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UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO

CENTRO DE FILOSOFIA E CIÊNCIAS HUMANAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS GEOGRÁFICAS

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM GEOGRAFIA

JOSÉ ALEGNOBERTO LEITE FECHINE

ANÁLISE ESTATÍSTICA DOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS

CLIMÁTICAS NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO BRÍGIDA - P E

RECIFE - PERNAMBUCO 2012

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JOSÉ ALEGNOBERTO LEITE FECHINE

ANÁLISE ESTATÍSTICA DOS IMPACTOS DAS MUDANÇAS CLIMÁ TICAS NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO BRÍGIDA - PE

Tese de Doutorado apresentada ao Curso de Pós-

Graduação em Geografia da Universidade Federal de

Pernambuco - UFPE, em cumprimento às exigências

para obtenção do título de Doutor em Geografia.

Orientadora:

Profa. Dra. Josiclêda Domiciano Galvíncio

RECIFE - PERNAMBUCO 2012

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F127a Fechine, José Alegnoberto Leite Análise estatística dos impactos das mudanças climáticas na bacia hidrográfica do rio Brígida – PE / José Alegnoberto Leite Fechine. – Recife: O autor, 2012.

127 folhas : il. ; 30 cm. Orientador: Profa. Dra. Josiclêda Domiciano Galvíncio Tese (doutorado) – Universidade Federal de Pernambuco, CFCH. Programa de

Pós -Graduação em Geografia, 2012. Inclui bibliografia.

1. Geografia. 2. Mudanças climáticas. 3. Bacias hidrográficas. 4. Escoamento. I. Galvíncio, Josiclêda Domiciano. I.(Orientador). II. Titulo.

910 (22.ed.) UFPE(BCFCH2012-04)

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A Deus, meus familiares, professores e aos meus amigos...companheiros de todas as horas... Sem eles nada disso seria possível.

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AGRADECIMENTOS • A Deus, por me amparar nos momentos difíceis, me dar força interior para superar as dificuldades

e mostrar o caminho nas horas incertas.

• A minha orientadora Profa. Dra. Josicleda Dominciano Galvíncio, pela orientação, apoio,

paciência e amizade.

• Aos meus pais (Jurandir Machado Fechine e Josefa Vieira Leite Fechine), que sempre me

incentivaram e me apoiaram em tudo.

• Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pelo apoio

financeiro para a execução deste trabalho.

• À minha esposa (Geórgia Nery Vieira), que sempre me incentivou e me ajudou nos momentos

mais difíceis.

• À minha sogra (Salete Vieira Nery), sempre prestativa.

• À minha tia Alaíde Fechine, sempre preocupada.

• Aos meus irmãos (Álvaro Diógines Leite Fechine, Dário Germano Leite Fechine e Alexandro

Leite Fechine), que sempre me apoiaram.

• Aos amigos (Emilio Tarlis Pontes, Antônio Marcos dos Santos e Ailton Feitosa), que fizeram

parte desses momentos, sempre me ajudando e incentivando.

À banca, por ter aceitado examinar este trabalho.

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RESUMO As mudanças climáticas podem influenciar os recursos hídricos a partir do aumento da temperatura, levando a ampliação da variabilidade da precipitação ou intensificando os eventos extremos, que podem comprometer a qualidade de vida de uma população e se agravar ainda mais com mau uso dos recursos naturais. Na bacia hidrográfica do rio Brígida, localizada no semiárido pernambucano não é diferente, pois se apresenta bastante antropizada devido aos desmatamentos e ao uso inadequado do solo. Apresenta também uma heterogeneidade nos aspectos físicos, tais como: geologia, relevo e clima que geram comportamentos diferenciados do escoamento superficial. Deste modo, as mudanças climáticas podem agravar ainda mais os problemas existentes, gerando respostas diferenciadas a essas modificações. Neste contexto, a presente pesquisa objetiva primeiramente executar e calibrar um modelo hidrológico mensal semidistribuido e depois simular o escoamento superficial mensal futuro, devido às variações e/ou modificações climáticas previstas. Sendo assim, para validar este estudo, inicialmente avaliou-se as séries pluviométricas e suas possíveis tendências estatísticas. Isso foi feito para identificar as mudanças que vêm ocorrendo nas precipitações. Foram realizados também os seguintes procedimentos: avaliação fisiográfica da bacia, com o intuito de verificar a dinâmica do escoamento superficial; análise do uso, ocupação e tipos de solos da bacia; análise dos cenários de temperatura de acordo com os dados do PRECIS/INPE para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 em dois cenários: B2 (otimista) e A2 (pessimista). E, posteriormente, um modelo hidrológico foi executado e calibrado para a bacia hidrográfica em estudo, e finalmente foi simulado o escoamento superficial para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070, caso venham ocorrer aumento de temperatura, apontada pelo modelo PRECIS. Logo, o modelo hidrológico foi simulado para dois cenários: B2 (Otimista) e A2 (Pessimista) nas sub-bacias S1 e S2 – postos fluviométricos F1 e F2. E o resultado foi que ambos os cenários apontaram redução no escoamento superficial mensal no período chuvoso, com maior evidência no cenário A2 (pessimista) do que no cenário B2 (otimista). Apesar da redução ao longo dos anos, o teste estatístico de Mann - Kendall detectou que esta redução é estatisticamente não significativa, porém preocupante, visto que boa parte da população é dependente da água da chuva, seja para a agricultura, agropecuária e abastecimento público. Portanto, esta pesquisa informa que as mudanças climáticas estão atuando na bacia e isto pode se agravar com os anos.

Palavras-chave: Mudanças climáticas. Bacia hidrográfica. Tendências climáticas. Projeções de temperatura. Escoamento superficial.

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ABSTRACT Climate changes may affect water resources, due to the increasing temperature, leading to expansion of the increasing variability of rainfall or extreme events that can compromise a population’s life quality and get worse with misuse of natural resources. In Brígida Watershed, located in semi-arid region of Pernambuco is not different, since it has been very disturbed by human being, due to deforestation and inappropriate land use. It also shows the heterogeneity of the physical aspects, such as geology, topography and climate of the different behaviors that generate runoff. Thus, climate change may further exacerbate existing problems, generating different responses to these changes. In this context, this research aims to run and calibrate a hydrologic model semi distributed monthly and then simulate the monthly runoff future due to changes and / or projected climate changes. Therefore, to validate this study, we evaluated the first series and its possible trends in rainfall statistics. This was done to identify the changes that are occurring in rainfall. We also performed the following procedures: evaluation of watershed physiographic, in order to check the dynamics of runoff; analysis of the use, occupation and soil types in the watershed, analysis of scenarios in temperature according to data from PRECIS / INPE to the years 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 and 2070 under two scenarios: B2 (optimistic) and A2 (pessimistic), and later, a hydrological model was run and calibrated for the watershed under study, and finally was simulated runoff for the years 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 and 2070. The case will be an increase in temperature, indicated by PRECIS model. Therefore, the hydrological model was simulated for two scenarios: B2 (Optimistic) and A2 (Pessimistic) sub-basins in S1 and S2 - fluviometric stations F1 and F2. The result was that both scenarios indicated reduction in monthly runoff during the rainy season, most obviously in the A2 scenario (pessimistic) than in the B2 scenario (optimistic). Despite a decline over the years, the statistical test of Mann - Kendall found that this reduction is not statistically significant, but worrying, given that much of the population is dependent on rain water, whether for agriculture, cattle raising and public supply. Therefore, this scope reports that climate change is acting in the watershed and this may get worse as the time goes by. Keywords: Climate changes. Brígida Watershed. Projections of temperature. Runoff. Climate change scenarios.

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SUMÁRIO

Pág. AGRADECIMENTOS ......................................................................................................................VI RESUMO .........................................................................................................................................VII ABSTRACT ...................................................................................................................................VIII LISTA DE FIGURAS ......................................................................................................................XII LISTA DE TABELAS ....................................................................................................................XIII

1 INTRODUÇÃO ............................................................................................................................14

2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ....................................................................................................18 2.1 Mudanças climáticas e o sistema hidrológico .............................................................................18

2.2 Os El Niño/La Niña e a variabilidade climática ..........................................................................22

2.3 Teste de Mann - Kendall e sua aplicação em climatologia ...........................................................24

2.4 Modelos hidrológicos...................................................................................................................25

2.4.1 Definições .................................................................................................................................25

2.4.2 Modelos de balanço hídrico ......................................................................................................27

3 ÁREA DE ESTUDO ....................................................................................................................30 3.1 Localização………………….......................................................................................................30

3.2 Rede hidrográfica ........................................................................................................................31

3.3 Reservatórios hídricos .................................................................................................................32

3.4 Divisão político-administrativa ...................................................................................................33

3.5 Características físicas da bacia ....................................................................................................34

4 MATERIAL E MÉTODOS ..........................................................................................................35

4.1 Dados pluviométricos utilizados .................................................................................................35

4.2 Organização e inspeção dos dados pluviométricos ....................................................................36

4.3 Construção de mapas pluviais da bacia hidrográfica: média mensal e anual ..............................37

4.4 Análise de tendências pluviais pelo Teste de Mann - Kendall ....................................................39

4.5 Aspectos fisiográficos .................................................................................................................41

4.5.1 Análise fisiográfica da bacia hidrográfica do rio Brígida .........................................................41

4.5.2 Altimetria da bacia em estudo ..................................................................................................44

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4.5.3 Uso e ocupação do solo da bacia .............................................................................................45

4.5.3.1 Amostragem...........................................................................................................................46

4.5.3.2 Pós-processamento ................................................................................................................47

4.5.3.3 Validação da exatidão da classificação do uso e ocupação do solo ......................................47

4.6 Cenários de temperaturas para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 ......................49

4.7 Modelo hidrológico mensal semidistribuído ...............................................................................51

4.7.1 Sub-bacias do modelo hidrológico ...........................................................................................51

4.7.2 Dados pluviais utilizados no modelo hidrológico mensal semidistribuído – período de 1964 a

2006 e para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 ..........................................................52

4.7.3 Dados de temperatura do ar para modelo hidrológico mensal semidistribuído - período de

1964 a 2006 .......................................................................................................................................52

4.7.4 Obtenção de dados de temperatura mensais para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e

2070 ...................................................................................................................................................53

4.7.5 Parâmetros de solo utilizados no modelo hidrológico mensal semidistribuído .......................54

4.7.5.1 Capacidade de campo (CC) ...................................................................................................54

4.7.6 Dados fluviais utilizados para executar, calibrar e validar o modelo hidrológico mensal

semidistribuído...................................................................................................................................54

4.7.7 Modelo hidrológico mensal semidistribuído ...........................................................................56

4.7.7.1 Critérios para calibração e avaliação do modelo hidrológico mensal semidistribuído .........57

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO .................................................................................................59

5.1 Precipitações anuais e mensais da bacia hidrográfica do rio Brígida ..........................................59

5.2 Análise de tendências pluviais da bacia hidrográfica do rio Brígida- Teste Mann – Kendall.....61

5.2.1 Análise de tendências pluviais mensais ....................................................................................61

5.2.2 Análise das tendências totais pluviais anuais ..........................................................................64

5.2.3 Análise das precipitações em anos de El Niño .........................................................................67

5.2.4 Análise das precipitações em anos de La Niña ........................................................................69

5.3 Aspectos fisiográficos .................................................................................................................71

5.4 Altitude da bacia hidrográfica do rio Brígida – PE .....................................................................73

5.5 Análise do uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica do rio Brígida – PE ...........................75

5.6 Tipos de solos da bacia hidrográfica do rio Brígida.....................................................................77

5.7 Cenários de temperatura para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 ........................79

5.7.1 Cenário B2 (otimista) e A2 (pessimista) temperaturas máximas, mínimas e médias ..............79

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5.8 Modelo hidrológico mensal semidistribuído ...............................................................................82

5.8.1 Relação entre o escoamento superficial estimado pelo modelo e o observado no posto

fluviométrico .....................................................................................................................................82

5.8.2 Cenário B2 e A2 – escoamento superficial estimado para os anos 2020, 2030, 2040, 2050,

2060 e 2070 - Posto Fluviométrico F1 ..............................................................................................83


2060 e 2070 - Posto Fluviométrico F2 ..............................................................................................84

6 CONCLUSÕES .............................................................................................................................87

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ..........................................................................................88

Anexo A ............................................................................................................................................99

Anexo B ..........................................................................................................................................101

Anexo C ..........................................................................................................................................114

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LISTA DE FIGURAS Figura 3.1.1 - Localização espacial da bacia do rio Brígida com seus municípios – Pernambuco Brasil .................................................................................................................................................30 Figura 3.2.1 - Rede hidrográfica principal da bacia do rio Brígida - PE............................................31 Figura 3.3.1 - Localização espacial dos principais reservatórios da bacia hidrográfica do rio Brígida................................................................................................................................................33 Figura 4.1.1 - Localização espacial dos postos pluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida ............................................................................................................................................................36 Figura 4.5.1.1 – Ilustração do método de ordenamento de canais.....................................................43 Figura 4.6.1 - Localização dos pontos de temperatura utilizados na bacia hidrográfica do rio Brígida................................................................................................................................................50 Figura 4.7.1.1 - Localização espacial das sub-bacias do modelo hidrológico....................................51 Figura 4.7.6.1 - Localização espacial dos postos fluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida................................................................................................................................................56 Figura 5.1.1 - Espacialização dos índices médios da precipitação anual...........................................59 Figura 5.1.2 - Espacialização da precipitação média mensal no âmbito da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE........................................................................................................................................60 Figura 5.3.1: Rede de drenagem da bacia hidrográfica do rio Brígida...............................................72 Figura 5.3.2 - Ordenamento da rede de drenagem da bacia do rio Brígida – PE...............................73 Figura 5.4.1- Altitude da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE.......................................................74 Figura 5.5.1 - Uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica do rio Brígida.....................................76 Figura 5.6.1 - Tipos de solos da bacia hidrográfica do rio Brígida....................................................78 Figura 5.7.1.1 - Temperaturas máximas nos cenários B2 e A2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070..............................................................................................................................79 Figura 5.7.1.2 - Temperaturas mínimas nos cenários B2 e A2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070.... .........................................................................................................................80 Figura 5.7.1.3 - Temperaturas médias nos cenários B2 e A2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070..............................................................................................................................81 Figura 5.8.1.1 - Relação entre o escoamento superficial estimado pelo modelo e o observado no fluviômetro: F1 e F2 para o período de 1966 a 1973 na bacia hidrográfica do rio Brígida - PE.......................................................................................................................................................82 Figura 5.8.2.1 – Cenário B2 e A2 – escoamento superficial estimado para os anos 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 - posto fluviométrico F1......................................................................................84 Figura 5.8.3.1 - Cenário B2 e A2 – escoamento superficial estimado para os anos 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 - posto fluviométrico F2......................................................................................85

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LISTA DE TABELAS Tabela 3.3.1 - Capacidades dos reservatórios no âmbito da bacia hidrográfica do rio Brígida................................................................................................................................................32 Tabela 3.4.1 - Relação dos Municípios – Unidade de Planejamento (UP11) – bacia hidrográfica do rio Brígida...........................................................................................................................................33 Tabela 4.1.1 - Informações dos postos pluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida .................................................................................................................................................35 Tabela 4.2.1 - Anos de eventos de El Niño e La Niña.......................................................................37 Tabela 4.5.3.3.1 - Qualidade índice Kappa........................................................................................48 Tabela 4.7.2.1 - Códigos, postos pluviométricos e suas referências geográficas utilizadas no modelo ............................................................................................................................................................52 Tabela 4.7.4.1 - Capacidade de água disponível................................................................................54 Tabela 4.7.5.1.1 - Valores de capacidade de campo de referência para as sub-bacias.......................54 Tabela 4.7.6.1 - Postos fluviométricos selecionados para a bacia hidrográfica do rio Brígida..........55 Tabela 5.2.1.1 - Postos, meses, tendências mensais e valores de u(tn)..............................................63 Tabela 5.2.1.2 - Resultado da contagem do teste de Mann - Kendall u(tn) – Mensal .......................64 Tabela 5.2.2.1 - Postos, número de anos pesquisados, valor de u(tn) e Td (Tendências) anual........65 Tabela 5.2.2.2 - Resultado da contagem do Teste de Mann - Kendall – tendências pluviais anuais para toda a bacia e tendências para a porção sul................................................................................66 Tabela 5.2.3.1 - Postos, número de anos pesquisados, u(tn) e Td (Tendência) em anos de El Niño....................................................................................................................................................68 Tabela 5.2.3.2 - Resultado da Contagem do Teste de Mann - Kendall para eventos de El Niño na Bacia hidrográfica do rio Brígida – PE .............................................................................................68 Tabela 5.2.4.1 - Postos, número de anos pesquisados, valores de u(tn) e Td (Tendências) em anos de La Nina...............................................................................................................................................70 Tabela 5.2.4.2 - Resultado da contagem do Teste de Mann - Kendall para eventos de La Nina na bacia hidrográfica do rio Brígida – PE ..............................................................................................70 Tabela 5.3.1: Características geométricas da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE........................71 Tabela 5.6.1 - Tipos de solos e percentuais encontrados na bacia hidrográfica.................................77

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1 INTRODUÇÃO

O planeta Terra sempre passou por estágios naturais de aquecimento e resfriamento, ou seja,

mudanças climáticas naturais sempre ocorreram. Os principais fatores que induzem as mudanças

climáticas naturais são a deriva dos continentes, as variações da quantidade de radiação solar que

chega à Terra, as variações dos parâmetros orbitais terrestres, a quantidade de aerossóis naturais

(provenientes de fontes minerais, incêndios florestais e o sal marinho), as erupções vulcânicas e os

fenômenos climáticos que podem modificar o clima localmente, tais como: furacões, tempestades

violentas e os fenômenos El Niño e La Niña (SAMPAIO et al., 2008).

O clima exerce grande influência sobre as atividades humanas e o desenvolvimento de uma

região. Geralmente, essas atividades são diversificadas em função das condições climáticas locais e

dos eventos extremos que estão ligados à temperatura ou à precipitação fora da normalidade, que

interferem diretamente na qualidade de vida das populações. Sendo assim as condições climáticas

ocorrem diferentemente no espaço e os fenômenos climáticos variam em diversas escalas, podendo

se apresentar de maneira favorável ou desfavorável em diferentes momentos e lugares

(SALGUEIRO, 2005).

As mudanças climáticas globais causadas em função dessas emissões e aumento dos gases do

efeito estufa na atmosfera (dióxido de carbono - CO2, metano - CH4 e óxido nitroso - N2O)

tornaram-se evidentes na atualidade e indicam a possibilidade de impactos climáticos significativos

(IPCC, 2001; HOUGHTON, 2001; KAMGA, 2001). Acredita-se que as mudanças no clima ou

aumento da sua variabilidade alteram o ciclo da água e o volume do escoamento superficial. Em

consequência, têm implicações importantes para os sistemas, planejamento e gerenciamento dos

recursos hídricos. Sob a mudança do clima em anos recentes, pode-se citar o aumento do não

balanço ou desequilíbrio entre o suprimento hídrico e a demanda hídrica.

Em 1850 tiveram início medidas de temperatura do ar em vários locais do globo, a partir de

uma rede de estações meteorológicas. De acordo com estes dados, o ano de 1998 foi o mais quente

já registrado com + 0,54°C acima da média histórica, que é a média do período que vai de janeiro

de 1961 a dezembro de 1990. Desta forma, a temperatura média global do planeta à superfície vem

subindo nos últimos 120 anos, já tendo aumentado 0,74°C em 100 anos (1906 a 2005) e a maior

parte desse aquecimento ocorreu nos últimos 50 anos, sobretudo no Hemisfério Norte. A última

década foi a mais quente da história recente da Terra, sendo 1990, 1991, 1995, 1997, 1998, 1999 e

os anos de 2000 a 2007 os anos mais quentes em relação à média histórica (SAMPAIO et al., 2008).

Com uma atmosfera mais aquecida, precipitações pluviométricas se tornariam mais intensas e

episódicas, com veranicos e ondas de calor mais intensos, aumentando os eventos extremos de

precipitação, o escoamento superficial e a captação de recursos hídricos. Devido também ao

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desmatamento haverá também uma menor disponibilidade de água no solo em função da menor

infiltração e maior evaporação (MARENGO et al., 2007).

A precipitação é a principal entrada no sistema hidrológico em ambientes semiáridos; as

modificações nelas moduladas por fatores naturais ou alterações climáticas interferem diretamente

no escoamento superficial, principalmente em regiões cristalinas onde este processo é intensificado.

Com as mudanças do clima isto se torna ainda mais preocupante, se for levado em conta o

comprometimento da qualidade e quantidade dos recursos hídricos e, com o aumento exponencial

da população, há o aumento substancial da demanda pela água.

Na tentativa de estudar as interferências climáticas no ciclo hidrológico, diversos autores vêm

tentando acoplar os modelos de circulação geral ou regional da atmosfera aos modelos hidrológicos

e especialmente aos modelos de balanço hídrico (GUO & YIN, 1997; PANAGOULIA & DIMOU,

1997; XU & SINGH, 1998; XIONG & GUO, 1997, 1999). Segundo Lettenmaier et al., (1994) os

impactos mais importantes do aquecimento global estariam associados às alterações no escoamento

superficial e na recarga dos aquíferos. Eles afirmam também que em áreas de domínio da chuva na

hidrologia é possível a utilização de um modelo de balanço hídrico simples para estimar a

sensibilidade do escoamento superficial (runoff) às mudanças na precipitação, temperatura e

evaporação.

Desta forma, alguns modelos fisicamente testados têm sido desenvolvidos e aplicados para

simulação hidrológica em diversas bacias hidrográficas, tais como SWAT (STACKELBERG et al.,

2007; BORMANN et al., 2007; GREEN et al., 2006), NRm3Streamflow (NOTTER et al., 2007),

annAGNPS (LICCIARDELO et al., 2007), CASC2D (MARSIK & WAYLEN, 2006) e MGB/IPH

(COLLISCHONN et al., 2007). Para aplicação de alguns desses modelos são oportunos dados de

entrada, especialmente de parâmetros de solo e séries históricas climáticas completas espacialmente

distribuídas, dentre outros.

O principal desafio encontrado no acoplamento de modelos hidrológicos e atmosféricos é a

solução de problemas de incompatibilidade de unidades, de escalas temporais e espaciais (YU et al.,

1999). Enquanto os modelos atmosféricos operam desde dezenas a centenas de quilômetros, os

modelos hidrológicos distribuídos são executados a escalas muito menores, desde alguns metros a

centenas de metros.

Segundo Tucci (2005), os modelos surgiram com a necessidade de se obter séries hidrológicas

mais longas e representativas de vazões para diferentes projetos de recursos hídricos. As séries de

precipitação, normalmente, são mais longas que as de vazão. Além disso, com a modificação das

bacias pela construção de obras hidráulicas e alterações no uso do solo, as séries de vazões

deixaram de ser homogêneas ou estacionárias. Partindo da precipitação, é possível determinar ou

estimar as vazões desconhecidas para os novos cenários existentes ou previstas para as bacias.

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Nesse contexto, a modelação matemática surge como importante ferramenta de apoio à decisão,

por sua capacidade de fornecer respostas sistêmicas para cenários diversos, em um exercício de predição

e antecipação de efeitos resultantes de possíveis medidas de projeto.

Diante do exposto, este estudo tem como propósito executar, verificar, calibrar um modelo

hidrológico mensal semidistribuído e simular as possíveis alterações no escoamento superficial da

bacia hidrográfica do rio Brígida - PE, em função das variações ou modificações climáticas.

