Distribuição espacial do índice de precipitação padronizada no Estado do Pará em uma década
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i14.20807Palavras-chave:
Sensoriamento remoto; Precipitação; Geoprocessamento.Resumo
A distribuição de chuvas é fundamental para o correto planejamento, a nível governamental, de estratégias contra desastres naturais, abastecimento de água, geração de energia e transporte hidroviário, e em nível de produção, por ser importante para gerenciar atividades que dependem do ciclo de chuvas. Objetivando distribuição de chuvas no periodo de dez anos em dois municipios do estado do Pará, fez-se a aplicação do Índice de Precipitação Padronizada, entre os anos de 2005 a 2015, em série semestral, para visualizar como está o comportamento de secas. Os dados foram obtidos na plataforma Giovanni, da NASA, e, após processados e plotados pela aplicação Panoply, foram espacializados no QGIS. Os resultados demonstraram uma concentração de umidade no sul e oeste do Estado de maneira mais evidente, o que foi corroborado pelos dados do Instituto Nacional de Meteorologia. Por fim, o uso do Índice de Precipitação Padronizado mostrou-se adequado para observações de ordem semestral de distribuição de umidade para o estado do Pará.
Referências
Balbino, A. (2016). Estação meteorológica: como funciona e sua importância na agricultura. Agrosmart cultivo inteligente. https://agrosmart.com.br/blog/estacao-meteorologica-funciona-importancia-agricultura/.
Brasil. (2020). Instituto Nacional de Meteorologia. Disponível em: https://tempo.inmet.gov.br/Graficos/A001.
Brasil. (2009). Ministério do Meio Ambiente. Inventário Estações Pluviométricas. (2a ed.), ANA, SGH, 495p.
Collischonn, B., Collischonn, W., Silva, B. C., & Tucci, C. E. M. (2016). Simulação hidrológica da bacia do rio São Francisco usando precipitação estimada pelo satélite TRMM: resultados preliminares. < http://rhama.net/download/artigos/artigo114.pdf >.
Embrapa. (2004). ABC da agricultura familiar. Formas de garantir água nas secas, vol.1. A chuva no sertão. 19p. https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/215833/1/A-chuva-no-sertao.pdf.
Grilli, M. (2021). Desmatamento e queimadas alteram ciclos de chuva e reduzem retenção de água no solo. Mudanças no uso da terra desregulam processo de evapotranspiração das plantas, afetando a disponibilidade hídrica. Um só planeta, Globo Rural Digital. https://revistagloborural.globo.com/Um-So-Planeta/noticia/2021/03/desmatamento-e-queimadas-alteram-ciclos-de-chuva-e-reduzem-retencao-de-agua-no-solo.html.
Huffman, G. J., Adler, R. F., Bolvin, D. T., Gu, G., Nelkin, E. J., Bowman, K. P., Hong, Y., Stocker, E. F., & Wolff, D. B. (2007). The TRMM multisatellite precipitation analysis: Quasi-global, multi-year, combined-sensor precipitation estimates at fine scale. Journal of Hydrometeorology, 8(1), 38– 55. https://dx.doi.org/10.1175/JHM560.1.
Instituto nacional de meteorologia-INMET. (2021). Sobre meteorologia. Previsão do tempo. https://portal.inmet.gov.br/sobre-meteorologia.
Mol, J. M. D. (2005). Estimativa de Precipitação por meio de Sensoriamento Remoto. Dissertação de Mestrado – Universidade de Brasília. Faculdade de Tecnologia. Departamento de Engenharia Civil e Ambiental. xv, 88 p. http://ptarh.unb.br/wp-content/uploads/2017/03/JulianaMaria.pdf
NASA – National Aeronautics and Space Administration. (2021). IMERG: Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM. https://gpm.nasa.gov/data/imerg.
NASA – National Aeronautics and Space Administration.(2020). NASA’s Applied Remote Sensing Training Program - ARSET. Applications of GPM IMERG reanalysis for assessing extreme dry and wet periods. https://appliedsciences.nasa.gov/join- mission/training/english/applications-gpm-imerg-reanalysis-assessing-extreme-dry-and-wet.
National Drought Mitigation Center. (2020). Universidade de Nebraska. https://drought.unl.edu/droughtmonitoring/SPI/MapInterpretation.aspx.
Pinheiro, M. P. M. A., Ramires, T., & Manzione, R. L. (2017). Análises estatísticas da similaridade entre dados agrometeorológicos de superfície e obtidos por sensores remotos orbitais. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto-SBSR. 28-31 de maio. file:///C:/Users/franc/OneDrive/%C3%81rea%20de%20Trabalho/PONTOS%2019-2021/Hidrologia/galoa-proceedings--sbsr--59240.pdf.
Santos, G.G., Griebeler, N.P. & Oliveira, L.F.C. (2010). Chuvas intensas relacionadas à erosão hídrica. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental 14(2), 115-123.
Silva, D. T., Bispo, B. R. S., Almeida, A. Q., Silva, R. M. & Cruz, M. A. S. (2020). Precipitação estimada por sensoriamento remoto no estado de Sergipe. Nativa, 8(2), 10.31413/nativa.v8i2.7821
Siqueira, B., & Nery, J. T. (2017). Análise do Índice Padronizado de Precipitação para o Estado de São Paulo. Revista brasileira de geografia física. 10(6). https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/234110/27937.
Sparovek, G. (2014). Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschirift, 22(6), 711-728.
Tessari, P. M. B., Oliveira Júnior, J. F., Góis, G., & Galvani, E. (2018). Variabilidade do Índice de Precipitação Padronizada na Região Norte do Estado do Paraná Associada aos Eventos El Niño - Oscilação Sul. Revista Brasileira de Meteorologia, 33(1).
U.S. Drought Portal. (2020). Data and Maps. https://www.drought.gov/drought/climate-and-drought-indices-python.
Vianello, R. L. (2011). A estação meteorológica e seu observador. Uma parceria secular de bons serviços prestados à humanidade. Instituto Nacional de Meteorologia. 19p. https://portal.inmet.gov.br/uploads/publicacoesDigitais/aestacaometeorologicaeseuobservador.pdf.
Wagner, P. D., Fiener, P., Wilken, F., Kumar, S., & Schneider, K. (2012). Comparison and evaluation of spatial interpolation schemes for daily rainfall in data scarce regions. Journal Hydrometeorology, 464–465, 388–400, 10.1016/j.jhydrol.2012.07.026.
Zhong, L. (2012). Comparison of precipitation estimates between Version 7 3-hourly TRMM Multi-Satellite Precipitation Analysis (TMPA) near-real-time and research products. Atmospheric Research, 153, 119-133. http://dx.doi.org/10.1016/j.atmosres.2014.07.032.
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