ANÁLISE de VARIÂNCIA : Aplicações a Questões de Meio Ambiente e Meteorologia/Climatologia (*) ANEXO 1 Teresinha de Ma. Bezerra Sampaio Xavier Airton Fontenele Sampaio Xavier Xavier, T. de Ma. B. S. & Xavier, A. F. S., DCA/IAG/USP 2010 “ Ciclo de Palestras sobre Técnicas Estat í stico-Estocásticas em Climatologia e Meteorologia Geral ”, ANOVA Anexo 1

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 AUMENTO DAS TEMPERATURAS MÉDIAS DIÁRIAS, MENSAIS E TRIMESTRAIS, E QUEDA DA UMIDADE RELATIVA NA ESTAÇÃO METEOROLÓGICA DO IAG/ /USP - PARQUE DAS FONTES DO IPIRANGA - SÃO PAULO-SP : Teresinha de Maria Bezerra S. Xavier, Augusto José Pereira Filho e Airton Fontenele Sampaio Xavier (Simpósio Internacional de Climatologia) (*) II-SIC/SBMET (Simpósio Internacional de Climatologia) novembro de 2007 & XV CBMET agosto de 2008

São relatados alguns resultados, preferencialmente no que se refere à variabilidade de dados numéricos envolvidos no processo de controle e evolução da ILHA de CALOR e da ILHA de BAIXA UMIDADE. Irão bastar, para esta finalidade, apenas alguns gráficos ! TEMPERATURA Seguem-se os Gráficos Nos. 1, 2, 3, 4 Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Gráfico No. 1 : Evolução da temperatura média em JANEIRO (1936 a 2005) relativamente a 4 (quatro) classes consecutivas de 18, 17, 18 e 17 anos, resp. Assim, denota-se aumento progressivo das temperaturas, detectada pela ANOVA ( Análise de Variância ) com probabilidade de erro p = 0,0000 Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Gráfico No. 2 : Idem, no mês de FEVEREIRO. Mais uma vez, crescimento progressivo da temperatura de superfície, através da ANOVA, ainda com probabilidade de erro p = 0,0000 Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Gráfico No.3 : No TRIMESTRE 2 ( abril-maio-junh o), agora com 7 (sete) classes ou décadas sucessivas. Mais uma vez subida da tempe ratura, principalmente nas quatro últimas décadas. Nas três primeiras, não há crescimento detectável, pois corresponde a fase que o parque ainda não estava completamente envolvido pela cidade. ANOVA com probabilidade de erro p = 0,0000 Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Gráfico No. 4 : Incremento das temperaturas, verificado através da Regressão [técnica complementar à ANOVA]. Pela inclinação da reta de regressão (“slope”), dispõe-se de estimativa do aumento médio anual ]. Este exemplo refere-se ao TRIMESTRE 4. Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 Tem-se a equação de regressão linear : Y = - 56, ,0383 X ou seja, com incremento médio das temperaturas da ordem 0,0383 graus por ano Donde aumento estimado de 70  0,0383 = 2,68  C no período Regressão altamente sig- nificativa, com probabili- dade de erro p = 0,0000

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 Nos quatro trimestres do ano (jan.-mar.,..., out.-dez.) em , os incrementos globais foram de 1,96; 2,26; 1,76 e 2,68 graus C, resp., com probabilidades de erro p = 0,0000, com base na regressão. O cálculo (ou estimativa) é simples : 1 o ] A medida da “inclinação da reta” (ou “slope”) estima o aumento médio por cada ano. 2 o ] Logo, multiplicando por 70 (o número de anos) passamos a ter uma estimativa do incremento de temperaturas para todo o período Também, respeito às temperaturas mínimas e médias os incrementos foram muito nítidos.

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 Contudo, com respeito às amplitudes térmicas, os resultados não foram conclusivos. Neste caso, seriam necessários dados horários para permitir a distinção, entre si, dos regimes térmicos diurnos e noturnos [ de fato, na literatura especializada há referência de que o contraste térmico costuma ser maior no horário noturno ] Por outro lado, o gráfico da regressão (juntamente com seus pontos observacionais) permitirá flagrar outros fenômenos, como uma eventual existência de pontos anômalos (“outliers”). Veja-se o Gráfico No. 5, para as temperaturas médias no “trimestre 2” (abril a junho).

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 “outlier” Gráfico No. 5 EM/IAG/USP Gráfico No. 5 EM/IAG/USP temperaturas médias no “trimestre 2” X ano temperaturas médias no “trimestre 2” X ano

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 Uma pergunta : “ouliers” (“pontos anômalos”) são erros observacionais ou representariam evidência de valores extremos ? 1. No caso de um ponto isolado, nossa experiência indica que poderia constituir erro observacional. Contudo, cabe considerar a possibilidade de ligar-se a uma grande variabilidade espacial. Isso é comum com a chuva. Uma análise mais aprofundada exigiria a comparação das séries para locais vizinhos. 2. Quando existem muitos “pontos anômalos”, cabe então supor a possibilidade do efeito de “extremos” (*) 3. Num caso e outro, contudo, exige-se análise detalhada e cuidadosa.

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 (*) Um argumento seria o seguinte. Se a probabi lidade de um “valor anômalo” eventual for de 10% = 0,10, sob a hipótese de independência a proba bilidade de n valores anômalos seria igual a : (0,10) n (0,10) n Assim, para n = 10 pontos anômalos a probabi lidade seria igual a 0,

Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 Por volta de 1933 e durante anos subseqüentes, o parque (PEFI) podia ser considerado “extramuros” à cidade, isto é, com uma situação periférica respeito à área urbana. Porém, gradativamente, foi englobado pela “urbe” e transformado num enclave verde circunscrito por áreas vizinhas densamente construídas. Tais transformações fazem pensar que seus dados climáticos sejam suscetíveis de acusar, ao longo do tempo, alterações que possam ser devidas à influência do meio urbano. Neste sentido, a EM/IAG/USP seria considerada como um laboratório natural para o estudo de alterações eventualmente explicáveis pelo processo de urbanização, à parte do papel de outras influências: regionais, hemisféricas e globais. Porém, é difícil separar essas várias componentes ou influências.