Para alcançar tal objetivo distribuiu-se o estudo da seguinte forma: o segundo capítulo é

referente à revisão bibliográfica em que são discutidas as principais questões a respeito do tema da

pesquisa, como as mudanças climáticas e o sistema hidrológico, seguido de uma descrição dos

eventos de El Niño/La Niña e sua variabilidade climática; do teste de Mann - Kendall e sua

aplicação em climatologia; dos modelos hidrológicos e suas definições e dos modelos de balanço

hídrico.

Dando continuidade à revisão, foram colocadas em questão a variabilidade climática e as

modificações climáticas, diferenciando-as uma da outra. A revisão, enfim, encerrou-se com a

apresentação dos principais estudos que analisaram as mudanças climáticas e sua interferência nos

recursos hídricos.

O terceiro capítulo evidencia a caracterização e localização da bacia, sua rede hidrográfica, os

reservatórios, a divisão político-administrativa e por fim das características físicas da bacia, a qual

servirá como um auxílio à compreensão do comportamento hidrológico da bacia hidrográfica do rio

Brígida - PE.

O quarto capítulo apresenta os materiais e métodos descrevendo todas as etapas e as técnicas

utilizadas para a construção dos resultados.

O quinto capítulo mostra os resultados e discussões da pesquisa que serão divididos em cinco

etapas: a primeira irá abordar a caracterização climática da bacia e suas possíveis tendências

estatísticas e a relação destes com os eventos de El Niño e La Niña. Isso será feito para identificar as

mudanças que vêm ocorrendo nas precipitações no último século. A segunda irá analisar as

características físicas da bacia, visando demonstrar o comportamento do escoamento superficial. A

terceira será em relação às modificações na vegetação e no uso da terra e os tipos de solos que

ocorrerem na bacia. A quarta etapa irá utilizar cenários de temperatura de acordo com os dados do

PRECIS/INPE para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 em dois cenários: otimista B2

e pessimista A2. Na quinta etapa será executado, verificado e calibrado um modelo hidrológico

mensal semidistribuído para bacia hidrográfica do rio Brígida - PE e por fim serão simuladas as

possíveis alterações no escoamento superficial, caso venham ocorrer projeções de aumento de

temperatura apontadas pelo modelo PRECIS. Sendo assim, a quinta etapa mostrará o

comportamento hidrológico da bacia em função dos cenários de mudanças climáticas.

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E, por fim, o sexto capítulo irá apresentar as conclusões dos resultados mostradas no quinto

capítulo. Os resultados serão analisados em conjunto para, então, fornecer subsídios aos gestores da

bacia, tomadores de decisão e ao público em geral, acerca das interferências das possíveis

modificações climáticas na escala da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE.

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2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

No intuito de avaliar as condições ambientais e possíveis impactos das mudanças climáticas

nos recursos hídricos da bacia hidrográfica do rio Brígida foi efetuada uma revisão bibliográfica

atendendo aos seguintes pontos: mudanças climáticas e o sistema hidrológico, os fenômenos do El

Niño/La Niña e sua variabilidade climática, o teste de Mann - Kendall e sua aplicação em

climatologia e os modelos hidrológicos: definições e modelos de balanço hídrico.

2.1 Mudanças climáticas e o sistema hidrológico

A Organização Meteorológica Mundial (OMM) e o Programa das Nações Unidas para o Meio

Ambiente (PNUMA) criaram o Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) em

1988, com a finalidade de realizar análises sistemáticas sobre o conhecimento científico existente

sobre as mudanças climáticas globais, seus impactos potenciais e as opções de mitigação e

adaptação. Uma de suas mais importantes realizações foi a divulgação de um conjunto de cenários

de emissão de gases de efeito estufa, que levam em consideração forçantes controladoras, como

demografia, desenvolvimento socioeconômico, mudança tecnológica, bem como suas interações.

Assim, foram definidas quatro famílias de cenários: A1, A2, B1 e B2, que constituem referências

com relação às emissões futuras de gases de efeito estufa (IPCC, 2001).

Desta forma, diversos estudos foram realizados para detectar as influências das mudanças

climáticas nos recursos hídricos, utilizando resultados dos cenários e modelos de circulação geral

(MCG) e regional criados pelo IPCC, acoplando esses resultados ao modelo hidrológico, ou apenas

criando cenários hipotéticos de mudanças climáticas.

No IPCC, os novos cenários –“Special Report on Emissions Scenarios” (SRES) foram

publicados em 2000, e alguns deles foram usados como base para as previsões climáticas do

terceiro relatório de avaliação - "Third Assessment Report" (TAR). Os cenários SRES mostram

diferentes cenários futuros de mudanças climáticas, denominados de A1, A2, B1 e B2 os quais estão

disponibilizados no IPCC/DDC da CRU-University of East Anglia.

Estes cenários apresentam as seguintes características:

A1 - é o cenário que descreve um mundo futuro onde a globalização é dominante. Neste

cenário o crescimento econômico é rápido e o crescimento populacional é pequeno com um

desenvolvimento rápido de tecnologias mais eficientes. Os temas subjacentes principais são a

convergência econômica e cultural, com uma redução significativa em diferenças regionais e renda

percápita. Há três cenários: A1, A1F (máximo uso de combustível fóssil) e A1T (mínimo uso de

combustível fóssil);

19

A2 - é o cenário que descreve um mundo futuro muito heterogêneo onde a regionalização é

dominante. Existiria um fortalecimento de identidades culturais regionais, com ênfase em valores da

família e tradições locais. Outras características são um crescimento populacional alto, e menos

preocupação em relação ao desenvolvimento econômico rápido;

B1 - é o cenário que descreve uma rápida mudança na estrutura econômica mundial, onde

ocorre uma introdução de tecnologias limpas. A ênfase está em soluções globais a sustentabilidade

ambiental e social e inclui esforços combinados para o desenvolvimento de tecnologia rápida;

B2 - é o cenário que descreve um mundo no qual a ênfase está em soluções locais a

sustentabilidade econômica, social e ambiental. A mudança tecnológica é mais diversa com forte

ênfase nas iniciativas comunitárias e inovação social, em lugar de soluções globais.

Goossens & Berger (1986) apresentam as definições de alguns termos usados para caracterizar

mudanças climáticas. Segundo esses autores, mudança climática é um termo completamente geral

que engloba todas as formas de inconstâncias climáticas de natureza estatística ou de causas físicas.

Flutuação climática é qualquer forma de mudança sistemática regular ou irregular, exceto a

tendência e mudança abrupta. Oscilação climática é a flutuação na qual a variável tende a mover-se

gradualmente e de forma suave entre sucessivos máximos e mínimos. A mudança climática abrupta

é uma mudança abrupta e permanente, durante o período de registro, de um valor médio para outro.

Nesta perspectiva, as mudanças climáticas atuais acarretam elevações das temperaturas

globais, implicando alterações nos regimes hidrológicos de várias regiões do globo, uma vez que

provocam modificações no comportamento médio das vazões nas bacias dos rios, ou alterações na

probabilidade de ocorrência de eventos extremos (como tempestades, e secas extremas).

Sendo assim, os modelos numéricos são ferramentas essenciais para se obter e avaliar as

projeções climáticas ou hidrológicas passadas e futuras, podendo simular climas futuros em nível

global e regional como resposta às mudanças nas concentrações dos gases de efeito estufa e

aerossóis (MARENGO, 2006).

Dentro deste contexto, diversos autores do mundo vêm estudando os modelos de circulação

geral ou regional da atmosfera e acoplando aos modelos hidrológicos e especialmente aos modelos

de balanço hídrico. Arnell & Reynard (1996) investigaram as influências das mudanças climáticas

no escoamento superficial de 21 bacias na Grã-Bretanha, a partir da utilização de um modelo chuva-

vazão e a criação de cenários de mudanças climáticas com uma série de 60 anos (1990 a 2050).

Sendo um com situação climática equilibrada, na qual a concentração de CO2 não dobrou, e o outro

em que houve um aumento na concentração de CO2. . Ambos foram baseados em cenários

desenvolvidos pala UK Climate Changes Impacts Review Group (ARNELL & REYNARD, 1996),

os quais foram derivados das análises de equilíbrio 2x CO2 do modelo experimental de circulação

global. Os autores afirmaram que há uma variabilidade clara de mudança no escoamento superficial

20

mensal entre cenários, mas no geral a tendência é para o crescimento na sazonalidade do fluxo. Nos

cenários úmidos, ocorrem em todos os meses o aumento no escoamento superficial, com uma

percentagem maior de crescimento nos meses de inverno, os quais têm os valores mais altos de

escoamento superficial. Segundo esses autores, mudanças no número de dias com precipitação

tiveram um efeito consideravelmente menor do que mudanças na precipitação total mensal.

Panagoulia & Dimou (1997), a partir da criação de cenários hipotéticos de alterações

climáticas como entradas em dois diferentes modelos hidrológicos de diferentes estruturas e escalas

temporais (diário e mensal), analisaram os impactos das mudanças climáticas (MC) no escoamento

superficial da bacia de Mesochora, na Grécia Central. Os mesmos utilizaram as séries históricas de

clima de um período de 15 anos; analisaram as variabilidades sazonais e anuais e aplicaram os

cenários de acréscimo/diminuição da precipitação e temperatura, multiplicando os valores

uniformes nas séries diárias ou mensais, gerando resultados para vários cenários de MC. Destes

trabalhos, todos os modelos apresentaram um aumento no escoamento superficial no inverno e

decréscimo no verão.

Arnell (1999b) analisou a interferência das mudanças climáticas nos recursos hídricos na

escala global e encontrou um aumento no escoamento superficial anual nas regiões de altas

latitudes, na África e Ásia equatorial e no sudeste da Ásia, e um decréscimo nas latitudes médias e

em muitas regiões subtropicais. Arnell (1999b) analisou essas interferências em escala continental,

para toda a Europa, simulando o escoamento superficial numa resolução espacial de 0,5° x 0,5°

(aproximadamente 2.000 km²), a partir de um modelo hidrológico de macro escala diário, utilizando

quatro cenários de mudanças climáticas. Mesmo havendo diferenças entre os cenários, todos

mostraram uma redução no escoamento superficial anual no Sudeste Europeu e um aumento no

Norte. Nas áreas litorâneas, há uma pequena diferença na variação temporal do escoamento

superficial.

Arnell (2004) analisou os efeitos relativos das mudanças climáticas e do crescimento da

população num futuro de estresse global e regional dos recursos hídricos, a partir de projeções feitas

usando seis modelos climáticos dirigidos pelos cenários de emissões de gases de efeito estufa

(SRES) – Relatório Especial sobre Cenários de Emissão (IPCC, 2000). O escoamento superficial

dos rios foi simulado usando uma resolução de 0,5° x 0,5°, com os dados de entrada do clima

corrente e futuro (cenários) em um modelo hidrológico de macroescala, para 1300 bacias e

pequenas ilhas, agregados aos modelos de projeção de população de acordo com os Special Report

on Emissions Scenarios (SRES). Os resultados mostram que em 2055, 5,6 bilhões de pessoas

viverão em estresse hídrico, no cenário A2 e somente 3,4 bilhões nos cenários A1 e B1.

Segundo Marengo (2006), um conjunto de doze modelos climáticos do IPCC mostraram

qualitativa e quantitativamente habilidades na simulação de tendências regionais de vazão, com

21

dados observados desde o início do século XX, e para o Século XXI, a integração do conjunto

desses modelos projeta regiões de aumento e diminuição de vazão na América do Norte, América

do Sul, África e Eurásia. No entanto, esse mesmo autor afirma também que há necessidade de uma

detecção prévia da variabilidade observada de clima em qualquer região de estudo, em escalas de

tempo mais extensas possível. Isso vai servir de base para analisar o clima do futuro, tentando,

assim, separar a variabilidade natural observada da variabilidade forçada por atividades humanas

que induzem as mudanças climáticas e as variabilidades nos regimes hidrológicos.

Horikoshi (2007) aplicou o modelo de balanço hídrico climatológico de Thornthwaite &

Mather (1955) no município de Taubaté para analisar questões de disponibilidades hídricas futuras.

Utilizou dados observacionais de precipitação e temperatura do ar (1965-2005 e 1992-2005) e

dados simulados de temperatura e precipitação gerados pelo modelo HadCM3 (2010 a 2099),

obtendo os valores da grade onde se localiza o município analisado. Assim, o modelo foi corrigido

de acordo com os dados observados do clima atual. O valor da subtração entre o estimado e

observado serviu para a correção dos cenários futuros. Os resultados encontrados pela autora para

esses cenários apontam um aumento da temperatura do ar entre + 0,5 °C a + 2,7°C, associado a um

aumento de precipitação entre 80 mm e 150 mm anuais.

Keirle & Hayes (2007) afirmam que os modelos de circulação geral (MCGs) geralmente

operam em uma escala sazonal ou anual em todos os continentes, mas são necessárias escalas muito

menores (temporal e espacial) para a captação em modelagem hidrológica. Por exemplo, a

resolução espacial do Modelo “Hadley Centre's” HadGEM1 é de 135 km x 135 km, o que significa

que para um grande rio como o Danúbio sua bacia hidrográfica é representada apenas por 45 grades

(uma vez que a área da sua bacia hidrográfica é de cerca de 817.000 km²), enquanto que boa parte

dos rios da Cornualha (Inglaterra) estão apenas a poucos quilômetros da fonte para o mar, nesse

caso a resolução espacial oferecida pelo HadGEM1 é totalmente inadequada.

Outra questão colocada por Keirle & Hayes (2007) é em relação à precipitação, pois os

modelos de circulação geral (MCG’s) apresentam uma resolução espacial geralmente grosseira, ou

seja, eles geram uma precipitação média ao longo de uma grade para um amplo período de tempo e

grandes escalas espaciais. Todavia, eles não levam em conta a variação espacial e temporal da

precipitação em uma escala mais detalhada, que pode produzir resultados significativos, que

normalmente são esquecidos nos estudos de impactos climáticos. A situação complica-se ainda

mais se levado em conta a diversidade geológica, do uso da terra e dos padrões de uso da água, os

quais influenciam diretamente o regime hidrológico regional e local, produzindo respostas

diferenciadas à variabilidade e mudanças climáticas.

Fernandes et al., (2008) estimaram os impactos das mudanças climáticas globais na

evaporação do reservatório Epitácio Pessoa (Boqueirão) – Estado da Paraiba (PB) no semiárido, a

22

partir de alguns resultados dos modelos de circulação geral (MCGs). A evaporação foi simulada de

acordo com o cenário B1 para o período de 2011 a 2030. De acordo com os cenários de evaporação

gerados, haverá um aumento médio de 2,16% na evaporação para o período analisado, devido às

mudanças de temperatura e umidade relativa do ar. Análises desse tipo também foram realizadas

por Albuquerque et al., (2006), que avaliaram além da evaporação, mudanças na precipitação no

reservatório de Poço Fundo, em Pernambuco.

Abdula & Al-Omari (2008) analisaram as alterações das respostas hidrológicas (escoamento

superficial e evapotranspiração real) a longo prazo em uma bacia de clima semiárido na Jordânia.

Foram instituídos doze cenários hipotéticos de mudanças climáticas; dois desses cenários basearam-

se em MCGs. Os outros dez cenários foram criados a partir de cenários incrementais associados ao

aumento de temperatura de 2 °C a 4 °C e mudanças na precipitação de 0%, 10%, 20%, -10% e -

20%. Estes cenários foram utilizados como base para observar relações causais entre escoamento

superficial, temperatura do ar e precipitação. Segundo estes estudos, os conjuntos de cenários com

base nos MCGs de alterações climáticas resultaram em um decréscimo no escoamento superficial

mensal.

Nesta perspectiva, as formas mais comuns de avaliação do comportamento hidrológico de

bacias hidrográficas consistem do desenvolvimento e aplicação de modelos fisicamente baseados

com auxílio de técnicas de mapeamento, combinando outros modelos, como CN-SCS (EASTON et

al., 2008; NOTTER et al., 2007; STACKELBERG et al., 2007), ARNO (COLLISCHONN et al.,

2007), além de certos modelos físicos para descrever o comportamento da infiltração e propagação

do escoamento (PRUSKI et al., 2001), para os quais são necessárias séries históricas de precipitação

e evapotranspiração a fim de simular o comportamento das vazões a partir de um balanço hídrico,

tendo-se determinada camada de solo como controle (RIBEIRO NETO, 2006).

Este tipo de investigação científica é altamente aceita, em especial quando técnicas de SIG e

sensoriamento remoto são aplicadas para espacializar as variáveis de entrada do modelo,

consistindo no estado-da-arte do conhecimento na área de engenharia de água e solo e recursos

hídricos (STACKELBERG et al., 2007; GREEN et al., 2006; MARSIK & WAYLEN, 2006).

2.2 Os El Niño/La Niña e a variabilidade climática

El Niño Oscilação Sul (ENOS) é um fenômeno de grande escala caracterizado por anomalias

no padrão de temperatura da superfície do Oceano Pacífico Tropical, que ocorrem de forma

simultânea com anomalias no padrão de pressão atmosférica nas Regiões de Darwin (Austrália) e

Taiti. A fase quente do fenômeno (EN) é caracterizada pela elevação da temperatura das águas da

região oriental do Oceano Pacífico acima da média da região, juntamente com ocorrência de

23

pressões atmosféricas abaixo da normal no Taiti e acima da normal em Darwin (Austrália). Na fase

fria (LN) o comportamento das componentes oceânica e atmosférica é inverso (GRANTZ, 1991;

TRENBERTH, 1991; FONTANA & BERLATO, 1997).

Com menores exceções regionais em tempo e amplitude, a América do Sul Tropical,

historicamente tem exibido anomalias negativas na precipitação e nível dos rios em anos de El Niño

e anomalias positivas em anos de La Niña (POVEDA, 2001).

Desta forma, a componente oceânica é representada pelo evento El Niño/La Niña,

denominando o aquecimento/resfriamento anormal das águas superficiais do Oceano Pacífico

equatorial central e leste (RASMUSSON & CARPENTER, 1983).

Devido às suas dimensões, o Oceano Pacífico permite maior interação oceano – atmosfera que

os demais. Além disso, uma parte considerável de sua superfície encontra-se na zona tropical,

exatamente a que recebe maior quantidade de energia solar. Portanto, é razoável admitir que a área

tropical do Oceano Pacífico seja o palco de interações e acomodações capazes de interferir

significativamente na variabilidade interanual do clima em escala muito mais ampla, com um

período de acomodação muito maior (VAREJÃO SILVA, 2006).

De acordo com Silva (2006), há uma interação entre os ENOS, anomalias de temperatura à

superfície do mar (ATSM) sobre o Atlântico Tropical (AT) e variações na intensidade das chuvas

no Nordeste do Brasil (NEB). Hastenrath & Heller (1977) e Hastenrath (1978), citados em Silva

(2006), mostraram que em anos de secas as ATSMs no AT apresentam um padrão com valores

positivos (oceano mais aquecido e alta nebulosidade) ao norte e negativos (oceano menos aquecido

e baixa nebulosidade) ao sul. Para anos mais chuvosos que o normal, este padrão tem sinais

invertidos. Eles sugerem a existência de uma conexão inversa entre a precipitação sobre o Nordeste

do Brasil (NEB) e a Guiana, atribuída ao deslocamento meridional da Zona de Convergência

Intertropical (ZCIT), que em anos de sinal positivo no AT Sul, os ventos alísios influenciam na

manutenção desta mais ao sul de sua posição climatológica.

As secas severas no NEB têm sido relacionadas à ocorrência do El Niño. Entretanto, a relação

entre El Niño e as secas no NEB não é unívoca (KANE, 1997). Estudos realizados por Kane (1997)

mostram que dos 46 El Niños (fortes e moderados) ocorridos no período de 1849 – 1992 apenas 21

(45%) estiveram associados a secas severas em Fortaleza.

Gershunov e Barnett (1998) afirmam que as anomalias de precipitação relacionadas ao ENOS

em certas regiões do globo podem ser “moduladas” por variações climáticas de baixa frequência,

como a variabilidade interdecadal, na qual se destaca a Oscilação Decadal do Pacífico (ODP).

Pesquisas comprovaram que a ODP e o ENOS podem ter efeitos combinados na distribuição

anômala de precipitação em algumas regiões, agindo “construtivamente”, com anomalias fortes e

bem definidas quando elas estão na mesma fase ou “destrutivamente”, com anomalias fracas e mal

24

definidas quando elas estão em fases opostas (GERSHUNOV e BARNETT, 1998; ANDREOLI e

KAYANO, 2005; DA SILVA et al., 2009 a).

2.3 Teste de Mann - Kendall e sua aplicação em climatologia

Muitos estudos têm tentado identificar variações, tanto em dados de precipitação quanto de

temperatura, que indiquem mudanças climáticas. Entre os testes estatísticos mais utilizados,

encontra-se o de Mann-Kendall, que detecta a presença de tendência e se estas são positivas ou

negativas, ou seja, aumento ou diminuição da precipitação e ou temperatura, além de identificar se

elas são estatisticamente significativas ou não.

Gerstengarbe e Werner (1999) utilizaram o teste de Mann-Kendall para identificar o início e o

fim da estação seca no Nordeste do Brasil, com a finalidade de verificar mudanças recorrentes nessas

datas que indicassem tendências de mudanças climáticas. Por meio do teste, esses autores

observaram uma redução de duas semanas no período seco numa série de 61 anos, de 1921 a 1980.

Realizando estudos de tendência em outra escala, Back (2001) investigou a existência de

tendências anuais e mensais no regime de precipitação e temperatura no estado de Santa Catarina, no

período de 1924 a 1998. Foi verificado que a temperatura média anual e mensal de janeiro

apresentou tendências crescentes; quanto à precipitação, foi observada tendência de aumento do total

anual e no último trimestre do ano. Esse autor acredita que a tendência de aumento da precipitação

total anual é explicada pelos valores pluviométricos extremos registrados na década de 90, período

em que ocorreram vários episódios de El Niño. Isso reforça a ideia de que as mudanças na

precipitação sejam apenas uma oscilação de causa natural e não associada a uma mudança definitiva

nos padrões pluviométricos, que indicassem a ocorrência de mudanças climáticas.

Estudos desenvolvidos na bacia do Rio Piracicaba por Pellegrino et al., (2001) e Groppo et al.,

(2005) mostram uma preocupação com a intensa atividade agrícola e o crescimento urbano,

principalmente pela falta de tratamento do esgoto doméstico e industrial e seus efeitos sobre a

conservação dos recursos hídricos. Na tentativa de compreender o comportamento hidrológico e as

interações com as atividades antrópicas, esses autores estudaram as variações na vazão e na

precipitação na bacia do Rio Piracicaba utilizando o teste de Mann - Kendall. Os resultados dos

estudos identificaram tendência positiva da precipitação na bacia do Rio Piracicaba, porém é difícil

relacionar essa tendência com causas de origem antrópica, já que a precipitação depende de fatores

que não podem ser atribuídos somente a mudanças locais. Quanto à vazão dos rios que compõem a

bacia do Rio Piracicaba, foi observado uma tendência negativa, principalmente nos rios Jaguari e

Atibaia que estão sob influência do Sistema Cantareira da Companhia de Saneamento Básico do

Estado de São Paulo (SABESP), que utiliza água desses rios para o abastecimento da região

25

metropolitana de São Paulo (GROPPO et al., 2005).

Desconsiderando a presença do Sistema Cantareira, Pellegrino et al., (2001) não identificaram

tendências negativas na vazão de nenhum dos rios da bacia, o que indica que a retirada de água dos

rios da bacia do Rio Piracicaba para o abastecimento da grande São Paulo é a principal causa da

tendência negativa identificada nos dados de vazão.

