REGIME PRECIPITAÇÃO AMAZÔNICA

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA CATARINA 
DEPARTAMENTO DE FÍSICA E METEOROLOGIA 
 
 
 
 
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO 
 
 
Humberto Martins Ramos 
 
 
 
 
O REGIME DE PRECIPITAÇÃO DA AMAZÔNIA E 
SUA RELAÇÃO COM FENÔMENOS DE 
VARIABILIDADE CLIMÁTICA 
 
 
 
 
Trabalho de Conclusão de Curso 
apresentado à Universidade Federal de 
Santa Catarina, como requisito parcial 
para obtenção do grau de bacharel do 
Curso de Meteorologia 
 
Orientadora: Prof (a). Dr. Marina 
Hirota Magalhães 
 
Co-orientador: Dr. Bernardo Monteiro 
Flores 
 
 
 
 
 
 
 
Florianópolis 
2017 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Ficha de identificação da obra elaborada pelo autor 
através do Programa de Geração Automática da Biblioteca Universitária 
da UFSC. 
 
 
A ficha de identificação é elaborada pelo próprio autor 
Maiores informações em: 
http://portalbu.ufsc.br/ficha 
http://portalbu.ufsc.br/ficha
Humberto Martins Ramos 
 
 
O REGIME DE PRECIPITAÇÃO DA AMAZÔNIA E SUA 
RELAÇÃO COM FENÔMENOS DE VARIABILIDADE 
CLIMÁTICA 
 
 
Este Trabalho de Conclusão de Curso foi julgado adequado para 
obtenção do Título de Bacharel em Meteorologia e aprovado em sua 
forma final pelo Programa de Graduação em Meteorologia do 
Departamento de Física e Meteorologia da Universidade Federal de 
Santa Catarina. 
 
Florianópolis, 01 de Dezembro de 2017. 
 
 
__ ______________________ Prof. Wendell Rondinelli Gomes Farias, 
Dr. Coordenador do Curso 
 
Banca Examinadora: 
 
 
Prof.ª Marina Hirota Magalhães, Dr. 
Orientadora 
Universidade Federal de Santa Catarina 
 
 
Prof. Wendell Rondinelli Gomes Farias, Dr. 
Membro 
Universidade Federal de Santa Catarina 
 
 
Prof. Leonardo Hoinaski, Dr. 
Membro 
Universidade Federal de Santa Catarina 
 
AGRADECIMENTOS 
 
À Universidade Federal de Santa Catarina e ao corpo docente do 
Departamento de Física e Meteorologia pela oportunidade de realizar a 
graduação e por todo o meu crescimento pessoal e profissional ao longo 
desses anos. 
Aos orientadores Marina e Bernardo, por toda ajuda, paciência e 
incentivo durante o projeto. E a todos os colegas, e amigos em especial 
Roseli Oliveira e Matheus Pamplona, que estiveram comigo durante 
esses seis anos e que contribuíram de alguma forma para a realização 
deste trabalho. 
 
OBRIGADO! 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Somewhere, something incredible is waiting to be 
known. 
(Carl Sagan) 
 
RESUMO 
 
A região Amazônica é um dos maiores e mais complexos ecossistemas 
da terra. Seu clima é resultados da interação de diversos fenômenos que 
atuam em escalas espaço-temporais distintas, em diferentes regiões da 
floresta. Todavia, previsões para o futuro dessas regiões incluem um 
aumento na frequência e intensidade de extremos de precipitação, o que 
pode ocasionar um aumento da estação seca. Como consequência, 
regiões mais sazonais da Amazônia podem sofrer mudanças estruturais e 
funcionais, o que terá impacto em serviços ecossistêmicos importantes 
para populações locais. Dessa forma, este trabalho analisa o 
comportamento e a evolução do regime de precipitação da região 
amazônica nas últimas décadas e sua relação com fenômenos de 
variabilidade climática, tais como o El Niño Southern Oscillation 
(ENSO). Dados mensais de precipitação de estação meteorológica e do 
Climate Research Unit (CRU) foram utilizados na análise de 
distribuições de precipitação. A evolução do regime de precipitação 
anual mostrou um aumento para períodos mais recentes. Além disso, o 
padrão observado nas extremidades da floresta revela forte influência de 
fenômenos de variabilidade climática, especialmente durante a estação 
seca. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Palavras-chaves: Floresta Amazônica, Variabilidade climática, 
Extremos climáticos, Transição floresta-cerrado. 
 
