Estudo do comportamento mensal das chuvas no Município de Aracaju, Estado do Sergipe, Brasil
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i8.6188Palavras-chave:
Séries temporais; Desastres naturais; SARIMA.Resumo
O objetivo deste artigo foi investigar os padrões (tendência e sazonalidade) dos níveis de precipitação pluviométrica no município de Aracaju, apresentando uma metodologia para realizar previsões adequadas para períodos de curto espaço temporal. Sabe-se que as diferentes regiões do Nordeste Brasileiro (NEB) apresentam alta variabilidade temporal das precipitações. Especificamente, a NEB tem sofrido ao extremo com o clima, secas e cheias dentro de um mesmo ano, não sendo diferente no estado de Sergipe, em especial na sua capital, Aracaju. Para isso, utilizam-se tais previsões para antecipar os fenômenos e organizar ações mitigadoras. Neste estudo, optou-se por utilizar o modelo autorregressivo integrado de médias móveis sazonal (SARIMA) que contém duas partes: uma não sazonal e uma outra parte sazonal. Os dados de precipitação acumulada mensal em Aracaju, no período de 1986 a 2018, apresentaram uma tendência decrescente e uma sazonalidade de doze meses. O ajuste da classe de modelos SARIMA a esta série histórica mostrou-se uma alternativa adequada para previsão da precipitação mensal nesta cidade. Portanto, por meio do estudo desse manuscrito, o modelo selecionado apresentou estimativas adequadas da precipitação, sugerindo assim que os modelos da classe SARIMA podem ser utilizados como ferramenta para previsão dos níveis mensais de chuvas na região em estudo. Estas estimativas podem ser utilizadas para uma melhor gestão dos recursos hídricos, antecipando as necessidades futuras da sociedade, tais como, longos períodos de estiagem, secas e inundações.
Referências
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). Climate change and trends of the rainfall of the city of Recife. Research, Society and Development, 9(3), 1-21.
Antunes, J. L. F. & Cardoso, M. R. A. (2015). Using time series analysis in epidemiological studies. Epidemiol. Serv. Saúde. 24(3), 565-76.
Arai, F. K, Pereira, S. B., Gonçalves, G., Daniel, O., Peixoto, P., & Vitorino, A. C. T. (2009). Espacialização da precipitação pluvial na Bacia do Rio Dourados. In: Congresso Brasileiro de Ciência do Solo, 2-7 ago., Fortaleza. Anais Fortaleza: UFC. CD-ROM.
Campos, J. D. C., Silva, V. D. P., Azevedo, P. V., Borges, C. J., Soares, J. M., Moura, M.S., & Silva, B. B. (2008). Evapotranspiração e produtividade da mangueira sob diferentes tratamentos de irrigação. Rev. Bras. Eng. Agríc. Ambient., (12(2), 150-156.
CEPED - Centro Universitário sobre Estudos e Pesquisa sobre Desastres. (2013) Universidade Federal de Santa Catarina. Atlas brasileiro de desastres naturais: 1991 a 2012. Volume Brasil. Ed. 2. Florianópolis: CEPED/UFSC,126.
Chiaranda, R., Rizzi, N. E., Colpini, C., Soares, T. S., & Versides, S. M. (2012). Análise da precipitação e da vazão da bacia do Rio Cuiabá. Rev. Bras. Ciênc. Agrag., 7(1), 117-122.
Espinosa, M. M., Prado, S. M., & Ghellere, M. (2010). Uso do modelo SARIMA na previsão do número de focos de calor para os meses de junho a outubro no Estado de Mato Grosso. Ciênc. Nat., 32(2), 07-21.
Hyndman, R. J., Athanasopoulos, G., Bergmeir, C., Caceres, G., Chhay, L., O'Hara-Wild, M., Petropoulos, F., Razbash, S., Wang, E., & Yasmeen, F. (2018). forecast: Forecasting functions for time series and linear models. Software, R package.
Knechtel, M. D. R. (2014). Metodologia da pesquisa em educação: uma abordagem teórico-prática dialogada. Curitiba: Intersaberes.
Mateus, A., & Caeiro, F. (2014). An R implementation of several randomness tests. In AIP Conference Proceedings, 1618(1), 531-534. American Institute of Physics.
Morettin, P. A., & Toloi, C. M. C. (2006). Análise de séries temporais. Blücher. São Paulo.
Moreno, N. B. C., Silva, A. A., & da Silva, D. F. (2016). Análise de variáveis meteorológicas para indicação de áreas agrícolas aptas para banana e caju no Estado do Ceará. Revista Rev. Bras. Geogr. Fís., 9(01), 1-15.
Hollander, M., Wolfe, D. A., & Chicken, E. (2013). Nonparametric statistical methods. John Wiley & Sons.
Pereira, A. S., et al. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [e-book]. Santa Maria. Ed. UAB/NTE/UFSM. Disponível em: https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/ 15824/Lic_ Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1.
R Core Team (2018). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/.
SERGIPE (2011). Coordenadoria Estadual de Defesa Civil (CEDEC). Acervo fotográfico.
Santos, C. A. C. D., Brito, J. I. B. D., Rao, T. V. R., & Menezes, H. E. A. (2009). Tendências dos índices de precipitação no Estado do Ceará. Rev. Bras. de Meteorol., 24(1), 39-47.
Silva, V. D. P. D., Guedes, M. J., Lima, W. F., & Campos, J. H. (2002). Modelo de previsão de rendimento de culturas de sequeiro, no semi-árido do Nordeste do Brasil. Rev. Bras. Eng. Agríc. Ambient., 6(1), 83-87.
Silva, S. D. A., Lima, J. S. D. S., & Bottega, E. L. (2011). Variabilidade espacial da precipitação pluviométrica para o Estado do Espírito Santo utilizando métodos multivariados. Rev. Bras. Ciên. Agrár., 6(4), 703-790.
Silva, V. P., Pereira, E. R., Azevedo, P. V. D., Sousa, F. D. A., & Sousa, I. F. D. (2011). Análise da pluviometria e dias chuvosos na região Nordeste do Brasil. Rev. Bras. Eng. Agríc. Ambient., 15(2), 131-138.
Silva, M. F. C., Barboza, E. N., & Silva, A. M. S. (2020). Climatology applied in the analysis of urban disasters: the case of the climatic event of Bodocó, Pernambuco, Brazil. Research, Society and Development, 9(7), 1-21.
Sousa, A. B., Rufino, L. L., Maia, L. M., Moura, M. A. R., Silva, D. F. & Farias, W. R. G. (2011). Relação entre variabilidade climática e produção agrícola de mandioca no Cariri Cearense. Anais. In: IV Simpósio Internacional de Climatologia, João Pessoa. Recuperado de <http://www.sbmet.org.br/sic2011/arq/37469125081903746912508.pdf>.
Suliano, D. C., Magalhães, K. A., & Soares, R.B. (2009). A Influência do Clima no Desempenho da Economia Cearense. Fortaleza: IPECE.
Vianello, R. L. (1991). Meteorologia básica e aplicações. Viçosa: Imprensa Universitária.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2020 Otávio Enrique José de Oliveira Ramos, Elias Silva de Medeiros, Alessandra Querino da Silva, Luciano Antonio de Oliveira, Carolina Cristina Bicalho
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
1) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
2) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
3) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado.
