Analysis and classification of drought in the state of Rio Gande do Norte-Bazil
DOI:
https://doi.org/10.14195/1647-7723_32-extra1_5Keywords:
Simulation, ARIMA, SPEI-24Abstract
Drought is a natural phenomenon caused by the decrease or lack of precipitation. Several studies on drought are being carried out using statistical methods and forecasting models. The objective of this work was to analysze hydrological droughts in the State of Rio Grande do Norte with emphasis on the groups (G1 and G4), and to identify future droughts through forecast models using SPEI-24 data during for the period from 1950 to 2018. Results show that G1 portrays less intense drought conditions and few episodes of hydrological drought, evidencing highlighting the evolution of wet periods with maximum values between the 1970s and 1980s. The G4 group goes through long periods of water deficitshortage, with a higher frequency of hydrological drought episodes, causing. The result is a large deficit of water resources, benefits losses in agricultural and livestock production, and reduced water availability for the population. When the ARIMA forecast model was applied, both G1 and G4 presented showed significant adjustments, thus validating the forecast, since the predicted forecast series follows a pattern of the series observed for G1 and G4.
Downloads
References
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.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Territorium
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows sharing the work with recognition of authorship and initial publication in Antropologia Portuguesa journal.