Silveira e Gan (2006) estudaram a série de temperatura mínima diária de 1950 a 2005 da região

Sul do Brasil com a finalidade de identificar mudanças significativas. Os resultados mostram que o

teste de Mann-Kendall foi significante estatisticamente apenas para o estado do Rio Grande do Sul,

indicando uma tendência de aumento da temperatura mínima média e da temperatura mínima

máxima nos últimos 55 anos.

Marengo (2004) identificou tendências negativas/positivas em chuvas na parte norte/sul da

Amazônia. Entretanto, Obregón e Nobre (2003) determinaram tendências positivas da chuva nesta

região.

2.4 Modelos hidrológicos 2.4.1 Definições

De um modo geral, um modelo pode ser compreendido como sendo qualquer representação

simplificada da realidade ou de um aspecto do mundo real que surja como de interesse ao

pesquisador, que possibilite reconstruir a realidade, prever um comportamento, uma transformação

ou uma evolução. Haggett & Chorley (1967, 1975) apud CHRISTOFOLETTI, (1999) apresentam

uma definição que ainda permanece como sendo mais adequada, em que “o modelo é uma

estruturação simplificada da realidade que supostamente apresenta, de forma generalizada,

características ou relações importantes”. Os modelos são relações altamente subjetivas, por não

incluírem todas as observações ou medidas associadas, mas são valiosos por obscurecerem detalhes

acidentais e por permitirem o aparecimento dos aspectos fundamentais da realidade

(CHRISTOFOLETTI, 2003).

Os modelos hidrológicos, por sua vez, podem ser definidos como uma representação

matemática do fluxo de água e seus constituintes sobre alguma parte da superfície e/ou sub

superfície terrestre (RENNÓ & SOARES, 2007). Estes modelos são de diferentes tipos e

desenvolvidos para objetivos diferenciados. Singh (1995) sintetiza a classificação dos modelos

utilizados em estudos hidrológicos, classificando-os baseado em processos, em escalas temporais e

de acordo com a escala espacial. Para ele, um modelo deve abranger cinco componentes: a

geometria do sistema (envolvendo as características e os processos da bacia), as entradas, as leis

26

governantes, as condições iniciais e limitantes, e a saída. Dependendo do tipo de modelo e das suas

finalidades, tais componentes podem ser combinadas de maneiras diferenciadas. Aspectos mais

detalhados relacionados à classificação de modelos podem ser encontrados também em Maidment

(1993), Vertessy et al., (1993), Tucci (1998) e Christofoletti (1999).

Dentre os principais modelos hidrológicos globais pode-se citar: o HEC-HMS (Hydrologic

Modeling System) desenvolvido pelo “Hydrologic Engineering Center” (HEC) do U.S. “Army

Corp. of Engineers” (USACE). Esse modelo foi utilizado por Pozzebon et al., (2000) na simulação

de escoamento superficial na microbacia do Tinga no estado de São Paulo, com a criação de

diversos cenários de uso do solo. Eles o consideraram um programa flexível, permitindo a utilização

conjunta com diversos modelos para a simulação do escoamento.

O modelo HIACRES (JAKEMAN et al., 1990; JAKEMAN & HORNBERGER, 1993)

constitui um exemplo de modelo conceitual de simulação chuva vazão. Croke et al., (2004)

utilizaram esse modelo para estudar qual é o impacto da retirada da floresta na resposta hidrológica

de quatro bacias hidrográficas no nordeste da Tailândia. Foram considerados para a simulação vinte

cenários, desde 100% de cobertura vegetal até sem floresta. Esses autores chegaram à conclusão de

que com a retirada da cobertura vegetal o volume de fluxo na componente do escoamento

superficial direto aumentou.

Alguns exemplos de modelos distribuídos para a geração de escoamento superficial são o

TOPMODEL – Topographic Model desenvolvido por Beven & Kirkby (1979), o SWAT (Soil and

Water Assessment Tool - US Department of Agriculture, Agricultural Research Service no

Galssland, Soil and Water Research Laboratory, Texas EUA) e o TOPOG - TOPOGraphy model

(O'LOUGHLIN et al., 1989).

Gomes (1996) integrou modelos hidrológicos com Sistemas de Informação Geográfica de uma

forma distribuída, para o cálculo do escoamento superficial mensal. Utilizou o modelo de balanço

hidrológico de Temez, o qual simula o escoamento superficial de uma bacia em função de dados

climatológicos (precipitação e evapotranspiração potencial) e variáveis de estado como a umidade

do solo e a infiltração, reproduzindo os processos essenciais de transporte de água das diferentes

fases do ciclo hidrológico, aplicado à bacia hidrográfica portuguesa de Guadiana. Esse modelo

procurou calcular mapas mensais de escoamento superficial a partir de mapas mensais de

precipitação e evapotranspiração. Estes foram elaborados para pontos de grade de 1km x 1km e

espacializados com a utilização de métodos geoestatísticos, obtendo-se assim o escoamento

superficial distribuído em toda a bacia hidrográfica. Este método permitiu visualizar quais as bacias

hidrográficas que mais contribuem para a acumulação de água nos rios.

Sivapalan et al. (1997) aplicaram o modelo de Capacidade Variável de Infiltração de Wood et

al., (1992) apud Silvapalan et al., (1997), utilizando o TOPMODEL, para estudar os efeitos da

27

heterogeneidade das chuvas no comportamento da umidade do solo e da sua capacidade de

armazenamento, além de simular o escoamento superficial na bacia de Lockyersleigh de 26,1 km²

localizada próximo de Camberra, na Austrália. Os resultados dessa análise mostraram o grande

efeito que a variabilidade da chuva tem no escoamento superficial.

Outro exemplo de modelo distribuído é o CASC2D (Cascade Two-Dimensions), que simula a

resposta de uma bacia hidrográfica à uma determinada precipitação (OGDEN, 1998). Inclui como

principiais componentes a interceptação, infiltração e escoamento superficial. Neste modelo são

considerados dois parâmetros: a abstração inicial da chuva (em mm) que é interceptada pelas folhas

e uma porção da chuva que é retida após esse processo.

Szilagyi & Parlange (1999) elaboraram um modelo distribuído que trata do mecanismo de

escoamento na bacia como uma cascata de reservatórios, parcialmente paralelos, aplicado à bacia de

Mohatango, Pensilvânia, EUA (Estados Unidos da América). São representados todos os caminhos

possíveis que a gota de chuva pode seguir quando viaja desde seu ponto de aterrissagem até a saída,

de maneira a conservar a natureza não linear da resposta da bacia à precipitação, simulando a

interceptação, evapotranspiração, infiltração, resposta às chuvas rápidas, recarga do lençol freático e

do fluxo de base.

Olivera & Maidment (1999) demonstraram que os SIG’s (Sistema de Informação Geográfica)

são uma boa ferramenta para modelagem hidrológica, pois fazem uso de sistemas “raster”, os quais

são uma representação discreta do terreno em células quadradas dispostas em linhas e colunas,

sendo usados para descrever a distribuição espacial de parâmetros do terreno (elevação, uso-da-

terra, área coberta, entre outros). Técnicas que envolvem SIGs e algoritmos para análise de modelos

digitais do terreno podem ajudar a melhorar a descrição de processos hidrológicos em modelos.

Estes algoritmos podem ser usados para identificar áreas de contribuição, determinar redes de

drenagem e estabelecer caminhos de escoamento superficial no terreno. Com a disponibilidade de

informações espaciais, é possível desenvolver modelos distribuídos (GAREN et al., 1999; SILANS

et al., 2000 e THOMPSON et al., 2001).

2.4.2 Modelos de balanço hídrico

O balanço hídrico é um método contábil de estimativa da disponibilidade de água no solo que

pode ser utilizado pela vegetação. Baseia-se na aplicação do princípio de conservação de massa e é

intimamente ligado ao balanço de energia (PEREIRA et al., 2002; REICHARDT, 2004).

Os modelos hidrológicos de balanço hídrico podem ser desenvolvidos em diversas escalas

espaciais e temporais, dependendo do grau de complexidade. Atualmente existem muitos modelos

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mensais diferentes de balanço hídrico, e muitas pesquisas na sua utilização para a conversão de

precipitação em escoamento superficial foram conduzidas intensivamente.

Nas décadas de 1940 e de 1950, Thornthwaite & Mather (1955) desenvolveram modelos

mensais determinísticos de balanço hídrico, em que somente dois parâmetros foram utilizados. Este

método de cálculo do balanço hídrico climatológico desenvolvido por Thornthwaite & Matter

(1955) é uma maneira de se prever a variação do armazenamento de água no solo. Partindo-se do

suprimento natural de água ao solo, da demanda atmosférica e da capacidade de água disponível, o

balanço hídrico fornece estimativas da evapotranspiração real, da deficiência e excedente hídrico e

do armazenamento de água no solo (CAPUTI, 2006). Com o intuito de desenvolver um índice da

seca meteorológica, Palmer (1965) sugeriu um modelo que dividisse o armazenamento de água no

solo em duas camadas. Em 1981, Thomas (1981, 1983) propôs um modelo de balanço hídrico de

quatro parâmetros. Alley (1984), no entanto, revisou e examinou os modelos de Thornthwaite &

Mather, modelos de Palmer (1965) e os modelos do ABCD de Thomas (1981, 1983) com detalhe

considerável e concluiu que os erros da previsão eram relativamente similares entre estes modelos.

Gleick (1987) desenvolveu um modelo mensal de balanço hídrico especificamente para a

avaliação do impacto do clima e apontou as vantagens de usar os modelos de balanço hídrico na

prática. Na década de 1990, alguns modelos mensais de balanço hídrico foram desenvolvidos

estudando o impacto da mudança do clima no ciclo hidrológico e no planejamento dos recursos

hídricos (MIMIKOU et al., 1991; VANDEWIELE et al., 1992; GUO & YIN, 1997;

PANAGOULIA & DIMOU, 1997; XU & SINGH, 1998; XIONG & GUO, 1997, 1999) apud GUO

et al., (2002).

Xiong & Guo (1997, 1999) propuseram e desenvolveram um modelo de balanço hídrico

mensal que ultiliza dois parâmetros. O autor define estes parâmetros como: parâmetro de redução

do escoamento (c) que pretende atender à infiltração, e parâmetro de repartição do escoamento do

mês considerado pelo mês seguinte (Sc). O modelo foi testado em 100 pequenas e médias bacias na

China e comparado com outros modelos de balanço hídrico, incluindo o modelo Belgium

(VANDEWIELE et al., 1992) e o modelo mensal de Xinanjiang (ZHAO, 1992). O modelo de

balanço hídrico mensal de dois parâmetros provou ser completamente eficiente em simular o

escoamento superficial mensal com uma estrutura simples. Mostrou-se também que o modelo de

balanço hídrico de dois parâmetros é comparável a outros modelos de balanço hídrico relativamente

complexos (XIONG & GUO, 1997, 1999). Devido a sua simplicidade e eficiência de desempenho

elevado, o modelo mensal de balanço hídrico de dois parâmetros pode ser facilmente incorporado

nos estudos de mudanças climáticas e nos programas de planejamentos dos recursos hídricos,

simulando condições de escoamento superficial (runoff) mensal em regiões úmidas e subúmidas.

29

Guo et al., (2002) utilizaram o modelo de Xiong & Guo (1997) para simular e predizer o

escoamento superficial e a sensibilidade da hidrologia e dos recursos hídricos da China ao

aquecimento global. Fizeram uso de ferramentas SIG para analisar a topografia, a rede hidrográfica,

o uso da terra, a atividades humanas, a vegetação e as características dos solos, que foram

parametrizados e estimados para cada elemento da grade. A simulação dos escoamentos superficiais

futuros foi baseada nas diferentes saídas de modelos de circulação global e de modelos de

circulação regional. As bacias semiáridas do norte da China mostraram uma maior sensibilidade ao

aumento de temperatura e à diminuição da precipitação do que as bacias úmidas do sul da China,

que mostraram uma vazão perene e um fluxo de base, normalmente ocupando uma larga porção do

volume total do escoamento.

Utilizando esse mesmo modelo Galvíncio et al., (2008) analisaram as respostas hidrológicas

às mudanças climáticas, aplicando cenários hipotéticos de variação de precipitação e temperatura

para as bacias do Taperoá e Carnaúbas, localizadas no semiárido paraibano. Os autores concluíram

que o escoamento superficial é mais sensível às variações de precipitação do que de temperatura.

Galvíncio (2010) utilizou um modelo de balanço hídrico na identificação dos principais

processos hidrológicos. O modelo utilizado pela autora foi semelhante ao proposto por

Jothityangkoon et al., (2001), os quais analisaram os componentes do balanço hídrico em três

escalas: anual, mensal e diária. O autor levou em conta as características fisiográficas, declividade e

fração vegetada para o ajuste dos parâmetros do modelo de balanço hídrico. Foram criados quatro

cenários, os mesmos para cada escala temporal. O primeiro cenário considerou a bacia hidrográfica

homogênea; o segundo considerou a variação da climatologia, precipitação e evaporação; o terceiro

variou a profundidade do solo e o quarto cenário levou em conta a variação da climatologia e a

profundidade do solo. O autor mostrou que em regiões semiáridas o escoamento superficial é muito

sensível à distribuição da profundidade do solo.

Diante dos trabalhos citados neste, percebe-se que uma das maiores preocupações da

humanidade está relacionada com a problemática climática e dos recursos hídricos. Como visto

nesse capítulo, o gerenciamento dos recursos hídricos e o seu uso racional tem levado pesquisadores

a associar as relações hidrometeorológicas com o uso de modelos de simulação e previsão. Ainda,

pode ser visto que a previsão de vazão é um dos principais desafios relacionados ao conhecimento

integrado das características físicas da bacia, climatologia e hidrologia. De posse desses

conhecimentos e visando satisfazer os objetivos deste estudo, escolheram-se os procedimentos e

metodologias de caracterização climática, fisiográfica e de balanço hídrico mostrados nos próximos

capítulos.

30

3 ÁREA DE ESTUDO 3.1 Localização

A área em estudo é a Unidade de Planejamento Hídrico - UP11, que corresponde à bacia

hidrográfica do rio Brígida - PE, localizada na Mesorregião do Sertão Pernambucano - Nordeste –

Brasil, entre as coordenadas 07º 19’ 02” e 08º 36’ 32” de latitude Sul e 39º 17’ 33” e 40º 43’ 06” de

longitude Oeste (PERNAMBUCO, 1998).

A bacia hidrográfica do rio Brígida limita-se ao norte com o estado do Ceará e com o grupo de

bacias de pequenos rios interiores GI9 (UP28), ao sul com a bacia hidrográfica do rio das Garças

(UP12) e com o sexto grupo de bacias hidrográficas de pequenos rios interiores GI6 (UP25), a leste

com a bacia hidrográfica do rio Terra Nova (UP10) e o quinto grupo de bacias hidrográficas de

pequenos rios interiores GI5 (UP24) e a oeste com o Estado do Piauí (PERNAMBUCO, 1998). A

UP11 abrange áreas de 15 municípios: Araripina, Bodocó, Granito, Ipubi, Ouricuri, Trindade,

Parnamirim, Exu, Cabrobó, Moreilândia, Orocó, Santa Maria da Boa Vista, Santa Cruz, Santa

Filomena e Serrita (Figura 3.1.1).

Figura 3.1.1 - Localização espacial da bacia do rio Brígida com seus municípios – Pernambuco – Brasil.

Fonte: Base Cartográfica: Zoneamento Agroecológico do Estado de Pernambuco (ZAPE, 2006) Elaborada pelo autor.

31

3.2 Rede hidrográfica

O rio Brígida nasce ao norte da localidade Gameleira, no município de Exu (Pernambuco),

nos contrafortes da Chapada do Araripe a uma altitude aproximada de 800 m. Sua bacia banha uma

área de 13.560,90 km² ao longo de uma extensão aproximada de 129 km até desaguar no rio São

Francisco (PERNAMBUCO, 1998).

Os principais afluentes da margem direita são riacho das Tabocas, riacho Alecrim, riacho

Gravatá e rio São Pedro. O Rio São Pedro é o maior tributário, com uma extensão de 174 km,

enquanto o riacho Gravatá possui 102 km e ambos têm seus nascentes na chapada do Araripe a uma

altitude aproximada de 700 metros. Os afluentes pela margem esquerda são de pequenas extensões,

destacando-se o riacho dos Macacos, o riacho do Espírito Santo e o riacho do Antônio. Os rios

principais da bacia do rio Brígida e seus afluentes são intermitentes e em regime torrencial no

período das chuvas (PERNAMBUCO, 1998) (Figura 3.2.1).

Figura 3.2.1 - Rede hidrográfica principal da bacia do rio Brígida – PE.

Fonte: Base Cartográfica: Zoneamento Agroecológico do Estado de Pernambuco (ZAPE, 2006). Elaborada pelo autor.

32

Os principais rios são Brígida, Gravatá, São Pedro e afluentes que formam uma confluência e

convergem suas águas para o rio São Francisco. Em geral, estes cursos fluviais estão interrompidos

por barragens.

3.3 Reservatórios hídricos

Os principais reservatórios da bacia são Algodões, Araripina (Baixio), Barriguda, Cachimbo,

Caiçara, Câmara, Chapéu, Engenho Camacho, Entremontes, Lagoa do Barro, Lopes II, Manuíno,

Parnamirim, Rancharia, Sítio dos Moreiras e Varzinha (Tabela 3.3.1).

A maior barragem localizada na bacia é Entremontes, seguida pela barragem do Chapéu,

ambas localizadas no município de Parnamirim, que somam juntas um total de 527.333.700 m3.

Os reservatórios da bacia do rio Brígida, com capacidade máxima acima de 1 milhão de m³,

estão representados na Tabela 3.3.1.

Tabela 3.3.1 - Capacidades dos reservatórios no âmbito da bacia hidrográfica do rio Brígida.

Fonte: Secretaria de Ciência, Tecnologia e Meio Ambiente, 2011. Adaptada pelo autor. As principais barragens estão espacializadas na Figura 3.3.1 e se localizam principalmente

ao longo dos principais cursos fluviais.

N˚ Reservatório Capacidade (m3) Ano de construção Municípios 1 Algodões 54.481.874 1986 Ouricuri 02 Araripina (Baixio) 3.702.230 1965 Araripina 03 Barriguda 1.617.979 1996 Araripina 04 Cachimbo 31.007.000 1991 Parnamirim 05 Caiçara 10.500.000 1990 Parnamirim/Santa

Maria da Boa Vista 06 Camará 5.300.000 - Bodocó 07 Chapéu 188.000.000 1986 Parnamirim 08 Engenho Camacho 27.664.500 1958 Ouricuri 09 Entremontes 339.333.700 1982 Parnamirim 10 Lagoa do Barro 13.161.975 1980 Araripina 11 Lopes II 23.935.360 1969 Bodocó/Ouricuri 12 Manuíno 1.984.117 - Ipubi 13 Parnamirim 5.715.000 1934 Parnamirim 14 Rancharia 1.042.810 1986 Araripina 15 Sítio dos Moreiras 2.096.964 - Moreilândia 16 Varzinha 1.127.160 1983 Ouricuri

33

Figura 3.3.1 - Localização espacial dos principais reservatórios da bacia hidrográfica do rio Brígida.


3.4 Divisão político-administrativa

A bacia hidrográfica do rio Brígida é a segunda maior bacia hidrográfica do estado de

Pernambuco (13.560,90 km²), o que corresponde a 13,71% da superfície total do estado

(PERNAMBUCO, 1998).

Dos 15 municípios localizados na bacia, 9 têm suas sedes inseridas; já os outros municípios

estão com suas sedes fora dos limites da bacia.

Os municípios integrantes e seus percentuais de participação estão definidos na Tabela 3.4.1.

Tabela 3.4.1 - Relação dos Municípios – Unidade de Planejamento (UP11) – bacia hidrográfica do rio Brígida.

Sede Localizada na UP11

Área do Município Municípios Total Pertencente à UP11

N˚ km2 km2 % 01 Araripina * 1.914,4 1.914,4 100,0 02 Bodocó * 1.604,9 1.604,9 100,0 03 Cabrobó 1.629,9 0,0 0,0

34

04 Exú * 1.500,3 1.290,3 86,0 05 Granito * 519,7 519,7 100,0 06 Ipubi * 972,1 972,1 100,0 07 Moreilândia * 619,7 367,5 59,3 08 Orocó 562,6 346,0 61,5 09 Ouricuri * 2.223,8 2.223,8 100,0 10 Parnamirim * 2.598,5 2.424,4 93,3 11 Santa Cruz 1.432,1 227,7 15,9 12 Santa Filomena 1.004,0 172,7 17,2 13 Santa Maria da Boa Vista 2.943,7 479,8 16,3 14 Serrita 1.602,3 788,3 49,2 15 Trindade * 229,3 229,3 100,0 Total 9 21.357,30 13.560,9

Fonte: (PERNAMBUCO, 1998). Modificada pelo autor.

Os municípios com maior área na bacia são Parnamirim (2.424,4 km2) e Ouricuri (2.223,8

km2), totalizando 4.648,20 km2.

3.5 Características físicas da bacia

A bacia hidrográfica do rio Brígida está localizada na unidade geoambiental da depressão do

São Francisco. Nesta região o clima predominante é o semiárido (BShw’, segundo Köppen) com

um alto potencial de evapotranspiração potencial (1500 – 2000 mm/ano) e precipitação escassa

(300–1000 mm/ano), normalmente concentrada de 3 a 5 meses (SAMPAIO, 1995). Os solos são

litólicos, podzólicos vermelho-amarelos rasos ou brunos não cálcicos (nova nomeclatura: Luvissolo

Hipocrômico Órtico - TPo), provenientes de embasamento cristalino, ou arenoquartzosos muito

profundos e fortemente drenados provenientes de bacia sedimentar do Cariri (BELTRÃO &

LAMOUR, 1985).

As atividades econômicas básicas são a pecuária, com predominância da caprinocultura, e a

agricultura de sequeiro. Já a agricultura irrigada é praticada nas proximidades dos açudes e brejos

úmidos.

35

4 MATERIAL E MÉTODOS 4.1 Dados pluviométricos utilizados

Para desenvolvimento deste estudo foram selecionadas trinta e três estações com dados

mensais de chuva, localizadas na bacia hidrográfica do rio Brígida (Figura 4.1.1) a partir de

levantamentos do Inventário da Pluviometria do Laboratório de Meteorologia de Pernambuco

(LAMEPE, 2010) vinculado ao Instituto de Tecnologia de Pernambuco (ITEP).

Os dados dos postos pluviométricos utilizados estão relacionados na Tabela 4.1.1 com os seus

respectivos códigos, postos, latitudes, longitudes e períodos na bacia.

Tabela 4.1.1 - Informações dos postos pluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida.

