PROVA BIOGEOGRAFIA 2019

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Universidade Federal do Rio de Janeiro 
Instituto de Biologia – IB 
Departamento de Ecologia 
Disciplina Biogeografia [IBE 476] 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Beatriz Lemos Nobre 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prova 1 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Rio de Janeiro 
Abril de 2019 
Professor: Rui Cerqueira 
Disciplina: Biogeografia 
Ano/Semestre: 2019.1 
Aluna: Beatriz Lemos Nobre DRE 115178801 
PROVA 1 
 
1)A. A determinação de pontos relativos às localidades no mapa foi realizada através da 
conversão dos dados fornecidos em uma tabela anexa, para cm. Desta forma, cada 10 
graus equivaliam a 3,4 cm e essa foi a base para aplicação da regra de 3 onde se obtinha 
os valores em cm de latitude e longitude dos locais indicados na tabela. 
LOCALIDADE LATITUDE (cm) LONGITUDE(cm) 
Nigéria 2,8 1,4 
Eritreia 4,4 14,4 
Quenia 0,3 11,9 
África do Sul -9,8 8,9 
Marrocos 10,2 -3,17 
Gabão -0,1 3,4 
Mali 3,8 -2,4 
Malawi -3,8 11,5 
El Alto -5,5 -2,7 
Tacna -6,1 -3,4 
Humaitá -2,4 -1,0 
Ilhéus -4,9 -0,3 
Nova Friburgo -7,5 -0,7 
Alegrete -10 -1,8 
La Consulta -11,3 -3,0 
Puerto Ayacucho 1,8 -2,5 
 
OBS: Os dados de longitude calculados para as localidades da América do Sul foram 
modificados com a subtração de 60 ou 40 graus (o que fosse mais próximo) de acordo 
com o Meridiano referencial. 
Mapas seguem anexos no final da prova. 
B. Secundariamente, foram realizados os cálculos de Precipitação Efetiva pelos Índices 
de Thornthwaite- que generaliza zonas climáticas e faz uma verificação da vegetação 
em determinadas zonas, buscando encaixá-las com determinado local. Baseando-se em 
circulação atmosférica e evapotranspiração, calcula-se a precipitação efetiva, onde 
através da tabulação dos dados no programa Microsoft Excel, foi calculada pela fórmula 
𝑃𝐸 = ∑(
2,82𝑃
1,87𝑇+22
)
10/9
(estabelecida pelo autor em 1930). Onde: PE= Precipitação efetiva 
P= Precipitação média mensal; T= Temperatura média. 
Desta forma, os resultados numéricos obtidos através da fórmula nos levam a um valor 
que é interpretado através da tabela abaixo: 
PE Clima Vegetação 
>128 Super 
úmido 
Floresta Pluvial 
64 a 
127 
Úmido Floresta 
32 a 
63 
Subúmido Savana/Campo 
16 a 
31 
Semiárido Estepe 
0 a 15 Árido Deserto 
 Sendo assim, os dados compilados foram: 
 
É sabido que a classificação de Thornwhaite considera o tipo de 
vegetação juntamente com a classificação climática; embora não seja 
considerada nos cálculos para nenhum dos dois índices, a umidade relativa (UR) 
é de extrema importância para a dinâmica florística como um todo e isso implica 
na regulação climática do local. Portanto, afirma-se que, embora esse fator não 
esteja sendo utilizado na contabilização de dados nas equações dos índices de 
Thorntwhaite, a umidade relativa influencia diretamente no clima, e afeta como 
consequência os dados obtidos nas estações metereológicas. 
Tem-se então uma interpretação que pode diferir na análise da fórmula, 
porque a análise da umidade relativa também pode ser um fator que atua como 
determinante no entendimento dos resultados obtidos pelos cálculos dos índices; 
visto que ao considerar apenas os fatores precipitação e temperatura como 
cruciais para a definição de um clima, desconsideram-se alguns outros possíveis 
fatores influentes no clima da região estudada. 
 
 
 ÁFRICA 
57,88954 Subúmido Savana/ campo 
1,217415 Árido/ Deserto 
76,76644 Úmido/ Floresta 
32,55125 Subúmido/ Savana/ campo 
17,26577 Semiárido/ Estepe 
97,13104 Úmido Floresta 
54,56089 Subúmido Savana campo 
78,53979 Úmido Floresta 
 AMÉRICA 
41,42303 Subumido Savana/campo 
2,007109 Árido Deserto 
120,2222 Úmido Floresta 
108,4947 Úmido Floresta 
93,25318 Úmido Floresta 
324,0589 Super úmido Floresta pluvial 
15,15736 Árido Deserto 
117,4887 Úmido Floresta 
C. Curvas ombrotérmicas 
 Na curva ombrotérmica levou-se os dados de precipitação e temperatura 
para análise ao longo de cada mês do ano, e para cada localidade. 
 Na Nigéria, temos valores de precipitação bastante elevados quando a 
temperatura está mais baixa, o que tem uma posterior queda à medida que a 
temperatura se eleva ao longo do ano. 
 
