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X SIMPÓSIO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA FÍSICA APLICADA

 

CARACTERIZAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO NA REGIÃO CENTRO-SUL DO PARANÁ

 

 

Grecieli Pio Souza, Patrícia de Sousa, Jonas Teixeira Nery e-mail: jonanery@dfi.uem.br; Valdemir Antonelli , Maria de Lourdes Orsini F. Martins, Ana Claudia Carfan

 

 

Universidade Estadual de Maringá/Centro de Ciências Exatas DFI –Maringá-PR

 
 

Eixo 3: Aplicação da Geografia Física à Pesquisa

Sub-eixo 3.3: Gestão e Planejamento Ambiental



 

 

INTRODUÇÃO

 

O Estado do Paraná, inserido na região Sul do Brasil, está entre os Estados que mais se destacam na produção agrícola do país. Esta produção representa de 30 a 33% da arrecadação de impostos no do Estado e, aproximadamente,  30% devido à industrialização destes produtos. Portanto, cerca de 60% dos recursos arrecadados provêem diretamente do setor agrícola (BRAGAGNOLO, 1992). Considerando que a sua economia depende dessa produção, devemos salientar a importância da precipitação pluviométrica, como uma variável meteorológica muito importante na otimização de diversas culturas agrícolas do Estado.

O Paraná apresenta diversas ocorrências de tipo de clima, solo e cobertura vegetal, possuindo diferenciada formação geológica e conformação geomorfológica. Apresentando todas as características de zona de clima tropical, na região norte e de zona de clima subtropical, em quase todo o restante de seu território.

A combinação de elementos meteorológicos, altitude, latitude, continentalidade e dinâmica de massas de ar, contribuem para a formação e determinação de diferentes tipos climáticos da Terra. A ocorrência de desequilíbrios na combinação desses elementos podem provocar conseqüências drásticas a sociedade, uma vez que, os eventos meteorológicos extremos podem interferir nas atividades econômicas, especialmente nos países em desenvolvimento, os quais dependem fortemente da agricultura e produção de energia hidrelétrica. As variações regionais do comportamento dos elementos meteorológicos de ocorrências periódicas expõem as atividades humanas a altos riscos e insucessos. As razões físicas dessa variabilidade são complexas e estão relacionadas com a circulação atmosférica global. As ocorrências de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar (TSM), tipo dipolo sobre o Atlântico Tropical, (assim referida por apresentar configurações que mostram anomalias de sinais opostos ao norte e sul do equador) e, principalmente, o estabelecimento de episódios El Niño/Oscilação do Sul (ENOS), também conhecido por El Niño (fase positiva) e La Niña (fase negativa), estão entre os principais fatores de grande escala que contribuem para as mudanças na circulação atmosféricas, responsáveis pela variabilidade interanual da precipitação MENEZES, (1998). Essas anomalias de temperatura da superfície do mar são responsáveis pela ocorrência de chuvas em abundância e secas extremas em diversas regiões no mundo.

Segundo GALVANI et al. (1998) o fenômeno da Oscilação-Sul é representado por um índice (IOS) que expressa a intensidade e a fase do fenômeno. Esse índice é determinado pela diferença entre os desvios de pressão atmosférica ao nível do mar (PNM) registradas nas estações meteorológicas do Taiti, no Pacífico Central e Darwin, no norte da Austrália. A fase positiva da Oscilação-Sul ocorre, quando os sistemas de altas pressões na Indonésia se intensificam, ou seja, seus desvios estão acima da média. Durante essa fase da Oscilação Sul, ocorre uma diferença da pressão entre o Taiti e Darwin, intensificando os alísios de sudeste. Em conseqüência, há um acentuado transporte de águas na direção oeste deste oceano, o que provoca o afloramento de águas mais frias, desde a costa oeste da América do Sul até o Pacífico Central. Na fase negativa, tanto o sistema de baixa pressão, na Indonésia e no norte da Austrália, como o de alta pressão, no Pacífico Oriental, se enfraquecem. O gradiente horizontal de PNM reduz-se e, conseqüentemente, os alísios diminuem de intensidade, chegando, por vezes, a tornar o sentido inverso na parte ocidental do Pacífico. Com isto, o transporte de águas e a ressurgência diminuem, o que dá lugar a uma série de fenômenos oceânicos, entre os quais se destacam as ondas de Kelvin (deslocam-se internamente do Pacífico Ocidental para o Oriental, ocasionando um brusco aquecimento das águas na superfície próximas a costa oeste da América do Sul), sendo esse aquecimento anômalo da temperatura de superfície do mar, nessa região, que configura o El Niño.