Nº Código Posto Latitude Longitude Período 01 3749865 Serrolândia -07,47 -40.27 1962-1985 02 3758187 Araripina -07.55 -40.57 1936-2007 03 3759083 Feitoria -07.53 -40.01 1935-1988 04 3759162 Serra Branca -07.57 -40.02 1963-1988 05 3759321 Morais -07.65 -40.04 1963-1990 06 3759374 Ipubi -07.65 -40.13 1963-2007 07 3759551 Trindade -07.75 -40.25 1963-2007 08 3759636 Barra São Pedro -07.83 -40.33 1935-1989 09 3759772 Eng. Camacho -07.87 -40.15 1959-1990 10 3759789 Ouricuri -07.88 -40.07 1913-2007 11 3768286 Santa Filomena -08.13 -40.58 1935-1992 12 3769041 Jatobá -08.10 -40.03 1963-1990 13 3769118 Varginha -08.07 -40.42 1963-1991 14 3769393 Matias -08.18 -40.05 1963-1993 15 3840832 Serra das Tabocas -07.42 -39.85 1962-1986 16 3850058 Exu -07.52 -39.72 1935-2007 17 3850614 Bodocó -07.08 -39.93 1963-2007 18 3850865 Colinas -07.92 -39.68 1963-1985 19 3850917 Estaca -07.95 -39.92 1963-1990 20 3851605 Ipueira -07.82 -39.48 1963-1988 21 3860146 Icaiçara -08.08 -39.78 1963-1992 22 3860189 Parnamirim -08.08 -39.57 1912-2007 23 3860352 Poço do Fumo -08.17 -39.75 1963-1992 24 3860533 Jacaré-Parnamirim -08.28 -39.85 1963-1991 25 3768688 Campo Santo -08.32 -40.57 1963-1987 26 3769552 Santa Cruz -08.27 -40.25 1937-1990 27 3769759 Bezerro -08.38 -40.22 1963-1994 28 3850478 Granito -07.72 -39.62 1963-2006 29 3850493 Moreilândia -07.63 -39.55 1963-2007 30 3851568 Santa Rosa -07.77 -39.17 1963-1992 31 3769163 Jacaré-Ouricuri -08.08 -40.02 1963-1985 32 3851839 Serrita -07.93 -39.32 1963-1991 33 3861115 Abóboras -08.07 -39.43 1963-1993

Fonte: (LAMEPE, 2010). Adaptada pelo autor.

36

Os períodos analisados corresponderam aos anos de 1912 a 2007, com período hidrológico

comum e não comuns entre as estações.

A distribuição espacial dos postos utilizados neste estudo pode ser vista na Figura 4.1.1 com

os seguintes códigos: P1 a P33.

Neste estudo, os postos fora da área da bacia também foram utilizados, com o intuito de uma

melhorar a representação climática da bacia.

Figura 4.1.1 - Localização espacial dos postos pluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida.


4.2 Organização e inspeção dos dados pluviométricos

Antes de serem analisados, os dados de precipitação pluvial foram organizados e

inspecionados de acordo com as etapas. Cabe lembrar que os dados pluviais utilizados nestas etapas

partiram dos anos de 1912 a 2007.

Na primeira etapa, as séries anuais foram organizadas somando-se todos os meses do ano,

gerando o total anual precipitado e em seguida montada a planilha com os dados anuais não

consecutivos, devido a ocorrência de falha nos dados. Exemplo: precipitação média – jan. de 1963

37

+ prec. méd. fev. de 1963 + .... + prec. média dez de 1963 = total precipitado anual do período. Ex:

1963 = x, 1964= y, 1965 = z ..... Tabela: x, y, z,.

Na segunda etapa, as séries mensais foram construídas com o total mensal precipitado dos

meses consecutivos. Exemplo: precipitação. Jan. de 1963; prec. Jan. de 1964..... prec. Jan. 2007 =

precipitação só de jan. do período.

Na terceira etapa, as séries montadas na primeira e segunda etapa foram organizadas com o

critério de separar os anos de El Niño e La Niña (Tabela 4.2.1). Exemplo: total anual precipitado de

1939 - 1941 – que está localizado entre anos de El Niño da tabela 4.2.1 e assim sucessivamente.

Na inspeção das séries foram descartadas as séries com dados duvidosos e com falhas.

Tabela 4.2.1 - Anos de eventos de El Niño e La Niña. Fonte: Modificada INPE/CPTEC (2008) e Metsul (2007). Adaptada pelo autor.

E, finalmente, os dados foram analisados pelo teste Mann-Kendall, com o objetivo de analisar

tendências nas séries pluviométricas.

4.3 Construção de mapas pluviais da bacia hidrográfica: média mensal e anual

Os dados médios anuais e mensais de precipitação dos trinta e três postos foram interpolados e

espacialização em um software usando o interpolador geoestatístico, conhecido como krigagem

ordinária. Este método foi aplicado com o intuito de saber em quais porções da bacia hidrográfica a

El Niño La Niña Anos Anos 1902 -1903 1968 -1970 1886 1988 - 1989

1905 - 1906 1972 - 1973 1903 - 1904 1995 - 1996

1911 - 1912 1976 - 1977 1906 - 1908 1998 - 2001

1913 - 1914 1977 - 1978 1909 - 1910 2007 - 2008

1918 - 1919 1979 - 1980 1916 - 1918

1923 1982 - 1983 1924 - 1925

1925 - 1926 1986 - 1988 1928 - 1929

1932 1990 - 1993 1938 -1939

1939 - 1941 1994 - 1995 1949 -1951

1946 - 1947 1997 - 1998 1954 - 1956

1951 2001 - 2002 1964 - 1965

1953 2002 - 2003 1970 - 1971

1957 - 1959 2004 - 2005 1973 - 1976

1963 2006 - 2007 1983 - 1984 1965 - 1966 2009 - 2010 1984 - 1985

38

precipitação ocorre com maior frequência e trata-se de um processo de estimação de valores

distribuídos no espaço a partir de valores adjacentes, enquanto considerados como interdependentes

pelo semivariograma. Sua utilização serve para previsão de uma variável regionalizada dentro de

um determinado campo geométrico, através de um procedimento exato de interpolação que leva em

conta todos os valores observados. O método fornece, além dos valores estimados, o erro associado

à tal estimação, o que distingue dos demais algoritmos disponíveis (SALGUEIRO, 2005).

As informações a partir do semivariograma foram usadas para encontrar os pesos ótimos a serem

associados às amostras. Utiliza-se também a dependência espacial entre os pontos vizinhos

expressos no semivariograma, para estimar valores em qualquer posição dentro do campo, sem

tendência e com variância mínima. Essas duas últimas características fazem da krigagem um

interpolador ótimo. Trata-se de uma série de técnicas de análise de regressão que procuram

minimizar a variância estimada a partir de um modelo prévio que leva em conta a dependência

estocástica entre os dados distribuídos no espaço (SALGUEIRO, 2005).

Há vários tipos de Krigagem, porém as mais usuais são: Krigagem Ordinária, Krigagem

Simples e Krigagem Indicativa (REBONATTO et al., 2005). Neste trabalho, somente a Ordinária

foi aplicada, pois os valores obtidos por meio deste método são ideais para a construção de mapas

ou cartas, como também para verificação e interpretação da variabilidade espacial de temperatura e

precipitação (CARVALHO & ASSAD, 2003). Neste tipo de krigagem, a estimativa de uma variável

regionalizada pode ser efetuada sem o conhecimento da média.

Sendo assim, este modelo foi aplicado para as variáveis em estudo. A expressão que define

matematicamente este interpolador é:

∑−

=N

i

XttZXoZ1

* ),()( λ com ∑−

=N

i

t1

1λ , onde (1)

)(* XoZ são valores estimados para qualquer local Xo; N é o número de valores medidos; tλ são os

pesos associados a cada valor medido )(XtZ (CARVALHO & ASSAD, 2003).

Para iniciar a Krigagem o primeiro passo é analisar o histograma dos dados em estudo e

definir uma transformação de modo que sua distribuição tenda a se normalizar; o segundo passo é

procurar discrepâncias (outliers) globais ou locais e em seguida identificar tendências globais

apartir de uma análise gráfica dos dados.

De posse dos resultados da análise exploratória, pode-se inferi-los na configuração da

Krigagem. A definição do semivariograma e a escolha da vizinhança são as etapas mais sensíveis e

importantes em interpolações geoestatísticas.

O semivariograma é uma ferramenta que verifica a autocorrelação espacial dos dados. Ele é

utilizado para investigar a correlação entre pares de amostras de acordo com a direção e distância a

39

serem arbitrados. No ajuste dos semivariograma são definidas as direções do vetor h e a distância

entre as amostras (Lag size, Number of lags) (BRITO NETO et al., 2011).

A distância entre as amostras (lag size e o número de lags) também têm um papel importante

no ajuste. Por exemplo, valores muito altos podem mascarar pequenas variações na autocorrelação,

enquanto que valores muito baixos podem causar picos inapropriados na superfície ou uma

distância insuficiente entre pares de amostras, o que resulta em um semivariograma sem valores

plotados (BRITO NETO et al., 2011).

A última etapa de configuração da Krigagem é a escolha da vizinhança de um ponto qualquer.

O raio no qual os vizinhos serão procurados está diretamente relacionado com o lag size e o número

de lags, definidos anteriormente.

O resultado da Krigagem são mapas temáticos que dividem em classes a superfície, criando

uma tabela com dados estatísticos e de validação cruzada. Nessa tabela contém os dados calculados

e observados, erro, erro padrão etc. Caso a relação entre a superfície gerada e a validação cruzada

não atenda a perspectiva, devem-se repetir os procedimentos anteriores até encontrar um ajuste

satisfatório (BRITO NETO et al., 2011).

Para este estudo, antes de serem interpolados, os dados pluviais foram organizados em etapas

a seguir: Na primeira etapa – calculou-se a média mês a mês dos períodos para as trinta e três

estações distribuídas na bacia. Na segunda etapa - os postos pluviométricos foram organizados em

uma planilha com os dados médios mensais e dados de latitudes e longitudes. Na terceira etapa – de

posse dos dados mensais de precipitação dos períodos das estações, calculou-se a média anual

precipitada. Na quarta etapa – estes dados foram espacializados na bacia em um Sistema de

Informação Geográfico (SIG), utilizando um software Gis. E por fim, foram executadas as

interpolações pelo método de krigagem ordinária todos estes procedimentos foram realizados no

Arcgis.

Assim, as informações foram convertidas para mapas temáticos mensais e anuais com

informações espacializadas por toda a bacia, facilitando assim a compreensão das áreas mais ou

menos propensas a chuvas.

4.4 Análise de tendências pluviais pelo Teste de Mann - Kendall

As tendências das precipitações anuais, mensais e as séries de precipitações em eventos de El

Niño e La Niña foram analisadas usando o teste de Mann - Kendall (u(tn)) (KENDALL &

STUART, 1967). O teste de Mann-Kendall foi utilizado por Goossens e Berger (1986), Moraes et

al., (1995), Back (2001), Folhes & Fisch, (2006), Pellegrino, et al., (2001) e Marengo et al., (2007),

na detecção de tendências em séries temporais de precipitação pluvial. Este teste tem sido bastante

40

empregado para verificar tendências no intuito de analisar mudanças climáticas. Moraes et al.,

(1995) e Back (2001) o descrevem por meio de uma série temporal de Xi com N termos.

O teste sequencial de Mann-Kendall é um teste estatístico não paramétrico, no qual, na

hipótese da estabilidade de uma série temporal, os valores devem ser independentes e a distribuição

de probabilidades deve permanecer sempre a mesma (série aleatória simples). Este teste tem sido

utilizado quando não é conhecida a natureza exata da lei de distribuição dos valores da série testada.

O teste reduz-se à confrontação de duas hipóteses: a hipótese nula e a hipótese alternativa

(complementar). A hipótese nula consiste em admitir a não existência de uma tendência

estatisticamente significativa. A técnica utilizada para optar entre a hipótese nula e a hipótese

alternativa consiste no cálculo de uma função estatística das observações (estatística do teste) e,

conclui-se pela rejeição ou aceitação da hipótese nula consoante o valor obtido para a estatística do

teste se situar no domínio de rejeição ou não.

Considerando uma dada série temporal Xi de N termos (1 ≤ i ≤ N) a ser analisada, esse teste

consiste na soma tn do número de termos mi da série, relativo ao valor Xi cujos termos anteriores

(j < i) são inferiores ao mesmo (Xj < Xi). A estatística deste teste de hipótese é dada pela relação

matemática:

∑=

=N

i

mitn1

(1)

Onde tn = somatório, mi = número de termos da série relativo ao valor Xi cujos termos

precedentes (j < i) são inferiores ao mesmo (Xj < Xi) e N = número de termos da série.

Devido ao fato de as séries utilizadas nesse estudo serem longas, ou seja, para N grande, na

ausência de tendências (hipótese de nulidade, Ho), tn apresentará uma distribuição normal de

média [E(tn)] e variância [Var(tn)]. O teste estatístico Mann-Kendall considera que a estatística tn

possui distribuição normal com média – E(tn) e variância Var (tn) dados por:

4

1)-N(N E(tn)= (2)

72

5)1)(2N-N(N Var(tn)

+= (3)

Testando a significância estatística de tn para a hipótese nula usando um teste bilateral, ela

pode ser rejeitada para grandes valores da estatística u(tn) através de

Var(tn)

E(tn))-(tn u(tn)= (4)

O valor da probabilidade 1α é obtido por meio de uma Tabela da Normal Reduzida, tal que

( )tnuuproba >= (1 , sendo αο nível de significância do teste (αο = 0,05 e 0,1 para significante

41

e levemente significante respectivamente), a hipótese nula – H0 é aceita se 1α >αο . Caso a hipótese

nula seja rejeitada, significará a existência de tendência significativa, sendo que o sinal da estatística

u(tn) indica se a tendência é positiva (u(tn) > 0) ou negativa (u(tn) < 0). Também indica se a

tendência é crescente (u(tn)>0) ou decrescente (u(tn)<0). Em geral, considera-se o nível de

significância do teste αο = 0,05, o que corresponde a aceirar a Hipótese Ho para uma probabilidade

de 95%.

Adotando-se o nível de significância de 0.05, Ho deve ser rejeitada sempre que o valor de

u(tn) estiver fora do intervalo de confiança [-1,96; +1,96]. Em outras palavras, se o valor de u(tn)

foi inferior à -1,96, de acordo com o teste de Mann-Kendall, há significativas tendências de redução

nos valores da série sob investigação. Quando u(tn) é superior a 1,96 há significativas tendências de

aumento.

É importante observar que, quando há repetição de valores em Xi, o termo mi permanece

constante. Dessa forma a tendência (significativa ou não significativa) que estava sendo observada

antes da repetição dos valores é mantida.

O teste de Mann-Kendall (u(tn)) descrito anteriormente foi aplicado às séries de precipitações

mensais, anuais e as séries de precipitações em eventos de El Niño e La Niña.

4.5 Aspectos fisiográficos

4.5.1 Análise fisiográfica da bacia hidrográfica do rio Brígida

Segundo Villella & Mattos (1975), há uma grande correspondência entre as características

físicas da bacia e o regime hidrológico. Assim, a área, o perímetro, o fator de forma, o coeficiente

de compacidade, a densidade de drenagem, o índice de circularidade, o comprimento do rio

principal e o índice de sinuosidade foram extraídos com o auxílio do software Gis, que proporciona,

em ambiente SIG, a caracterização da bacia por meio de informações digitais espacializadas.

Para poder classificar a bacia do rio Brígida de acordo com o seu tamanho, utilizou-se a

classificação de Wisler & Brater (1964), que consideram como bacias pequenas aquelas que

possuem área inferior a 26 km² e bacias grandes com área superior a esse valor.

O levantamento cartográfico e a delimitação da bacia hidrográfica da área em estudo foram

efetuados com base no mapa topográfico 1: 250.000 do Modelo Digital de Elevação (MDE).

As fórmulas para obtenção dos parâmetros morfométricos são encontradas em Christofolletti

(1969), Villela & Mattos (1975), Tonello (2005), Cardoso (2006), Antoneli & Thomaz (2007) e

estão apresentadas a seguir:

42

a) Área: toda área drenada pelo sistema pluvial inclusa entre seus divisores topográficos,

projetada em plano horizontal, sendo elemento básico para o cálculo de diversos índices

morfométricos (TONELLO, 2005).

b) Perímetro: comprimento da linha imaginária ao longo do divisor de águas (TONELLO,

2005).

c) Fator de forma: relaciona a forma da bacia com a de um retângulo, correspondendo à razão

entre a largura média e o comprimento axial da bacia (da foz ao ponto mais longínquo do espigão).

A forma da bacia, bem como, a forma do sistema de drenagem, pode ser influenciada por algumas

características, principalmente pela geologia. Essas características podem atuar também sobre

alguns processos hidrológicos ou sobre o comportamento hidrológico da bacia. Segundo Villela e

Mattos (1975), uma bacia com um fator de forma baixo é menos sujeita a enchentes que outra de

mesmo tamanho, porém com fator de forma maior. O fator de forma (F) foi estimado utilizando a

seguinte equação:

L

AF

2= (1)

em que F é o fator de forma (adimensional), A é a área de capitação de água em metros quadrados e

L o comprimento do eixo da bacia em metros.

d) Coeficiente de compacidade: relaciona a forma da bacia com um círculo e constitui a

relação entre o perímetro da bacia e a circunferência de um círculo de área igual à da bacia.

Segundo Villela & Mattos (1975), esse coeficiente é um número adimensional que varia com a

forma da bacia, independentemente de seu tamanho. Quanto mais irregular for a bacia, maior será o

coeficiente de compacidade. Um coeficiente mínimo igual à unidade corresponderia a uma bacia

circular e, para uma bacia alongada, seu valor é significativamente superior a 1. Uma bacia será

mais suscetível a enchentes mais acentuadas quando seu Kc for mais próximo da unidade. Para a

estimação do coeficiente de compacidade foi utilizada a seguinte equação:

A

PKc 28,0= (2)

em que Kc é o coeficiente de compacidade (adimensional), P o perímetro em metros e A a área de

capitação de água em metros quadrados.

e) Índice de circularidade: simultaneamente ao coeficiente de compacidade, o índice de

circularidade é outro parâmetro utilizado para determinar uma das características físicas da bacia. O

índice tende para unidade à medida que a bacia se aproxima da forma circular e diminui à medida

que a forma se torna alongada, segundo a equação (CARDOSO et al., 2006):

43

P

AIC

2

*57,12= (3)

em que IC é o índice de circularidade, A (m²) é a área de capitação de água e P (m) é o perímetro.

f) Ordem dos cursos d’água: consiste no processo de se estabelecer a classificação de

determinado curso d’água (ou da área drenada que lhe pertence) no conjunto total da bacia

hidrográfica na qual se encontra. Segundo Cardoso et al., (2006), Horton, (1945), foi quem propôs

de modo mais preciso os critérios para ordenação dos cursos d’água, sendo os canais de primeira

ordem aqueles que não possuem tributários; os canais de segunda ordem só recebem tributários de

primeira ordem; os de terceira ordem podem receber um ou mais tributários de segunda ordem, mas

também receber de primeira ordem; os de quarta ordem recebem tributários de terceira ordem e

também de ordem inferior e assim sucessivamente. Segundo o mesmo autor, outra metodologia para

descrever a ordem dos cursos d’água da bacia foi proposta por Strahler (1952), onde os menores

canais sem tributários são considerados de primeira ordem; os canais de segunda ordem surgem da

confluência de dois canais de primeira ordem e só recebem afluentes de primeira ordem; os canais

de terceira ordem surgem da confluência de dois canais de segunda ordem, podendo receber

afluentes de segunda e primeira ordens; os canais de quarta ordem surgem da confluência de canais

de terceira ordem, podendo receber tributários de ordens inferiores, assim sucessivamente, como

mostra a Figura 4.5.1.1.

Figura 4.5.1.1 – Ilustração do método de ordenamento de canais.

Fonte: Strahler (1952).

g) Densidade de drenagem: segundo Crhistofoletti (1969), correlaciona o comprimento total

dos canais ou rios com a área da bacia hidrográfica, ou seja, quantos rios existem por km² em uma

dada bacia hidrográfica. Para calcular o comprimento devem ser medidos tanto os rios perenes

como os temporários, definida por Horton (1945), pode ser calculada pela seguinte equação:

A

LtDd = (4)

a qual, Dd significa a densidade de drenagem; Lt é o comprimento total dos rios ou canais e A é a

área de drenagem da bacia.

44

A finalidade deste índice é comparar a frequência ou a quantidade de cursos d’água existentes

em uma área de tamanho padrão, como por exemplo, o quilômetro quadrado (CRHISTOFOLETTI,

1969).

O comportamento hidrológico das rochas, em um mesmo ambiente climático, vai repercutir a

densidade de drenagem, ou seja, onde a infiltração é mais dificultada há maior escoamento

superficial, gerando possibilidades maiores para esculturação de canais permanentes e

consequentemente densidade de drenagem mais elevada.

h) Índice de sinuosidade: é a relação entre o comprimento do canal principal e a distância

vetorial entre os extremos do canal (ALVES et al., 2003). A expressão para o cálculo do Índice de

sinuosidade é descrita pelos autores como

dv

LIs = (5)

em que, L - comprimento do canal principal dv - distância vetorial entre os pontos extremos do canal principal.

4.5.2 Altimetria da bacia em estudo

O levantamento altimétrico da bacia hidrográfica da bacia foi efetuado com base no Modelo

Digital de Elevação (MDE) na escala de 1: 250.000 obtidos com o radar da SRTM (Shuttle Radar

Topography Mission) da NASA (Administração Nacional de Aeronáutica e Espaço) e

disponibilizados na página da Embrapa Monitoramento por Satélite (site:

http://www.cnpm.embrapa.br), mosaicos 24-v-b, 24-y-d, 24-v-d, 24-v-c, 24-v-a, 24-y-d.

O mapa de altimétrico foi elaborado utilizando-se a estrutura de grade triangular, mais

conhecida como TIN “Triangular Irregular Network”, que é uma estrutura do tipo vetorial com

topologia do tipo nó-arco possibilitando representar uma superfície por meio de um conjunto de

faces triangulares interligadas. Para cada um dos três vértices da face do triângulo são armazenadas

as coordenadas de localização (x, y) e o atributo z correspondente ao valor de elevação ou altitude.

Boa parte dos SIGs modernos possui funções para tratar o MNT (Modelo Numérico do

Terreno) e gerar a grade triangular com base na triangulação de Delaunay. É um método de

interpolação exata muito eficiente para expressar relevos acentuados e baseia-se em um algoritmo

que cria triângulos através da ligação dos pontos. Cada triângulo define um plano e o valor do

atributo de determinado ponto no interior do triângulo é obtido a partir de simples cálculos. A Rede

de Triângulos Irregulares (TIN) é um tipo especial da triangulação de Delaunay.

E, finalmente, foi obtida declividade (através da ferramenta “slope” do ARCGIS) que gerou

cinco classes de altitudes com base nas características do relevo.

45

A importância da altimetria de uma bacia vem da necessidade de conhecer os diferentes

patamares de altitude para determinar seu uso adequado às necessidades ambientais.

4.5.3 Uso e ocupação do solo da bacia

O levantamento do uso e ocupação do solo foi realizado em três etapas distintas e

subsequentes, sendo a primeira etapa o pré-processamento da imagem orbital; a segunda etapa o

reconhecimento em campo das feições de interesse e; a terceira etapa constituindo na classificação e

no mapeamento das classes de uso e ocupação.

Na primeira etapa, utilizou-se intensivamente o método assistido por computador, com a

aquisição das imagens coloridas do sensor LISS 3 (Linear Imaging Self-Scanning - Sensor 3) do

satélite Resourcesat-1 de 24 m de resolução espacial, recobrindo até 141 x 141 km, período de

revisita de 24 dias, bandas espectrais: 0,52 – 0,59µm – verde, 0,62 – 0,68 µm – vermelho, 0,77 –

0,86 µm – infravermelho próximo e 1,55 – 1,70 µm – infravermelho médio e profundidade de pixel

de 7 bits, referentes às órbitas/pontos/data que cobriam a área de estudo, para a extração de

informações sobre a cobertura vegetal e o uso atual das terras. As bandas espectrais das imagens

utilizadas foram as localizadas nas regiões do espectro eletromagnético do visível, do infravermelho

próximo e do infravermelho médio.