UMIDADE RELATIVA Sabe-se que a ilha de calor (na verdade um “domo” de temperaturas mais elevadas recobrindo a área urbana) está geralmente acompanhada por uma ilha de baixa umidade. Em função, não apenas das temperaturas mais elevadas na cidade; porém, ainda, pela diminuição do “verde” dentro de sua área. Veremos que isto de fato acontece no Parque do Estado. Ou seja, ocorre uma diminuição progressiva da umidade ao longo de todo o período 1936 até Este decrés cimo parece começar prematuramente, isto é, antes que que se instale aumento mais drástico das temperaturas ( mas se trata, na verdade, de aspecto a ser visto ou reexaminado com maior cuidado ! )

Gráfico No. 6 : Diminuição da Umidade Relativa (%) verificada através da Regressão. Exemplo para o TRIMESTRE 2. Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 Tem-se : Y = 257,49 - 0,0879 X ou seja, com diminuição média da umidade relativa da ordem de - 0,0879 % por ano Donde queda estimada de 70 x (-0,0879) = = - 7,73 % no porcentual da umidade relativa em Regressão altamente signi- ficativa; probabilidade de erro e coeficiente : p= 0,0000 R = - 0,701

Observação para o último Gráfico No. 6 : A correlação R entre y = “umidade relativa no trimestre 2” e x = ano, é da ordem de R  - 0,70. Esta regressão mostra-se altamente significativa, pois a probabilidade de erro é praticamente nula, ou seja, p = 0,0000 [ as 4 casas decimais significam que, ao haver um algarismo distinto de zero, somente irá ocorrer a partir da 5 a casa decimal, ou mesmo adiante ]. Por outro lado, os 7,7% de queda da umidade não se refere a “menos 7,7%” na umidade relativa, mas ao cálculo porcentual da queda ! De fato, estamos medindo a variação porcentual, para menos, do porcentual da umidade relativa. A confusão decorreria das duas coisas serem medidas de maneira análoga. Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Foram realizadas análises para outras variáveis (pluviometria, vento, insolação, pressão atmosférica) e também para aspectos como a sazonalidade, etc. Os resultados sairam no livro publicado pelo IAG/USP, comemorativo dos 75 anos da Estação do Parque do Estado: IAG/USP (2007), “Evolução do Tempo e do Clima na Região Metropolitana de São Paulo”, 282pp. [ Organiza dores: Pereira F o, A.J., Santos, P.M dos & Xavier, T. de Ma.B.S. ].. Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Lembremos mais uma vez que por “ilha de calor” está entendida a cúpula de ar aquecido que recobre as cidades. Originada, mesmo naquelas de menor porte, em função do calor advindo da pavimentação (asfalto, pedras, concreto, etc.) e ainda das edificações ali existentes Lembremos mais uma vez que por “ilha de calor” está entendida a cúpula de ar aquecido que recobre as cidades. Originada, mesmo naquelas de menor porte, em função do calor advindo da pavimentação (asfalto, pedras, concreto, etc.) e ainda das edificações ali existentes. O aquecimento em centros urbanos também provém de fontes de calor móveis, como os próprios veículos; e estacionárias, como no caso de aparelhos de ar condicionado e muitas outras fontes de energia, principalmente industriais. Obviamente, a rarefação da cobertura vegetal nas áreas urbanas constitui outro fator concorrente Obviamente, a rarefação da cobertura vegetal nas áreas urbanas constitui outro fator concorrente. Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Em urbes litorâneas, como Fortaleza-Ceará e outras cidades à beira-mar, a “ilha de calor” (e o “desconforto térmico” que daí resulta) pode se intensificar devido à “verticalização” urbana, máxime na orla marítima, como decorrência da especulação imobiliária que conduz à construção de edifícios muito elevados e territorialmente bastante adensados. Ou seja, constituindo “falésias artificiais” que servem de barreira à penetração da brisa. Ver Gráfico No 7 Detalhes, no livro Xavier (2001), “Tempo de Chuva”, Cap. 12, “Alterações Climáticas Urbanas em Fortaleza- Ceará : 1974 – 1995, pp. 385–407. O qual remete a outros trabalhos nossos. Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008 O VENTO em CIDADES LITORÂNEAS

Gráfico No. 7 : Diminuição da velocidade do Vento na Estação da FUNCEME no Parque de Exposições / Av. Bezerra de Menezes [1974 a 1995] ref : Xavier (2001) Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

No contexto dessa pesquisa sobre modificações do vento em Fortaleza-CE, foi igualmente empregada a Análise de Variância / ANOVA. Veja-se o Gráfico No. 8, no “slide” seguinte. Referência : XAVIER, “TEMPO DE CHUVA”, 2001 Teresinha de Ma. B. S. Xavier, agosto 2008

Gráfico No. 8 Dados da Estação Meteorológica da FUNCEME, Fortaleza-CE : Intervalos de confiança com respeito a 3 (três) e 4 (quatro) “classes” consecutivas no tempo (*) para a Velocidade do Vento (setembro), Evaporação e Umidade (no 2 o semestre). (*) 1, 2, 3 = , 81-87, 88-95; 1, 2, 3, 4 = , 79-84, 85-89, 90-95