Análise e classificação da seca no estado do Rio Grande do norte-Brasil
DOI:
https://doi.org/10.14195/1647-7723_32-extra1_5Palavras-chave:
Simulação, ARIMA, SPEI-24Resumo
A seca é um fenômeno natural provocado pela diminuição ou falta de precipitação. Diversos estudos sobre a seca estão sendo realizados através de métodos estatísticos e modelos de previsão. O objetivo do trabalho foi analisar eventos de secas hidrológicas no Estado do Rio Grande do Norte com ênfase para os grupos (G1 e G4), e identificar secas futuras através de modelos de previsão usando dados do SPEI-24 durante o período de 1950 a 2018. Os resultados mostram que o G1 retrata condições de seca de menor intensidade e poucos episódios de seca hidrológica, evidenciando a evolução de períodos úmidos com valores maxímos entre as décadas 1970-1980. O grupo G4 passa por longos períodos de deficiência hídrica, com uma maior frequência de episódios de seca hidrológica, causando um grande déficit de recursos hídricos, prejuízos na produção agrícola e pecuária, e redução da disponibilidade de água para a população. Quando aplicado o modelo de previsão ARIMA tanto o G1 como o G4 apresentaram ajustes significativos, validando assim a previsão, pois a série prevista segue um padrão da série observada para o G1 e G4.
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Referências
Andrade, J. A. & Nunes, M. A. (2014). Acesso à Água no Semiárido: uma análise das políticas públicas implementadas na região. Revista Espinhaço, 3: 28-39.
Callegari-Jacques, S. M. (2003) Bioestatística: princípios e aplicações. Porto Alegre: Artemed, 255 p.
Camelo, H. N., Lucio, P. S., Leal Junior, J. B. V., Carvalho, P. C. M. (2017). Métodos de Previsão de Séries Temporais e Modelagem Híbrida ambos Aplicados em Médias Mensais de Velocidade do Vento para Regiões do Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 32, n. 4, 565-574.
Camurça, C. E., Alencar, A., Cidade, E. & Ximenes, V. (2016). Implicações psicossociais da seca na vida de moradores de um município da zona rural do nordeste do Brasil. Avances em Pisicologia Latinoamericana, 34(1): 117-128.
CGEE - Centro de Gestão e Estudos Estratégicos (2016). Desertificação, degradação da terra e seca no semiárido Brasileiro. Relatório anual, Brasília.
Cunha, A. P. M. A., Tomasella, J., Ribeiro-Neto, G.G., Gracia, M. B. S. R., Brito, S. B. & Carvalho, M. A. (2018). Changes in the spatial–temporal patterns of droughts in the Brazilian Northeast. Atmospheric Science Letters, (19):e.10. 1-8.
Fava, V. L. (2000). Análise de séries de tempo. In: Vasconselos, M. A. S. & Alves, Denisard (Org.). Manual de Econometria: nível intermediário, 199-203.
Femurn - Federação dos Municípios do Rio Grande do Norte. Disponível em: http://www.femurn.org.br. Acesso em: 15 jun. 2019.
Figueiredo, S. C. S., Saraiva Júnior, J. C. & Figueiredo, J. S. (2016). Política de combate dos efeitos da seca no Semiárido potiguar: o caso de Riacho do sangue em Macaíba/RN, 2002-2010. Caderno de Geografia, 26: 201-223.
Global Spei database. Disponível em: https://spei.csic.es/database.html. Acesso em: mar 2019.
Goossens, C. & Berger, A. (1986). Annual and seasonal climatic variations over the northern hemisphere and Europe during the last century. Annales Geophysicae, 4: 385-400.
Heim, R.R., Brewer, M.J. (2012). The Global Drought Monitor Portal: The Foundation for a Global Drought Information System. Earth Interactions, v. 16, n. 15, 1-28.
IBAMA – INSTITUTO BRASILEIRO DO MEIO AMBIENTE E RECURSOS NATURAIS RENOVÁVEIS. CECAV – Centro Nacional de Estudo, Proteção e Manejo de Cavernas. Núcleo do Rio Grande do Norte (2007). Diagnóstico espeleológico do Rio Grande do Norte: caracterização geográfica do Rio Grande do Norte. Natal: IBAMA, 2007. Disponível em: http://www.ibama.rn.gov.br, acesso em: 11 de jul de 2019.
IBGE - INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (2010). Cidades. Disponível: http://www.ibge.gov.br/cidadesat. Acesso: 25 abr. 2020.
IDEMA. INSTITUTO DE DESENVOLVIMENTO SUSTENTÁVEL E MEIO AMBIENTE (2010). Anuário estatístico 2010. Governo do Rio Grande do Norte, Rio Grande do Norte. Disponível: http://www.idema.rn.gov.br. Acesso: 25 abr. 2020.