As imagens utilizadas neste estudo foram: a) imagem de órbita 217, pontos 65 e 66 de 08 de

agosto de 2010.

Ainda nesta etapa foi realizado o processamento digital das imagens em ambiente Erdas, o

qual executou as seguintes funções: 1) Empilhamento das bandas 2, 3, 4 e 2) Reprojeção das

imagens; 3) Mosaicagem; 4) Recorte da área de estudo e 5) Registro das imagens.

Já a segunda etapa ocorreu em duas visitas de campo, uma no período seco, mês de agosto de

2010, e outra no período chuvoso, mês de março 2011, totalizando 60 dias de levantamentos na

área. Esta etapa é fundamental para uma melhor classificação, pois se conhece as áreas e os

possíveis alvos/amostras para a supervisão.

Na terceira e última etapas, após uma criteriosa análise dos dados levantados, além do apoio

das observações preliminares realizadas em campo, optou-se pela categorização da imagem em 8

classes temáticas, a saber: água, vegetação arbórea fechada, vegetação arbórea aberta, vegetação

arbustiva arbórea fechada, vegetação arbustiva arbórea aberta, solo exposto, pastagem e cultura.

Em seguida, foi eleito o classificador supervisionado “pixel a pixel” do método da Máxima

Verossimilhança, o qual considera que as reflectâncias de cada categoria ajustam-se a uma

distribuição normal em um espaço multidimensional das bandas, definido por uma zona elíptica que

caracteriza a assinatura. Apoia-se na teoria da probabilidade Bayesiana, a qual utiliza dados da

46

média e variância/covariância das assinaturas espectrais de um conjunto de amostras de treinamento

com o objetivo de estimar a probabilidade de um dado pixel pertencer a cada uma das categorias

(CHUVIECO, 1996).

Na fase de processamento, foram testadas e geradas diversas composições de bandas visando

a classificação supervisionada. Das composições testadas, foi selecionada para a obtenção da

informação espectral, a composição colorida falsa cor em RGB (red, Green and blue) com as

bandas 5, 4 e 3, respectivamente (banda 5 = infravernelho médio, 4 = infravermelho próximo e

banda 3 = vermelho), já que as características intrínsecas a cada uma destas faixas do espectro

eletromagnético permitiram delimitar satisfatoriamente os diferentes usos e ocupações na área. As

bandas 3, 4 e 5 do sensor LISS 3 foram escolhidas em função das suas características, a saber:

• a banda 3 permite definir um bom contraste entre diferentes tipos de vegetação, devido a

baixa reflectância das folhas, com a absorção da clorofila;

• na banda 4, a vegetação reflete muita energia, permitindo analisar a rugosidade do dossel

florestal, até a morfologia do terreno e ainda o delineamento de corpos d'água;

• a banda 5 possibilita observar stress na vegetação causado por desequilíbrio hídrico.

Definida as bandas espectrais e a composição colorida falsa cor 5R, 4G, 3B procedeu-se à

obtenção das assinaturas espectrais nesta composição. Feito isto, pode-se iniciar o processamento

digital propriamente dito, que constituiu: a) criação de arquivo de contexto; b) execução do

treinamento; c) análise das amostras (avaliação das amostras de teste e de aquisição) d) execução da

classificação; e) execução da pós-classificação; e f) mapeamento para classes.

Os pontos identificados no levantamento em campo serviram como amostras para o

treinamento da classificação, rotulando as áreas homogêneas e representativas que serviram de

testes para o classificador. Estas amostras foram obtidas por pixel e por regiões da imagem

trabalhada. As amostras por regiões foram coletadas e digitalizadas em forma de polígonos sobre as

feições de interesse na imagem, e cada amostra de treinamento, representou pixels com reflexão

característica. Após a análise da média e variância/covariância das assinaturas espectrais das

amostras fornecidas, o software classificou a imagem orbital nas 8 classes definidas.

4.5.3.1 Amostragem

As amostras foram coletadas de forma aleatória sobre as imagens empilhadas. O

reconhecimento dos padrões foi realizado a partir de pontos obtidos em campo sobre a imagem

empilhada. Para cada conjunto de variáveis adquiriu-se o mesmo número de amostras para

treinamento e para validação da classificação. Assim, conforme Novo (2008), os números de

amostras foram representativas de todos os pixels daquela classe, sendo ajustadas aos pressupostos

47

teóricos da regra de decisão adotada. Para tanto, coletou-se aleatoriamente 400 amostras para

treinamento (50 para cada classe) e 400 para a validação da exatidão da classificação (50 amostras

por classe), por cada uma das oito (08) regiões recortadas para análise.

4.5.3.2 Pós-processamento

Após a classificação foram aplicados filtros para eliminar grupo de células com áreas

dispersas na imagem classificada. Esse processamento visou melhorar a qualidade visual da

imagem final, eliminando pequenas células consideradas ruídos usando a função de aglutinação de

classes (Clump Classes). Como etapa final do processo de classificação foi realizada o

processamento e conversão das imagens classificadas para tratamentos e edição em ambiente Gis.

Desta forma, gerou-se, mapas de uso e ocupação do solo, com seus respectivos alvos/figuras

numerados(as) georreferenciados(as) coletadas durante as análises de campo.

4.5.3.3 Validação da exatidão da classificação do uso e ocupação do solo

A validação da exatidão de uma classificação é o último passo do processo de classificação. A

forma mais utilizada, segundo Novo (2008), é a comparação do mapa derivado da imagem com o

mapa de referência a partir de uma matriz de erro, também conhecida como matriz de confusão. A

exatidão de uma classificação representa a concordância entre a informação do mapa temático

gerado e a informação real do espaço geográfico mapeado.

A exatidão global é calculada dividindo a soma da diagonal principal da matriz de erros Xii,

pelo número total de amostras n, conforme a equação 1:

a) Exatidão global

nPo

c

iiix∑

== 1 (1)

que Po é exatidão global; c é o número total de unidades amostrais contempladas pela matriz; Xii é

o valor na linha i e coluna i e n é número total de amostras.

A exatidão global (Po) fornece um índice de classificação que representa a concordância para

todo o mapa sem apresentar a exatidão das classes de forma individual. A análise estatística de

exatidão de cada classe procedeu-se dividindo o número de unidades amostrais classificadas

corretamente numa classe pelo número total de amostras de referência dessa classe.

Já a proporção de concordância esperada aleatoriamente (Pe) é calculada segundo a equação

2.

48

b) Equação da concordância esperada aleatoriamente

n

xx i

c

ii

Pe2

1+

=+∑

= (2)

em que Pe é concordância esperada aleatoriamente; xi + é a soma da linha i; x i+ é a soma da coluna i

da matriz de confusão, n é o número total de amostras e c é o número total de classes.

E, finalmente, a estimativa do coeficiente Kappa é dado pela equação 3.

c) Equação Kappa

Pe

PePoK

−−=

1

)( (3)

em que, K é uma estimativa do coeficiente Kappa; Po é a observação relativa de aceitação entre os

avaliadores e Pe é hipoteticamente a probabilidade de acerto.

A estatística Kappa, que também aparece na matriz de erro, diferentemente da exatidão

global, utiliza todos os dados da matriz para o cálculo da concordância do mapeamento. Esta

estatística é considerada como um indicador adequado para avaliação da exatidão de classificação.

A análise do Kappa é uma técnica multivariada discreta usada para determinar

estatisticamente se a matriz de confusão é significativamente melhor que outra. O índice kappa

varia de 0 a 1. Valores próximos de 0 indicam baixa concordância entre o mapa gerado e as

informações de campo, enquanto que valores próximos de 1 indicam maior concordância da

classificação. Caso a concordância entre os classificadores seja completa, então k = 1. Caso não

haja concordância entre os preditores, então0≥K . A Tabela 4.5.3.3.1 apresenta a interpretação dos

valores obtidos pelo coeficiente Kappa.

Tabela 4.5.3.3.1 - Qualidade índice Kappa.

Índice Kappa Qualidade

0,01 a 0,20 Ruim

0,21 a 0,40 Razoável

0,41 a 0,60 Boa

0,61 a 0,80 Muito Boa

0,81 a 1,00 Excelente

Fonte: Landis e Koch (1977) adaptada.

O resultado indica se a percentagem de uma unidade de referência está corretamente

classificada. Este é, portanto, uma medida do erro de omissão, sendo este erro encontrado

49

dividindo-se o total do pixel classificado corretamente numa classe pelo número total de pixels de

cada respectiva classe (IPPOLITE & RAMILO, 1999).

4.6 Cenários de temperaturas para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070

Nesta etapa foi utilizado o sistema integrado de modelagem climática regional PRECIS -

Providing Regional Climates for Impacts Studies, versão 1.2 (JONES et al., 2004), desenvolvido no

Hadley Centre, Inglaterra, com as condições de contorno do modelo climático regional HadRM3P,

que foi implementado no Brasil pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC),

do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ou seja, trata-se de um sistema, que

regionaliza os resultados do modelo HadCM3 de circulação atmosférica geral (AMBRIZZI et al.,

2009; MARENGO et al., 2009). Sua dinâmica é baseada no HadRM3, que é uma versão mais

recente da componente atmosférica do modelo de circulação global HadCM3 (JOHNS et al., 2003).

O modelo regional HadRM3 possui resolução horizontal de 50 km com 19 níveis na vertical

(da superfície até 30 km na estratosfera) e quatro níveis no solo. A resolução espacial é de 0,44 x

0,44° (latitude x longitude), o que corresponde a uma grade aproximada de 50 km x50 km. Para fins

de mudança climática, o modelo usa uma representação do ciclo de sulfato e de alguns outros

aerossóis.

As condições de limite lateral do modelo PRECIS são dadas pelo modelo HadAM3P de

circulação geral da atmosfera, que constitui o componente atmosférico do modelo HadCM3

climático global oceano-atmosfera, forçado com anomalias de temperatura da superfície marítima

(MARENGO, 2007).

Este modelo usa as concentrações atuais e futuras de GEE (gases do efeito estufa) e enxofre

projetadas pelos cenários de emissões A2 e B2 do IPCC para fazer projeções climáticas regionais

consistentes com o modelo global (MARENGO, 2007). Para os fins deste estudo, o modelo

PRECIS forneceu projeções de temperatura com resolução de 2500 km² para o período 2010 - 2070,

bem como os dados de referência (AMBRIZZI et al., 2009 & MARENGO et al., 2009).

Desta forma, o CPTEC/INPE fez projeções de temperaturas regionalizadas para todo o Brasil

utilizando os seguintes cenários: cenário otimista (B2) e cenário pessimista (A2) para os anos de

2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070. No cenário otimista (B2), o aumento das temperaturas para o

Nordeste será de 1 – 3º C, com 10 % a 15 % de redução de chuvas. Já no cenário pessimista (A2), o

aumento das temperaturas será de 2 – 4º C, com redução de 15 – 20% nas precipitações. Os dados

do PRECIS foram gerados pelo INPE em grade regular de 0,5º x 0,5º, cobrindo todo o território

brasileiro e estão disponibilizados em três formatos: 1 – formato texto contendo três valores por

linhas separados por vírgulas (CSV – Comma Separated Values) que representam Latitude,

50

Longitude e Valor Gerado pelo modelo do sistema PRECIS; 2 – formato matriz ou grade regular

gerada pelo software Surfer (GRD) contendo 78 linhas por 78 colunas e georreferenciadas e 3 –

formatos matriz ou grade regular gerada pelos softwares Idrisi e ArcGis (GeoTIFF) contendo 78

linhas por 78 colunas e georreferenciadas (MARENGO et al., 2009).

De posse destes dados de temperatura do ar projetados pelo IPCC/CPTEC/INPE,

selecionaram-se os postos de temperatura que se localizavam dentro e fora da bacia, formando

assim um quadrado de pontos (Figura 4.6.1). Desta forma, obteve-se 25 pontos de temperatura,

todos com seus dados de referências. Em seguida estes dados foram interpolados em um software

usando o interpolador geoestatístico, conhecido como krigagem ordinária, já explicitado no iten 4.3.

O resultado final foi a construção de mapas de temperatura mínima, máxima, média e mensal (ver

Anexo B) nos cenários A2 e B2, para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070, com o

intuito de localizar e analisar em quais áreas da bacia a temperatura irá sofrer variações ao longo

dos anos e em que cenário ocorrerá com maior frequência.

Figura 4.6.1 - Localização dos pontos de temperatura utilizados na bacia hidrográfica do rio Brígida.

Fonte: Base Cartográfica: Zoneamento Agroecológico do Estado de Pernambuco (ZAPE, 2006) e Pontos de temperatura do PRECIS. Elaborada pelo autor.

51

4.7 Modelo hidrológico mensal semidistribuído

O modelo hidrológico mensal semidistribuído foi executado em etapas a seguir: etapas de:

execução, calibração, verificação, que compreendeu aos anos de 1964 a 2006 e de simulação – que

simulou o escoamento futuro para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 nos cenários A2

e B2. Nas etapas iniciais com dados médios de temperatura e de precipitação, geraram-se os dados

médios de evapotranspiração real e estes com dados médios de precipitação dos postos, gerou-se o

armazenamento de água no solo e evaporação e por fim, gerou-se o escoamento superficial para o

período de 1964 a 2006. Com o modelo calibrado e verificado, simulou-se o escoamento superficial

para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 nos cenários A2 e B2.

4.7.1 Sub-bacias do modelo hidrológico

Para facilitar a execução do modelo hidrológico mensal semidistribuído, a bacia hidrográfica

do rio Brígida foi seccionada em duas sub-bacias a seguir (Figura 4.7.1.1). Este modelo é chamado

assim, por estar na forma semidistribuída, e simular o comportamento hidrológico de determinadas

áreas de uma bacia hidrográfica.

Neste estudo as sub-bacias estão localizadas em regiões estratégicas, pois abrangem boa parte

dos cursos fluviais que serviram para construção do modelo hidrológico mensal semidistribuído.

Figura 4.7.1.1 - Localização espacial das sub-bacias do modelo hidrológico.


52

4.7.2 Dados pluviais utilizados no modelo hidrológico mensal semidistribuído – período de

1964 a 2006 e para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070

Os postos pluviométricos usados no modelo hidrológico foram selecionadas de acordo com a

distribuição espacial, qualidade dos dados e concomitância.

O período pluvial, utilizado inicialmente para a execução do modelo hidrológico foram os

anos de 1964 a 2006 (Tabela 4.7.2.1).

Tabela 4.7.2.1 - Códigos, postos pluviométricos e suas referências geográficas utilizadas no modelo.

Nª Código Posto Latitude Longitude Período 01 3758187 Araripina -07.55 -40.57

Janeiro de 1964 a

dezembro de 2006.

02 3759551 Trindade -07.75 -40.25

03 3759789 Ouricuri -07.88 -40.07

05 3850614 Bodocó -07.08 -39.93

06 3759374 Ipubi -07.65 -40.13

07 3860189 Parnamirim -08.08 -39.57

Fonte: (LAMEPE, 2010). Elaborada pelo autor.

Sendo assim, na execução, verificação, calibração e simulação do modelo foram utilizados

dados mensais de chuva compreendidos entre os anos de 1964 a 2006 e de temperatura estimada

pelo Estima_T; já nos prognósticos de escoamento superficial para os anos de 2020, 2030, 2040,

2050, 2060 e 2070 foram utilizados dados médios mensais de precipitação do período de 1964 a

2006 e dados médios de temperatura dos anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 do modelo

PRECIS.

4.7.3 Dados de temperatura do ar para modelo hidrológico mensal semidistribuído - período

de 1964 a 2006

Devido a falta de dados de temperatura observados em estação meteorológica na bacia em

estudo, utilizou-se o software Estima_T para obter as estimativas de temperatura. O Estima_T é um

software para fazer estimativas de temperaturas do ar na Região Nordeste do Brasil. No software a

região nordestina foi dividida em três áreas: 1 - Maranhão e Piauí; 2 - Ceará, Rio Grande do Norte,

Paraíba e Pernambuco e 3 - Alagoas; Sergipe e Bahia. Para cada uma dessas áreas determinaram-se

os coeficientes da função quadrática para as temperaturas média, máxima e mínima mensal, em

função das coordenadas locais (longitude, latitude e altitude), conforme proposto por Cavalcanti &

Silva (1994).

53

O software Estima-T é um modelo de regressão múltipla aplicado à estimação da

temperatura do ar para a região Nordeste do Brasil, tendo sido elaborado pelo Departamento de

Ciências Atmosféricas da Universidade de Campina Grande (DCA/CCET/UFCG).

O modelo empírico de estimativa da temperatura do ar é uma superfície quadrática é dado

por

ATSMijhahaaaahaTij h ++++++++++= .98765a43a2a1 ao 222 ϕλλϕϕλ ϕλ

em que λ é longitude, ϕ é a latitude, em graus, h é a elevação de cada estação meteorológica

analisada, em metros, e a0, a1,...,a9 são os coeficientes de regressão. Os índices i e j indicam,

respectivamente, o mês e o ano para o qual se está calculando a temperatura do ar (Tij). Assim, o

sinal da Anomalia de Temperatura da Superfície do Mar (ATSM)ij assume valores positivos e

negativos de acordo com o padrão de comportamento de TSM do oceano.

Como os dados de entrada longitude, latitude e altitude, o programa permite estimar as

temperaturas média, máxima e mínima, mês a mês, para a localidade escolhida.

Nesta perspectiva, foram calculadas as temperaturas médias do ar para os municípios

pertencentes as sub-bacias S1 e S2 da Figura 4.7.1.1 que contém os postos da Tabela 4.7.2.1 no

período de 1964 a 2006. Em seguida, estes dados foram empregados no programa "BHnorm"

construído em planilha EXCEL por Rolim et al., (1998), elaborado de acordo com o método de

Thornthwaite & Mather (1954) que tem a função de gerar balanço hídrico climatológico, e

posteriormente fornecer dados de evapotranspiração real para o período de 1964 a 2006.

4.7.4 Obtenção de dados de temperatura mensais para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060

e 2070

Os dados de temperatura mensais médios utilizados nesta pesquisa foram gerados pelo INPE

do modelo do sistema PRECIS para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 nos cenários

A2 e B2. Posteriormente, estes dados foram organizados e separados em planilhas.

Em seguida, os dados de precipitação e temperatura serviram de entrada no programa

"BHnorm" elaborado em planilha EXCEL por Rolim et al., (1998).

Para obtenção da Capacidade de Água Disponível (CAD), parâmetro necessário como entrada

no modelo de Thornthwaite e Matter, apenas 4 classes de solos foram consideradas: neossolos,

argissolos, latossolos e planossolos e foi obtida de acordo com estudos do CPTEC/INPE no

Nordeste e de Godoy (1998) (Tabela 4.7.4.1).

54

Tabela 4.7.4.1 - Capacidade de água disponível.

Classes de solo CAD (mm/m) Latossolos Vermelho-Amarelo (LVd) * 80

Argissolos 60

Neossolos 60

Planossolos 60

Fonte: (CPTEC/INPE, 2010), (* GODOY, 1998). Adaptada pelo autor. 4.7.5 Parâmetros de solo utilizados no modelo hidrológico mensal semidistribuído 4.7.5.1 Capacidade de campo (CC)

Os parâmetros utilizados para calibrar o modelo hidrológico mensal semidistribuído foram

porosidade e a profundidade do solo, que através da relação destes origina a capacidade de campo.

A porosidade e a profundidade do solo inicial foram obtidas de acordo com o estudo de Cavalcanti

(2008) considerando os principais solos das sub-bacias (Tabela 4.7.5.1.1).

Tabela 4.7.5.1.1 - Valores de profundidade e porosidade para as sub-bacias.

Sub-bacias Solos Profundidade (m) Porosidade (adimensional) Sub-bacias (S1)

Neossolos 0,50 – 3,00 0,30 - Araripina Argissolo 0,40 – 2,00 0,50 - Parnamirim Latossolos 0,40 – 100 0,60 - Ouricuri Argissolos 0,40 – 2,00 0,30 - Trindade

Sub-bacias (S2)

Latossolos 0,40 – 100 0,30 - Ipubi Planossolos 0,40 - 1,50 0,20 - Parnamirim Argissolos 0,40 – 2,00 0,50 - Bodocó Latossolos 0,40 – 100 0,60 - Ouricuri

Fonte: CAVALCANTI, (2008). Adaptada pelo autor.

4.7.6 Dados fluviais utilizados para executar, calibrar e validar o modelo hidrológico mensal

semidistribuído

Os dados consistidos de vazões de cada estação estão disponíveis na página eletrônica da

Agência Nacional de Águas - ANA (ANA, 2009), bem como informações sobre a área drenada pela

estação fluviométrica, como: longitude, latitude, tipo de estação, conforme a Tabela 4.7.6.1.

55

Sendo assim, os dados fluviais foram obtidos no portal HIDROWEB – Sistema de

Informações Hidrológicas, Séries Históricas, estações fluviométricas da Agência Nacional de Águas

(ANA) existente para Pernambuco.

Para a bacia do rio Brígida existem cinco postos fluviométricos cadastradas no Inventário das

estações fluviométricas da ANA, porém nem todas possuem dados confiáveis para se fazer uma

análise mais criteriosa.

Devido a este problema e às diversas falhas na distribuição dos dados, somente foram usados

os dados dos postos fluviométricos de Jacaré, localizado no riacho São Pedro (posto fluviométrico

F1) e do Poço do Fumo, localizado no riacho Gravatá (posto fluviométrico F2). Estes postos

fluviométricos possuem séries satisfatórias, estão bem distribuídos e localizados sobre a bacia.

Sendo assim, foram adotados os postos fluviométricos: F1 (localizado na sub-bacia S1 - Figura

4.7.1.1) e F2 (localizado na sub-bacia S2 - Figura 4.7.1.1) para execução, calibração, verificação e

simulação do modelo hidrológico mensal semidistribuído, cujas informações estão apresentadas na

Tabela 4.7.6.1 e espacializadas na Figura 4.7.6.1.

Tabela 4.7.6.1 - Postos fluviométricos selecionados para a bacia hidrográfica do rio Brígida.

Dados Posto Fluviométrico (F1) Posto Fluviométrico (F2) Sub-bacias Sub-bacia (S1) Sub-bacia (S2) Código 48460000 48430000 Nome Jacaré Poço do Fumo Bacia Rio São Francisco Rio São Francisco Sub-bacia Rios São Francisco e Pajeú Rios São Francisco e Pajeú Rio Riacho São Pedro Riacho Gravatá Estado Pernambuco Pernambuco Município Parnamirim Parnamirim Responsável ANA ANA Operadora CPRM CPRM Latitude -8:16:5 -8:10:43 Longitude -39:51:3 -39:43:52 Altitude (m) 390 370 Área de drenagem (km²) 5150 3320 Período 1966 – 1973 (8 anos) 1966 – 1969 (4 anos)

Fonte: (ANA, 2009). Adaptada pelo autor.

A Figura 4.7.6.1 apresenta a espacialização e a localização dos postos fluviométricos na bacia.

Os principais cursos d’água envolvidos pelos postos fluviométricos são riacho São Pedro (sub-bacia

S1) e riacho Gravatá (sub-bacia S2).

56

Figura 4.7.6.1 - Localização espacial dos postos fluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida.


4.7.7 Modelo hidrológico mensal semidistribuído

Os principais dados climática de entrada para a execução do modelo são dados mensais de

precipitação e evapotranspiração real.

