Análise de secas no Estado do Rio Grande do Norte baseada em índice climático.

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: LIMA, Santana Lívia de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN; PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Seca - Estado do Rio Grande do Norte; Análise de agrupamento; Previsão - clima; Dry Rio - Grande do Norte (State); Cluster analysis; Forecast - weather; Índices de seca; Séries temporais; Análise multivariada; Método de K-means; Índice SPEI; Estatística multivariada; Modelo ARIMA; ARIMA - Auto-Regressivo Integrado e de Média Móvel; Auto-Regressivo Integrado e de Média Móvel - ARIMA; Estado do Rio Grande do Norte - Secas - 1950 a 2018; Climatologia
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26113

A seca é fenômeno climático que atinge inúmeras regiões pelo mundo, associando à escassez de água por períodos prolongados, representando um dos perigos naturais mais complexos e menos compreendidos, avaliar os riscos causados pela seca é difícil, pois, não há um método globalmente aceito para mensurar e qualificar os seus impactos. Os efeitos da seca podem ser mais drásticos em regiões susceptíveis a escassez hídrica, como as regiões semiáridas, onde está inserido o estado do Rio Grande do Norte, pelo qual vem sofrendo com impactos causados pelo déficit de precipitação durante vários anos consecutivos. Diante disso este trabalho tem como objetivo analisar os eventos de seca no estado do Estado do Rio Grande do Norte no período de 1950 a 2018 com base em dados do índice de seca SPEI. Nesse estudo o índice SPEI foi utilizado em diferentes escalas de tempo, juntamente com à estatística multi - variada e modelo de previsão. A estatística multi - variada foi aplicada com o intuito de definir regiões homogêneas de seca. Os resultados mostram a eficiência da análise de agrupamento ao identificar regiões com características similares de seca, onde foram determinados cinco grupos divididos por microrregiões, os valores do SPEI-3 refletem variações complexas nas condições de seca de acordo com sua classificação. A maior concentração da seca, de acordo com sua duração ocorreu no grupo G4 com a maior presença de seca moderada, já a seca severa foi identificada nos grupos G1 e G5 e, a extrema, nos grupos G3 e G5, com maior intensidade, porém com menor duração, sendo assim o G4 foi considerado o grupo mais seco e o G1 o mais úmido. Assim como foi possível ver a distribuição de seca hidrológica para os dois grupos acima citados como o mais úmido e mais seco, onde o G1 se destacou por ter uma evolução maior frequência de períodos úmidos, em contrapartida o G4 apresentou uma maior evolução episódios secos aumentando a quantidade de episódios de seca hidrológica. Mediante a previsão realizada para os grupos G1 e o G4, a mesma se mostrou eficiente, pois os dois grupos apresentaram valores do r2 significativo, sendo que o G4 apresentou o melhor valor (0,9061), a série prevista seguiu o mesmo padrão tanto da validada quanto da observado, considerando assim o modelo ARIMA satisfatório para os grupos analisado, todavia, devem ser realizados ajustes para minimizar os erros e melhorar a qualidade dos resultados, pois não se pode assegurar que se exista modelos ideais de previsão para essa variável.