Una aplicación del SPI (Standardized Precipitation Index) para datos de lluvas mensuales en Pernambuco entre 1991-2019

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v12i9.43217

Palabras clave:

Índice de Precipitación Estandarizado (SPI); Variabilidad climática; Estaciones; Pernambuco.

Resumen

La determinación y clasificación de regiones propensas a eventos climáticos críticos, tanto de lluvias intensas como de períodos de sequía, es de suma importancia en el ámbito de la variabilidad climática. En el noreste de Brasil, una región semiárida, la sequía es un problema recurrente, mientras que eventos climáticos intensos, como fuertes lluvias y deslizamientos de tierra, afectan a las regiones metropolitanas y causan desastres. El estado de Pernambuco presenta una tendencia a eventos climáticos extremos, con largos períodos de sequía y lluvias intensas, lo que es responsable de numerosos desastres naturales en el estado. El objetivo del trabajo fue analizar y clasificar de manera objetiva la variabilidad climática entre 1991 y 2019 en las cinco estaciones de Pernambuco representadas por: Recife, Palmares, Itaíba, Salgueiro y Petrolina, basándose en diferentes escalas temporales (1, 3, 6, 9,12, 24 y 36 meses). Para ello, se utilizó el Índice de Precipitación Estandarizado (SPI) desarrollado para clasificar condiciones secas y húmedas según su severidad. A través del análisis, se observó que las escalas más pequeñas, SPI-1 y SPI-3, revelaron el inicio y la trayectoria de cada evento, mientras que las demás escalas identificaron los eventos más intensos y prolongados. Los resultados obtenidos indicaron que los períodos de sequía tuvieron una mayor duración e intensidad, siendo el mes más seco en Itaíba -4.416 (SPI-3) en agosto de 2018, pero los períodos de lluvias fueron más frecuentes en las estaciones, siendo el mes más húmedo en Palmares 2.928 (SPI-3) en septiembre de 2000.

Biografía del autor/a

Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior, Universidade Estadual da Paraíba

Licenciado em Matemática (UFPE). Possui Mestrado em Biometria e Estatísitica Aplicada (UFRPE). Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada (UFRPE). Realizou estágio sanduíche na Texas A & M University (duração de 6 meses), United States, Biological and Agricultural Engineering Department. Coordenador do curso de Estatística (CCT/UEPB), presidente do colegiado do curso de Estatística. Membro do PROFMAT - UEPB. Áreas de interesse: Estatística Aplicada, Probabilidade e Inferência Estatística, MF-DFA, Markov Chain, PSO, Entropia e Análise de Tendências.

Citas

Abramowitz, M. & Stegun, I. A. (1965). Handbook of Mathematical Formulas, Graphs, and Mathematical Tables. Dover Publications, Inc., New York, USA.

Alcântara, L. R. P., Silva, M. E. R., Santos Neto, S. M., Lafayette, F. B., Coutinho, A. P., Montenegro, S. M. G. L., & Antonino, A. C. D. (2020). Mudanças climáticas e tendências do regime pluviométrico do Recife. Research, Society and Development, 9(3), e178932583-e178932583.

APAC. (2023). APAC Meteorologia. Agência Pernambucana de águas e Clima (APAC). http://old.apac.pe.gov.br/meteorologia/estacoes-do-ano.php?estacao=primavera#:~:text=As%20temperaturas%20m%C3%A9dias%20s%C3%A3o%20de,Zona%20da%20Mata%20e%20Litoral

Banco Mundial. (2010). Avaliação de Perdas e Danos: Inundações Bruscas em Pernambuco; Banco Mundial: Davos, Switzerland.

Barros, V. da S., Gomes, V. K. I., Silva Júnior, I. B., Silva, A. S. V., Silva, A. S. A., Bejan, L. B., & Stosic, T. (2021). Análise de tendência do índice de precipitação padronizado em Recife–PE. Research, Society and Development, 10(8), e52310817458-e52310817458.

Carmo, M. V. N. S. (2018). Análise e previsão estatística do Índice de Precipitação Padronizada (SPI) para o Nordeste do Brasil. Dissertação de Mestrado em Tecnologia Ambiental e Recursos Hídricos, Publicação PTARH.DM-206/2018, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Universidade de Brasília, Brasília, DF.

