Extremos de Precipitação

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE 
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA 
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS E 
CLIMÁTICAS 
 
 
 
 
 
 
EVENTOS DE PRECIPITAÇÃO INTENSA NA BACIA HIDROGRÁFICA 
PIANCÓ-PIRANHAS-AÇU 
 
 
 
 
IVONALDO SOUZA DE MEDEIROS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
NATAL/RN 
Novembro/2018 
IVONALDO SOUZA DE MEDEIROS 
 
 
 
 
 
EVENTOS DE PRECIPITAÇÃO INTENSA NA BACIA HIDROGRÁFICA 
PIANCÓ-PIRANHAS-AÇU 
 
 
 
 
Trabalho de conclusão do curso de 
graduação apresentado ao Departamento 
de Ciências Atmosféricas e Climáticas 
da Universidade Federal do Rio Grande 
do Norte, como requisito para a obtenção 
do título de Bacharel (a) em 
Meteorologia. 
 
 
 
Orientadora: Profa. Dra. Kellen Carla Lima 
 
 
 
NATAL - RN 
Novembro/2018 
 
 Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN 
Sistema de Bibliotecas - SISBI 
Catalogação de Publicação na Fonte. UFRN - Biblioteca Setorial Prof. Ronaldo Xavier de Arruda - CCET 
 
 Medeiros, Ivonaldo Souza de. 
 Eventos de precipitação intensa na bacia hidrográfica Piancó-
Piranhas-Açu / Ivonaldo Souza de Medeiros. - 2018. 
 37f.: il. 
 
 Monografia (Bacharelado em Meteorologia) - Universidade 
Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Ciências Exatas e da 
Terra, Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas. Natal, 
2018. 
 Orientadora: Kellen Carla Lima. 
 
 
 1. Análise de agrupamento - Monografia. 2. Sub-regiões 
homogêneas - Monografia. 3. Teoria dos valores extremos - 
Monografia. 4. Índices climáticos - Monografia. I. Lima, Kellen 
Carla. II. Título. 
 
RN/UF/CCET CDU 519.237.8 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
IVONALDO SOUZA DE MEDEIROS 
 
 
 
EVENTOS DE PRECIPITAÇÃO INTENSA NA BACIA HIDROGRÁFICA 
PIANCÓ-PIRANHAS-AÇU 
 
 
 
Trabalho de conclusão de curso de graduação apresentado ao Departamento de Ciências 
Atmosféricas e Climáticas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte como 
requisito para a obtenção do título de Bacharel(a) em Meteorologia. 
 
 
 
 
Aprovado em: ____ de _______ de _____. 
 
 
 
 
 
BANCA EXAMINADORA 
 
 
 
 
 
__________________________________________ 
Jonathan Mota da Silva (DCAC/UFRN) 
 
 
 
__________________________________________ 
Kellen Carla Lima (ECT/UFRN) 
(Orientador) 
 
 
__________________________________________ 
Vera Lúcia Lopes de Castro (ECT/UFRN) 
 
 
i 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Decido à família Souza, em especial a 
minha mãe, minha avó e minha tia. 
ii 
 
 
RESUMO 
 
A bacia hidrográfica do rio Piancó-Piranhas-Açu encontra-se totalmente inserida na 
região semiárida do Nordeste do Brasil. A bacia apresenta chuvas concentradas em 
poucos meses do ano e um padrão variabilidade interanual, caracterizado pela alternância 
entre anos de pluviosidade acima da média, próximo e anos consecutivos de abaixo da 
média, que resultam em secas prolongadas e baixa disponibilidade hídrica. O impacto da 
ocorrência de eventos extremos de precipitação causa desequilíbrio nos âmbitos 
socioeconômicos e socioambientais, devido a episódios de desastres naturais. Nesse 
contexto, a pesquisa tem como objetivo identificar a ocorrência de eventos extremos de 
chuva na bacia do semiárido do rio Piranhas-Açu. Para tanto, foram utilizados os dados 
interpolados de precipitação diária, em uma grade de resolução espacial de 0,25° × 0,25°, 
de acordo com o período disponibilizado de 1980 a 2015. Primeiramente, foi empregada 
a análise de agrupamento, com intuito de identificar sub-regiões homogêneas de 
precipitação, cuja averiguação foi pelo método de Silhoutte. Em seguida, foi aplicada a 
Teoria de Valores Extremos, a fim de determinar quais foram os períodos e níveis de 
retorno dos eventos intensos de precipitação. Posteriormente, verificaram-se tendências 
nos índices climáticos de precipitação. A análise de agrupamento indicou a formação de 
quatro sub-regiões homogêneas de precipitação. Para os níveis de retorno estudados, 
espera-se que os extremos de precipitações mais intensos ocorram no oeste (A3) e sul 
(A4) da bacia. Espera-se que haja precipitação maior ou igual a 54 mm/dia no período de 
10 anos. Enquanto para norte (A1) e central (A2), espera-se quantidades superiores a 49 
mm/dia de precipitação. Os índices climáticos encontraram como resultado a tendência 
da redução de dias úmidos seguidos. Como também elevação de dias isolados com chuva 
sobre a bacia. Portanto, pode-se aferir que há modificação na disponibilidade hídrica da 
bacia para os dias atuais, assim como no futuro. 
 
 
 
 
Palavras-chave: Análise de agrupamento, sub-regiões homogêneas, teoria dos valores 
extremos; índices climáticos. 
 
 
 
 
 
 
 
iii 
 
 
ABSTRACT 
 
The Piancó-Piranhas-Açu River watershed lays in the semi-arid region northeast of 
Brazil. The watershed has concentrated rainfall in a small period of the year and a strong 
interanual variability pattern, characterized by the alternation between years with a 
rainfall rate above average, regular rainfall rate and consecutive years of rates under the 
average, which result in long lasting draughts and low water avaliability. In this context, 
the research project aimed to identify the occurence of extreme rainfall events in the semi-
arid Piranhas-Açu river’s watershed. For this purpose, data from observations and 
interpolated data of daily precipitaton was used in a grid of spacial resolution from 0,25º 
x 0,25º, according to the period between 1980 and 2015. From here onwards, a grouping 
analysis with the intention of identifying homogeneous sub regions of precipitation was 
used first, which wad certifed with the Silhoutte’s method. Then the Theory of Extreme 
Values was applied, in order to determine in which periods and levels the possible events 
of extreme rainfall return. Finally the tendencies of the rainfall rates were verified. 
Thereby the results presented two homogeneous precipitation regions, one dry and one 
humid. For the levels of return studied, extremes of intense precipitation are expected to 
occur in the west (A3) and south (A4) of the basin. Rainfall is expected to be greater than 
or equal to 54 mm over a period of 10 years. While to north (A1) and central (A2), 
amounts exceeding 49 mm of precipitation are expected. Climatic indexes have resulted 
in the trend of reducing wet days in a row. As well as elevation of isolated days with rain 
on the basin over the basin. Therefore it proved a change of the water availabilty in the 
watershed between then and now. 
 