Muitos pesquisadores têm estudado a relativa influência desses tipos de anomalias de Temperatura da Superfície do Mar do Oceano Pacífico, podendo-se destacar Sousa et al. (1998), Silva et al. (1998), Rodrigues (1998), Grimm et al. (1998), Nery et al. (1998) entre outros.

SILVA et al. (1998) comparam as influências que cada oceano poderia exercer sobre o regime de chuva do Estado do Paraíba, e também concluíram que o Oceano Atlântico exerce maior influência em relação o Oceano Pacífico Tropical.

Para o Estado do Paraná as ocorrências dos eventos El Niño (anomalias positivas da TSM no Oceano Pacífico), e eventos La Niña (anomalias negativas de TSM no Oceano Pacífico) são um dos maiores responsáveis pelos desvios em relação às normais climatológicas ocorridas no Estado, NERY et al. (1998) e GRIMM et al. (1997). Além desses aspectos relacionados, GRIMM et al. (1998), sugerem a possível influência de anomalias de temperatura de superfície do mar (TSM) no Oceano Atlântico sobre as anomalias de precipitação no Sul do Brasil, principalmente aquelas que ocorrem no inverno do ano seguinte a ENOS.

Comparando as precipitações no Sul e Sudeste do Brasil com as temperaturas dos Oceanos Pacífico e Atlântico Tropical STUDZINSKI (1995) constatou que: "ENOS desempenha um papel importante na variabilidade interanual das precipitações, mas significante fração dessas anomalias ocorre independente deste". Quanto à variabilidade sazonal, no verão ambos os oceanos são importantes, no outono e inverno o Pacífico é mais determinante e na primavera o Atlântico.

Neste contexto pretende-se, com esse trabalho, contribuir para estudos relacionados à dinâmica climatológica, podendo tornar mais eficientes os planejamentos em diversos setores da economia, uma vez que o domínio sobre o conhecimento climático tornou-se uma prerrogativa importante para desenvolvimento desses segmentos. Além disso, pode-se disponibilizar e otimizar informações concernentes a esses eventos de anomalias, favorecendo o aproveitamento das condições climáticas favoráveis. A análise climatológica fornece subsídios importantes, tanto no que diz respeito ao conhecimento da realidade espacial, quanto ao da organização das atividades econômicas, permitindo a integração de diversas modalidades que possibilitam aperfeiçoar os estudos de modelos de gestão ambiental.

Caracterização da Área

Guarapuava situa-se no Terceiro Planalto Paranaense, na região centro-oeste, possui uma altitude média de 1120m e área de 3503 km2, distancia-se da capital, Curitiba, cerca de 260 km.

O nome Guarapuava vem da língua indígena tupi-guarani, guará: lobo e puava:  bravo,  é o nome pelo qual foi identificada essa região em 1770, com a descoberta dos Campos Gerais, que era uma área de 175.000 km2 e delimitava-se do Rio dos Patos (Rio Ivaí) até o Rio Paraná; da Argentina, cidade de Corrientes até o Uruguai, cidade de Goyo-Em; até Campos de São João em Porto União.

A região nasceu em 1810, no processo de caminhada dos tropeiros “A Marcha do Oeste”, vindos de Minas Gerais, São Paulo e Rio Grande do Sul e imigrantes germânicos, com a construção do Forte Atalaia. Desse movimento, surgiram as primeiras moradias, que abrigavam as famílias e tropas que tinham um desafio: dominar a região que pertencia a três tribos indígenas - Camés, Votorões e Cayres. Com a constituição da Freguesia de Nossa Senhora de Belém, em 1819, passou a ser considerada vila em 17 de julho de 1852 e com o crescimento do povoado, elevou-se à município em 12 de abril de 1871.

