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Congresso Técnico Científico da Engenharia e da Agronomia CONTECC’ 2015 Centro de Eventos do Ceará - Fortaleza - CE 15 a 18 de setembro de 2015
ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS DA PRECIPITAÇÃO PLUVIAL DO ESTADO DA PARAÍBA PARA OS ANOS DE 1994 A 2014 VALNELI DA SILVA MELO1*; RAIMUNDO MAINAR DE MEDEIROS2; FRANCISCO DE ASSIS SALVIANO DE SOUZA3 1
Mestranda em Meteorologia - Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande-PB, Brasil, email:
[email protected] 2 Doutorando em Meteorologia, Unidade Acadêmica de Ciências Atmosféricas/Universidade Federal de Campina Grande,
[email protected] 3 Prof. Dr. Unidade Acadêmica de Ciências Atmosférica, UFCG, Campina Grande-PB. Fone: (83) 2101-1055,
[email protected]
Apresentado no Congresso Técnico Científico da Engenharia e da Agronomia – CONTECC’2015 15 a 18 de setembro de 2015 - Fortaleza-CE, Brasil RESUMO: Este trabalho tem como objetivo estudar a variabilidade espacial da precipitação pluvial mensal do Estado da Paraíba, no período de 1994 a 2014. Os dados de precipitação foram cedidos pela Agencia Nacional de Águas (ANA). Usou-se o método de Análise de Componentes Principais para determinar a dependência espacial da variável em estudo. Os resultados obtidos pela ACP mostraram a existência de dois padrões pluviométricos ou estações da precipitação climatológica que explicaram aproximadamente 84,97% da variância total dos dados. No mapeamento das variáveis meteorológicas, utilizou-se de ferramentas da Geoestatística para construção dos mapas, para obter as zonas homogêneas e como isso mostrar o comportamento da climatologia nesse período de tempo. PALAVRAS-CHAVE: variabilidade, máxima e mínima da temperatura. COMPONENT ANALYSIS OF MAIN PRECIPITATION PLUVIAL PARAÍBA OF STATE FOR THE YEARS 1994 TO 2014 ABSTRACT: This work aims to study the spatial variability Monthly rainfall in the state of Paraíba, any period from 1994 to 2014. Were data courtesy For the National Water Agency ( ANA ) . Used become the main component analysis method to determine the spatial dependence of the variable in study . ACP For the obtained results showed existence of Two Standards rainfall OR Rush stations climatological que explained apróximadamente 84.97 % of the total variance of the data . None of mapping meteorological variables , used If Geostatistics tools for building maps, paragraph Get as homogeneous zones and How IT Show climatology of behavior that rate period . KEYWORDS: variability , Maximum and Minimum temperature . INTRODUÇÃO O desenvolvimento do semi-árido do Nordeste do Brasil, principalmente no estado da Paraíba, tem sido fortemente dependente da precipitação pluviométrica, e conseqüentemente, as suas variações provocam prejuízos econômicos e sociais à população do Estado. A Paraíba tem como características climáticas marcantes as irregularidades do seu regime de chuvas. A precipitação é amplamente reconhecida como a variável climatológica mais importante na região tropical, sendo essencial para o planejamento das atividades humanas e desenvolvimento local. O conhecimento do comportamento das chuvas é de fundamental importância para todas as atividades humanas. A distribuição irregular das chuvas no Estado está relacionada aos fenômenos naturais de escala planetária, ou seja, varia muito de um lugar para outro e de um ano para outro. Este trabalho
tem como objetivo estudar a variabilidade espaço-temporal da precipitação pluviométrica no Estado da Paraíba utilizando técnicas de Análise de Componente Principal, essa técnica tornou-se popular na análise de dados atmosféricos após o artigo de Lorenz (1956). MATERIAL E MÉTODOS Para a análise do comportamento climático do Estado da Paraíba utilizou-se dados de precipitação coletados de postos pluviométricos, disponíveis na Agência Nacional de Águas (ANA), especificando uma série temporal de 1965 a 2000. Utilizou-se do software R para fazer a análise descritiva e a análise dos componentes principais, assim como o software Surfer 8.0, na produção dos mapas. A área de estudo foi o Estado da Paraíba, localizado no Nordeste do Brasil entre os meridianos de 34º45'54" e 38º45'45" de longitude Oeste e entre os paralelos de 6º02'12" e 8º19'18" de latitude Sul, com uma área de aproximadamente 56.440 km 2. É limitado ao norte, com o Estado do Rio Grande do Norte; a oeste, com o Ceará; ao sul, com Pernambuco; e a leste com o Oceano Atlântico. Possui ao todo 223 Municípios (IBGE, 2008). A análise de componentes principais visa transformar um grupo de variáveis correlacionadas em variáveis independentes denominadas componentes principais. Segundo ˜ A, 2002), o principal objetivo das componentes principais é determinar o novo conjunto (PEN de direções ortogonais que definem a variabilidade máxima dos dados originais. RESULTADOS E DISCUSSÃO Para auxiliar na interpretação dos resultados, utilizaram-se mapas plotados no programa Surfer 8.0, o mapa da Figura 1, mostra a variabilidade da precipitação média do estado da Paraíba em um intervalo de tempo de 1994 a 2014, Figura 1.