ABSTRACT 
 
The Amazon rainforest is one of the largest and most complex 
ecosystems on Earth. Its climate is the result of the interaction of several 
phenomena that act on distinct space-time scales in different regions of 
the forest. However, forecasts for the future of these regions include an 
increase in the frequency and intensity of extreme precipitation events, 
which may lead to an increase in dry season length. Therefore, seasonal 
parts of the Amazon may go through structural and functional changes, 
which will have an impact on important ecosystem services to local 
populations. This work analyzes the behavior and changes of the 
precipitation regime within the Amazon region in the last decades and 
its relationship with natural climate variability modes, such as the El 
Niño Southern Oscillation (ENSO). Meteorological station data and the 
Climate Research Unit (CRU) dataset were used in the analysis of 
precipitation distributions. The results have shown a positive trend in 
annual precipitation totals has shown an increase for more recent 
periods. In addition, the patterns observed at the boundaries of the forest 
reveal a strong climatic variability influence, especially during the dry 
season. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Keywords: Amazon Forest. Climate variability, Climate extremes, 
Forest-cerrado boundaries. 
 
LISTA DE FIGURAS 
 
Figura 1: Principais sistemas meteorológicos atuantes na AS na alta e 
baixa troposfera, como: ASAS: Alta subtropical do Atlântico Sul, 
FF/FQ: Frente Frei/Quente; JBN: Jatos de Baixos Níveis, JS: Jato 
Subtropical; ANE: Alísios de Nordeste, ZCIT, ZCAS, entre outros (ver 
GALLEGO et al., 2005.). ...................................................................... 28 
Figura 2: Precipitação anual na região da Amazônia para o período de 
1976-97. ................................................................................................ 29 
Figura 3: Localização das estações e simbologia. SOAM: Sudoeste da 
Amazônia; CEAM: Centro da Amazônia; NAM: Norte da Ama 
Amazônia; SAM: Sul da Amazônia; LAM: Leste da Amazônia e 
NEAM: Nordeste da Amazônia. ........................................................... 31 
Figura 4: Localização da região NINO 3.4, utilizada na elaboração ONI 
index. ..................................................................................................... 34 
Figura 5: Localização das regiões TNA e TSA, utilizadas para 
elaboração dos índices dos mesmos. ..................................................... 35 
Figura 6: Ciclo anual da precipitação mensal para as diferentes estações 
(em azul) e para o CRU (em vermelho), considerando médias entre 1971 
e 2000. ................................................................................................... 
37 Figura 7: Variação do regime de precipitação das seis localidades da 
região Amazônica (a-f) ao longo dos períodos: 1961-2015 (Série 
inteira), 1961-1990, 1971-2000 e 1981-2010. ....................................... 39 
Figura 8: Distribuição da precipitação anual acumulada para os períodos 
de 1961-1990 e 1981-2010. Cada estação possui dois histogramas, o de 
cima referente ao período de 1961-1990 (em azul), e o de baixo 
referente ao período de 1981-2010 (em vermelho), sobreposto pelo 
período de 1961-1990. A linhas verticais tracejadas nos histogramas 
representam as médias dos períodos 1961-1990 (em azul) e 1981-2010 
(em vermelho). .............................................................................. ........ 40 
Figura 9: Distribuição espacial dos índices (média, desvio padrão, range, 
skewness e kurtosis) utilizados para comparar a distribuição dos 
acumuladas anuais de chuva para os dois períodos. Para cada estação, 
mostram-se as diferenças (em barras) de cada índice entre o período de 
1981-2010 e o período de 1961-1990.................................................... 42 
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Figura 10: Comparação entre a estação seca do período de 1961-1990 
(azul) e o período de 1981-2010 (vermelho). A linha horizontal preta 
indica o limiar de 100 mm. ................................................................... 45 
Figura 11: Comparação dos índices estatísticos referentes aos 
histogramas de precipitação no trimestre seco. ..................................... 47 
Figura 12: Três meses mais secos para as diferentes regiões da 
Amazônia. ............................................................................................. 48 
Figura 13: Comparação entre a precipitação nos três meses mais secos 
(topo) para a região SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. 
Eventos extremos são denotados pelo limar de -1.5 (linhas vermelhas 
tracejadas) na primeira ilustração da figura. Eventos de El Niño e La 
Niña são demarcados pelos limiares de +0.5 e -0.5, respectivamente. . 50 
Figura 14: Mesmo que a figura 13, porém para a região CEAM. ......... 51 
Figura 15: Mesmo que a figura 13, porém para a região NAM. ........... 51 
Figura 16: Mesmo que a figura 13, porém para a região SAM. ............ 52 
Figura 17: Mesmo que a figura 13, porém para a região LAM ............ 52 
Figura 18: Mesmo que a figura 13, porém para a região NEAM. ......... 53 
Figura 19: Comparação entre a precipitação anual (topo) para a região 
SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. ............................ 54 
Figura 20: Mesmo que a figura 19, porém para a região CEAM. ......... 55 
Figura 21: Mesmo que a figura 19, porém para a região NAM. ........... 55 
Figura 22: Mesmo que a figura 19, porém para a região SAM. ............ 56 
Figura 23: Mesmo que a figura 19, porém para a região LAM ............ 56 
Figura 24: Mesmo que a figura 19, porém para a região NEAM. ......... 57 
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LISTA DE TABELAS 
 