A população de Guarapuava é também composta de descendentes de poloneses, italianos, japoneses, austríacos e ucranianos, apresentando uma cultura rica e tradicional que permanece através de expressões culturais e festas até os dias de hoje, dentre elas, as “Cavalhadas”, que representa uma encenação festiva de origem ibérica. No Brasil, essas festas surgiram no século XVII com influência portuguesa e no Paraná, permanecem tradicionais nos municípios de Palmas e Guarapuava, representando a história da conquista dos Campos Gerais.

O artesanato se destaca com a tapeçaria, inspirado na cultura indígena, normalmente feito em fibras naturais.

A economia da região é baseada na agricultura, com o cultivo de soja, milho, trigo, cevada, fruticultura e outros, a bovinocultura e a avicultura na indústria extrativa e de transformação. Além disso, o comércio e a agroindústria também são representativos.

O planalto de Guarapuava é formado por um relevo suave que permite o desenvolvimento da agricultura mecanizada.

Os produtos são cultivados de acordo com as condições do solo e clima.

A região de Guarapuava é formada por um imenso platô, que apresenta áreas alagadas, que formam um solo escuro orgânico.

 

MATERIAL E MÉTODO

 

Foram utilizados dados de precipitações, fornecidos pelo Instituto Agronômico do Paraná (IAPAR Londrina), num total cinco estações com suas respectivas séries de precipitações pluviométricas na região centro sul do Estado do Paraná. O período de estudo compreende do ano 1966 a 1997, a escolha desse período está relacionada com dois fatores importantes: a) tempo mínimo, de 30 anos, necessário para determinar um fenômeno ou uma mudança significativa, na dinâmica climatológica, b) melhor período que se enquadrava com o maior número de dados coletados por estações, no Estado.

As séries analisadas foram: Guarapuava (950m), Santa Clara (750m), Inácio Martins (960m), Rio dos Patos Prudentópolis (690m), Porto Vitória (790m), União da Vitória (736m) e Jangada (800m) conforme a tabela 1 e figura 1.

Foram utilizados diversos parâmetros estatísticos: média, desvio padrão e coeficiente de variação. Também foram calculadas anomalias, para todas as séries pluviométricas estudadas. Estes métodos foram efetuados a partir da planilha de cálculo Excel e do software Statistica.

Além desses cálculos utilizou-se de análise multivariada (componentes principais e análise de cluster: método de Ward com distância euclidiana), para gerar áreas homogêneas e obter os principais autovetores das séries analisadas.

 

 

Figura 1 – Localização das estações pluviais da região Centro Sul, do Estado do Paraná.

 

 

Tabela 1 – Séries pluviométricas utilizadas, com suas respectivas longitudes, latitudes e altitudes.

 

2551000

35

-51.45

-25.45

950

Guarapuava

2551001

11

-51.20

-25.68

960

Inácio Martins

2551004

12

-51.97

-25.63

740

Santa Clara

2550000

19

-50.93

-25.20

690

Prudentópolis

2649006

29

-49.80

-26.10

770

Rio Negro

2651000

30

-51.07

-26.23

736

União da Vitória

2651003

21

-51.25

-26.37

800

Jangada

2651004

37

-51.22

-26.17

790

Porto Vitória

2652015

42

-52.33

-26.28

800

Clevelândia

 

DISCUSSÃO E RESULTADOS

Na figura 2 foram traçadas isolinhas de altitudes, podendo-se observar que as regiões centro sul do Estado apresentam maiores altitudes, por isso esse trabalho vai focalizar a variabilidade da precipitação dessa região específica, onde a orografia exerce um papel importante na dinâmica de circulação das massas de ar que atingem o Estado.

 

 

 Figura 2. Altitudes das estações pluviométricas (m).