Já na Eritreia temos uma variação quase que imperceptível de 
temperatura, visto que esta apresenta uma espécie de gradiente linear ao longo 
dos meses do ano e isso não ocorre na precipitação, que se mentem instável 
com o decorrer dos meses, chegando a um pico máximo de 7mm, o que 
graficamente é muito visível, no entanto são valores de precipitação muito 
próximos que não representam variação brusca. 
 
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 (
°C
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NIGÉRIA
PRECIPITAÇÃO
TEMPERATURA
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35
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3
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O
MESES DO ANO
ERITREIA
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
 
 No Quenia, temos temperaturas mais elevadas nos primeiros meses do 
ano, o que reflexe quase que espelhadamente na precipitação, que varia bem 
próxima as mudanças no aumento e diminuição da temperatura. 
 
 
 
Na África do Sul, acontecem estações bem marcadas visivelmente no 
gráfico, pois temos um início de ano de temperaturas mais elevadas, que 
decaem de a junho e iniciam seu processo de crescimento a partir de julho. A 
precipitação flutua de acordo com as mudanças de temperatura durante os 
meses do ano. 
 
16
16,5
17
17,5
18
18,5
19
19,5
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MESES DO ANO
QUENIA
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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O
MESES DO ANO
ÁFRICA DO SUL
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
 
No Marrocos, o aumento de temperatura de março a setembro impacta 
diretamente na precipitação dos mesmos meses. 
 
Já no Gabão, as mudanças de temperatura e precipitação caminham 
juntas e vemos que são diretamente proporcionais graficamente.
 
0
5
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O
MESES DO ANO
MARROCOS
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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O
MESES DO ANO
GABÃO
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
 
Em Mali, há um aumento da precipitação de abril a agosto, o que não tem 
relação visível com a temperatura, que embora diminua ao decorrer desses 
meses, não possui uma queda abrupta ou muito significativa. 
 
Já Malawi tem temperatura e precipitação reagindo de forma similar e é 
visível no gráfico que tais forças atuam uma a favor da outra e impactam 
diretamente em efeitos na localidade indicada. 
 
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MESES DO ANO
MALI
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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MESES DO ANO
MALAWI
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
 
 Na América do Sul, temos El Alto apresentando pequenas variações na 
temperatura e uma queda de precipitação entre janeiro e junho/julho. 
 
 Em Tacna, existe um pico da precipitação no mês de setembro, logo após 
uma queda temperatura (ocorrida de fevereiro a agosto). 
 
 
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2
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8
10
12
14
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MESES DO ANO
EL ALTO
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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MESES DO ANO
TACNA
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
No Humaitá há grandes flutuações de temperatura, não ocorrendo um 
padrão ou linearidade, o que se reflete também na precipitação, que tem grande 
queda de março a julho. 
 
Em Ilhéus, a temperatura apresenta um declínio de fevereiro a julho e isso 
afeta numa alteração não linear e instável da precipitação.
 
24,6
24,8
25
25,2
25,4
25,6
25,8
26
26,2
26,4
26,6
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MESES DO ANO
HUMAITÁ
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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MESES DO ANO
ILHÉUS
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
Nova Friburgo apresenta uma queda de temperatura acentuada de 
fevereiro a julho, ocorrida também na precipitação, que varia diretamente com o 
aumento da temperatura quando a mesma inicia no processo de aumento até 
dezembro. 
 
Em Alegrete, quando há temperaturas altas há baixa precipitação, quando 
a temperatura cai, essa encontra um equilíbrio com valores de precipitação, e 
quando a temperatura inicia um aumento há um pico da precipitação (outubro).
 
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MESES DO ANO
NOVA FRIBURGO
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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MESES DO ANO
ALEGRETE
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
Em La Consulta, há uma queda de temperatura de janeiro a junho, o que 
segue uma alteração de precipitação gerando instabilidade, e, de julho a 
dezembro, quando há aumento de temperatura, há aumento de precipitação.
 
Em Puerto Ayacucha há curvas inversamente proporcionais entre 
temperatura e precipitação, onde vai na direção oposta à outra (se aumenta a 
temperatura, cai a precipitação e vice-versa), como podemos ver no gráfico 
abaixo.
 