 
 
Keywords: Cluster analysis, homogeneous sub-regions, extreme values theory, climatic 
indices. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
iv 
 
 
LISTA DE FIGURAS 
 
Figura 2.1 Bacia Hidrográfica do Piancó-Piranhas-Açu 8 
Figura 2.2 Organograma do material e métodos utilizado na pesquisa 13 
Figura 3.1 Sub-regiões homogêneas de chuvas na Bacia Hidrografica do Piancó-
Piranhas-Açu: a) Distribuição espacial dos clusters de precipitação; b) 
Valor de silhueta de cada grupo de precipitação; c) Média da Precipitação 
mensal da bacia; d) Boxplots dos meses de Janeiro, Fevereiro, Março e 
Abril. 
16 
Figura 3.2 Período de retorno dos eventos de precipitação intensa obtido por meio 
da TVE nas sub-regiões homogêneas de precipitação da Bacia Piancó-
Piranhas-Açu. 
19 
 
 
v 
 
LISTA DE TABELAS 
 
Tabela 2.4 Índices climáticos relacionados à precipitação 12 
Tabela 3.1 Estimativa do período de retorno (anos) de precipitação máxima (mm) para 
sub-regiões. 
19 
Tabela 3.2 Índices de extremos climáticos de precipitação para a Área 1 21 
Tabela 3.3 Índices de extremos climáticos de precipitação para a Área 2 21 
Tabela 3.4 Índices de extremos climáticos de precipitação para a Área 3 22 
Tabela 3.5 Índices de extremos climáticos de precipitação para a Área 4 22vi 
 
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS 
 
A1 Área 1 
A2 Área 2 
A3 Área 3 
A4 Área 4 
AB Alta da Bolívia 
ANA Agência Nacional de Águas 
BHPPA Bacia Hidrográfica Piancó-Piranhas-Açu 
CCI Climate Change Indices 
CDD Maximum length of dry spell, maximum number of consecutive days 
CWD Maximum length of wet spell, maximum number of consecutive days 
CLIVAR Climate and Ocean - Variability, Predictability, and Change 
DAEE-SP Superintendência de Energia Elétrica de São Paulo 
EVT Extreme Value theory 
ETCCDMI Expert Team on Climate Change Detection and Indices 
GPD Generalized Pareto Distribution 
INMET Instituto Nacional de Meteorologia 
OMM Organização Meteorológica Mundial 
PRCTOT Annual total precipitation in wet days 
PB Paraíba 
RN Rio Grande do Norte 
SCM Sistemas Convectivos de Mesoescala 
SDII Simple pricipitation intensity index 
SUDENE Superintendência do Desenvolvimento do Nordeste 
TSM Temperatura da Superfície do Mar 
TVE Teoria do Valores Extremos 
VCAN Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis 
ZCIT Zona de Convergência Intertropical 
 
 
 
vii 
 
 
 
SUMÁRIO 
CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO......................................................................................1 
 1.1 Revisão de Literatura.......................................................................................3 
CAPÍTULO 2 – MATERIAL E MÉTODOS.....................................................................7 
2.1 Área de Estudo..................................................................................................7 
2.2 Dados...............................................................................................................8 
2.3 Metodologia.....................................................................................................9 
 2.3.1 Análise de Cluster.............................................................................9 
 2.3.2 Método Silhouette...........................................................................10 
 2.3.3 Teoria de Valores Extremos............................................................10 
 2..3.3.1 Distribuição Generalizada de Pareto...............................10 
 2.3.4 Índices Climáticos...........................................................................11 
CAPÍTULO 3 – RESULTADOS E DISCUSSÃO..........................................................14 
CAPÍTULO 4 – CONCLUSÃO......................................................................................23 
REFERÊNCIAS..............................................................................................................24 
 
 
 
 
 
 
1 
 
CAPÍTULO 1 
INTRODUÇÃO 
A evidência de mudança climática é um dos problemas que os seres humanos vêm 
enfrentando nessas últimas décadas, e que está relacionada com as possíveis mudanças 
nos padrões climáticos e na frequência de eventos extremos, tornando a compreensão das 
mudanças dos padrões climáticos um grande desafio científico (ARAGÃO et al, 2016). 
Extremos podem ser determinados pelos valores máximo e mínimo de variáveis 
climáticas, obtidos por dados observacionais coletados por um longo período de tempo 
(VEJA E ROHLI, 2012). Relacionado à mudança climática, o aquecimento global é um 
dos pontos importantes que pode estar levando o aumento da magnitude e frequência de 
eventos de precipitação intensa, que possam ocorrer em bacias hidrográficas, gerados 
pelo aumento de níveis de umidade atmosférica, ar mais quente, atividade de tempestades 
isoladas ou tempestades de grande escala, assim como por ações antropogênicas, quanto 
ao uso do solo e manejo da água das bacias (CHRISTENSEN et al., 2004; ROY E 
BALLING, 2004; DERESSA et al., 2009; OLIVEIRA, SILVA e LIMA, 2013). Sendo 
assim, o aumento das observações de eventos de precipitação intensa numa bacia pode 
ser reflexo da ocorrência de desastres meteorológicos, como enchentes e secas, os quais 
causam impactos catastróficos no desenvolvimento socioeconômico humano, que 
repercute no âmbito social e científico (MARENGO, TOMASELLA E NOBRE, 2017). 
Outro fator importante é quanto o impacto destes eventos de precipitação intensa no 
armazenamento de água. A problemática se estende sobre o uso das fontes hídricas de 
forma desordenada, o que resulta na perda avançada da quantidade e qualidade da água. 
Provocando no futuro próximo imensas defasagens hídricas em diversas regiões do globo 
(RONDELL et at. 2018). 
A maior frequência do aumento na ocorrência de eventos de precipitação intensa nos 
últimos anos (PISARENKO E RODKIN, 2017) se relaciona de forma direta com o 
impacto no ciclo hidrológico em escalas regional e global. De modo que, foram 
encontrados estudos sobre eventos extremos de precipitação em várias regiões do mundo, 
como a América Central e do Sul (AGUILAR et al. 2005; HAYLOCK et al. 2006; 
BEZERRA et al. 2018) a Europa (BESSELAAR et al. 2013; MADSEN et al. 2014; 
MATHBOUT et al. 2017), o Oriente Médio (ZHANG et al. 2005; HAMIDIANPOUR, 
BAAGHIDEH e ABBASNIA. 2016; ABBASMIA e TOROS; 2018), a África 
(MOKSSIT 2003; NEW et al. 2006) e a Ásia (TANK et al. 2006). Ao que tudo indica, a 
2 
 
