Catástrofes naturais no estado do Rio de Janeiro baseado em dados climáticos e produtos orbitais: uma abordagem estatística - Gois, Givanildo de (2017)
Há poucos estudos baseados nas áreas de Climatologia Física e Estatística aplicadas ao estado do Rio de Janeiro (ERJ), voltados para catástrofes naturais (secas, enchentes e desertificação) baseado em dados climáticos e produtos orbitais. As séries temporais usadas foram de 47 anos (1967 a 2013) e 71 anos (1943 a 2013). oriundas de 100 estações pertencentes à ANA, CPRM, INMET, SERLA e LIGHT. Estas séries (dados brutos) apresentavam falhas e foram preenchidas com produto 3B43 do satélite TRMM (1998 a 2013) e com as normais climatológicas do INMET (1947 a 1997). Para tanto elas foram submetidas à análise descritiva, exploratória, testes paramétricos (Shapiro-Wilks-SW e Barlett-B), não paramétricos (Mann-Kendall-MK, Método de Sen -Se, Pettitt e SOCUM), transformação Box Cox e análise de agrupamento (AA). Além disso, foram usados dados mensais do Enhanced Vegetation Index (EVI2) entre 2001-2012 com objetivo de verificar tendência de aumento e diminuição da vegetação no ERJ pelos testes não paramétricos e os cenários futuros pela Cadeia de Markov. A estimativa da temperatura média mensal do ar (Tmi) no ERJ, foi baseada em séries observadas de reanálises ou através da composição de ambas e, sendo ajustadas aos modelos de regressão linear múltipla (RLM) e simples (RLS) baseado em três bases: Bases 1 (Reanálise/NCEP), 2 (INMET/NCDC) e 3 (Reanálise/NCEP e INMET/NCDC) entre 1948 a 2015. A análise descritiva mostrou uma probabilidade de ocorrência acima de 75%, os testes SW e B apresentaram um baixo nível de significância para p-valor (α < 5%) e rejeitou-se a hipótese de normalidade e homogeneidade de variâncias nas estações. A transformação Box Cox foi eficaz na estabilização da normalidade dos resíduos e homogeneidade de variância da série temporal de chuva mensal das regiões Médio Paraíba e Serrana, com exceção do Noroeste Fluminense. A alta variabilidade de γ (0,326 a 0,565) é devido à maioria das estações encontram-se na vertente da Serra do Mar voltada para o continente, onde o regime de chuva é influenciado pela interação da topografia com sistemas locais e sinóticos e tendo apenas uma estação na vertente da Serra do Mar voltada para o Oceano Atlântico com influência do ambiente costeiro e dos sistemas de mesoescala e sinóticos, na série de 71 anos. Com base na AA foram escolhidas 11 estações com normalidade ou homogeneidade de variância, caracterizando dois grupos homogêneos pluviométricos (G1 e G2) no ERJ. Para a análise de tendência, o teste MK e método Se mostraram a presença de tendências não significativas de aumento das chuvas nas escalas anual e sazonal, enquanto que o Pettitt e o SOCUM foram eficientes quanto à identificação dos anos de possíveis mudanças abruptas não significativas ou insignificantes na série temporal de 71 anos. O teste de SOCUM identificou 39 eventos de ENOS nos grupos G1 e G2, os maiores percentuais nos eventos neutros (48,72%) e os menores nos El Niño moderado e La Niña fraca e forte (5,13%). Outro resultado encotrado foi a existência de uma tendência insignificante de crescimento da vegetação em 75%, seguido de uma tendência significativa de diminuição em 25% das regiões políticas do ERJ. Já o teste de Pettitt mostrou a existência de mudanças bruscas não significativas (NS), ambos de crescimento e diminuição da vegetação em 6 regiões e significativas (S) de diminuição em 2 regiões. Os prognósticos de mudanças com variação de 1 a 2 anos em intervalos constante (3 a 10 anos) foram observados em todos os cenários futuros. As Bases 1 e 2 apresentaram o