Correia, F. W. L. F. (2014). Modelos de Dispersão Para Extremos de Precipitação, Estudo de Caso: O Nordeste do Brasil.Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brazil, Ph.D. Thesis.

Espinoza, N. S., Santos, C. A. C., Silva, M. T., Gomes, H. B., Ferreira, R. R., Silva, M. L., Santos & Silva, C. M., Oliveira, C. P., Medeiros, J. & Giovannettone, J. (2021). Deslizamentos de terra desencadeados pelo evento de precipitação extrema de maio de 2017 na costa leste do nordeste do Brasil. Atmosfera 2021. 12, 1261.

Fernandes, D., Heinemann, A. B., Paz, R. L., Amorim, A. O., & Cardoso, A. P. (2009). Índices para a Quantificação da Seca. Embrapa Arroz e Feijão. Santo Antônio de Goiás, doc. 244, p. 48.

GPCC.(2022).Global Precipitation Climatology Centre.https://www.psl.noaa.gov/data/gridded/data.gpcc.html

Guedes, R. V. S. (2016). Análise e previsão de eventos críticos de precipitação com base no SPI e em redes neurais artificiais para o estado de Pernambuco.

Inocêncio, T. D. M. (2019). Avaliação de eventos extremos de Seca no Estado de Pernambuco (Master's thesis, Universidade Federal de Pernambuco).

Kayano, M. T., & Andreoli, R. V. (2009). Variabilidade decenal e multidecenal. Cavancanti, I.; Ferreira, N.; Silva, MGJ da, 375-383.

Lacerda, F. F. (2015). Tendências de temperatura e precipitação e cenários de mudanças climáticas de longo prazo no nordeste do Brasil e em ilhas oceânicas. Ph.D. Thesis.

Marengo, J. A., Alves, L. M., Beserra, E. A., & Lacerda, F. F. (2011). Variabilidade e mudanças climáticas no semiárido brasileiro. Recursos hídricos em regiões áridas e semiáridas. 1, 385-422.

McKee, T. B., Doesken, N. J., & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration to time scales. In Proceedings of the 8th Conference on Applied Climatology. 17(22), 179-183.

METSUL.(2022). METSUL Meteorologia. O Desastre de Pernambuco em Imagens. https://metsul.com/o-desastre-da-chuva-em-pernambuco-em-imagens/

Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J., & Shitsuka, R. (2018). Metodologia da pesquisa científica.

Silva, A. S. A., Menezes, R. S. C., & Stosic, T. (2021). Análise multifractal do índice de precipitação padronizado. Research, Society and Development, 10(7), e24710716535-e24710716535.

Thom, H. C. S. (1966). Some methods of climatological analysis. 81, 53. Geneva: Secretariat of the World Meteorological Organization.

Silva, T. R. B. F., Santos, C. A. C. D., Silva, D. J. F., Santos, C. A. G., da Silva, R. M., & de Brito, J. I. B. (2022). Climate indices-based analysis of rainfall spatiotemporal variability in Pernambuco State, Brazil. Water. 14(14), 2190.

Silva, I. A. S. (2019). Conexões entre clima e desertificação: trajetórias e suscetibilidade no nordeste brasileiro. Revista Equador. 8(2), 468–488.

Wang, W. T., Guo, W. Y., Jarvie, S., Serra-Diaz, J. M., & Svenning, J. C. (2022). Anthropogenic climate change increases vulnerability of Magnolia species more in Asia than in the Americas. Biological Conservation. 265, 109425.

Publicado

18/09/2023

Cómo citar

FELIPE, V. F. .; SANTOS, J. V. dos .; BARBOSA, N. F. M. .; XAVIER, E. F. M. .; XAVIER JÚNIOR, S. F. A.; JALE, J. da S. . Una aplicación del SPI (Standardized Precipitation Index) para datos de lluvas mensuales en Pernambuco entre 1991-2019. Research, Society and Development, [S. l.], v. 12, n. 9, p. e8912943217, 2023. DOI: 10.33448/rsd-v12i9.43217. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/43217. Acesso em: 22 nov. 2024.

Número

Sección

Ciencias Exactas y de la Tierra