O escoamento superficial mensal Qt é relacionado com a quantidade de água no solo S. Neste

trabalho, o escoamento superficial mensal Qt é assumido como uma função tangente hiperbólica da

quantidade de água no solo S o qual é determinado pela (Equação 1):

[ ]cttt SSSQ /tanh= (1)

Em que, Qt é o escoamento superficial mensal, St é a quantidade de água no solo e Sc é o

parâmetro utilizado no modelo, expresso em milímetros e representa a capacidade de campo da

bacia uniforme, que foi obtida pela multiplicação entre a porosidade (adimensional) e profundidade

do solo (m). O parâmetro SC inicial do modelo para as estações estudadas foi obtido de acordo com

57

o tipo de solo de cada sub-bacia e posteriormente o Sc foi ajustando durante a calibração do modelo

de acordo com os critérios de calibração que serão apresentados no iten 4.7.7.1.

A quantidade da água restante dentro o solo foi obtida por: [S(t-1) + P(t) - E(t)]; após a perda

da evapotranspiração Et, com o St-1 que é o conteúdo de água no solo no fim do mês (t-1) e começo

do mês t e P(t) é a precipitação no mês t. A equação (2) será usada para calcular o escoamento

superficial (Qt) no mês t (Equação 2):

[ ] [ ]{ }cttttttt SEPSEPSQ /tanh 11 −+−+= −− (2)

Finalmente, o armazenamento de água no solo no mês t no fim de cada mês, isto é, S(t) foi

calculado de acordo com a lei de conservação de água (Equação 3):

ttttt QEPSS −−+= −1 (3)

4.7.7.1 Critérios para calibração e avaliação do modelo hidrológico mensal semidistribuído

Na avaliação estatística do desempenho do modelo, os dados mensais de vazão simulados e

observados foram de 1966 a 1973 observados nas estações de monitoramento.

Para a verificação e calibração do modelo aplicado neste trabalho foram utilizados três

critérios para mensurar o desempenho do modelo. O primeiro foi o Coeficiente de Eficiência de

Nash-Sutcliffe (1970) que é definido pelas Equações de 4 a 7 e calculado em função do erro

quadrático do volume de vazão observado e simulado pelo modelo aplicado. Para Machado &

Vettorazzi (2003), o Coeficiente de Eficiência de Nash e Sutcliffe (1970) é um dos mais

importantes critérios estatísticos para avaliar o ajuste de modelos hidrológicos.

%1002 ×−=Fo

FFoR (4)

2__

)(∑ −=i

QcQiFo (5)

2)(∑∧

−=i

QiQiF (6)

NcQiQcNc

i

/1

__

= ∑=

(7)

em que Fo é a soma do quadrado da diferença entre o observado e a média; F é a soma do quadrado

da diferença entre o observado e o estimado, Qi é a vazão observada, o ∧

Qi é a vazão simulada e −Qé

a vazão média da série observada.

Conforme Silva et al., (2008), quando o valor do Coeficiente de Eficiência de Nash e Sutcliffe

for maior que 0,75, o desempenho do modelo é considerado bom. Para valores do Coeficiente de

58

Eficiência de Nash e Sutcliffe entre 0,36 e 0,75, o desempenho é considerado aceitável, enquanto

valores do Coeficiente inferiores a 0,36 fazem com que o modelo seja julgado como inaceitável.

O segundo critério é a estimativa do erro relativo entre as séries de vazões observadas e

simuladas, que é definido pela Equação 8:

%100)01(∑

∑

−=

∧

Qt

QtQtRE (8)

em que RE(01) é o erro relativo, dado em %; Qt é a vazão observada no posto fluviométrico, ∧

Qt é

a vazão estimada com base nas metodologias de regionalização. Quanto menor o erro ou mais

próximo de zero, melhor será o ajuste dos dados ao modelo obtido.

O terceiro critério RE(02) é aplicado para estimar o erro relativo entre a vazão máxima mensal

observada e a vazão máxima mensal simulada, sendo definido pela Equação 9.

%100)02( ×

−=∧

QmQmQmRE (9)

em que Qm e ∧

Qm representam as vazões máximas mensais observadas e simuladas,

respectivamente.

Considerou-se como a melhor metodologia para a sub-bacia em estudo aquela que apresentou

o menor valor de erro relativo e o maior valor de coeficiente de eficiência de Nash e Sutcliffe que

varia de 0 a 1.

59

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO

5.1 Precipitações anuais e mensais da bacia hidrográfica do rio Brígida

A precipitação pluvial média anual da bacia é de 660 mm, sendo que a precipitação média da

porção norte é 696 mm e a média da porção sul é de 605 mm, ou seja, na porção norte chove em

média 91 mm a mais que na porção sul. O periodo analisado foi superior a 45 anos (Tabela, A1 -

anexo A).

Desta forma, as áreas mais chuvosas se localizam na porção norte da bacia hidrográfica do rio

Brígida, especificamente onde estão localizados os municípios de Exu, Bodocó, Ipubi e Araripina.

A precipitação média anual nestes municípios varia de 786 a 1027 mm. Já a porção menos chuvosa

se localiza mais ao sul e abrange os municípios de Ouricuri, Parnamirim, Granito, Serrita, parte de

Bodocó e Moreilândia. A precipitação média anual nestes municípios varia de 484 a 786 mm. Cabe

citar que a precipitação média anual mínima é de 484 mm e a média anual máxima é de 1027 mm,

no âmbito da bacia (Figura 5.1.1).

Figura 5.1.1 - Espacialização dos índices médios da precipitação anual.


60

A Figura 5.1.2 apresenta a distribuição espacial e temporal das precipitações médias mensais

para os 33 postos no âmbito da bacia hidrográfica do rio Brígida. Nota-se que os seis meses mais

chuvosos ocorrem entre novembro a maio, e os mais secos entre junho e outubro. Ou seja, os

índices pluviais se mostram mais elevados na porção norte devido a alguns fatores orográficos, tais

como a altitude.

Figura 5.1.2 - Espacialização da precipitação média mensal no âmbito da bacia hidrográfica do rio Brígida – PE.


61

5.2 Análise de tendências pluviais da bacia hidrográfica do rio Brígida- Teste Mann - Kendall 5.2.1 Análise de tendências pluviais mensais

O teste de Mann - Kendall foi aplicado aos meses da pré-estação e estação chuvosa que são

de novembro a maio. Nesta etapa, foram analisados 14 postos pluviométricos, com objetivo de

identificar tendências sazonais na bacia.

A análise dos dados pluviais usando o teste de Mann – Kendall identificou que no posto de

Araripina os meses de janeiro, fevereiro e maio houve tendência não significativa de aumento para a

série de dados analisadas. Já no mês de março houve tendência não significativa de queda e

somente no mês de abril houve tendência significativa de aumento. O valor do teste Mann-Kendall

u(tn) calculado para o mês de abril foi de 2,09 que indica forte tendência significativa de aumento

na precipitação (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Ipubi, a série analisada foi de 33 anos (1964 – 2007), com exceção dos anos de

1975, 1977, 1980, 1984, 1985, 1986, 1987, 1990, 1991 e 1992. Assim como em Araripina, neste

posto identificou-se que para os meses de janeiro, fevereiro e maio a tendência observada é não

significativa de queda. Já os meses de março e abril apresentaram tendência significativa de queda.

Para estes últimos meses o u(tn) foi de - 2,35 e - 2,74, respectivamente (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Bodocó, a série analisada foi de 37 anos (1964 – 2007), com exceção dos anos de

1974, 1978, 1989, 1990, 1991, 1992 e 1999. Observou-se que para os meses de janeiro e fevereiro a

tendência é não significativa de aumento. Já nos meses de março, abril e maio a tendência também é

não significativa de queda nos índices pluviais (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Feitoria em Bodocó, a série analisada foi de 46 anos (1988 – 1935), com exceção

dos anos de 1938, 1955, 1957, 1960, 1961, 1962 e 1972. Neste posto observa-se que os meses de

janeiro, fevereiro e abril o u(tn) é positivo, com tendência não significativa de aumento. Já no mês

de março verifica-se tendência significativa de aumento pluvial com u(tn): 2,59 (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Exu, a série analisada foi de 56 anos (1935 – 2006), com exceção dos anos de

1936, 1938, 1939, 1941, 1942, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962, 1974, 1991, 1993, 1997 e 1998.

Neste posto o mês de janeiro apresentou u(tn) positivo com tendência não significativa de aumento,

enquanto para os meses de fevereiro, março e abril houve tendência não significativas de queda dos

índices pluviais, já o mês de maio houve tendência significativa de queda nos índices, u(tn) – 2,27

(Tabela 5.2.1.1).

No posto de Moreilândia, a série analisada foi de 42 anos (1963 – 2007), com exceção dos

anos de 1985 e 1993. Neste posto o u(tn) calculado para o mês de janeiro foi de tendência não

significativa de aumento, e para os meses de fevereiro, março e maio foram não significativas de

62

queda nos índices pluviais. Já o mês de abril houve tendência significativa de queda (Tabela

5.2.1.1). Nos meses de novembro e dezembro verificou-se tendência significativa de queda.

No posto de Trindade, a série analisada foi de 36 anos (1963 – 2005), com exceção dos anos

de 1968, 1970, 1981, 1990, 1991 e 1992. Neste posto o u(tn) calculado para o mês de janeiro e maio

foi de tendência não significativa de queda. Já os meses de fevereiro, março e abril houve tendência

acentuada de queda nos índices u(tn) - 3,45, - 2,77 e - 2,90, respectivamente (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Granito, a série analisada foi de 32 anos (1963 – 2006), com exceção dos anos de

1971, 1972, 1973, 1974, 1977, 1985, 1989, 1990, 1991, 1992 e 1998. Neste posto o u(tn)

calculado para o mês de janeiro apresentou tendência não significativa de aumento, enquanto os

meses de março, abril e maio tiveram tendência não significativa de queda nos índices (Tabela

5.2.1).

No posto de Serrita, a série analisada foi de 68 anos (1935 – 2007), com exceção dos anos de

1938, 1959, 1960 e 1970. Neste posto o u(tn) calculado para os meses de janeiro, fevereiro e março

foram de tendência não significativa de aumento. Ao contrário do observado nos meses de abril e

maio que houve uma leve tendência de queda nos índices (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Ouricuri, a série analisada foi de 79 anos (1913 – 2007), com exceção dos anos

de 1915, 1921, 1922, 1926, 1927, 1957, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1966 e 1986.

Neste posto o u(tn) calculado para os meses de janeiro, março e maio resultou em tendência não

significativa de aumento, com exceção dos meses de fevereiro e abril que houve uma leve tendência

de queda nos índices (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Barra de São Pedro, também em Ouricuri, a série analisada foi de 44 anos (1936

– 1989), com exceção dos anos de 1937, 1940, 1941, 1943, 1957, 1960, 1961, 1981 e 1982. Neste

posto os valores de u(tn) calculados para os meses de janeiro, fevereiro, março e abril foram de

tendência não significativa de aumento, com exceção do mês de maio que teve tendência

significativa de queda, índice u(tn) de - 1,96 (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Santa Filomena, ainda em Ouricuri, a série analisada foi de 51 anos (1935 –

1992), com exceção dos anos de 1954, 1960, 1966, 1967, 1976 e 1977. Neste posto o u(tn)

calculado para os meses de janeiro e maio apresentou tendência não significativa de queda, já os

meses de fevereiro, março e abril também tiveram tendência não significativa, porém de leve

aumento nos índices (Tabela 5.2.1.1).

No posto de Santa Cruz, em Ouricuri, a série analisada foi de 45 anos (1937 – 1990), com

exceção dos anos de 1938, 1944, 1955, 1959, 1960, 1961, 1962 e 1976. Neste posto o u(tn)

calculado para os meses de janeiro e fevereiro resultou em tendência não significativa de queda. Já

os meses de março e abril teve tendência não significativa, porém de leve aumento nos índices. E

finalmente o mês de maio com tendência significativa de queda, u(tn) de – 2,22 (Tabela 5.2.1.1).

63

No posto de Parmamirim, a série analisada foi de 75 anos (1912 – 2007), com exceção dos

anos de 1934, 1938, 1944, 1948, 1949, 1962, 1979, 1980, 1981, 1983, 1986, 1987, 1988, 1989,

1990, 1991, 1992, 1993, 1998 e 2003. Neste posto o u(tn) calculado para os meses de janeiro e

março foi de tendência não significativa de queda. O mês de abril apresentou tendência não

significativa, com um leve aumento nos índices pluviais. Já o mês de fevereiro e maio houve

tendência significativa de queda, u(tn) – 2,287 e – 1,802, respectivamente (Tabela 5.2.1.1).

Tabela 5.2.1.1 - Postos, meses, tendências mensais e valores de u(tn).

Postos Novembro Dezembro Janeiro Fevereiro Março Abril Maio

Araripina

Tnsq Tnsq Tnsa Tnsa Tnsq Tsa Tnsa

0,479 -0,249 0,795 0,151 - 0,528 2,095 1,318

Ipubi

Tnsq Tnsq Tnsq Tnsq Tsq Tsq Tnsq

-1,492 -1,497 - 0,607 - 1,022 - 2,357 - 2,742 - 1,260

Bodocó

Tnsq Tnsq Tnsa Tnsa Tnsq Tnsq Tnsq

-0,706 -0,313 0,549 0,837 - 0,287 - 0,575 - 0,706

Feitoria - Bodocó

Tnsq Tnsa Tnsa Tnsa Tsa Tnsa Tnsq

-0,706 0,761 0,632 0,724 2,595 1,238 -0,357

Exu

Tsq Tsq Tnsa Tnsq Tnsq Tnsq Tsq

-2,812 -2,737 0,678 - 1,081 - 1,439 - 1,141 - 2,275

Moreilândia

Tsq Tnsq Tnsa Tnsq Tnsq Tsq Tnsq

-3,108 -1,684 0,031 - 1,454 - 1,705 - 2,082 - 0,701

Trindade

Tnsq Tsq Tnsq Tsq Tsq Tsq Tnsq

-1,778 -2,484 - 1,307 - 3,452 - 2,772 - 2,903 - 0,601

Granito

Tsq Tnsq Tnsa Tsq Tnsq Tnsq Tnsq

-3,935 -0,991 0,123 - 2,262 - 1,487 - 1,301 - 0,743

Serrita

Tnsq Tnsq Tnsa Tnsa Tnsa Tnsq Tnsq

-1,543 -0,497 1,429 1,098 0,580 - 0,352 - 0,549

Ouricuri

Tnsq Tnsq Tnsa Tnsq Tnsa Tnsq Tnsa

-0,581 -0,415 0,922 - 0,947 0,457 - 0,299 0,473

São Pedro – Ouricuri.

Tnsq Tnsa Tnsa Tnsa Tnsa Tnsa Tsq

-1,017 0,723 0,0978 0,352 1,115 0,371 - 1,976

Santa Filomena - Ouricuri

Tnsq Tnsa Tnsq Tnsa Tnsa Tnsa Tnsq

-0,852 0,252 - 0,205 0,441 0,710 1,578 -1,231

Santa Cruz – Ouricuri

Tnsq Tnsq Tnsq Tnsq Tnsa Tnsa Tsq

-0,823 -0,255 - 0,634 - 1,221 1,221 0,388 - 2,225

Parnamirim

Tnsq Tnsq Tnsq Tsq Tnsq Tnsa Tsq

-1,228 -0,466 - 1,381 - 2,287 - 0,071 0,008 -1,802

64

St - Sem tendência, Tsa - Tendência significativa de aumento, Tsq - Tendência significativa de queda, Tnsa - Tendência não significativa de aumento, Tnsq - Tendência não significativa de queda. Fonte: Próprio autor.

Na Tabela 5.2.1.2 os valores do teste u(tn) – Mann - Kendall estão explícitos em dados

percentuais para os meses da pre-estação e estação chuvosa na bacia do rio Brígida que são de

novembro a maio.

Tabela 5.2.1.2 - Resultado da contagem do teste de Mann - Kendall u(tn) – Mensal.

Teste de Mann - Kendall (u(tn)) – Mensal Anos St Tsa Tsq Tnsa Tnsq Nº Postos Novembro - 03 - 11 14 Dezembro - 02 03 09 14 Janeiro - - - 09 05 14 Feveiro - - 03 06 05 14 Março - 01 02 05 06 14 Abril - 01 03 05 05 14 Maio - - 03 02 09 14 Total 0 02 16 30 50 98 Porc. % 0% 2,04% 16,32 % 30,61% 51,03% 100%


Em resumo, de acordo com a contagem do teste de Mann - Kendall pôde-se verificar os meses

mais propensos a tendência de queda ou aumento dos índices pluviais. Em geral, as observações

foram de tendência não significativa, tanto de aumento quanto de queda. Os 64,29% dos postos

possuem tendência não significativa de aumento de precipitação no mês de janeiro; assim como

tendência não significativa de queda durante o mês de maio.

Cabe notar ainda que 51,03% dos meses analisados possuem tendência não significativa de

queda nos índices pluviais e 30,61% com tendência de aumento, também não significativa.

Somente em 16,32 % dos meses têm tendência significativa de queda e em 2,04% tendência

significativa de aumento.

5.2.2 Análise das tendências totais pluviais anuais

A análise anual dos índices pluviais pelo teste Mann - Kendall (MK) foi essencial para se

verificar qual é a real tendência das precipitações da bacia, e, por fim, entender se estes índices de

chuvas estão aumentando ou diminuindo ao longo dos anos e quais áreas da bacia as precipitações

65

estão menos frequentes (Tabela 5.2.2.1). Nesta etapa, foram analisados 26 postos pluviométricos no

âmbito da bacia, com o objetivo de identificar tendências pluviais anuais.

Sendo assim, a análise dos dados pluviais anuais usando o teste de Mann – Kendall identificou

o seguinte:

No posto: Feitoria - Bodocó o u(tn) calculado para os anos de 1935 a 1988 foi de tendência

significativa de aumento (Tsa) nos índices pluviais ao longo dos anos, u(tn): 2,265 (Tabela 5.2.2.1).

Os postos: Ipubi – anos analisados: 1964 a 2007, Exu - 1943 a 2006, Moreilândia - 1963 a

2007, Trindade - 1963 a 2005, Bezerro – Ouricuri - 1963 a 1994, Parnamirim - 1912 a 2007 foram

de tendência significativa de queda (Tsq) nos índices pluviais ao longo dos anos, u(tn): - 2,297, -

2,275, - 3,610, - 4,002, - 1,975 e - 2,341, respectivamente (Tabela 5.2.2.1).

Os postos: Araripina – anos analisados: 1936 a 2007, Bodocó –1964 a 2007, Barra de São

Pedro – Ouricuri - 1963 a 1989, Santa Filomena – Ouricuri - 1935 a 1992, Serrita - 1935 a 2007

foram de tendência não significativa de aumento (Tnsa) nos índices pluviais, u(tn): 0,807, 0,340,

0,802, 0,568 e 0,818, respectivamente (Tabela 5.2.2.1).

Já nos postos: Granito - 1963 a 2003, Estaca – Bodocó - anos analisados: 1963 a 1990,

Engenho Camacho – Ouricuri - 1960 a 1990, Matias – Parnamirim - 1963 a 1993, Icaiçara –

Parnamirim - 1963 a 1992, Ipueira – Serrita - 1936 a 1988, Ouricuri - 1913 a 2007, Santa Cruz –

Ouricuri - 1937 a 1990, Abóboras – Parnamirim - 1963 a 1993, Jacaré – Parnamirim - 1963 a 1993,

Jacaré – Ouricuri - 1963 a 1993, Poço do Fumo - Parnamirim - 1963 a 1992, Varginha – Ouricuri -

1963 a 1993 e Campo Santo – Ouricuri - 1963 a 1993 foram de tendência não significativa de queda

(Tnsq) nos índices pluviais, u(tn): - 1,524 - 0,198, - 1,303, - 1,145, - 1,159, -0,727, -0,116, - 0,539, -

0,829, - 0,374, -0,734, -0,513, -0,843 e -1,438 respectivamente. Estes índices estão distribuídos na

(Tabela 5.2.2.1).

Tabela 5.2.2.1 - Postos, número de anos pesquisados, valor de u(tn) e Td (Tendências) anual.

Postos Anos u(tn) Td Postos Anos u(tn) Td

Feitoria - Bodocó 47 2,265 Tsa Estaca - Bodocó 25 - 0,198 Tnsq

Ipubi 33 - 2,297 Tsq Eng. Cam. - Ouricuri 28 - 1,303 Tnsq

Exu 54 - 2,275 Tsq Mat. - Parnamirim 28 - 1,145 Tnsq

Moreilândia 42 - 3,610 Tsq Icaiç. - Parnamirim 30 - 1,159 Tnsq

Trindade 37 - 4,002 Tsq Ipueira - Serrita 26 -0,727 Tnsq

Bez. Ouricuri 28 - 1,975 Tsq Ouricuri 79 -0,116 Tnsq

Parnamirim 75 - 2,341 Tsq Sta Cruz - Ouricuri 45 - 0,539 Tnsq

Araripina 34 0,807 Tnsa Abob. - Parnamirim 28 - 0,829 Tnsq

Bodocó 37 0.340 Tnsa Jacaré - Parnamirim 25 - 0,374 Tnsq

66

São P. Ouricuri 44 0,802 Tnsa Jacaré - Ouricuri 25 -0,734 Tnsq

Sta Fil. – Ouricuri 51 0,568 Tnsa Poç. Fum. Parnamirim 28 -0,513 Tnsq

Serrita 68 0,818 Tnsa Varg. - Ouricuri 25 -0,843 Tnsq

Granito 32 - 1,524 Tnsq Campo Sto. - Ouricuri 25 -1,438 Tnsq


Na Tabela 5.2.2.2 os resultados de u(tn) do teste de Mann - Kendall estão explícitos em

percentuais de acordo com os dados pluviais anuais para toda a bacia hidrográfica do rio Brígida -

PE e para a porção sul.

Na porção Sul o teste de Mann - Kendall foi aplicado a 21 postos, com o objetivo de detectar a

variabilidade pluvial desta porção, visto que é nesta área onde as chuvas são menos frequentes e as

temperaturas mais elevadas (ver projeções de temperatura para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050,

2060 e 2070 no iten 5.7.1).

Tabela 5.2.2.2 - Resultado da contagem do Teste de Mann - Kendall – tendências pluviais anuais para toda a bacia e tendências para a porção sul.

Teste de Mann - Kendall (u(tn)) St Tsa Tsq Tnsa Tnsq Nº Postos Anual - 01 06 05 14 26 Total - 01 06 05 14 26 Porc. % 0% 3,84% 23,07% 19,24% 53,85% 100%

Tendências para a porção sul da bacia St Tsa Tsq Tnsa Tnsq Nº Postos Porção sul - - 04 04 13 21 Total - - 04 04 13 21 Porc. % 0% 0% 19,05% 19,05% 61,90% 100%


De acordo com o teste de Mann - Kendall para os anos em análise verifica-se que 53,85% dos

postos analisados têm tendência não significativa de queda (Tnsq) nos índices pluviais ao longo dos

anos. Enquanto, que 23,07% têm tendência significativa de queda (Tsq). E somente 19,24 % dos

postos têm tendência de aumento, porém não significativa (Tnsa). Ou seja, 76,92 % dos postos

67

observados possuem sinal negativo (u(tn)) de acordo com o teste de Mann - Kendall, o que significa

queda nos índices pluviais, queda esta significativa ou não.

Em relação ao sinal positivo u(tn) do teste de Mann – Kendall; somente 23,08% do postos

possuem sinal positivo u(tn), o que significa aumento nos índices pluviais, aumento este

significativa ou não.

Cabe ressaltar que a principal redução nas precipitações ocorre na porção sul da bacia, ou seja,

61,90% dos postos têm tendência de queda nos índices pluviais, porém não significativa. E é nesta

porção onde se concentra boa parte da população da região e uma cobertura vegetal de caatinga já

bastante degradada.