Kendall, M. (1975). Rank Correlation Measures. Charles Griffin: London, 220.
Köppen, W. (1948). Climatologia: con un estúdio de los climas de la tierra. Fundo de Cultura Econômica, 478.
Mann, H. (2009). Nonparametric tests against trend. Econometrica, 13:245-259.
Lee, S.H., Yoo, S.H., Choi, J.Y., Bae, S., (2017). Assessment of the impact of climate change on drought characteristics in the Hwanghae Plain, North Korea using time series SPI and SPEI: 1981– 2100. Water, 9, 579-598. DOI: https://doi.org/ 10.3390/w11102184
Li, X., He, B., Quan, X., Liao, Z., Bai, Z., (2015). Use of the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) to characterize the drying trend in southwest China from 1982–2012. Remote Sensing, 7, 10917–10937.
Lima, S. L., Silva, M. T., Sousa, W. G., Silva, M. S., Andrade, A. S. & Melo, M. M. M. S. (2019). Space and temporal episode standards dry in the State of Rio Grande do Norte. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 9:330-342.
Lucio, P. S., Silva, F. D. S., Fortes, L. T. G., Santos, L. A. R., Ferreira, D. B., Salvador, M. A., Balbino, H. T., Sarmanho, G. F., Santos, L. S. F. C., Lucas, E. W. M., Barbosa, T. F. & Dias, P. L. S. (2010). Um modelo estocástico combinado de previsão sazonal para a precipitação no Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, 25: 70 – 87.
Maia, A. L. S. & Cribari-Neto, F. (2006). Dinâmica inflacionária brasileira: resultados de auto regressão quântica. Brasileira de Economia, 60:153-165.
Marengo, J.A., Torres, R. R. & Alves L. M. (2017). Drought in Northeast Brazil—past, present, and future. Theoretical and Applied Climatology, 129: 1189–1200.
Mckee, T.B., Doesken, N. J. & Kleist, J. (1993). The relationship of drought frequency and duration of time scales. Conference on Apllied Climatology, American Meteorological Society. Anaheim, 179-184.
Morettin, P. A. (2008). Econometria Financeira: um curso em séries temporais financeiras. 1. ed. São Paulo: Blucher.
Neeti, N. & Eastman, J. R. (2011). A Contextual Mann-Kendall Approach for the Assessment of Trend Significance in Image Time Series. Transactions in GIS, 15(5): 599-611.
Ometto, J.C., (1981). Bioclimatologia Vegetal. Editora Agronômica Ceres Ltda, São Paulo.
Pettitt, A. N. (1979). A Non-Parametric Approach to the Change-Point Problem. Applied Statistics, 28: 126-135.
Santhi, C., Arnold, J. G., Williams, J. R., Dugas, W. A., Srinivasan, R. e Hauck, L. M. (2001). “Validation of the SWAT model on a large river basin with point and nonpoint sources”. Journal of the American Water Resources Association, 37 (5), 1169-1188.
Santos, A. R. R., Santos, C. A., Santos, A. R. (2014). As relações de poder no Semiárido nordestino. Revista Ambivalências. v. 2, n.º 4, 151-164.
Solh, M. & Ginkel, M. (2014). Drought preparedness and drought mitigation in the developing world’s drylands. Weather and Climate Extremes, 3: 62-66.
Serrano, V S. M., Beguería S., López, J. I. (2010). A Multi-Scalar Drought Index Sensitive to Global Warming: The Standardized Precipitation Evapotranspiration Index – SPEI. Journal of Climate, 23.
Souza, A., Fernandes, W. A., Albrez, E. A. (2012). Análise de agrupamento da precipitação e da temperatura no Mato Grosso do Sul. ACTA Geográfica, Boa Vista, v.6, n.12, p109-124.
Tan, C., Yang, J. & Li, M. (2015). Temporal-spatial variation of drought indicated by SPI and SPEI in Ningxia Hui autonomous region, China. Atmosphere, 6: 1399–1421.
Vicente-Serrano, S. M., Beguerea, S., Lorenzolacruz, J., Camarero, J.J., Lopez-Moreno, J.I., Azorin-Molina, C., Revuelto, J., Morontejeda, E. & Sanchez-Lorenzo, A. (2012). Performance of drought indices for ecological, agricultural and hydrological applications. Earth Interact, 16: 1-27.
Vicente-Serrano, S.M., Begueria, S. & Lopezmoreno, J.I. 2010. A Multiscalar Drought Index Sensitive to Global Warming: The Standardized Precipitation Evapotranspiration Index. Journal of Climate, 3: 1696-1718.
Yue, S., Pilon P. & Cavadias, G. (2002). Power of the Mann-Kendall and Spearman’S rho tests for detecting monotonic trends in hydrological series. Journal of Hydrology, 259: 254 – 271.
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