ocorrência de precipitações extremas está se tornando mais frequente. Groisman et al. 
(2005) associaram esses eventos à influência antropogênica, que ajuda a interferir no 
clima a longo prazo, visto que a ocorrência desses extremos pode contribuir na 
variabilidade da precipitação mensal, sazonal e anual. 
A Bacia Hidrográfica do Piancó-Piranhas-Açu (BHPPA), a qual está totalmente inserida 
no semiárido é expressivamente representado pela acentuada variabilidade interanual, que 
afeta diretamente a oferta hídrica, com a presença de anos chuvosos e anos secos. Isto 
influencia diretamente no regime de vazão e disponibilidade de água dos rios e 
reservatórios, que são rios são intermitentes, por conta da recarga pluvial e do solo serem 
insuficientes de aflorar os corpos d’água. Conhecido pela localização numa área frequente 
de longo períodos secos, em que a maioria das plantas da vegetação da Caatinga perde as 
folhas e os troncos ficam esbranquiçados e secos. Associado a altas temperaturas e chuvas 
escassas, pontos de desertificação e perda das propriedades do solo surgem. 
Potencializando o impacto no armazenamento hídrico, principalmente para as bacias do 
semiárido, que eleva a perda da água por evaporação. De modo que o impacto da 
disponibilidade hídrica tem historicamente prejudicado comprometendo o 
desenvolvimento socioeconômico do semiárido nordestino e há tendência de elevação 
para o futuro (MEDEIROS et al. 2011). 
Além disso, há a extrema importância para atividades econômicas e sociais da região, 
seja pela produção agrícola, que depende da irrigação, seja pelo Produto Interno Bruto 
(PIB) de 16,5 bilhões, cerca de 17,5% do PIB combinado dos estados do Rio Grande do 
Norte e Paraíba no ano de 2014, como também pelo abastecimento doméstico de toda a 
população da região (ANA, 2014; MUTTI, 2018). O Comitê da Bacia Hidrográfica do 
Rio Piancó-Piranhas-Açu é órgão de gerenciamento e planejamento das ações na área de 
recursos hídricos, que tem poder atuação e proteção da área da bacia. Entretanto, o mal-
uso dos recursos hídricos da BHPPA podem causar danos em longo prazo pela falta da 
estruturação para a ocorrência de extremos, situação que afeta a disponibilidade de água, 
por estar sempre associado à ocorrência de sistemas atmosféricos, o que acarreta no 
regime pluvial e intensifica o poder de desastres na bacia. Desta forma, se expressa a 
necessidade de analisar os eventos extremos de precipitação em bacias hidrográficas. 
Com isso, este artigo baseia-se na problemática em volta dessas situações sobre a baciaHidrográfica do Piancó-Piranhas-Açu. Por intermédio desse contexto, o estudo visa 
responder aos questionamentos: (i) Qual o período e nível de retorno dos eventos de 
3 
 
precipitação intensa em sub-regiões homogêneas na Bacia Piranhas-Açu? (ii) Há 
tendência nos índices de extremos climáticos nas sub-regiões homogêneas da Bacia 
Piranhas-Açu? Desta forma o objetivo geral da pesquisa é identificar a ocorrência de 
eventos de precipitação intensa na Bacia Hidrográfica Piancó-Piranhas-Açu. 
Especificamente, propõe-se: (i) Subdividir a Bacia Hidrográfica Piancó-Piranhas-Açu em 
regiões homogêneas de precipitação; (ii) Calcular o nível e o período de retorno dos 
eventos de precipitação intensa na bacia; (iii) Por fim, investigar tendências em índices 
de extremos climáticos na área de estudo em questão. A estrutura do Trabalho de 
Conclusão de Curso está organizada da seguinte maneira: o tópico de Material e 
Métodos apresentará as definições referentes à área de estudo, aos dados, assim como os 
métodos que foram utilizados na pesquisa. A metodologia mostrará a estatística 
descritiva, análise de agrupamento, índice de silhoutte, teoria de valores extremos e 
análise de tendência em índices climáticos. Posteriormente, em Resultados e Discussão 
expõem-se os resultados obtidos sobre os eventos extremos de precipitação na região, 
assim possibilitando uma discussão sobre o assunto. Por fim, serão apresentadas as 
Considerações Finais da pesquisa. 
 
1.1 Revisão de Literatura 
A importância da água para o ser humano é um bem incalculável principalmente para 
quem vive diretamente próximo a áreas de rios e lagos. Isto é um limitador para a 
população que circunda estes recursos hídricos. Quando não há água pelas proximidades, 
o ser humano vai em busca de áreas que possam satisfazer o próprio consumo e gerar 
sobrevivência. Os recursos hídricos podem ser encontrados sobre a superfície (rios, lagos 
e reservatórios) ou sob o solo (água subterrânea) (ZOBY, 2008). As bacias hidrográficas 
são conhecidas como regiões que drenam a água de um rio principal e seus afluentes 
(REBOUÇAS, 2003). Eles são responsáveis por abastecer regiões e se possível estocar 
água por longo período. Nesta situação, a ocorrência de eventos de precipitação intensa 
sobre áreas de bacias altera o armazenamento hídrico e consequentemente as 
disponibilidades, como também modifica a forma de sobrevivência da população que 
reside no entorno. 
Os eventos de precipitação intensa são os principais causadores de desastres naturais em 
curto prazo, os mais comuns são inundações e deslizamentos de terra. Esses são os 
4 
 