 

A aplicação da Análise de Componentes Principais ACP (modo S) no estudo da variabilidade da precipitação total anual, para o período estudado, resultou em cinco autovalores. O primeiro autovalor explica 65.5% da variabilidade da matriz original de dados, o segundo explica 5,8%, o terceiro 5,5% e o quarto 4,0% respectivamente, para todo o Esatdo. A figura 3 apresenta o resultado da análise de clusters considerando como input os auto vetores associados aos auto valores retidos na ACP.

Figura 3 - Classificação das áreas homogêneas, através da análise multivariada.

 

A partir dessa análise pode-se observar (Figura 3) que o grupo 3 e 4 estão muito misturados. Desta forma optou-se por eliminar os grupos homogêneos 1 (região noroeste e oeste do Estado) e 2 (região norte e nordeste do Estado) e, a seguir, repetir as análises anteriores, buscando um melhor entendimento dos grupos 3 e 4 (região centro, sul, sudeste e sudoeste do Estado).

 

Tabela 2 Variância explicada dos cinco primeiros autos valores.

 

 

Autovalor

% Total

Acum.

Acum.%

1

17.4

45.9

17.4

45.9

2

 3.4

9.1

20.9

55.1

3

3.4

9.0

24.3

64.1

4

2.4

6.3

26.7

70.4

5

2.3

6.1

29.1

76.5

 

A tabela 2 apresenta os cinco primeiros auto valores, com suas respectivas variâncias explicadas. 76%, aproximadamente de variância explicadas nos cinco primeiros auto valores, sendo que o primeiro auto valor explica 45.9% de variância, ou seja, a variabilidade da precipitação pluviométrica da região sul do Estado do Paraná está explicada pelo primeiro auto valor da ACP.

Na figura 4 apresenta-se o dendograma tendo por base os dados originais da região sul do Paraná. O corte nesse dendograma foi realizado de maneira subjetiva, mas procurando entender a dinâmica da precipitação na região. Assim, obteve-se três grupos homogêneos. O dendograma foi obtido a partir dos primeiros auto vetores associados às CP mais significativas.

 

Figura 4 Dendograma obtido para gerar áreas homogêneas de precipitação.

 

Figura 5– Primeiro, segundo e terceiro auto vetores (modo T) da precipitação.

 

A figura 5 apresenta os três primeiros auto vetores com base na matriz de dados gerados com dados do sul do Paraná, evolução temporal gerados a partir da ACP (modo T).

 

Tabela 3 - Cálculos das estatísticas descritivas das séries pluviais utilizadas nesse trabalho, dentro do período estudo.

 

Código

Média

Desvio

Cv

Máximo

Mínimo

Amplitude

2551000

1720.6

339.5

0.20

2580.6

1102.8

1477.8

2551001

1804.9

428.4

0.24

2865.0

928.0

1937.0

2551004

1780.4

463.5

0.26

3223.6

1050.3

2173.3

2550000

1572.8

368.0

0.23

2261.2

844.9

1416.3

2649006

1526.7

291.9

0.19

2259.2

949.6

1309.6

2651000

1660.5

455.9

0.27

2901.3

210.7

2690.6

2651003

1785.1

403.1

0.23

2999.4

1218.8

1780.6

2651004

1780.0

337.6

0.19

2525.6

1083.5

1442.1

2652015

2135.0

461.3

0.22

3267.3

1378.1

1889.2

 

Pode-se observar que a série pluvial de Clevelândia e Santa Clara (Guarapuava) apresentaram valores de média, desvio padrão, máximo, mínimo e amplitudes de precipitação pluvial, significativamente, maiores que as demais séries de pluviometria, ainda que as altitudes dessas estações não sejam maiores que outras analisadas nesse trabalho. Desta forma pode-se inferir a necessidade de entender a dinâmica dessa região em microescala, para explicar essa variabilidade (Tabela 3).

Os cálculos de anomalias apresentados na tabela 4 possibilitaram a análise, por exemplo, de variabilidade interanual (eventos El Niño: chuvas acima da média na região e eventos La Niña: chuvas abaixo da média climatológica, da região).