5.2.3 Análise das precipitações em anos de El Niño

A análise das tendências de precipitações em anos de El Niño pelo teste Mann - Kendall

(u(tn)) foi crucial para o entendimento da real abrangência deste fenômeno, visto que este evento

tem a capacidade de provocar secas na região Nordeste.

Nesta etapa, foram analisados 20 postos pluviométricos, com objetivo de identificar

tendências em anos de El Niño na bacia.

Sendo assim, a análise dos dados pluviais em anos de El Niño usando o teste de Mann –

Kendall identificou:

No posto Feitoria em Bodocó - anos pesquisados: 1939 a 1988 foi de tendência significativa

de aumento (Tsa) nos índices pluviais ao longo dos anos, u(tn): 2,148657.

Os postos: Exu - anos pesquisados: 1946 a 2006, Moreilândia - 1963 a 2007, Trindade - 1963

a 2005, Matias – Parnamirim - 1963 a 1993 foram de tendência significativa de queda (Tsq) nos

índices pluviais ao longo dos anos, u(tn): -3,039, - 2,918, -2,887 e - 1,993, respectivamente.

Os postos: Araripina - anos pesquisados: 1939 a 2007, Bodocó – 1964 a 2007, Ouricuri - 1913

a 2007 foram de tendência não significativa de aumento (Tnsa) nos índices pluviais ao longo dos

anos, u(tn): 0,79203, 0,434 e 0,445, respectivamente.

Já os postos: Ipubi - anos pesquisados: 1965 a 2007, Estaca – Bodocó - 1963 a 1990, Granito

- 1963 a 2006, Serrita - 1939 a 2007, Ipuieira – Serrita - 1963 a 1988, Santa Filomena – Ouricuri -

1935 a 1992, Santa Cruz – Ouricuri - 1939 a 1990, Engenho Camacho – Ouricuri - 1963 a 1990,

Bezerro – Ouricuri - 1963 a 1994, Parnamirim - 1913 a 2007, Icaiçara – Parnamirim - 1963 a 1992,

Abóboras – Parnamirim - 1963 a 1993 foram de tendência não significativa de queda (Tnsq) nos

índices pluviais ao longo dos anos, u(tn): -1,167, -0,871, -1,401, -0,089, -0,416, -0,489, -1,146, -

68

0,654, -1,924, -1,716, - 1,268 e - 0,908, respectivamente. Estes índices estão distribuídos na (Tabela

5.2.3.1).

Tabela 5.2.3.1 - Postos, número de anos pesquisados, u(tn) e Td (Tendência) em anos de El Niño.


Feitoria - Bodocó 25 2,148 Tsa Sta. Fil. - Ouricuri 45 -0,489 Tnsq

Exu 34 - 3,039 Tsq Santa Cruz - Ouricuri 27 -1,146 Tnsq

Moreilândia 32 - 2,918 Tsq Eng. Cam. - Ouricuri 20 -0,654 Tnsq

Trindade 26 -2,887 Tsq Bezerro - Ouricuri 20 -1,924 Tnsq

Mat. - Parnamirim 20 - 1,993 Tsq Parnamirim 36 - 1,716 Tnsq

Araripina 38 0,792 Tnsa Icaiçara - Parnamirim 21 - 1,268 Tnsq

Bodocó 28 0,434 Tnsa Abob. - Parnamirim 20 - 0,908 Tnsq

Ouricuri 44 0,445 Tnsa

Ipubi 26 - 1,167 Tnsq

Estaca - Bodocó 20 -0,871 Tnsq

Granito 25 -1,401 Tnsq

Serrita 41 -0,089 Tnsq

Ipuieira - Serrita 20 -0,416 Tnsq


Na Tabela 5.2.3.2 os dados de u(tn) do teste de Mann - Kendall estão explícitos em valores

percentuais de acordo com os eventos de El Niño da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE.

Tabela 5.2.3.2 - Resultado da Contagem do Teste de Mann - Kendall para eventos de El Niño na Bacia hidrográfica do rio Brígida – PE.

Teste de Mann - Kendall (u(tn)) St Tsa Tsq Tnsa Tnsq Nº Postos

- 01 04 03 12 20 Total - 01 04 03 12 20 Porc. % 0 5% 20% 15% 60% 100% St - Sem tendência, Tsa - Tendência significativa de aumento, Tsq - Tendência significativa de queda, Tnsa - Tendência não significativa de aumento, Tnsq - Tendência não significativa de queda. Fonte: Próprio autor.

69

Em anos de El Niño, o teste de Mann – Kendall detectou que 60% dos postos analisados

possuem tendência “não” significativa de queda (Tnsq) e somente 20% destes postos possuem

tendências significativas de queda nos índices pluviais.

Em relação ao sinal u(tn) do teste de Mann - Kendall, pode-se constatar que 80% dos postos

analisados possuem sinal negativo u(tn), que significa queda nos índices pluviais, queda esta

significativa ou não. Desta forma, pode-se inferir que a influência dos anos de El Niño sobre as

precipitações da área em estudo tem produzido queda nos índices pluviais.

5.2.4 Análise das precipitações em anos de La Niña

A análise das tendências de precipitações em anos de La Niña pelo teste Mann - Kendall

(u(tn)) é muito importante para o entendimento da real abrangência deste fenômeno, visto que este

evento tem a capacidade de provocar aumento de chuva na região Nordeste.

Nesta etapa, foram analisados 20 postos pluviométricos, com objetivo de identificar

tendências em anos de La Niña na bacia.

Sendo assim, a análise dos dados pluviais em anos de La Niña usando o teste de Mann –

Kendall identificou que os postos Feitoria – Bodocó – anos pesquisados: 1939 a 1988 e Sta. Cruz –

Ouricuri - 1939 a 1989 foram de tendência significativa de aumento (Tsa) nos índices pluviais,

u(tn): 2,083 e 2,689, respectivamente.

Os postos Ipubi – anos pesquisados: 1964 a 2001, Moreilândia - 1964 a 2001 e Trindade -

1964 a 2001 foram de tendência significativa de queda (Tsq) nos índices pluviais, u(tn): -2,820, -

2,310 e -3,522, respectivamente.

Os postos Araripina – anos pesquisados: 1939 a 2001, Engenho Camacho – Ouricuri – 1964 a

1989, Feitoria – Bodocó - 1964 a 1989, Serrita - 1939 a 2001, Ipuieira – Serrita - 1964 a 1988,

Ouricuri - 1916 a 2001, Santa Filomena – Ouricuri - 1938 a 1989, Engenho Camacho – Ouricuri -

1964 a 1989, Bezerro – Ouricuri - 1964 a 1989, Icaiçara – Parnamirim - 1970 a 1989, Matias –

Parnamirim - 1965 a 1989 e Abóboras – Parnamirim - 1964 a 1989 foram de tendência não

significativa de aumento (Tnsa) nos índices pluviais, u(tn): 1,082, 0,900, 0,548, 0,980, 0,548,

0,495, 1,714, 0,548, 1,012, 1,013, 1,323 e 1,325, respectivamente.

Já os postos Exu – anos pesquisados: 1949 a 2001, Granito - 1964 a 2001 e Parnamirim - 1916

a 2001 foram de tendência não significativa de queda (Tnsq) nos índices pluviais, u(tn): -0,396, -

0,976 e -1,686, respectivamente. Estes índices estão distribuídos na Tabela 5.2.4.1.

70

Tabela 5.2.4.1 - Postos, número de anos pesquisados, valores de u(tn) e Td (Tendências) em anos de La Nina.


Feitoria - Bodocó 18 2,083 Tsa Bezerro - Ouricuri 11 1,012 Tnsa

Sta. Cruz - Ouricuri 18 2,689 Tsa Icaiçara - Parnamirim 11 1,012 Tnsa

Ipubi 15 -2,820 Tsq Matias - Parnamirim 11 1,323 Tnsa

Moreilândia 18 -2,310 Tsq Abob. - Parnamirim 11 1,323 Tnsa

Trindade 18 -3,522 Tsq Exu 23 -0,396 Tnsq

Araripina 23 1,082 Tnsa Granito 13 -0,976 Tnsq

E. C. - Ouricuri 16 0,900 Tnsa Parnamirim 24 -1,686 Tnsq

Feitoria - Bodocó 12 0,548 Tnsa

Serrita 25 0,980 Tnsa

Ipuieira - Serrita 12 0,548 Tnsa

Ouricuri 33 0,495 Tnsa

Sta . Fil. - Ouricuri 19 1,714 Tnsa

Eng. Cam. Ouricuri 12 0,548 Tnsa


Na Tabela 5.2.4.2 os dados u(tn) do teste de Mann - Kendall estão explicitados em percentuais

de acordo com os eventos de La Niña da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE.

Tabela 5.2.4.2 - Resultado da contagem do Teste de Mann - Kendall para eventos de La Nina na bacia hidrográfica do rio Brígida – PE.

Teste de Mann - Kendall (u(tn)) St Tsa Tsq Tnsa Tnsq Nº Postos Anual - 02 03 12 03 20 Total - 02 03 12 03 20 Porc. % 0% 10% 15% 60% 15% 100%


Em anos de La Niña, o teste de Mann – Kendall detectou que 60% dos postos analisados

possuem tendência não significativa de aumento dos índices pluviais. Ou seja, 14 (quatorze) postos,

71

que corresponde a 70% dos postos da bacia possuem sinal positivo u(tn) para o teste, o que significa

aumento nos índices pluviais, aumento este significativo ou não. Sendo assim, pode-se inferir que a

influência dos anos de La Niña sobre as precipitações da área em estudo tem influenciado

positivamente nas precipitações.

5.3 Aspectos fisiográficos

De acordo com a análise fisiográfica, a área da bacia hidrográfica do rio Brígida foi calculada

em 13.323,82 km². Esta mensuração é necessária, pois funciona como ponto de partida na análise

morfométrica, visto que tem correlações com vários outros parâmetros morfométricos da bacia,

além de sua importância para cálculo do debito fluvial, balanço hídrico, dentre outros. O perímetro

foi determinado após a delimitação do seu contorno na base cartográfica, resultando em 572,9 km.

A bacia hidrográfica do rio Brígida mostra-se pouco suscetível a enchentes em face de

precipitações normais, ou seja, excluindo-se eventos de intensidades anormais, pelo fato de o

coeficiente de compacidade apresentar o valor de unidade (1,40) e, quanto ao seu fator de forma,

exibir um valor de 0,42. Assim, indica que a bacia tem uma forma pouco circular, possuindo,

portanto, uma tendência de forma mais alongada em forma de leque. Isto pode ainda ser

comprovado pelo índice de circularidade, possuindo um valor de 0,51.

Nesta perspectiva o índice de circularidade de 0,51 representa um nível moderado de

escoamento, não contribuindo na concentração de águas que possibilitem cheias rápidas;

consequentemente, menores serão os riscos de rápida concentração de água da chuva no canal

principal, desta forma, diminuindo também as inundações, os assoreamentos e a degradação

ambiental.

Destacado-se assim, que a forma mais alongada da bacia indica que a precipitação

pluviométrica sobre ela se concentra em diferentes pontos, concorrendo para amenizar a influência

da intensidade de chuvas, as quais poderiam causar maiores variações da vazão do curso d'água e

consequentemente as enchentes. Os resultados das variáveis analisadas podem ser observados na

Tabela 5.3.1.

Tabela 5.3.1: Características geométricas da bacia hidrográfica do rio Brígida – PE.

Bacia hidrográfica Características Geometricas Valores

Bacia do rio Brígida

Área (km²) 13.323,82 Perímetro (km) 572,9 Fator de forma 0,42

Coeficiente de compacidade 1,40 Índice de circularidade 0,51

72

Comprimento do rio principal (km) 208,6 Índice de sinuosidade (km) 1,15

Densidade de drenagem (km/km2) 0,24

Fonte: Próprio autor.

O comprimento do rio principal é de 208,6 km. Já o índice de sinuosidade obtido é de 1,15,

que indica que os canais da região estudada tendem a ser transicionais, regulares e irregulares.

Sabe-se, entretanto, que a sinuosidade dos canais é influenciada pela carga de sedimentos, pela

compartimentação litológica, estruturação geológica e pela declividade dos canais.

O fluxo da bacia se dá no sentido noroeste - sudeste, devido a influência do relevo (ver Figura

5.4.1). A densidade de drenagem encontrada na bacia do rio Brígida foi de 0,24 km/km2. De acordo

com Villela & Mattos (1975), esse índice pode variar de 0,5 km/km2 em bacias com drenagem

pobre a 3,5 km/km2, ou mais, em bacias bem drenadas, indicando, assim, que a bacia em estudo

possui pobre capacidade de drenagem. Este comportamento reflete a influência da origem

geológica, da topografia, dos tipos de solo, da vegetação e das intensidades de precipitação,

resultando numa pobre capacidade de infiltração da água das chuvas ao longo do tempo e espaço,

despertando cuidados com manejo e conservação do solo.

Figura 5.3.1: Rede de drenagem da bacia hidrográfica do rio Brígida.


73

A densidade de drenagem é demasiadamente importante na indicação do nível de

desenvolvimento do sistema de drenagem de uma bacia hidrográfica. Sendo assim, este índice

fornece uma indicação da eficiência da drenagem da bacia, sendo expressa pela relação entre o

somatório dos comprimentos de todos os canais da rede; sejam eles perenes, intermitentes ou

temporários; e a área total da bacia (ANTONELI & THOMAZ, 2007). Desta forma, esses dados são

essenciais para o planejamento do manejo de uma bacia hidrográfica.

O sistema de drenagem da bacia em estudo, de acordo com a hierarquia de Strahler, possui

ramificação de quarta ordem em geral, o que significa pequeno grau ramificação para a escala do

mapa utilizado (Figura 5.3.2).

Figura 5.3.2 - Ordenamento da rede de drenagem da bacia do rio Brígida – PE.


5.4 Altitude da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE

A Figura 5.4.1 apresenta as informações quantitativas associadas à declividade do terreno da

bacia. A altitude da bacia varia de 582 a 970 metros na porção norte (Região Planáltica – Chapada

do Araripe) até a faixa de 388 a 582 metros no centro sul da bacia. Já a montante dos rios Brígida,

74

Gravatá e São Pedro que forma uma confluência em direção ao rio São Francisco, possuem altitudes

entre 194 e 388 metros.

A porção mais elevada está destacada em vermelho no mapa e recebe o nome de chapada do

Araripe; que se estende pelos estados do Ceará e Piauí e abriga a Floresta Nacional do Araripe.

Figura 5.4.1- Altitude da bacia hidrográfica do rio Brígida – PE.

Fonte: Base Cartográfica: SRTM (EMBRAPA, 2010). Elaborada pelo autor.

Desta forma, a maior parte do relevo da porção norte corresponde à área de planalto e área de

chapada, que é compensada pela cobertura vegetal; já na porção sul o relevo se mostra suavemente

ondulado, refletindo significativamente na distribuição e direção da drenagem.

A malha fluvial acompanha a declividade do relevo que ocorre no sentido noroeste-sudeste.

Esta altitude influencia a relação entre a precipitação e o deflúvio da bacia hidrográfica, sobretudo

devido ao aumento da velocidade de escoamento superficial, reduzindo a possibilidade da

infiltração de água no solo.

Nesta perspectiva, as pesquisas de Castro Jr. (2001) demostram que em regiões de altitudes

elevadas a temperatura é menor, e apenas parte da energia é utilizada para evaporar a água,

enquanto que, em altitudes baixas, quase toda a energia absorvida é usada para evaporação da água.

75

Castro Jr. (2001) frisa que as altitudes elevadas tendem a receber maior quantidade de precipitação,

além de a perda de água ser menor. Nessas regiões, a precipitação geralmente excede a

evapotranspiração, ocasionando um suprimento de água que mantém o abastecimento regular dos

aquíferos responsáveis pelas nascentes dos cursos d'água.

5.5 Análise do uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica do rio Brígida - PE

As diferentes classes de uso e ocupação do solo estão a seguir relacionadas de acordo com a

Unidade de Planejamento Hídrico do rio Brígida - PE - UP11, com suas respectivas áreas e

percentual de ocupação na bacia (Figura 5.5.1).

A vegetação arbustiva arbórea fechada está distribuída, principalmente na porção sul e nas

planícies aluviais dos rios (foto 13 no mapa). Já a vegetação arbustiva arbórea aberta está

distribuída por quase toda a bacia (fotos 4 e 12 no mapa).

A vegetação arbórea fechada está localizada na porção norte da bacia, principalmente nas

regiões mais levadas. Nesta área a vegetação é bem desenvolvida, pois sofre maior influência dos

fatores climáticos. A vegetação arbórea aberta também está distribuída por esta porção, porém em

áreas menos elevadas da chapada do Araripe (foto 14 no mapa).

Boa parte da bacia está antropizada principalmente as regiões sul, centro oeste e noroeste,

principalmente as áreas de várzeas da bacia, localizadas nas bordas dos rios.

As áreas irrigadas se localizam principalmente próximas aos rios e açudes. Nestes ambientes,

geralmente se cultiva cebola, melão, melancia e diversas leguminosas (fotos 1, 5, 6 e 7 no mapa).

Pode-se localizar também a vegetação Arbustiva Arbórea aberta (Caatinga rala). Cabe frisar,

que estas áreas são usadas para a agricultura de subsistência e criação de pequenos animais. Prática

está realizada de forma extensiva e degradadora da vegetação e dos solos.

A vegetação arbustiva arbórea aberta ocorre preferencialmente na porção centro oeste/leste e

sul da bacia. Os maiores municípios como Parnamirim e Ouricuri se localizam nestas áreas. Nestes

municípios a vegetação ainda está bastante preservada, porém com diversas clareiras de

desmatamento (fotos 2 e 3 no mapa), com destaque para o município de Ouricuri.

As principais áreas de pastagem estão localizadas próximas ao município de Ouricuri (fotos 8,

9 e 10 no mapa), em grandes extensões de terra usadas para a criação bovina.

Em todas as regiões a derrubada da mata e posterior queima para o plantio ainda é bastante

utilizada e se dá basicamente no período chuvoso, geralmente para a subsistência com algumas

ressalvas, por exemplo: derrubada da vegetação e uso da madeira para alimentar fornos de

indústrias, principalmente o polo gesseiro de Araripina.

76

A área de influência urbana se dá basicamente próxima à rede fluvial, com uma urbanização

ainda incipiente em alguns municípios e avançada em outros, como Ouricuri e Arararipina.

O grau de concordância do mapeamento de acordo com o teste Kappa foi de 0,90; este valor

nos dá uma excelente concordância na classificação. O resultado Kappa indica que a unidade de

referência está corretamente classificada, portanto a exatidão da classificação representa a

concordância entre a informação do mapa temático gerado e a informação real do espaço geográfico

mapeado. Ou seja, completa, concordância entre os dados mapa/dados coletados em campo.

Figura 5.5.1 - Uso e ocupação do solo da bacia hidrográfica do rio Brígida.

Fonte: Imagens de Satélite Resourcesat 1 – Sensor LISS3 – Disponível – INPE (INPE, 2010). Data da coleta: 08/09/2010. Elaborada pelo autor.

Em resumo, cabe destacar que as principais regiões da bacia em estudo que sofrerá com as

transformações na cobertura vegetal são as porções centro oeste, leste e sul, pois a variação

vegetacional é intensa nestas localidades, devido principalmente à grande dependência das chuvas,

do tipo de solo, da estrutura geológica e das condições climáticas.

77

Cabe frisar também a fragilidade da vegetação localizada no norte da bacia, porém devido à

altitude e a condições climáticas serem mais favoráveis torna esta porção menos susceptível às

mudanças do clima.

Nesta região a vegetação muda bastante de uma estação para outra. No período de secas a

caatinga entra em estado de latência, aparentemente morta, as árvores perdem as folhas, os galhos

ficam com se estivessem secos e as plantas param de crescer. Mas, quando acontece uma primeira

chuva, as plantas ficam verdes e retomam seu vigor natural. Na realidade a vegetação perde

folhagem para se proteger das altas taxas de evapotranspiração ocasionada pelo déficit hídrico; o

oposto ocorre no período chuvoso, onde a vegetação ganha folhagem no sentido de armazenar água

para resistir ao período anterior.

As espécies decíduas são predominantes nesses ambientes, variando o grau de deciduidade de

acordo com a reação aos déficits hídricos, uma vez que há espécies que perdem as folhas logo no

final da estação chuvosa e outras que as mantêm até o final da estação seca, criando, portanto,

mosaicos temporais e espaciais dentro de microambientes durante a estação seca (FRANKIE et al.,

1974, LIEBERMAN, 1982, REICH & BORCHERT, 1984, MOONEY et al., 1995, BORCHERT,

1996, JUSTINIANO & FREDERICSEN, 2000).

5.6 Tipos de solos da bacia hidrográfica do rio Brígida

A bacia do rio Brígida é ocupada por diversos tipos de solos, que são em geral pouco

profundos e bastantes rasos. Os solos predominantes na bacia são os latossolos amarelos (LA) e

latossolos vermelho-amarelo (LVA) (26,68%), que se estendem desde o limite norte, na chapada do

Araripe até quase o exutório, e domina grande parte do meio oeste (Figura 5.6.1). É nessa unidade

de mapeamento onde se encontram grande parte das manchas de solo agricultáveis da bacia,

seguidos pelos Argissolos (PA) (25,08 %) e Neossolos (R) (20,58%) (Tabela 5.6.1).

Tabela 5.6.1 - Tipos de solos e percentuais encontrados na bacia hidrográfica do rio Brígida.

Legenda Classificação Bacia do rio Brígida 01 A Neossolos Flúvicos 2,89 02 AQ Neossolos 0,63 03 C Camisolas 0,41 04 V Vertissolos 0,05 05 NC Luvissolos 2,33 06 PA Argissolos 25,08 07 PE Argissolos 0,13 08 PL Planossolos 8,06 09 PV Argissolos 9,64 10 R Neossolos 20,58 11 RE Neossolos 3,07

78

12 LA Latossolos amarelos e vermelho-amarelo 26,68

Fonte: (PERNAMBUCO, 1998). Adptada pelo autor.

No limite leste (Figura 5.6.1), ocorrem solos pouco desenvolvidos, com predomínio de solos

litólicos e não cálcicos. Próximos ao limite oeste aparecem manchas isoladas de regossolos,

cambissolos, vertissolos e solos litólicos.

Na região norte os latossolos amarelos e vermelho amarelo estão localizados principalmente

na chapada do Araripe, já na borda da chapada existe diversas manchas de argissolos, planossolos e

neossolos.

Já na região sul os solos predominantes são os argissolos e neossolos, principalmente nas

planícies aluviais.

Figura 5.6.1 - Tipos de solos da bacia hidrográfica do rio Brígida.


79

5.7 Cenários de temperatura para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070

5.7.1 Cenário B2 (otimista) e A2 (pessimista) temperaturas máximas, mínimas e médias

Na bacia hidrográfica do rio Brígida as temperaturas máximas projetadas devem variar entre

30 e 36º C nos dois cenários A2 e B2. No cenário B2 (otimista) as maiores temperaturas máximas

dar-se-iam nos anos de 2050, 2060 e 2070, com destaque para a porção sul da bacia em que as

temperaturas sofreram acréscimo de 1 a 2º C, passando a variar entre 34 e 36º C, isto também

ocorrerá no cenário A2 (pessimista) com acréscimo do ano de 2040. Os dois cenários apontam

maior abrangência de aumento das temperaturas na porção sul a partir de 2030, principalmente no

cenário pessimista A2 (Figura 5.7.1.1).

Figura 5.7.1.1 - Temperaturas máximas nos cenários B2 e A2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070.