 
 
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MESES DO ANO
LA CONSULTA
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
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O
MESES DO ANO
PUERTO AYACUCHA
PRECIPITAÇÃO TEMPERATURA
2) Através da utilização do modelo 
de Thornthwaite de zonação 
climática, que se baseia em um 
diagrama de precipitação com 
relação a um continente hipotético, 
apresentando o relevo baixo e 
uniforme na forma de pêra. Foram 
realizadas as marcações das zonas 
morfoclimáticas do globo, na figura 1 
da prova disponibilizada. Onde 
utilizou-se do modelo generalizado 
da classificação de Thronthwaite: 
Super úmida 
Úmida 
Subúmida 
Seca 
 
 
3). Tanto na África quanto na América do Sul ocorrem divergências na 
classificação climática. Abaixo temos o esperado X obtido: 
Locais Índice de Thornthwaite Zonação Climática 
Nigéria Subúmido Úmido 
Eritreia Árido Umido 
Quenia Úmido Superumido 
África do Sul Subsumido Subumido 
Marrocos Semiárido Seco 
Gabão Úmido Superumido 
Mali Subsumido Umido 
Malawi Úmido Superumido 
El Alto Subsumido Subumido 
Tacna Arido Subumido 
Humaitá Úmido Umido 
Ilhéus Úmido Superumido 
Nova Friburgo Úmido Umido 
Alegrete Super úmido Umido 
La Consulta Árido Seco 
Puerto Ayacucho Úmido Superumido 
 
 Posterior análise dos dados acima nos demonstra divergências da 
zonação com relação ao índice, sendo assim, os modelos apresentados não são 
100% iguais para uma análise conjunta de resultados. Já quando realizamos 
uma comparação com tipos de vegetação esperados segundo o modelo de 
Thorntwhaite com os mapas de vegetação da África e da América do Sul, 
encontramos algumas discrepâncias. 
 Como já foi anteriormente descrito, o índice utiliza poucas informações no 
cálculo de Thornthwaite, ignorando diversos aspectos determinantes na 
formação do clima e das vegetações ao se basear unicamente na circulação 
troposférica e variações de pressão provenientes de diferença de latitude para 
definir os climas; enquanto a zonação acaba por apresentar um modelo de zona 
climática a menos do que as zonas de Thornthwaite. Logo aí, já vemos que um 
dos dois modelos é mais complexo e pode ser mais rico em detalhes do que o 
outro, tornando uma interpretação mais aprofundada e de melhor 
resultado/precisão. Além disso, Thornthwaite é um índice matemático que visa 
um embasamento exploratório de pesquisa para obtenção de dados para o 
estudo, enquanto a zonação utiliza a generalização para aplicar uma teoria 
hipotética de classificação. 
 Portanto, índice de Thorntwhaite define zonas climáticas a partir das quais 
esperam-se tipos de vegetações (climas superúmidos, úmidos, subúmidos e 
secos, correspondem respectivamente a florestas pluviais, florestas, 
savanas/campos e estepes/desertos), sendo uma hipotetização de algo sem 
correlação direta com o observado a partir de dados reais. Sendo assim, as 
discrepâncias encontradas são esperadas, já que os mapas das figuras podem 
ter sido realizados através de pesquisa e mapeamento das regiões, seguido de 
identificação dos tipos de vegetação e, caso fosse analisado minuciosamente 
cada local, haveriam demais particularidades (juntamente com os fatores 
inclusos na zonação climática) na definição da vegetação local. 
 A diferença entre climas que seriam úmidos, porem se mostram áridos, 
como ocorre com Tacna e Assab, podem ser explicadas através de fenômenos 
geológicos e morfológicos que vão desde a altitutde (baixa, no caso Assab), até 
as inflências de correntes marítimas (o caso de Tacna). Se o modelo leva como 
variável considerável as correntes de ar atuantes na região, há de se utilizar 
também como parâmetro as variações altimétricas regionais que atuam no clima. 
 Ressalta-se que a zonação superestimaalgumas localidades quanto à 
suas condições climáticas, o que ocorre em Puerto Ayacucho, por exemplo, que 
vai de úmido a super úmido na classificação de zonação. 
 Quanto à vegetação Africana, temos: 
 Clima 
(zonação) 
Vegetação 
(zonação) 
Vegetação 
Nigéria Úmido Floresta Savana 
Eritreia Umido Floresta Estepe 
Quenia Superumido Floresta Pluvial Savana 
África do Sul Subumido Savana/campo Savana 
Marrocos Seco Estepe/Deserto Deserto 
Gabão Superumido Floresta Pluvial Floresta Equatorial 
Mali Umido Floresta Savana 
Malawi Superumido Floresta Pluvial Savana 
 