Tabela 1: Estações meteorológicas com suas respectivas localizações e 
acrônimos. ............................................................................................. 32 
Tabela 2: Coeficiente de correlação entre os dados de estação 
meteorológica e do CRU, e sua respectiva significância estatística (p- 
valor). .................................................................................................... 38 
Tabela 3: Comparação de índices estatístico das distribuições para os 
períodos de 1961-1990 e 1981-2010. M= Média; SD= Desvio Padrão; 
RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis .......................................... 44 
Tabela 4: Duração da estação seca para as diferentes regiões da 
Amazônia. ............................................................................................. 46 
Tabela 5: Comparação de índices estatístico das distribuições para os 
períodos de 1961-1990 e 1981-2010, para o trimestre seco. M= Média; 
SD= Desvio Padrão; RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis. ........ 49 
 
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS 
 
ENSO El Niño Southern Ocillation 
TNA Tropical North Atlantic 
TSA Tropical South Atlantic 
INMET Instituto Nacional de Meteorologia 
ANA Agência Anacional de Águas 
CRU Climate Research Unit 
RTAC Região de Transição Amazônica-Cerrado 
SPI Standalized Precipitation Index 
M Média 
Sd Desvio padrão 
Sk Skewness 
Rg Range 
Kt Kurtosis 
SOAM Sul da Amazônia 
CEAM Centro da Amazônia 
NAM Norte da Amazônia 
SAM Sul da Amazônia 
LAM Leste da Amazônia 
NEAM Nordeste da Amazônia 
ZCIT Zona de Convergência Intertropical 
TSM Temperatura da Superfície do Mar 
 
