Pires, C.A.F.1; Reis, J.T.R.2; Pereira, M.J.3

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1 Pires, C.A.F.1; Reis, J.T.R.2; Pereira, M.J.3
Modelamento geoestatístico da precipitação nos estados de RS e SC Pires, C.A.F.1; Reis, J.T.R.2; Pereira, M.J.3 1Universidade Federal de Santa Maria; 2Universidade Federal da Fronteira Sul; 3Cerena, Instituto Superior Técnico, Universidade de Lisboa INTRODUÇÃO Soares e Pereira (2009) apresentam o desenvolvimento detalhado da metodologia para o cálculo dos indicadores da desertificação, a partir do modelo conceitual, com introdução do componente dinâmico no indicador da susceptibilidade à desertificação condicionada à dinâmica dos fatores biofísicos dentro de cada classe de ocupação do solo (LULC). A pesquisa se desenvolve em duas etapas fundamentais: a) caracterização da dinâmica do clima (precipitação) e fatores biofísicos (vegetação e solo) e b) caracterização espacial do índice de susceptibilidade à desertificação condicionada ao clima, vegetação e solo. O presente trabalho tem como objetivo a caracterização da dinâmica do clima pela análise estatística básica da precipitação e de seus extremos e pelo modelamento geoestatístico e dessas variáveis. É parte do projeto “Integração de dados para estimativa do avanço da degradação do ecossistema na Região Sul do Brasil: aplicação de geoestatística” . O projeto busca caracterizar o comportamento espacial e temporal de cada um dos fatores biofísicos da arenização (clima, vegetação, água e solo) usando métodos de análise geoestatística e encontrar métodos de interpolação geoestatística para produzir indicadores regionais de arenização, com base na dinâmica do comportamento da vegetação, do solo e dos fatores climáticos extremos (secas e inundações). Figura 2 - Modelamento geoestatístico – Precipitação a b Figura 1. Localização das Estações da Agência Nacional de Águas usadas no trabalho Figura 3 – a ) Fevereiro de b) Janeiro de 2010 METODOLOGIA O banco de dados foi organizado a partir de planilhas fornecidas pela Agência Nacional das Águas (ANA) com os registros diários da precipitação nas estações de Santa Catarina e Rio Grande do Sul. Foram selecionadas aquelas estações que tem registros diários de pelo menos 45 anos no período de O conjunto de dados para este trabalho apresenta 161 estações. O estudo básico de estatística dos índices mensais, por Precipitação, R1, e R30 foram submetidas a uma análise estatística da média do parâmetro e variância mediante o uso de janelas móveis ao longo do tempo. A análise estatística e o modelamento geoestatístco são feitos considerando intervalos de 10 anos, mudando a janela de obserção isto é considerando um conjunto de décadas, a saber ; ; ; e A análise estatística e o modelamento geoestatístico é feito com uso do software GeoMS do Centro de Recursos Naturais e Ambiente (CERENA) do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa, Portugal. CONCLUSÕES A krigagem ordinária, a partir dos dados da variável precipitação total mensal permitem gerar mapas de distribuição espacial dessa variável, uma alternativa para estimativas mais confiáveis e mapas com maior acurácia. AGRADECIMENTOS Agradecimento a CAPES, Ciência sem Fronteira, Bolsas no Exterior - processo REFERÊNCIAS (BAI, Z.G.; DENT, D.L.; OLSSON, L. and SCHAEPMAN, M.E., Global Assessment of Land Degradation and Improvement. 1. Identification by remote sensing. Report 2008/01, ISRIC – World Soil Information, Wageningen. BRITTO, F. 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O modelo geoestatístico que melhor ajusta os dados das variáveis precipitação e seus extremos é o modelo esférico com acurácia que varia de 60% a 85%. A escassez de precipitação tem gerado sérios danos a agricultura e ao setor pecuário, pela perda da produtividade e a necessidade da importação do produto de outros países encarecendo o custo de vida. Os fortes episódios de La Niña têm contribuído na ocorrência da estiagem e a consequente diminuição da produção. Portanto, estudos dessa natureza são importantes por determinar a variabilidade da ocorrência de chuva e apresentar a acuracidade dos dados analisados.