Figura 1: Distribuição espacial das médias anuais da precipitação (mm) no estado da Paraíba nos anos de 1994 a 2014. Como visto na Figura 1, os maiores valores de precipitação anual estão na Mata Paraibana e em boa parte do leste do Agreste Paraibano, com precipitações de 2100 e 1300 mm, respectivamente. Observa-se também na Figura 1, que o lado oeste do Agreste Paraibano e boa parte da Borborema apresentam, nesse período, precipitações de 500 a 800 mm respectivamente. Já no Sertão, observa-se que a precipitação apresenta valores entre 1500 e 1300 mm. Para o sertão paraibano, região leste, observa-se que a topografia mais baixa da região tem grande influência sobre os fatores meteorológicos, favorecendo a atuação de sistemas meteorológicos, a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) é o principal sistema meteorológico provedor de chuvas no setor norte do NEB, onde o estado da Paraíba esta inserido. Para melhor explicar o comportamento da precipitação no estado da Paraíba, usou se o método de Analise de Componentes Principais, obtendo-se os resultados descritos nas Tabela 1. As componentes principais (CPs) representam os padrões e relações entre as variáveis originais. Esses padrões podem ser pensados como diferentes tipos de influencia (causas) nos dados. As duas primeiras CP’s explicam aproximadamente 84,97% da variância total da série. Isso pode ser visto claramente na Tabela 01:
Tabela 1: Variância explicada Componentes Autovalor
Variância
% Acumulada
1 5,582080088 46,51733406 46,51733406 2 4,614798402 38,45665335 84,97398741 A analise inicial mostrou que dois componentes obedeceram o critério de Kaiser do autovalor (“eigenvalue”) maior que 1, sabe-se que autovalores entre 0,7 e 0,8 são considerados “bons”. Assim, pode-se ver que as 2 CP’s selecionadas pelo critério explicaram 84,97% da variância. ´E possível observar na Figura 1 o comportamento pluviométrico do fator 1 e na Figura 2, o comportamento do fator 2, ambos mostram diferenças importantes
Figura 1: Fator 1 e Fator 2 Os resultados anteriores estão de acordo com estudos que indicam que o período de chuvas mais abundantes no leste do Nordeste do Brasil abrange os meses de abril a julho (Nobre Molion, 1988). A chuva desse período está associada a maior atividade de circulação de brisa que advecta bandas de nebulosidade para o continente, estando relacionada aos distúrbios ondulatórios de leste, que são responsáveis pelas chuvas entre os meses de maio e agosto (Yamazaki e Rao, 1977). Outros fenômenos também influenciam no comportamento climático do estado da Paraíba. O deslocamento da ZCIT para latitudes mais ao sul, o qual influencia diretamente na qualidade do período chuvoso da região (Uvo, 1989), ocorre no período de fevereiro a maio. Enquanto que ao oeste da região, a máxima precipitação é influenciada pelas frentes frias oriundas das latitudes médias do hemisfério sul que alcançam latitudes mais baixas nos meses de novembro a fevereiro (Kousky, 1979). CONCLUSÕES A a ná l i s e d e precipitação do estado da Paraíba mostra que dentre doze variáveis analisadas (meses de janeiro a dezembro) apenas duas componentes foram retidas, utilizando o critério de Kaiser. Para a validação dos dados utilizou se o teste de esfericidade de Barllett e da estatística de KMO, classificando-o como bom. A primeira componente apresenta fortes correlações entre os meses de abril a maio, e de outubro a novembro, atuando de forma mais significativa na parte leste do Estado, devido principalmente as Ondas de Leste e aos Sistemas de Brisas, evidenciando o período chuvoso dessa região. A segunda componente evidencia fortes correlações entre os meses de dezembro a abril, principalmente na parte oeste do estado com influencias direta da ZCIT, além das Linhas de Instabilidade, sendo responsáveis pelas chuvas na região do sertão. Pode-se concluir ainda que a Análise de Componentes Principais é útil para o estudo de dados meteorológicos mostrando as diferenças significativas na distribuição espacial da chuva no Estado da Paraíba.
AGRADECIMENTOS A CAPES pela concessão de bolsa de estudo ao primeiro autor. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AGENCIA NACIONAL DAS AGUAS (ANA) AHRENS, C. D. Essentials of Meteorology: An Invitation to the Atmosphere.3a Ed. New York: Brooks Cole, 2001. 463 p. BUSSAB, W. O.; MORETTIN, P. A. Estatística Básica . Atual Editora Ltda, São Paulo – SP. 4a Ed., 322p., 1987. BRAGA. C. C. Classificação das regiões pluviometricamente homogêneas através da Analise em Multivariada.VII Congresso Brasileiro de Meteorologia. São Paulo, SP. Anais... v. 1, p. 338-341, 1992. DANIEL S. WILKS. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences, 2nd Ed. v. 91 p. 463507, 2006. EASTMAN, J.R., FULK, M. Long sequence time series evaluation using standardized principal components. Photogrammetric Engineerin Remote Sensing, v.59, n.9 p.1307- 1312, 1993. ´ . Classificação mesoclimática GARAYALDE, E.J.G.; da SILVA, M.G.A.; TAVARES, A. de SA da região Sul do Brasil pela analise de componentes principais. in: KOUSKY, V.E. Frontal Influences on Northeast Brasil. Monthly Weather Review, v.1, n.107, p.1140-1153, 1979. LORENZ, E.N. Empirical Orthogonal Functions and Statistical Weather Pre- diction. Sci. Rep. no 1. Statistical Forecasting Project, Department of Meteorology, Cambridge, Massachusetts (EUA), MIT, 49 p. 1956. NOBRE, C. A.; MOLION, L. C. B. The climatology of drought prediction. Norwell: Kluwer Academic Publishers, 1988. ˜ PENA, D. An´alisis de Datos Multivariantes. 1a ed., McGraw-Hill Interamericana de Espan ˜ a, 2002.