 

Tabela 4 – Cálculo de anomalias para as nove séries analisadas. DF significa dados faltantes.

 

Ano

35

11

12

19

29

30

21

37

42

66

-270.4

-49.6

21.4

-188.8

-216.2

-184.9

-138.1

-249.8

493.7

67

-374.5

-448.4

-507.4

-565.0

-491.9

-130.0

-115.4

-137.5

185.1

68

-617.8

-475.6

-606.4

-634.3

-562.9

-482.1

-482.0

-500.0

-227.6

69

35.8

-106.8

-240.5

-246.4

-49.9

133.7

3.9

259.4

570.7

70

-94.9

-65.9

-488.0

27.9

-89.1

34.2

-171.2

-43.2

257.8

71

216.9

392.9

338.6

86.7

-4.8

1.9

-300.1

-116.2

108.6

72

344.7

-62.6

155.9

318.6

222.7

358.2

231.3

319.3

48.5

73

206.5

-305.6

312.2

79.3

1.8

332.9

335.4

559.0

316.1

74

-229.8

-876.8

-382.5

-294.0

-254.9

-313.8

-534.8

-195.0

-348.0

75

-224.0

7.1

-463.3

-190.4

-87.3

250.2

-79.8

152.5

67.8

76

123.1

1060.1

160.4

94.8

52.5

-36.5

-198.9

35.5

-372.1

77

-402.7

695.1

-318.0

-429.8

63.9

-33.7

26.3

101.3

-580.6

78

-483.6

-423.8

-730.1

-274.5

-146.5

-524.6

-485.7

-584.3

-696.5

79

79.2

-423.8

-347.7

29.1

48.4

264.7

143.7

144.6

284.4

80

50.9

591.9

-533.3

167.0

350.3

Df

59.4

123.2

-255.9

81

-332.0

-416.3

463.3

-346.3

-395.8

-337.7

-384.5

-332.5

-586.7

82

436.4

215.1

463.3

206.0

273.3

204.9

288.9

15.5

83.2

83

859.9

562.3

1443.1

688.3

732.5

1240.7

1214.3

739.6

1132.3

84

243.5

259.2

163.7

-124.5

-3.2

10.2

100.5

29.8

-129.5

85

-491.7

-635.7

-526.7

-727.9

-577.0

-635.7

-566.2

-702.4

-756.8

86

-96.2

-69.9

105.4

-307.2

-91.0

-184.1

-288.5

-218.4

-270.2

87

-49.7

66.7

283.6

-105.7

-90.1

-1449.8

-100.3

279.6

4.4

88

-432.5

-494.8

-121.9

-215.3

-218.5

-251.7

-172.6

-272.7

-637.3

89

320.9

151.1

522.7

224.4

133.2

160.4

-28.0

44.0

151.3

90

203.8

353.1

573.5

580.0

319.0

645.3

774.4

645.1

431.8

91

-282.4

-394.8

-197.8

-80.6

-204.3

-102.9

-266.0

-213.7

-524.5

92

480.6

335.3

619.7

328.4

278.3

79.1

253.7

353.8

277.0

93

185.7

58.1

249.5

410.4

314.6

172.5

26.3

-24.6

137.0

94

72.9

-57.8

-151.3

-63.5

92.7

-100.1

35.9

-209.9

421.5

95

-27.5

-61.8

-110.6

420.9

-63.5

1.9

Df

-270.9

-659.4

96

117.7

418.1

-172.4

472.0

414.9

388.6

Df

-146.3

370.3

97

429.9

205.1

20.1

660.1

249.0

486.9

819.1

416.6

704.0

 

CONCLUSÃO

 

A precipitação pluvial da região Centro Sul do Paraná apresenta variabilidade espacial e temporal, significativa de estação para estação.

A variabilidade interanual foi significativa, na região, podendo-se destacar os anos 1982/83 (ano de El Niño) e 1985 (ano de La Niña), com precipitação oscilando entre 29% abaixo e 80% acima da média climatológica.

 

 

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

 

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