principais prejuízos que atingem a população, gerando possíveis perdas financeiras e até 
mesmo de vidas. A dinâmica de avaliar o impacto da precipitação anômala positivamente 
é poder inferir possíveis mudanças drásticas para os futuros cenários e sem 
fundamentação que a precipitação expressivamente acima da média numa região é dada 
como uma situação extrema. A comprovação que existe tendência crescente da 
quantidade de extremos é de suma relevância para o processo de adaptação e mitigação 
(HAHN, 2017). 
Em bacias hidrográficas pelo mundo, estudos sobre extremos de precipitação em bacias 
mostraram-se decorrentes no início do século XXI. Enquanto no Brasil, há poucos 
trabalhos que exploram este assunto. Desta maneira, os extremos de precipitação 
tornaram preocupação de maneira demorada, principalmente quando foca-se em áreas do 
semiárido. Região assolada por chuvas irregulares e com números reduzidos de estudos. 
Inicialmente, Xue, Han e Feng (2003) estimaram valores de amplitude da precipitação 
média anual, sobre a bacia do rio Tarim na Ásia Central em Xinjiang. Métodos estatísticos 
foram usados por Zhang, Ge e Lui (2015), que evidenciaram o resultado do estudo 
anterior, confirmando a ocorrência de extremos de chuvas com maiores intensidades. Em 
outra bacia, Su, Jiang e Jin (2005) colheram informações de extremos na bacia chinesa 
de Yangtze e detectaram tendência positiva para intensificação desse fenômeno. Xu et 
al. (2009) descobriram que utilizando projeções climáticas são capazes de observar 
tendências nas variáveis meteorológicas sobre a bacia do Yangtze, principalmente numa 
elevação de eventos de precipitação intensa. 
Os estudos de extremos de precipitação não estão restritos apenas nas bacias chinesas. Na 
Índia, África e Oriente Médio apresentam valores extremos em bacias em regiões áridas. 
Shimola e Muthiah (2014) observaram a intensidade das frequências das monções da 
região indiana da bacia de Tamul Nadi, que são responsáveis pelo período chuvoso do 
nordeste asiático e de suma importância para a agricultura da região. Deste modo, este 
trabalho mostra que aconteceu a redução de dias chuvosos e também em máximos de 
precipitação diários. Diferentemente, aconteceu com na Etiópia em que Kiro, Shetty e 
Nadagiri (2017) obtiveram como resultado uma tendência de valores extremos na bacia 
do rio Geba, no qual houve a diminuição na quantidade de dias chuvosos, com isso, 
aumentou a ocorrência de eventos extremos de precipitação. O mesmo pôde ser 
encontrado em projeções no Oriente Médio que indicaram elevação de período chuvoso 
relacionado a circunstância de extremos de precipitação (ALMAZROUI et al., 2017). 
5 
 
Métodos estatísticos e sensoriamento remoto são as ferramentas que auxiliam para 
identificar eventos extremos. Baseia-se em comparar os dados observados e associa-los a 
imagens de satélites. Como foi utilizado no trabalho sobre a bacia do rio Heihe no 
semiárido chinês. As pesquisas foram capazes demostrar que ao comparar os dados do 
sensoriamento remoto com os dados estatísticos conseguem captar a tendência de eventos 
de precipitação extrema, porém estes produtos superestimam a precipitação em dias 
úmidos e subestimam os dias secos consecutivos. Mesmo assim, as imagens de satélite 
podem ser uma saída para a investigação de extremos onde não há estações in situ, pelo 
fato de sabermos a limitação dessa ferramenta (YANG, et al.,2017). 
O potencial hídrico brasileiro é relevante, a prova disso é manter sua matriz energética 
baseada em hidrelétricas. Pela extensão e variação climática existente no país, torna 
evidente a possibilidade de tendência de eventos extremos de precipitação acontecerem 
com maior ocorrência em determinadas regiões. O Brasil suscetível às mudanças 
climáticas e ficará mais vulnerável ainda devido às alterações dos padrões de chuvas. Em 
compensação, a variação desse padrão pode afetar os fluxos dos rios e principalmente o 
volume de água que possa ser infiltrado no solo. A região vulnerável com essa 
interferência é a bacia do rio São Francisco, correspondente à sua localização e pelo uso 
e manejo da água da bacia (MARENGO, TOMASELLA E NOBRE, 2017). A região 
preocupante para a ocorrência de eventos extremos é o semiárido brasileiro. A bacia rio 
São Francisco é importante potencialidade que impõe a região, por isso precisa de atenção 
para a ocorrência de eventos extremos. O potencial de vazão da bacia é fundamental 
porque sustenta a atividade agrícola e à população. Segundo Valverde e Marengo (2013), 
na área da bacia, verificaram os índices de extremos climáticos, concluíram que os dias 
úmidos tenderam a provocar eventos maiores de precipitação, em contrapartida os dias 
secos aumentaram (NÓBREGA, FARIAS E SANTOS, 2012). 
O fator alarmante é a escassez relativa de água no mundo, em que tem água, mas 
imprópria para o consumo. Devido a alterações climáticas naturais e antropogênicas, os 
recursos hídricos estão tornando mais deficientes. A utilização humana inicia como 
escassez hídrica, pela necessidade da captação para abastecer a população que vive nas 
regiões e principalmente para a atividade da agricultura. Em relação ao semiárido, a 
disponibilidade hídrica é baixa devido à vivência da região com a seca. Como saída, as 
construçõesde açudes ativaram a sobrevivência das pessoas nesse lugar, pela capacidade 
de armazenar água no período de chuva e manter um certo volume no período de estiagem 
6 
 
e sustentar os habitantes. Todavia, atualmente, a manutenção desses açudes está tornando-
se complexo, devido ao déficit hídrico do semiárido com altas temperaturas durante todo 
o ano e precipitação restrita há poucos meses, dificultando o estoque da água (ANA, 2016; 
RONDELL et al., 2018). 
As forçantes naturais que afetam o armazenamento hídrico do semiárido são as próprias 
naturezas físicas da região, mudanças climáticas e variabilidade interanual. Isto reflete 
diretamente sobre a disponibilidade hídrica da região. Posiciona-se numa área que é pobre 
hidricamente, onde há baixa produtividade de recursos naturais e intermitência de cursos 
d’agua que provoca a recessão. Para estas bacias hidrográficas é retrata de forma negativa 
para disponibilidade de água, vista que a região tem a característica natural rios 
intermitentes. Por isso, o semiárido expõe instabilidades sobre águas superficiais e 
subterrâneas. As incertezas sobre extremos na região são grandes devido à falta de 
pesquisa do assunto sobre a região (COSTA et al, 2015; NASCIMENTO, 2013). 
 