Fonte: Dados de temperatura do modelo PRECIS nos cenários B2 e A2. Mapeamento elaborado pelo autor.

80

As temperaturas mínimas no cenário B2 (otimista) devem variar de 20 a 24º C, principalmente

na porção sul que deve haver um acréscimo de 1 a 2º C, variando entre 22 e 24º C, isto também

deve ocorrer no cenário A2 (pessimista), porém abrangendo uma maior área. Isto deve ocorrer a

partir do ano de 2030 e se agravar no ano de 2070, passando a variar entre 24 e 26º C (Figura

5.7.1.2).

Na porção norte as temperaturas, devem variar de 1 a 2º C, passando de 20º C no ano de 2030

para 20 e 22º C no ano de 2040 no cenário B2 (otimista). Já, no cenário A2 (pessimista), devem

ocorrer a partir do ano de 2030.

Figura 5.7.1.2 - Temperaturas mínimas nos cenários B2 e A2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070.


81

As temperaturas médias no cenário otimista (B2) devem variar entre 24 e 30º C,

principalmente na porção sul da bacia, onde esta variação deve ficar entre 28 e 30 º C, a partir do

ano de 2040. Já, no cenário pessimista (A2), isto deve ocorrer a partir do ano de 2020 se agravando

a partir de 2060 (Figura 5.7.1.3).

Na porção norte as temperaturas devem variar também de 1 a 2º C, passando de 24 - 26º C no

ano de 2030 para 26 e 28º C no ano de 2040 no cenário B2 (otimista). Já, no cenário A2

(pessimista) devem ocorrer também a partir do ano de 2040, com aumento da área de abrangência

das temperaturas mais elevadas na porção sul.

Figura 5.7.1.3 - Temperaturas médias nos cenários B2 e A2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070.


82

5.8 Modelo hidrológico mensal semidistribuído

5.8.1 Relação entre o escoamento superficial estimado pelo modelo e o observado no posto

fluviométrico

O modelo hidrológico mensal semidistribuído foi executado para simular o escoamento

superficial mensal dos postos fluviométricos da bacia hidrográfica do rio Brígida – PE (Tabela

4.7.6.1).

A Figura 5.8.1.1 mostra a relação entre o escoamento médio estimado pelo modelo e o

escoamento observado médio nos postos fluviométricos F1 e F2, entre os anos de 1966 a 1973.

Verifica-se que o modelo superestima o escoamento superficial em quase todos os meses.

Figura 5.8.1.1 - Relação entre o escoamento superficial estimado pelo modelo e o observado no fluviômetro: F1 (posto fluviométrico de Jacaré localizado no riacho São Pedro) e F2 (posto fluviométrico do Poço do Fumo localizado no riacho Gravatá) para o período de 1966 a 1973 na bacia hidrográfica do rio Brígida – PE. Fonte: Próprio autor.

A calibração do modelo hidrológico mensal semidistribuído para a bacia hidrográfica do rio

Brígida - PE apresentou Coeficiente de Eficiência de Nash e Sutcliffe de 97,66% (fluviômetro F1) e

98,33 % (fluviômetro F2) e os erros relativos (ER(01) e ER(2)) foram de 10,66% e 12,99% para F1

e de 11,65% e 12% para F2.

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m³/

s).

Escoamento Superficial Estimado - Fluviômetro F1 Escoamento Superficial Observado - Fluviômetro F1

Escoamento Superficial Estimado - Fluviômetro F2 Escoamento Superficial Observado - Fluviômetro F2

1967 1968 1969 1971 19731966

83

Na calibração do modelo os dados de profundidade e porosidade usados para derivar a

capacidade de campo para a área de abrangência dos fluviômetros apresentaram os seguintes

resultados:

As profundidades fixadas para a sub-bacia riacho São Pedro – sub-bacia S1 – posto

fluviométrico F1 que abrange os municípios de Araripina, Parnamirim, Ouricuri e Trindade foram

de 0,8, 0,6, 0,9 e 0,5 m; porosidades de 0,4, 0,2, 0,3 e 0,2 m e capacidade de campo de 320, 100,

270 e 120, respectivamente.

As profundidades do solo fixadas para a sub-bacia do riacho Gravatá – sub-bacia S2 – posto

fluviométrico F2 que abrange os municípios de Ipubí, Bodocó, Parnamirim e Ouricuri foram de 0,8,

0,4, 0,8 e 0,7 m; porosidades de 0,4, 0,3, 0,5 e 0,2 m e capacidade de campo fixada de 320, 120, 400

e 140 mm, respectivamente.

Durante o período de calibração do modelo hidrológico verificou-se elevada sensibilidade do

escoamento superficial à capacidade de campo, pois este dado está diretamente relacionado a

porosidade e a profundidade do solo da bacia, e ainda pelo fato da bacia hidrográfica do rio Brígida

- PE estar localizada em ambiente cristalino e de solo rasos, que acaba influenciando diretamente o

comportamento do escoamento superficial.


2060 e 2070 - Posto Fluviométrico F1

O escoamento superficial no cenário B2 (Otimista) e A2 (Pessimista) na área do posto

fluviométrico F1 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 está representado na Figura

5.8.2.1.

No cenário B2 (Otimista), a partir do ano de 2020 o escoamento superficial máximo mensal

sofrerá um decréscimo durante toda a estação chuvosa; e se agravará no ano de 2070. Já no cenário

A2 (Pessimista), o decréscimo no escoamento superficial máximo mensal será mais acentuado.

Porém, de acordo com valor de (u(tn)) do teste de Mann – Kendall, a redução do escoamento

superficial é não significativa, tanto no cenário otimista (u(tn) = – 1,740) como no cenário

pessimista (u(tn) = – 1,829).

Nesta perspectiva, pode-se inferir que haverá uma redução no escoamento superficial máximo

mensal em todos os anos analisados a partir de 2020, principalmente no cenário pessimista (Figura

5.8.2.1), apesar da redução ser estatisticamente não significativa.

84

Figura 5.8.2.1 – Cenário B2 e A2 – escoamento superficial estimado para os anos 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 - posto fluviométrico F1.

Fonte: Próprio autor. 5.9.3 Cenário B2 e A2 – escoamento superficial estimado para os anos 2020, 2030, 2040, 2050,

2060 e 2070 - Posto Fluviométrico F2

O escoamento superficial no cenário B2 (Otimista) e A2 (Pessimista) no posto fluviométrico

F2 para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 estão representados na Figura 5.8.3.1.

No cenário B2 (Otimista), a partir do ano de 2020 o escoamento superficial máximo mensal

será irregular, com os picos máximos do escoamento superficial em queda, ou seja, o escoamento

superficial máximo mensal se reduzirá, podendo se agravar no ano de 2070.

Já no cenário A2 (Pessimista), o decréscimo no escoamento superficial máximo mensal será

mais acentuado. Porém, também de acordo com valor de (u(tn)) do teste de Mann – Kendall,

verifica-se uma redução não significativa no escoamento superficial ao longos dos anos analisados,

tanto no cenário otimista (u(tn) = – 1,824) como no cenário pessimista (u(tn) = – 1,895).

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Cenário Otimista B2 Cenário Pessimista A2Fluviômetro F1

2020 2030 2040 2050 2060 2070

85

Figura 5.8.3.1 - Cenário B2 e A2 – escoamento superficial estimado para os anos 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 - posto fluviométrico F2.


Nos cenários A2 e B2, nas áreas de ambos os postos fluviométricos F1 e F2, o escoamento

superficial tem seguido os padrões chuvosos na bacia, apesar do escoamento superficial máximo

permanecer por alguns meses.

Como a bacia é pobre no tocante a capacidade de drenagem, e pouco suscetível a enchentes

em face de precipitações normais, reflete a influência da origem geológica, da topografia, dos tipos

de solo, da vegetação e das intensidades de precipitação, resultando numa baixa capacidade de

infiltração da água das chuvas ao longo do tempo e espaço, que resulta em nível moderado de

escoamento superficial, não contribuindo na concentração de águas que possibilitem cheias rápidas;

consequentemente, menores serão os riscos de rápida concentração de água da chuva no canal

principal, visto que, a precipitação pluviométrica na bacia hidrográfica do rio Brígida se concentra

em diferentes pontos, concorrendo para amenizar a influência da intensidade de chuvas, as quais

poderiam causar maiores variações no escoamento superficial ao longo dos cursos d'água e

consequentemente as enchentes.

Sendo assim, e com aumento das temperaturas em maior proporção na porção sul do que na

porção norte e/ou redução nos índices de precipitação, que resulta na redução do escoamento

superficial, e agora projetada para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070, tornará a bacia

0,00

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.

Cénário Otimista B2 Cenário Pessimista A2Fluviômetro F2

2020 2030 2040 2050 2060 2070

86

do rio Brígida deficitária em recursos hídricos; que é preocupante, visto que boa parte da população

é dependente da água da chuva, seja para a agricultura, agropecuária e abastecimento público.

87

6 CONCLUSÕES

O modelo hidrológico de balanco hídrico calibrado para a bacia hidrográfica do rio Brígida

se mostrou satisfatório para estimar e simular o escoamento superficial da bacia, com Nash e

Sutcliffe de aproximadamente 98%.

O escoamento superficial máximo mensal tem sofrido redução ao longo dos anos, e as

projeções são de que haja um decréscimo destes índices nos anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060

e 2070.

Em geral, os índices pluviais anuais e mensais apresentam tendência de queda. A principal

redução nas precipitações ocorre na porção sul da bacia. E, é nesta porção, onde se concentra boa

parte da população da região e uma cobertura vegetal de caatinga já bastante degradada.

Este estudo reforça a hipotese do El Niño provocar queda nas precipitações na bacia

hidrográfica do rio Brígida, uma vez que aplicando o teste de Mann – Kendall, 80% dos postos

analisados, em anos de El Niño, apresentaram queda nos índices pluviais.

De acordo com as projeções, as temperaturas são menos elevadas na porção norte e mais

elevadas na porção centro-sul e para os anos de 2020, 2030, 2040, 2050, 2060 e 2070 é de aumento

de 1 a 2º C, nas projeções mais otimistas.

A principal região da bacia a sofrer com as transformações na cobertura vegetal é a porção

centro-sul, pois a variação vegetacional é intensa nestas localidades, devido principalmente as

condições climáticas, do tipo de solo, da estrutura geológica e do uso antrópico.

88

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98

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99

ANEXO A

100

Tabela A1: Postos pluviométricos selecionados na bacia hidrográfica do rio Brígida – PE.

Nª Código Posto Período Total médio anual (mm) 01 3749865 Serrolândia 1962-1985 721,7 02 3758187 Araripina 1935-2007 689,1 03 3759083 Feitoria 1935-1988 834,8 04 3759162 Serra Branca 1963-1988 774,5 05 3759321 Morais 1963-1990 947,7 06 3759374 Ipubi 1963-2007 647,8 07 3759551 Trindade 1963-2007 583,8 08 3759636 Barra São Pedro 1935-1989 662,7 09 3759772 Eng. Camacho 1959-1990 637,7 10 3759789 Ouricuri 1913-2007 579,8 11 3768286 Santa Filomena 1935-1992 576,8 12 3769041 Jatobá 1963-1990 657,5 13 3769118 Varginha 1963-1991 613,4 14 3769393 Matias 1963-1993 484,5 15 3840832 Serra das Tabocas 1962-1986 1087,4 16 3850058 Exu 1935-2007 798 17 3850614 Bodocó 1963-2007 638,4 18 3850865 Colinas 1963-1985 606,4 19 3850917 Estaca 1963-1990 614,7 20 3851605 Ipueira 1963-1988 651,6 21 3860146 Icaiçara 1963-1992 637 22 3860189 Parnamirim 1912-2007 832,2 23 3860352 Poço do Fumo 1963-1992 618 24 3860533 Jacaré-Parnamirim 1963-1991 488,9 25 3768688 Campo Santo 1963-1987 582,1 26 3769552 Santa Cruz 1937-1990 537,3 27 3769759 Bezerro 1963-1994 570,4 28 3850478 Granito 1963-2006 539,2 29 3850493 Moreilândia 1963-2007 642,9 30 3851568 Santa Rosa 1963-1992 683,3 31 3769163 Jacaré-Ouricuri 1963-1985 625,8 32 3851839 Serrita 1963-1991 576,5 33 3861115 Abóboras 1963-1993 621,7

Média geral dos totais anuais 660,5 Fonte: (LAMEPE, 2010). Elaborada pelo autor.

101

ANEXO B

102

Este tópico analisa as temperaturas mensais nos cenários A2 e B2, para os anos de 2020, 2030,

2040, 2050, 2060 e 2070.

B1 Cenário A2 para o ano de 2020

Na bacia do rio Brígida as temperaturas médias projetadas variam entre 22 e 32º C. Os meses

mais quentes serão: setembro, outubro, novembro e dezembro, com destaque para outubro e

novembro com temperaturas entre 28 e 30º C na porção sul da bacia. Cabe ainda citar que no mês

de janeiro a temperatura média é superior aos meses subsequentes, principalmente ao sul da região.

De fevereiro a maio, as temperaturas estarão entre 22 a 24º C na porção norte e 24 a 26º C na

porção sul. Já no mês de junho a temperatura estará entre 26 e 28º C (Figura B1).

Figura B1 - Temperatura média mensal projetada para o ano de 2020, cenário A2.

Fonte: Dados de temperatura do modelo PRECIS. Mapeamento elaborado pelo autor.

103

B2 Cenário B2 para o ano de 2020

Este cenário apresenta média projetada de temperaturas entre 22 e 32º C. Os meses mais

quentes serão os meses de setembro, outubro, novembro e dezembro, com destaque para o mês de

outubro em que as temperaturas médias estarão entre 28 e 30º C. Já nos meses de fevereiro a julho

as temperaturas estarão entre 24 e 26º C na porção sul e 22 a 24º C na porção norte. Já no mês de

janeiro a temperatura estará entre 24º C e 26º C em toda a bacia (Figura B2).

Figura B2 - Temperatura média mensal projetada para o ano de 2020, cenário B2.


104


Para a bacia, as temperaturas médias se elevam, sobretudo durante os meses de outubro,

novembro e dezembro ficando entre 28 a 32º C, principalmente durante os meses novembro que

ficará entre 30 a 32º C em boa parte da porção sul. Isso ocorre devido à densidade da vegetação na

Chapada do Araripe, onde a cobertura vegetal tem o poder de amenizar a temperatura do ambiente.

Cabe citar temperaturas mais amenas no norte da bacia nos meses chuvosos, com destaque

para os meses de março e abril, com temperaturas entre 22 e 24ºC. Já na porção sul as temperaturas

médias serão mais severas (Figura B3).



105


Para este cenário, as temperaturas de setembro a dezembro estarão entre 26 e 30º C,

principalmente na porção sul da bacia que será de 28 a 30º C. As temperaturas são mais amenas ao

longo dos meses mais chuvosos, com destaque para os meses de janeiro, fevereiro e março, que na

porção sul estará entre 26 e 28º C. Já na porção norte as temperaturas serão mais amenas (Figura

B4).

Figura B4 -Temperatura média mensal projetada para o ano de 2030, cenário B2.


106


Neste cenário, as temperaturas médias de setembro a dezembro se elevam e estarão entre 28 a

30º C, com destaque para o mês de dezembro na porção sul, que ficarão entre 30 e 32º C. As

temperaturas aumentam significativamente ao longo dos meses mais chuvosos, ou seja, de janeiro a

maio, principalmente na porção sul da bacia. Na porção norte serão mais amenas (Figura B5).




Neste cenário, as temperaturas de outubro, novembro e dezembro estarão entre 28 e 32º C,

principalmente na porção sul da bacia, com destaque para os meses de outubro e novembro, em que

107

as temperaturas médias estarão entre 28 e 30º C. Cabe frisar que as temperaturas aumentam

significativamente ao longo dos meses mais chuvosos, ou seja, de janeiro a maio, principalmente na

porção sul da bacia (Figura B6).

Figura B6 -Temperatura média mensal projetada para o ano de 2040, cenário B2.



Neste cenário, as temperaturas médias de setembro a dezembro estarão entre 28 a 32º C,

principalmente no mês de dezembro em que a temperaturas médias estará entre 30 e 32º C em toda

da bacia. As temperaturas aumentam também ao longo dos meses mais chuvosos, ou seja, de janeiro

108

a maio, principalmente na porção sul da bacia, com destaque para os meses de janeiro e maio com

médias entre 26 e 28º C. Os meses de junho e julho são os que possuem temperaturas mais amenas

(Figura B7).




Neste cenário, as temperaturas de setembro, outubro, novembro e dezembro estarão entre 28 e

32º C, principalmente na porção sul da bacia. Cabe frisar que as temperaturas aumentam

significativamente ao longo dos meses mais chuvosos, ou seja, de janeiro a maio, principalmente na

parte sul, com destaque para o mês de maio. Os meses com temperaturas médias mais amenas serão

junho, julho e agosto (Figura B8).

109




Neste cenário, as temperaturas médias de setembro a dezembro estarão entre 28 a 32º C,

principalmente no mês de novembro e dezembro em que a temperatura média estará entre 30 e 32º

C em toda porção sul da bacia. As temperaturas aumentam também ao longo dos meses mais

chuvosos, ou seja, de janeiro a maio, principalmente na porção sul da bacia, com destaque para os

meses de janeiro, fevereiro e março com médias entre 28 e 30º C na porção sul (Figura B9).

110




Neste cenário, as temperaturas médias de setembro, outubro, novembro e dezembro estarão

entre 28 e 32º C, com destaque para o mês de dezembro no sul da bacia com temperaturas entre 30 e

32º C. As temperaturas médias ao longo dos meses mais chuvosos são mais amenas no norte da

bacia. Já na porção norte a temperaturas serão mais severas (Figura B10).

111




Neste cenário, as temperaturas médias de outubro, novembro e dezembro estarão entre 30 a

32º C, principalmente no mês de novembro em que a temperatura média estará entre 30 e 32º C em

toda a bacia. As temperaturas aumentam também ao longo dos meses mais chuvosos, ou seja, de

janeiro a maio, principalmente na parte sul da bacia, com destaque para os meses de janeiro e

fevereiro com médias entre 28 e 30º C na porção sul da bacia (Figura B11).

112




Neste cenário, as temperaturas médias de setembro, outubro, novembro e dezembro estarão

entre 28 e 32º C, com destaque para o mês de dezembro no sul da bacia com temperaturas médias

de 32º C. As temperaturas médias ao longo dos meses mais chuvosos sofrem aumento

principalmente na porção sul, com temperaturas médias de 28 a 30º C. Os meses de junho e agosto

serão os que possuem temperaturas mais amenas (Figura B12).

113

Figura 1.12.1 - Temperatura média mensal projetada para o ano de 2070, cenário B2.


Em resumo, percebe-se que as temperaturas poderão ser mais severas durante os meses de

setembro a dezembro, principalmente no cenário pessimista (A2) em que a média mensal estará

entre 28 e 32º C, principalmente na porção sul. Já para os meses de janeiro em diante as

temperaturas médias mensais também se elevaram principalmente no sul da bacia, visto que, é nesta

área onde as precipitações são menos frequentes, o que pode trazer sérios problemas sociais e

ambientais. O cenário (B2) otimista, também indica resultados próximos, porém com temperaturas

mais amenas. Os meses mais chuvosos também ocorrem aumento nas temperaturas, sobretudo na

porção sul da bacia, enquanto que no norte as temperaturas serão mais amenas durante todo ano.

114

ANEXO C

115

Figura C1.1 - Semivariograma – temperatura média 2020 – Cenário A2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,02

2,05

3,07

4,09

5,11


Figura C1.2 - Semivariograma – temperatura média 2020 – Cenário B2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,01

2,02

3,03

4,04

5,04


Figura C2.1 - Semivariograma – temperatura média 2030 - Cenário A2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,01

2,03

3,04

4,05

5,06


Figura C2.2 - Semivariograma – temperatura média 2030 – Cenário B2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,97

1,94

2,91

3,89

4,86


116


Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,01

2,03

3,04

4,05

5,07


Figura C3.2 - Semivariograma – temperatura média 2040 - Cenário B2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,99

1,99

2,98

3,98

4,97



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,87

1,73

2,6

3,46

4,33



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,01

2,01

3,02

4,02

5,03


117


Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,16

2,32

3,48

4,64

5,8



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,72

1,44

2,16

2,87

3,59



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,3

2,6

3,9

5,19

6,49



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,25

2,5

3,76

5,01

6,26


118

Figura C7.1 - Semivariograma – temperatura mínima 2020 - Cenário A2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,07

2,14

3,21

4,28

5,35


Figura C7.2 - Semivariograma – temperatura mínima 2020 - Cenário B2.

Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,1

2,2

3,3

4,41

5,51



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,26

2,53

3,79

5,06

6,32



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2-1,57

0

1,57

3,14

4,71

6,28


119


Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2-1,77

0

1,77

3,54

5,31

7,08



Distance, h

γ 10

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

1,54

3,07

4,61

6,15

7,68



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,17

0,34

0,51

0,68

0,85



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,18

0,36

0,54

0,71

0,89


120


Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,2

0,39

0,59

0,78

0,98



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,21

0,41

0,62

0,82

1,03



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,22

0,45

0,67

0,89

1,11



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2-0,28

0

0,28

0,56

0,84

1,13


121

Figura C13.1 - Semivariograma – temperatura máxima 2020 - Cenário A2.

Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,24

0,47

0,71

0,94

1,18


Figura C13.2 - Semivariograma – temperatura máxima 2020 - Cenário B2.

Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2-0,29

0

0,29

0,57

0,86

1,15



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,46

0,69

0,92

1,15



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,47

0,7

0,94

1,17


122


Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,45

0,68

0,91

1,14



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,46

0,7

0,93

1,16



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,45

0,68

0,9

1,13



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,46

0,69

0,93

1,16


123


Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,45

0,68

0,9

1,13



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2-0,28

0

0,28

0,56

0,84

1,12



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,23

0,46

0,68

0,91

1,14



Distance, h

γ

0 0,25 0,5 0,75 1 1,25 1,5 1,75 2

0,24

0,47

0,71

0,94

1,18


124

Figura C19.1 - Semivariograma – Precipitação total anual no âmbito da bacia.

Distance, h

γ 10-5

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,22

0,45

0,67

0,89

1,11


Figura C20.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – janeiro.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,22

0,45

0,67

0,89

1,12


Figura C21. - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – fevereiro.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,44

0,88

1,32

1,76

2,2


Figura C22.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – março.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,89

1,77

2,66

3,55

4,43


125

Figura C23.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – abril.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

1,43

2,85

4,28

5,7

7,13


Figura C24.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – maio.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

1,1

2,21

3,31

4,41

5,52


Figura C25.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – junho.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,29

0,59

0,88

1,18

1,47


Figura C26.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – julho.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,55

1,1

1,66

2,21

2,76


126

Figura C27.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – agosto.

Distance, h

γ 10-2

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,51

1,02

1,52

2,03

2,54


Figura C28.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – setembro.

Distance, h

γ 10-2

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,52

1,03

1,55

2,07

2,58


Figura C29.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – outubro.

Distance, h

γ 10-2

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,67

1,35

2,02

2,7

3,37


Figura C30.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – novembro.

Distance, h

γ 10-2

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

1,4

2,79

4,19

5,59

6,99


127

Figura C31.1 - Semivariograma – precipitação média mensal no âmbito da bacia – dezembro.

Distance, h

γ 10-3

0 0,18 0,35 0,53 0,71 0,88 1,06 1,23 1,41

0,24

0,48

0,71

0,95

1,19


universidade federal de pernambuco departamento de ciÊncias geogrÁficas programa de ... ·...

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