 Sumário 
1 INTRODUÇÃO ........................................................................... 25 
 1.1 OBJETIVOS ......................................................................... 26 
 1.1.1 Objetivo Geral ............................................................ 26 
 1.1.2 Objetivos Específicos.................................................. 26 
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA................................................... 27 
3 METODOLOGIA E DADOS .................................................... 31 
 3.1 ÁREA DE ESTUDO ............................................................ 31 
 3.2 DADOS DE PRECIPITAÇÃO ............................................ 31 
 3.3 DEFINIÇÃO DA ESTAÇÃO SECA ................................... 33 
 3.4 ÍNDICES DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA................. 34 
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ................................................ 37 
 4.1 DADOS OBSERVACIONAIS VERSUS INTERPOLADOS 
 37 
 4.2 VARIAÇÃO DO REGIME DE PRECIPITAÇÃO NA 
 AMAZÔNIA AO LONGO DOS ANOS .......................................... 38 
 4.3 VARIABILIDADE CLIMÁTICA E EVENTOS DE SECA 
 NA AMAZÔNIA .............................................................................. 50 
 4.4 RELAÇÃO ENTRE VARIABILIDADE CLIMÁTICA E 
 PRECIPITAÇÃO ANUAL NA AMAZÔNIA .................................. 54 
5 CONCLUSÃO ............................................................................. 59 
6 RECOMENDAÇÕES A TRABALHOS FUTUROS ............... 61 
 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ...................................... 63 
 
25 
 
 
 
1 INTRODUÇÃO 
 
O sistema climático terrestre resulta da interação de diversos 
sistemas (VICENTE, 2003). Como consequência disso, são observados 
diversos fenômenos, frequentemente periódicos, que variam em escalas 
de meses a milênios, como estações do ano e períodos glaciais, 
respectivamente. Tais fenômenos compreendem a variabilidade natural 
do clima. Atualmente, um dos mecanismos mais conhecidos de 
variabilidade climática em escala global é o El Niño Southern 
Oscillation (ENSO), disparado Oceano Pacífico como fruto de uma 
complexa interação entre o oceano e a atmosfera (TRENBERTH, 1976). 
Apesar das incertezas quanto a sua origem, seus impactos no clima 
terrestre são amplamente caracterizados e documentados 
(ROPELEWSKI; HALPERT, 1986). 
A América do Sul (AS) é uma das regiões mais sensíveis aos 
efeitos desse fenômeno (GRIMM; TEDESCHI, 2009). Em anos de 
anomalias positivas do ENSO (i.e. El Niño), observa-se, de modo geral, 
chuvas acima da média no Sul do Brasil e abaixo da média no Norte e 
Nordeste, e em parte da Bacia Amazônica. No entanto, esse padrão pode 
ser diferente em função da região onde o El Niño se desenvolve no 
Pacífico. Episódios de El Niño extremos, como os de 1997/98 e 
2015/16, são associados a secas prolongadas e aumento do número de 
incêndios na região Amazônica, em particular em regiões de transição 
Amazônia-Cerrado (RTAC). Previsões para o futuro dessas regiões 
incluem um aumento na frequência e intensidade de extremos de 
precipitação, o que pode ocasionar um aumento da estação seca (IPCC, 
2014). Como consequência, regiões mais sazonais da Amazônia podem 
sofrer mudanças estruturais e funcionais, o que terá impacto em serviços 
ecossistêmicos importantes para populações locais. 
Além do pacífico, o Oceano Atlântico é o outro importante 
controlador do clima da AS. Diferente do ENSO, que atua por meio das 
teleconexões atmosféricas, o Oceano Atlântico age de forma mais direta. 
A seca ocorrida em 2005 se deu em decorrência de anomalias positivas 
da temperatura da superfíciedo mar (TSM) no Atlântico Norte, que 
atrasaram o deslocamento da Zona de Convergência Intertropical 
(ZCIT) para o sul do equador (MARENGO et al., 2008). Isso causou 
uma redução no regime de precipitação das regiões ao sul da Amazônia 
e um aumento da estação seca. 
Contrário aos impactos do El Niño e do Atlântico Norte, o 
Oceano Atlântico Sul é caracterizado por provocar chuvas acima da 
média em toda a região centro-sul da Amazônia e consequentemente 
mais seca nas regiões ao norte. Esses modos de variabilidade climática, 
juntos, são responsáveis por 57,9% da variância da precipitação na 
região amazônica (ZENG et al., 2008). 
Dessa forma, esse trabalho tem por intuito discutir o regime de 
precipitação na região Amazônica e RTAC, sua mudança ao longo das 
recentes décadas e possíveis correlações com fenômenos de 
variabilidade climática, por meio de dados de estação meteorológicas e 
dados interpolados do Climate Research Unit (CRU). 
 