 
7 
 
CAPÍTULO 2 
MATERIAL E MÉTODOS 
2.1 Área de estudo 
A Bacia Hidrográfica do Piancó-Piranhas-Açu (BHPPA) localiza-se na região 
Hidrográfica Atlântico Nordeste Oriental, com extensão territorial de 43.683 km². 
Estende-se pelos estados do Rio Grande do Norte e Paraíba, abrangendo um total de 147 
municípios. A bacia está em sua totalidade situada sobre a região semiárida do Nordeste 
Brasileiro (NEB), onde é conhecida pelo período chuvoso nos primeiros cinco meses do 
ano, seguida por meses quentes e secos no restante do ano (ANA, 2014). 
Na perspectiva hídrica são destacados os reservatórios de Coremas-Mãe d’Água, na 
Paraíba, e o reservatório Engenheiro Armando Ribeiro Gonçalves, no Rio Grande do 
Norte, que correspondem a aproximadamente 70% de total de armazenamento de água de 
toda a bacia (ANA, 2016). A BPPA é dividida em 11 Unidades de Planejamento 
Hidrológico (UPH) que são: Piancó, Alto Piranhas, Peixe, Médio Piranha Paraibano, 
Espinharas, Seridó, Médio Piranhas Paraibano/Potiguar, Médio Piranha Potiguar, Paraú, 
Pataxó e bacias difusas do baixo Piranhas. Essa divisão foi realizada pela ANA (2014) e 
o critério foi devido à geografia da região. 
Pela classificação de Köppen, a BHPPA, apresenta dois tipos climáticos: tropical e árido. 
O clima tropical é estabelecido, principalmente na UPH do Piancó, Alto Piranhas e Peixe, 
onde normalmente, a precipitação acumulada anual pode chegar aos 1100 mm. No 
restante da bacia, o clima é árido, com acumulado entre 400 a 800 mm (ANA, 2016). A 
precipitação é caracterizada pela elevada variabilidade interanual, que alterna entre anos 
de chuvas regulares, anos secos e anos com chuvas intensas, o que torna a maioria dos 
seus rios intermitentes, incluindo o principal, o Rio Piranhas. A seguir, na figura 2.1 
veremos a BHPPA: 
 
 
 
 
 
8 
 
Figura 2.1 – Bacia Hidrográfica do Piancó-Piranhas-Açu. 
 
Fonte: Elaborada pelo autor (2018). 
 
2.1 Dados 
 Nessa pesquisa foram utilizados os dados de precipitação diária do Xavier et al., (2016), 
com grade regular em alta resolução de 0,25° de latitude × 0,25° de longitude. Estes 
dados foram atualizados em 2017, oriundos de 8515 pluviômetros, correspondente a 744 
estações climatológicas, durante o período de 1980-2015. Tais dados foram submetidos 
a algoritmos de interpolação de distância inversa ponderada, no intuito de cobrir todo o 
território brasileiro, os quais são regulamente atualizados e disponibilizados 
gratuitamente no https://sites.google.com/site/alexandrecandidoxavierufes/dados-
meteorologicos-do-brasil. As instituições responsáveis pela matriz de dados são o 
Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), a Agência Nacional de Águas (ANA), 
Departamento de Águas e Energia Elétrica de São Paulo (DAEE-SP) e a SUDENE 
(Superintendência do desenvolvimento do Nordeste). 
9 
 
Esse conjunto de dados foi selecionado para compor a melhor extensão territorial da 
região da BHPPA. Foram extraídos 136 pontos de grade a serem utilizados de 
precipitação diária na área da bacia. A resolução espacial é de 0,25 × 0,25. Sobre o Rio 
Grande do Norte foram 54 pontos extraídos e 82 sobre a Paraíba, durante o período de 
1980 a 2015, totalizando 36 anos. Trabalhar como dados interpolados pode haver erros, 
como obter o dado de uma chuva que não possa ter havido sobre aquele ponto. 
Ressalta que, para estudos de extremos de precipitação sempre é preferível o uso de dados 
de estações meteorológicas, porém a quantidade existente na região em estudo é ínfima. 
Por este motivo, optou-se por analisar os dados interpolados do Xavier et al. (2016), 
apesar de saber a respeito das restrições do uso de dados interpolados em pontos de grade 
para análise de extremos de chuva. 
 
2.3 Metodologia 
2.3.1 Análise de Cluster 
Esse método estatístico foi utilizado com o intuito de dividir e identificar sub-regiões 
homogêneas na Bacia Piranhas-Açu. A análise de agrupamento é um artifício que 
possibilita dividir uma amostra em grupos homogêneos. Assim, a função é detectar as 
medidas de dissimilaridade, que estabeleça relação com os dados climáticos. O método 
aplicado foi o Euclidiano por ser o mais utilizado em variáveis climatológicas 
(MIMMACK, MASON E GALPIN, 2001). Trata-se de uma distância geométrica no 
espaço multidimensional, como pode ser visto abaixo: 
𝑑(𝑋𝑖, 𝑋𝑘) = [∑(𝑋𝑖𝑘 − 𝑋𝑖𝑘)2
𝑝
𝑖=1
] 1 2 ⁄ (1) 
Foi utilizado o método de Ward com o propósito de relacionar a uma escala de distância 
ao quadrado (MURTAGH, 2014), já que se trata de uma bacia que apresenta uma região 
espacial, logo tal informação deve ser levada em consideração. 
 
 
 
10 
 
2.3.2 Método Silhouette 
Rousseeuw (1987) elaborou o método Silhouette, com a intenção de avaliar a escolha de 
um número de grupos, o qual relaciona uma observação que possa pertencer a um grupo 
e/ou também a outros grupos. Os valores deste método variam no intervalo [-1,1]. Quando 
próximo a 1 indica que a observação está no grupo correto. Por outro lado, qaundo 
próximo a -1, indica que a observação foi provavelmente designada a um grupo 
inadequado; quando próximo a zero, indica que os grupos estão próximos da fronteira 
entre dois grupos e não pertencem a um grupo ou outro. Desta maneira, aqui, a técnica 
estatística foi aplicada com o intuito de gerar uma média de todas as observações, a fim 
de mensurar o desempenho do cluster (SANTOS, 2015). Assim, calculado de acordo com 
a Equação 2. 
𝑠(𝑖) =
𝑏(𝑖) − 𝑎(𝑖)
max (𝑎(𝑖), (𝑏(𝑖))
 (2) 
 
2.3.3 Teoria de Valores Extremos 
A teoria de valores extremos está ligada ao comportamento estocástico dos valores 
extremos associados a uma distribuição F, normalmente desconhecida. Esse 
comportamento de máximos é descrito por três distribuições de valores extremos: 
Gumbel, Frechet e Weibull (FISHER E TIPPETT, 1928). Pickands (1975) propôs a 
distribuição generalizada para três formas: Exponencial, Pareto e Beta. Farago e Katz 
(1990) uniram informações do estudo da teoria para aplicações importantes nos dados 
climáticos para várias regiões do planeta. 
 