 Através de uma análise do mapa de vegetação da África e da tabela 
acima, é notória a existência de divergências também quanto à vegetação 
Africana quando se buscam, no entanto, as semelhanças. Ocorre que as regiões 
morfoclimáticas e a vegetação são modelos de representação eficazes para 
predizer determinados aspectos mapeáveis, porém há uma diminuta 
concordância (de apenas 3 locais) entre o índice de Thornthwaite e a distribuição 
de vegetação fornecida na figura 3. 
 Vegetações de Nigéria, Eritreia e Mali são bastante representativas para 
se mostrar as divergências de forma comparativa, já que são floras totalmente 
distintas e de variações incontáveis- ressalta-se o esperado ser Floresta (de 
zonas úmidas, com abundância de chuvas e retenção de água) e termos 
Savanas ou Estepe. 
 Reafirma-se então que o modelo de zonação e o índice de Thornthwaite 
avaliam fatores e variáveis diferentes e com isso, há exclusão de demais 
influências no processo de determinação da vegetação associada ao local, o que 
é muitas vezes superestimado e leva a uma lógica diferente da esperada. 
 
4) A situação morfoclimáticae fitogeográfica das regiões estudadas são 
analisadas perante dados de estudos de Ab’Saber (1977), para a América do Sul 
e de Tricart & Cailleux (1965), para a África. 
Embora não haja a proposição de uma classificação absoluta para locais 
que apresentem determinadas características que fujam à regra, como ocorre 
em altitudes elevadas, a caracterização da situação morfoclimática através da 
atribuição de domínios morfoclimáticos por dados fitogeográficos, ecológicos e 
geomorfológicos, continua por auxiliar na definição de cada localidade. 
Deve-se destacar que os domínios morfoclimáticos não são delimitados 
de maneira fixa, visto que existem faixas de transição entre eles. Abaixo há uma 
comparação entre a classificação da vegetação pelo índice de Thornthwaite com 
os domínios morfoclimáticos das regiões propostas por Ab’Saber e Tricart & 
Cailleux. 
 Vegetação 
(Thornthwaite) 
Domínios 
morfoclimáticos 
Nigéria Savana/ campo Savana 
Eritreia Deserto Deserto/ estepes 
Quenia Floresta Estepes e pradarias 
África do Sul Savana/ campo Savanas 
Marrocos Estepe Estepe 
Gabão Floresta Floresta Intertropical 
Mali Savana campo Savana 
Malawi Floresta Savana 
El Alto Savana/campo Monte Estépico 
Tacna Deserto Monte estépico 
Humaitá Floresta Equatorial Amozônico 
Ilhéus Floresta Tropical Atlântico 
Nova Friburgo Floresta Tropical Atlântico 
Alegrete Floresta pluvial Coxilhas 
La Consulta Deserto Andes Equatoriais 
Puerto Ayacucho Floresta Equatorial Amazônico 
 
 Oito das dezesseis localidades bateram exatamente com o esperado para 
Thornthwaite de Domínio Morfoclimático, tendo em vista que floresta e domínio 
tropical equatorial apresentam particularidades que se assemelham. 
 As demais oito localidades apresentaram divergências que são comuns a 
esse tipo de análise, visto que nas análises comparativas feitas anteriormente 
também divergiam de resultados obtidos pelo índice matemático de Tornthwaite 
já que este não leva em consideração demais particularidades geográficas e do 
relevo também. Além do que, diferenças climáticas podem ser causadas por 
massas continentais e demais fenômenos climáticos. Atuam também o 
intemperismo, a disponibilidade de água e o efeito dos ventos nas regiões. 
 Sendo assim, Ab’Saber utiliza-se de uma forma substancialmente correta 
ao classificar clima e vegetação, embora se tenha feito generalizações em 
alguns casos, causando perdas de precisão nas áreas que apresentam 
particularidades e, para isso, é necessária uma avaliação que leve em conta o 
local específico de cada vegetação. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Referenciais bibliográficos 
1. Ab’Saber, A.N. 1971. A organização natural das paisagens inter e 
subtropicais brasileiras. In Ferri, M.G. (Organizadores) III Simpósio 
sobre o cerrado. Blucher, E. EDUSP, São Paulo. 
2. Ab’Saber, A.N. 1977. Os Domínios Morfoclimáticos da América do Sul. 
Primeira aproximação. Geomorfologia (São Paulo), 52:1-21. 
3. C. W. Thornthwaite 1948 An Approach toward a Rational Classification 
of Climate. Geographical Review, Vol. 38, No. 1. pp. 55-94