012 foram os mais secos, com maior quantidade de municípios com IAC extremamente seco. Identificou-se ainda que as Temperaturas de Superfície do Mar do Atlântico possuem maior influência na definição do regime de chuvas no estado do Maranhão, e que quando ocorre simultaneamente Dipolo Positivo e El Niño há diminuição considerável das chuvas e consequentemente maior quantidade de decretos de desastres relacionados a estiagem. A maior quantidade de decretos está relacionada a estiagem, seguido de inundação/enchentes. As estiagens estão localizadas, sobretudo em municípios da RPH 3 e 4. Enquanto que as inundações/enchentes se localizam na RPH 2. Por fim, a utilização dos dados estimados do CHIRPS mostrou-se como uma boa opção para análise de pluviosidade na ausência de dados de superfície, as técnicas estatísticas utilizadas permitiram inferir sobre a variabilidade espacial e temporal das chuvas e a análise comparativa do IAC com as repercussões dos eventos hidroclimáticos possibilitou a comprovação da influência da dinâmica climática no espaço geográfico. |
Abstract: | The objective of this research is to analyze the spatial and temporal variability of rainfall and the disasters associated with hydroclimatic dynamics in the state of Maranhão. As a methodological guide, the theoretical framework was initially elaborated, later, the validation of estimated rainfall data from the CHIRPS was carried out, using the Person correlation with annual data from INMET meteorological stations in the state, after this analysis was used. if the multivariate statistical techniques of Principal Component Analysis (PCA) to identify the spatial and temporal pattern of rainfall and the Cluster Analysis to define the Homogeneous Rainfall Regions (RPH). In order to identify the repercussions related to hydroclimatic dynamics, the decrees published in the federal scope of emergency situations and states of calamity for drought, inundation/floods, flash floods and flooding were used, in addition to calculating the Rainfall Anomaly Index by municipality, seeking to characterize the spatial variability of rainfall and compare it with the federal recognition of disasters. As a result, significant correlations were obtained in the monthly CHIRPS data. In the Principal Components Analysis, it was possible to identify two spatial and temporal patterns of rainfall in the state, one characterizing the central-northern portion of the state, with rains concentrated in the first half of the year, and a second that defines the central-south portion, with a regime of rains that already starts in the months of October and November. The cluster analysis made it possible to divide the state into five Homogeneous Rainfall Regions (RPH), with RPH 1 having the highest volumes of rainfall, RPH 4 having the lowest volume of rainfall and RPH 5 being different from the others by starting the rainy season in October. In the analysis of rainfall variability (1989 to 2020), the years 1989, 2009 and 2020 were the wettest years and had the highest number of municipalities with IAC considered extremely rainy, while the years 1992 and 2012 were the driest, with a greater number of municipalities with extremely dry IAC. It was also identified that the Atlantic Sea Surface Temperatures have a greater influence on the definition of the rainfall regime in the state of Maranhão, and that when the Positive Dipole and El Niño occur simultaneously, there is a considerable decrease in rainfall and, consequently, a greater number of disaster decrees. related to drought. The largest number of decrees is related to drought, followed by inundation/floods. The droughts are located, especially in municipalities of RPH 3 and 4. While the floods/floods are located in RPH 2. Finally, the use of estimated data from CHIRPS proved to be a good option for rainfall analysis in the absence of surface data, the statistical techniques used allowed inferring about the spatial and temporal variability of rainfall and the comparative analysis of the IAC with the repercussions of hydroclimatic events made it possible to prove the influence of climate dynamics in geographic space. |
URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69147 |
Appears in Collections: | DGR - Teses defendidas na UFC |
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