1.1 OBJETIVOS 
 
Este trabalho busca mudanças do regime de precipitação em 
diferentes regiões da Amazônia e esclarecer quais alterações estão 
relacionadas a fenômenos de variabilidade climática natural. 
 
1.1.1 Objetivo Geral 
 
Analisar o regime de precipitação em diferentes regiões da 
Amazônia, bem como sua mudança ao longo das últimas décadas. 
Ainda, busca-se avaliar a influência de fenômenos de variabilidade na 
ocorrência de secas extremas. 
 
1.1.2 Objetivos Específicos 
 
a) Avaliar o desempenho do CRU na capacidade de interpretar o regime 
de precipitação em diferentes regiões da Amazônia. 
 
b) Identificar os diferentes regimes ao longo de tais regiões. 
 
c) Mensurar a influência de fenômenos de variabilidade no clima, 
particularmente em eventos de seca extrema. 
27 
 
 
2 REVISÃO BIBLIOGRÁFICA 
 
De acordo com as hipóteses de Milutin Milanković, propostas em 
1920, o clima do planeta Terra sofre influência de parâmetros orbitais, 
como: obliquidade, precessão e excentricidade. Estes parâmetros são 
responsáveis por alterar a quantidade de radiação que chega à Terra. Dessa 
forma, os padrões climáticos observados na Terra, surgem da interação de 
forçantes externas (radiação solar) e internas, como modos de variabilidade 
climática, frutos de interações não-lineares entre outros componentes do 
sistema climático (HARTMANN, 1994). Esses padrões são também 
entendidos como variabilidade natural do clima da Terra. Os principais 
modos de variabilidade climática atuantes no globo são: ENSO, Atlantic 
Multidecadal Oscillation (AMO), Pacific Decadal Oscillation (PDO) e 
North Atlantic Oscillation (NAO). No entanto, são o ENSO e o Atlântico 
Norte os principais moduladores do clima na América do Sul 
(SATYAMURTHY; NOBRE; SILVA DIAS, 1998). 
 
2.1 EL NIÑO SOUTHERN OSCILATION (ENSO) 
 
O ENSO é um fenômeno de interação oceano-atmosfera que 
aflora no Oceano Pacífico equatorial, e o principal modo de 
variabilidade climática atuante no planeta terra, cuja fase positiva é 
denominada El Niño, associadas a anomalias quentes de Temperatura da 
Superfície do Mar (TSM) no pacífico equatorial e La Niña a fase 
negativa, associado a anomalias frias. Seus impactos no clima global 
têm sido amplamente relatados nas últimas décadas, frequentemente 
associados a extremos de precipitação, secas prolongadas e incêndios 
florestais (ROPELEWSKI; HALPERT, 1986). 
O ENSO é caracterizado por ser um fenômeno não linear, o que 
significa que não exibe uma relação clara entre causa e efeito. No 
entanto, com a evolução do processamento e armazenamento dos dados 
oceanográficos e atmosféricos nas últimas décadas, aliado ao constante 
monitoramento de todo o pacífico, tem-se evoluído a cada dia a 
descrição de tal fenômeno. 
No início do El Nino são observadas aguas mais quentes no 
pacífico leste, associadas ao enfraquecimento dos ventos alísios que 
sopram de leste para oeste nessa região, e que costumam levar tais aguas 
 