2.3.3.1 Distribuição Generalizada de Pareto 
A Distribuição Generalizada de Pareto (GPD) elaborada por Pickands (1975), a definiu 
numa modelagem dos excessos de amostras acima de um nível bastante elevado. É 
representada por valores que estão localizados nas extremidades das caudas numa curva 
gama. Logo, o intuito é gerar a estimação de valor extremo da cauda, para ser possível 
aferir o nível de retornodesse valor. Portanto, este método surge como uma alternativa 
para modelar os extremos, tendo como exceção a seleção de um limiar pré-definido, como 
também se pode adaptar a casos específicos, definidos a partir das Equações 3 e 4: 
11 
 
𝐹(𝑥) = 1 − (1 −
𝜉
𝜎
(𝑥 − 𝑢))
−1
𝜉
, 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝜉 ≠ 0 (3) 
𝐹(𝑥) = 1 − 𝑒𝑥𝑝 (− (
(𝑥 − 𝑢
𝜎
)) , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝜉 = 0 (4) 
Tratando de: 𝜇 o parâmetro de posição, 𝜎 um parâmetro de escala, e ainda 𝜉 como 
parâmetro de forma, o qual, u é limiar selecionado em que 𝑥 − 𝑢 são valores excedentes. 
Para 𝜉 = 0, o GPD é uma distribuição Exponencial. Para o GPD, 𝜉 > 0 é uma 
distribuição de Pareto, e para 𝜉 < 0 é uma distribuição Beta. 
Enquanto, para o quantil Xp da distribuição GPD, fundamento por (ABILD et al., 1992; 
PALUTIKOF et al. 1999), segue de acordo com as Equações 5 e 6: 
 𝑥𝑝 = 𝑢 −
𝜎
𝜉
[1 − (𝜆𝑇)−𝜉] , 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝜉 ≠ 0 
(5) 
 
 𝑥𝑝 = 𝑢 − 𝜎𝑙𝑛[𝜆𝑇], 𝑝𝑎𝑟𝑎 𝜉 = 0 
(6) 
Portanto, λ igual a 
𝑛
𝑀
, no qual 𝑛 é o número total de valores excedentes acima do limiar 𝑢 
e M é o número de registros. 
 
2.3.4 Índices de Extremos Climáticos 
Os índices de extremos climáticos foram utilizados para obter informações sobre a 
ocorrência de situações do acréscimo ou decréscimo de precipitação na BPPA. O software 
utilizado foi o RClimDex 1.0 desenvolvido pelo Serviço Meteorológico do Canadá 
(ZHANG E YANG, 2004), sugerido pela Organização Meteorológica Mundial (OMM). 
O algoritmo fornece, para cada índice determinado, os dados estatísticos, como tendência 
linear calculada pelo método de mínimos quadrados, nível de significância estatística da 
tendência (valor p), coeficiente de determinação (r²) e erro padrão de estimativa, além dos 
gráficos das séries anuais (SANTOS E BRITO, 2007). Assim, foram utilizados 11 índices 
climáticos, descritos na Tabela 2.1, derivados da precipitação pluvial, dentre os 27 índices 
que o software disponibiliza. 
12 
 
Tabela 2.1 – Índices de extremos climáticos relacionados à precipitação, utilizados nesse 
estudo. 
Número Índice Nome do Indicador Definição Unidade 
1 PRCPTOT Precipitação total anual nos 
dias úmidos 
Precipitação total anual nos 
dias em que P≥ 1mm 
mm 
2 CDD Dias secos consecutivos Número máximo de dias 
consecutivos em que P < 1mm 
dias 
3 CWD Dias úmidos consecutivos Número máximo de dias 
consecutivos em que P ≥1mm 
dias 
4 R10mm Número de dias com 
precipitação acima de 10 mm 
Número de dias por ano em 
que P≥10mm 
dias 
5 R20mm Número de dias com 
precipitação acima de 20 mm 
Número de dias por ano em 
que P≥20mm 
dias 
6 R50mm Número de dias com 
precipitação acima de 50 mm 
Número de dias por ano em 
que P≥50mm 
dias 
7 Rx1day Precipitação máxima de 1 dia Valor máximo anual de 
precipitação para um dia 
mm 
8 Rx5day Precipitação máxima de 5 dias Valor máximo anual de 
precipitação para cinco dias 
mm 
9 R95p Precipitação anual total para 
eventos acima do 95º percentil 
Total precipitado por ano em 
eventos de chuva em que P > 
P95 
mm 
10 R99p Precipitação anual total para 
eventos acima do 99º percentil 
Total precipitado por ano em 
eventos de chuva em que P > 
P99 
mm 
11 SDII Índice simples de intensidade 
de precipitação 
Precipitação total anual em 
dias úmidos (P≥1mm) dividida 
pelo número de dias úmidos 
mm/dia 
 
Por fim, apresenta-se o organograma com o resumo dos dados e metodologias 
empregadas na pesquisa. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
13 
 
Figura 2.2 – Organograma do material e métodos utilizado na pesquisa. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
14 
 
