Avaliação de tendências da precipitação no Estado de Pernambuco

Abstract

O presente trabalho objetivou-se em avaliar as tendências de precipitação no Estado de Pernambuco, com enfoque na região semiárida, caracterizada por problemas de escassez hídrica. A partir da avaliação da variabilidade temporal da precipitação em diversas bacias hidrográficas do estado empregando o índice de anomalia de chuva (IAC), análise da tendência das séries pluviométricas, e por fim a realização de previsões de dados de precipitação para os anos de 2019, 2020 e 2021 a partir de estudos realizados em séries temporais no período entre 2000 e 2018. Para realizar o estudo, foram utilizados testes estatísticos nas análises de tendências, por meio do software Trend; para o cálculo do índice de anomalia de chuvas foram realizados o preenchimento de falhas pelo método do vetor regional e a consistência dos dados foi realizada pelo método da dupla massa e para a realização de previsão de dados pluviométricos foram aplicados os métodos da médias móveis, suavização exponencial simples, dupla e tripla (método de Winter) e a decomposição das séries temporais por meio do software estatístico Minitab 18. Para a realização deste trabalho, foram observados os comportamentos pluviométricos da série histórica de precipitação obtidos no site da APAC para os municípios da região Metropolitana do Recife, Mata Pernambucana, Agreste Pernambucano, São Francisco e Sertão Pernambucano. Entre os postos analisados, apenas os seguintes postos apresentaram tendência: Belo Jardim, Caruaru, Serra Talhada, Recife, Abreu e Lima, Camaragibe, Olinda, Paudalho, Palmares, Vitória de Santo Antão, Sanharó, São Bento do Una, Belém de São Francisco e Floresta. Todos os municípios apresentaram tendências de queda na precipitação. Em relação ao índice de anomalia de chuvas, foi observado que as mesorregiões do Sertão Pernambucano, e Agreste Pernambucano apresentaram maiores quantidades de períodos secos ou muito secos. Em relação as previsões de dados de precipitação, o método da suavização exponencial tripla (método de Winter) foi aquele que apresentou os menores erros de precisão, sendo considerado o método como o melhor ajuste.