Análise da pluviometria e dias chuvosos na região Nordeste do Brasil

Ano: 2011 | Volume: 15 | Número: 2

Autores: Vicente P. R. da Silva, Emerson R. R. Pereira, Pedro V. de Azevedo, Francisco de A. S. de Sousa & Inajá F. de Sousa

Palavras-chave: autocorrelograma, coeficiente de variação, semiárido

Resumo Português:

Os dados diários de chuva de 600 estações meteorológicas foram analisados para avaliar a variabilidade
da pluviometria na região Nordeste do Brasil. No estudo foram construídos mapas do número de dias
chuvosos, do coeficiente de variação (CV) da precipitação pluvial e do número de dias chuvosos. A
análise de correlograma também foi aplicada aos totais anuais da precipitação pluvial na região. Os
resultados evidenciam que as áreas do semiárido da região de estudo têm os maiores valores de CV da
precipitação pluvial e do número de dias chuvosos que as áreas localizadas no litoral e agreste. Os
maiores valores de coeficiente de variação estão associados aos menores valores de precipitação pluvial
e ao número de dias chuvosos. A variabilidade da precipitação pluvial é menor nas regiões em que os
totais pluviométricos são maiores que na região do Polígono das Secas. As altas variabilidades da
precipitação pluvial e do número de dias de chuva são fatores limitantes na agricultura de sequeiro nas
microrregiões localizadas nas áreas semiáridas do Nordeste do Brasil. Os correlogramas de precipitação
pluvial indicaram tendências significativas para o limite de confiança de 95% em algumas estações.

Resumo Inglês:

Rainfall daily data of 600 meteorological stations were analyzed to assess the changes in precipitation in
northeastern Brazil. Maps of rainy day numbers and the coefficient of variation (CV) for rainfall and rainy
days are presented. Autocorrelation function was obtained for the annual rainfall in northeastern Brazil.
Results showed that the semiarid regions have a high coefficient of variation for both rainfall and rainy
days than those located in northeastern coast and ´agreste´ of Brazil. The highest values of coefficient of
variation are associated to the lowest values of rainfall and rainy days. The rainfall change in northeastern
Brazil is smaller in rainy regions than in dry regions. The high changes in rainfall and rainy days are
limiting features to the rainfed agriculture in semiarid environments. The correlograms of rainfall indicated
significant trend for the limits of 95% confidence levels on some stations.