maior número de coeficientes significativos, segundo O teste F para p-valor < 0,05, com exceção para a Base 3. A variável latitude (β1) foi mais significativa, seguido da altitude (β3) em todas as Bases. Foram encontrados valores significativos de r2 (>0,80) e r (> 0,90) na Base 2 e na Base 1 com r2 (>0,50) e r (>0,70). Os modelos de RLM ajustados explicaram a maior parte da variabilidade espacial da Tmi para o ERJ, enquanto que os testes paramétricos de SW e B aplicados a série temporal mensal de chuva sem tratamento e à variável reduzida a distribuição normal padronizada a 95% de probabilidade apontaram para as hipóteses de não-normalidade e não-homogeneidade da série temporal. A alta sensibilidade da série temporal de chuva ao teste B foram constatada nas oito regiões políticas do ERJ, devido ao rigor do teste. Os coeficientes de lambda da transformação Box Cox aplicada às séries temporais mensais de chuva para dados sem tratamento e a variável reduzida da distribuição normal padronizada não apresentam eficiência na estabilização da homogeneidade das variâncias. Confirmado pelo teste de B, em 99,58% e 100% dos eventos repetitivamente. A eficiência constatada apena na estabilização da normalidade em 81,33% e 81,58% das frequências acumuladas mensais dos dados sem tratamento e da variável reduzida. Além disso observa-se que o desempenho moderado dos métodos do SPI com dados sem tratamento e com os transformados pela Box Cox versus SPI com dados da variável reduzida transformada pela Box Cox fica evidente no SPI-1, que mostra a presença de variações significativas dos parâmetros estatísticos nas regiões Norte, Costa Verde, Baixada Litorânea e Metropolitana, seguidos de baixo desempenho do coeficiente r2 nas regiões do ERJ. Já o SPI-12 mostrou uma alta dispersão significativa do coeficiente r, seguido de um desempenho baixo a muito baixo, e baixos valores do coeficiente r2, indicando fraca precisão das estimativas dos índices SPI em ambos os métodos. Os erros EPE e RMSE não apresentaram variações significativas, nas durações de 1 e 12 meses. Contudo costatase uma alta variação dos coeficientes r e c com o índice d no SPI-1 mês, ressaltasse que um péssimo desempenho dos métodos com dados sem tratamento e com transformados pela Box Cox versus SPI com dados da variável reduzida transformada pela Box Cox, para o SPI-12 foi verificado nas regiões do ERJ. Além disso, as análises temporal/anual dos SPI-1 e 12 nas regiões mostra alta variabilidade e maior intensidade do SPI-1, ao contrário do SPI-12. No tocante a análise temporal dos SPI–1 e SPI–12 nas regiões do ERJ verifica-se similaridade quanto ao comportamento dos SPI–1 e SPI–12, onde as maiores e menores frequências de eventos de secas categorizadas como moderadamente, muito e extremamente seco foram registradas nas décadas 1970, 1980, 1990, 2000 e no período 2010/2013, com exceção da década de 1960. Eventos de ENOS foram observados no período de estudo. O teste de Pettitt identificaram os anos de mudanças do índice SPI-12, em 1977 (El Niño fraco), 1984 (La Niña fraca), 1989 (Neutro), 1992 (Neutro) e 2002 (El Niño moderado). Prevaleceu a categoria próximo ao normal nas regiões Norte Fluminense, Baixadas Litorâneas e Costa Verde, seguido nas demais regiões de Governo em algumas porções (SW), (SSW) (SE) e (NE). A categoria moderadamente seca ocorreu nas regiões, Metropolitana, Centro Sul Fluminense, Médio Paraíba, Serrana e Noroeste Fluminense enas demais nas porções (SW), (NW) e (NNE) do ERJ. Em suma, a aplicação dos testes estatísticos, paramétricos e não-paramétricos, cadeia de markov, análise multivariada são ferramentas eficientes na avaliação das catástrofes naturais no ERJ.