CAPÍTULO 3 
RESULTADOS E DISCUSSÃO 
 
A Figura 3.1 apresenta as sub-regiões homogêneas de precipitação definida como 
resultado da análise de cluster realizada sobre a Bacia Piancó-Piranhas-Açu (BPPA) para 
o período de 1980 a 2015. Na primeira situação, a Figura 3.1 (a) mostra quatro sub-regiões 
de chuvas homogêneas, determinadas do seguinte modo: Área 1 (A1), Área 2 (A2), Área 
3 (A3) e Área 4 (A4). Ainda mais, a Figura 3.1 (b) mostra em cada grupo formado, o 
valor do índice de silhueta. A Figura 3.1 (c) apresenta a média da precipitação mensal no 
período estudado. Ressalta-se que foi realizada a transformação dos dados diários em 
mensais apenas para este critério de interpretação. Os resultados vêm dessa forma para 
que possamos fazer uma análise conjunta dos grupos e os valores das silhuetas, 
justificando as divisões das sub-regiões homogêneas. 
Analisando a Figura 3.1 (a), (c) e (d), de maneira geral, pode-se notar que o 
comportamento da distribuição pluviométrica nas quatro sub-regiões é semelhante ao 
longo do ano, com valores mais elevados no primeiro semestre e menos elevados no 
segundo semestre. Nota-se que, a sub-região A3 apresenta os maiores valores de 
precipitação sobre a bacia. As sub-regiões A1, A2 e A4 seguem o mesmo comportamento 
do período chuvoso e seco apresentado na A3. Mediante o desempenho do 
comportamento climatológico em cada sub-região serem semelhante, visto que nos meses 
mais chuvosos e região A3 destaca-se tendo elevações levemente maiores, sendo possível 
relacioná-la com os diferentes sistemas meteorológicos atuantes na área de estudo em 
questão. Explicando, as sub-regiões A1, A2, A3 e A4, por estarem localizadas no 
Semiárido do Nordeste, são influenciadas pela Zona de Convergência Intertropical 
(ZCIT), que está ligada à Temperatura da Superfície do Mar (TSM) por influenciar na 
intensidade e posição da ZCIT (MARENGO et al., 2011). Como também, os Vórtices 
Ciclônicos de Altos Níveis (VCAN), que são formadas por ondas estacionárias 
perturbadas pela intensificação da Alta da Bolívia (AB), a qual desenvolve uma 
circulação quase-geostrófica associada a um cavado sobre o Nordeste que se forma uma 
circulação fechada, nomeada de VCAN. Por fim, os Sistemas Convectivos de Mesoescala 
(SCM) causados pelo aquecimento radiativo que é fator importante no processo de 
formação e distribuição das células convectivas. Entretanto, os mecanismos dinâmicos 
15 
 
parecem ser responsáveis pela manutenção dos sistemas (BARBOSA E CORREIA, 
2004). Finalmente, sobre a Figura 2 (b), pode-se observar que entre quatro regiões de 
precipitação homogênea, duas estruturas apresentaram grupos de acordo com Kaufman e 
Rousseeuw (1990), o melhor índice foi de 0.60, visto na A2. 
De maneira geral, a formação dos clusters de BHPPA de precipitação mostrados na Figura 
3.1 é considerada apropriada devido à quantidade e estrutura dos grupos formados, sendo 
um auxílio para fazer uma análise, que pode ser vista não somente a precipitação como 
também a sua intensidade. Assim, o menor número de cluster não afeta a identificação da 
climatologia local, mas pode dificultar em análise de intensidade de chuvas. Entretanto, 
o número de clusters melhora a identificação de áreas homogêneas de precipitação, 
enfraquece os novos grupos criados. Porto et al. (2004) para o estado do Ceará, 
encontraram ou resultados similares para aglomerados comparando os padrões climáticos 
e intensidade de precipitação em cada grupo formado. Concluíram que três sub-regiões 
homogêneas foram suficientes para representar os padrões climáticos e físicos da região. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
16 
 
Figura 3.1 – Sub-regiões homogêneas de chuvas na Bacia Hidrológica do Piancó-
Piranhas-Açu: a) Distribuição espacial dos clusters de precipitação; b) Indice de 
Silhouette para cada grupo de precipitação; c) Média da precipitação mensal da bacia; d) 
Boxplots dos meses de Janeiro, Fevereiro, Março e Abril. 
 
 
17 
 
 
 
Fonte: Elaborada pelo autor (2018). 
 
18 
 
A Figura 3.2 mostra os diagnósticos obtidos por meio da aplicação da Teoria dos Valores 
Extremos (TVE), obtidas a partir do ajuste GPD, em sub-regiões homogêneasde chuvas 
na BPPA. As estimativas são do período de retorno de cinco, dez, vinte e cinquenta anos 
no eixo 𝑥 e níveis de retorno no eixo 𝑦 são apresentadas na Tabela 3.1, ao nível de 
confiança de 95%. O limiar (u) encontrado em todos os grupos foi de 100 mm. 
Os resultados sugerem que, em média, pelo menos uma vez a cada dez anos, um total 
igual ou superior a 48, 51, 59 e 54 mm/dia estará presente em A1, A2, A3 e A4, 
respectivamente. Os eventos de maior intensidade de precipitação diária são encontrados 
na A3 e A4. Tais sub-regiões estão associadas aos efeitos da Zona de Convergência 
Intertropical (ZCIT), Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis (VCAN) e aos efeitos 
orográficos locais, que está localizada à nascente da BHPPA (ALVES, 1997; 
HERCULANO, 2010). Os menores valores eventos de precipitação são observados em 
A1 e A2, associado à brisa terrestre que provém de sul, e afasta as nebulosidades da costa 
do norte do RN, na jusante da bacia (DINIZ E PEREIRA, 2015). Além de, na A1 num 
período de 50 anos, é possível que aconteça uma chuva de valor superior ou igual a 68 
mm/dia, o que torna a região sob alerta ao um longo prazo para eventos de precipitação 
intensa. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
19 
 
Figura 3.2 – Período de retorno de eventos de precipitação intensa obtido por meio da 
TVE nas sub-regiões homogêneas da Bacia Piancó-Piranhas-Açu. 
 
 
Fonte: Elaborado pelo Autor 
 
Tabela 3.1 – Estimativa do período de retorno (anos) de precipitação máxima (mm) para 
sub-regiões. 
GPD 
 5 10 20 50 
Área 1 42 48 56 68 
Área 2 45 51 57 64 
Área 3 54 59 65 72 
Área 4 49 54 59 65 
20 
 
