Índice de reconhecimento de secas usando a evapotranspiração potencial diária em região semiárida.

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: DANTAS, Iury Araújo Macedo.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Ciências e Tecnologia Agroalimentar - CCTA; PÓS-GRADUAÇÃO EM SISTEMAS AGROINDUSTRIAIS; UFCG
• Palavras-chave em Português: Dados meteorológicos; Penman-monteith; Thornthwaite; Semiárido; Evapotranspiração; Seca; Temperatura; Weather data
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/681

A falta d’água no semiárido brasileiro muitas vezes tornou-se fator limitante para desenvolvimento urbano, agrícola e industrial, interferindo diretamente na vida e renda das pessoas. Este trabalho teve como objetivo determinar o índice de reconhecimento de secas em região semiárida nordestina, usando como referência a evapotranspiração potencial diária obtida através do método Penman-Monteith (FAO) e de dados meteorológicos observados na bacia do Piancó-Piranhas-Açu para um período de 23 anos, esses dados foram adquiridos na estação meteorológica do INMET localizada no Perímetro Irrigado de São Gonçalo-Sousa- PB, com isso foi comparado com os métodos de Thornthwaite, Hargreaves e Blaney- Criddle, para períodos anuais, semestrais, trimestrais e mensais. Onde seus impactos foram calculados usando os métodos estatísticos da Raiz do Erro Quadrado Médio e a Média de Erro de Bias. Onde nove dos 23 anos foram detectados com seca. Semestralmente a seca mais forte aconteceu no segundo semestre, sendo classificada como seca de classes extremas, separado por trimestre os dois últimos apresentaram secas mais fortes, enquanto que mensalmente seus índices são bem próximos, em sua maior parte os resultados equivalente a anos de seca mais severa, iniciando no mês de maio. O método Thornthwaite foi o que mais se aproximou do método de referencia, sendo o mais indicado para ser usado na região, onde o mesmo é de fácil estimação necessitando somente de dados meteorológicos (temperatura)