 
As Tabelas 3.2 a 3.5 mostram os valores das tendências dos índices extremos de 
climáticos obtidos pelo RClimdex com os dados diários de precipitação máxima diária 
(índices CDD, CWD, PRECTOT, R10mm, R20mm, R50mm, R95p, R99p, RX1day, 
RX5day SDII) nas quatros áreas da BHPPA. A seguir, serão informados os valores da 
inclinação, erro padrão de inclinação e valor-p, este último é levado em consideração a 
alta significância estatística de 95% (p<0,05). 
A análise sobre os índices de dias secos consecutivos (CDD) foram negativas na A1, A2 
e A4, somente positiva em A3, que sugere que os dias leve crescimento de seca nesta 
área. Para os índices de dias úmidos (CWD), as quatro sub-regiões apresentam tendências 
negativas, o que resulta na representação de diminuição de dias seguidos com chuva, 
sendo que todas as sub-regiões apresentam significância estatística a 5%. Assim, 
resultando em um total de dias úmidos menores sobre a área da BPPA. Os dias de 
precipitação anual dos dias úmidos (PRCPTOT) comportam-se de maneira diferente, 
enquanto as sub-regiões A1 e A2 mostram tendências positivas de acumulado de 
precipitação. O efeito inverso é visto sobre as sub-regiões A3 e A4, em que a tendência é 
negativa e resulta em diminuição no acumulado de precipitação. Bezerra et al. (2018) 
encontraram tendência negativa de PRCPTOT na bacia do Rio São Francisco. 
Os números de dias com valores acima de 10, 20 e 50 mm (R10mm, R20mm e R50mm) 
é evidenciado com tendência negativa sobre o índice de R10 mm na A1 e R20mm e R50 
na A4. Assim, mostrando que as precipitações sobre esses limiares estão tendendo a 
diminuir nessas regiões. A A2 tem tendência positiva, que eleva a frequência de 
precipitação nos limiares descritos. Os percentis anuais de dias úmidos e extremamente 
úmidos (R95p e R99p) estão ascendendo nas sub-regiões em análise. Esta ideia relata que 
os dias úmidos estão sendo mais isolados e intensos, com variações diárias. Bezerra et al. 
(2018) observaram diminuição dos números de dias com precipitação acima de 10 
milímetros, sem significância estatística, para o percentil de dias úmidos e extremamente 
úmidos sobre o rio São Francisco. 
Em relação aos máximos anuais de precipitação em 1 e 5 dias (RX1day e RX5day), 
somente a A4, em 5 dias, mostra tendência negativa, sem significância. Porém, A1, A2 e 
A3 expressaram valores altos e significantes em relação ao máximo anual em 1 dia. Como 
efeito, mostra possíveis dias com a quantidade mínima de chuva ocorrida. O índice de 
21 
 
intensidade de precipitação simples (SDII) mostra tendência levemente positiva sobre 
toda a bacia, assim mostra que os dias números de dias em um ano de precipitação estão 
diminuindo, em compensação os dias que chovem estão precipitando valores maiores. O 
processo inverso acontece no rio São Francisco, em que houve queda desses índices do 
SDII e RX5day. Enquanto sobre o Rx1day mostrou tendência positiva. Realçando que as 
precipitações estão sendo em dias isolados (BEZERRA et al.,2018; ZHANG et al., 2014). 
 
Tabela 3.2 – Índices de extremos climáticos de precipitação para a Área 1. 
Índices Inclinação 
Erro padrão de 
inclinação 
Valor-p 
CDD -1,198 0,863 0,82 
CWD -0,548 0,21 0,013* 
PRECTOT 0,219 4,572 0,962 
R10mm -0,019 0,175 0,912 
R20mm 0,059 0,053 0,276 
R50mm 0,003 0,005 0,518 
R95p 1,742 1,42 0,228 
R99p 1,05 0,574 0,076 
RX1day 0,46 0,16 0,007* 
RX5day 0,527 0,425 0,224 
SDII 0,012 0,02 0,546 
*significativo ao nível de 5% (p > 0,05). 
 
Tabela 3.3 – Índices de extremos climáticos de precipitação para Área 2. 
Índices Inclinação 
Erro padrão de 
inclinação 
Valor-p 
CDD -0,707 0,712 0,327 
CWD -0,487 0,224 0,037* 
PRECTOT 2,429 4,179 0,565 
R10mm 0,075 0,15 0,62 
R20mm 0,13 0,052 0,016* 
R50mm 0,01 0,004 0,018* 
R95p 4,504 1,499 0,005* 
R99p 2,057 0,728 0,008* 
RX1day 0,59 0,174 0,002* 
RX5day 0,191 0,369 0,608 
SDII 0,033 0,019 0,09 
*significativo ao nível de 5% (p > 0,05). 
 
 
22 
 
 
 
Tabela 3.4 – Índices de extremos climáticos de precipitação para Área 3. 
Índices Inclinação 
Erro padrão de 
inclinação 
Valor-p 
CDD 0,02 0,569 0,972 
CWD -0,638 0,188 0,002* 
PRECTOT -0,451 4,786 0,926 
R10mm 0,009 0,196 0,964 
R20mm 0,023 0,088 0,794 
R50mm 0,013 0,01 0,205 
R95p 3,263 1,965 0,106 
R99p 1,968 0,81 0,02* 
RX1day 0,316 0,15 0,024* 
RX5day 0,037 0,474 0,939 
SDII 0,037 0,022 0,094 
*significativo ao nível de 5% (p > 0,05). 
 
Tabela 3.5 – Índices de extremos climáticos de precipitação para Área 4. 
Índices Inclinação 
Erro padrão de 
inclinação 
Valor-p 
CDD -0,33 0,482 0,498 
CWD -0,317 0,129 0,019* 
PRECTOT -3,412 4,475 0,451 
R10mm -0,178 0,177 0,322 
R20mm -0,031 0,077 0,688 
R50mm 0,004 0,006 0,543 
R95p 0,382 1,864 0,839 
R99p -0,361 0,714 0,617 
RX1day 0,035 0,17 0,838 
RX5day -0,305 0,478 0,528 
SDII 0,008 0,019 0,679 
*significativo ao nível de 5% (p > 0,05). 
 
 
23 
 
CAPÍTULO 4 
CONCLUSÃO 
Os objetivos estabelecidos na pesquisa foram alcançados mediante realização da divisão 
em sub-regiões homogêneas de precipitação de quatro áreas sobre a BPPA. Primeiro, o 
regime da precipitação apresentou as sub-regiões A1 e A2 como as secas e A3 e A4 como 
as chuvosas. O método Silhoutte mostrou que os grupos obtidos foram consistentes. 
No GPD, as respostas encontradas nos máximos diários sobre a bacia. A expectativa é 
que nas regiões Norte (A1) e Central (A2) que pelo menos uma vez as precipitações 
máximas diárias em um período de 10 anos atinjam ou ultrapassem 48 e 51 mm, 
respectivamente. Enquanto o oeste (A3) e sul (A4) espera-se que pelo menos uma vez 
precipitação máximas diárias sejam maiores ou iguais a 59 e 54 mm, respectivamente. 
Estes níveis de retorno são justificados pela orografia causado pelo Planalto da 
Borborema que está no sul e leste da bacia. 
Por fim, os extremos climáticos concluíram que os dias úmidos (CWD) estão diminuindo 
e foram significativos nas quatros sub-regiões. Propondo que alta quantidade de chuva 
está restrita a dias isolados. A A2 obteve seis dos onze índices significativos, assim 
mostrando que esta sub-região será a mais vigente para possíveis eventos de precipitação 
intensa. Por fim, salienta-se que, estudos na área de eventos extremos em bacias são 
essenciais para ter projeções futurasda ocorrência desses fenômenos. 
 
 
 
24 
 
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