 
 
 
em direção a Austrália. Como consequência do acumulo dessas águas 
quentes no pacífico leste e central, o gradiente meridional de 
temperatura Equador-Polo aumenta e a circulação geral da atmosfera 
sofre grandes distúrbios. O mecanismo pelo qual o ENSO afeta as 
diferentes regiões do globo são as chamadas teleconxões. 
De maneira geral, os impactos do El Niño na América do Sul são 
associados a acumulados de precipitação acima da média na região Sul e 
Sudeste e abaixo da média nas regiõteres Norte e Nordeste (GRIMM; 
TEDESCHI, 2009). Seus impactos são associados a propagação de 
ondas de Rossby a partir do pacífico equatorial que intensificam o Jato 
subtropical e criam meandros, que por sua vez aumentam a advecção de 
vorticidade ciclônica intensificando os sistemas meteorológicos em 
baixos níveis. Além disso, de acordo com Silva et al (2009), o jato de 
baixos níveis a leste dos Andes é também intensificado em anos de El 
Nino, que por sua vez aumenta o fluxo de umidade da região Amazônica 
para a região Sul do Brasil, que serve de combustível para o disparo e 
evolução de Sistemas Convectivos de Mesoescala. 
No entanto, esses padrões podem mudar em decorrência da região 
onde o El Nino aflora no Oceano Pacífico. Atualmente são identificados 
dois tipos de El nino, o canônico ou tradicional, cujos os efeitos foram 
citados acima e o Modoki, que geralmente é menos intenso e surge na 
porção central do pacífico. 
 
2.2 O CLIMA NA AMÉRICA DO SUL 
 
Devido a sua extensão territorial, características geográficas e 
proximidade a dois grandes oceanos (Pacífico e Atlântico), a AS 
apresenta regime de clima tropical, subtropical e extratropical, expresso 
na diversidade de fenômenos meteorológicos atuantes nessa região, 
como: ciclones, frentes frias, sistemas convectivos de mesoescala, entre 
outros (GARREAUD et al., 2009). A configuração dos principais 
sistemas atuantes na AS na alta e baixa troposfera são ilustrados na 
Figura 1. 
Figura 1: Principais sistemas meteorológicos atuantes na AS na alta e baixa 
troposfera, como: ASAS: Alta subtropical do Atlântico Sul, FF/FQ: Frente 
Frei/Quente; JBN: Jatos de Baixos Níveis, JS: Jato Subtropical; ANE: Alísios de 
Nordeste, ZCIT, ZCAS, entre outros (ver GALLEGO et al., 2005.). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: Adaptada de Gallego et al., 2005. 
 
A região Amazônica e possui, de um modo geral, um clima 
tropical chuvoso associado à constante convecção a ao fluxo de umidade 
(CAVALCANTI, 2009). Os principais sistemas atuantes nessa região, 
de acordo com a ilustração anterior, são os alísios de nordeste, a ZCIT, o 
JBN, baixa do Chaco e Alta da Bolívia, No entanto, a extremidade sul 
dessa região sofre influência de sistemas subtropicais e extratropicais, 
como frentes frias e a ZCAS. Entretanto, dentre estes fenômenos, a 
ZCIT desempenha papel fundamental como modulador do regime de 
chuvas. Durante o verão austral, a ZCIT migra para o sul do Equador, 
trazendo a estação chuvosa para a extremidade sul. Já no inverso austral, 
essa se desloca para o norte do equador, iniciando à estação seca no Sul 
e a estação chuvosa no norte da RTAC. Esse comportamento oscilatório 
determina, dentre outros fatores, a sazonalidade desta região. 
Os volumens anuais acumumlados de precipitação ultrapassam os 
4000 mm/ano no Noroeste da Amazônia e na foz do Rio Amazonas. Já 
na extremidade sul os volumes giram em torno de 2500mm por ano 
(MARENGO, 2004). 
29 
 
 
Figura 2: Precipitação anual na região da Amazônia para o período de 1976-97. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: (LIEBMAN et al., 2001). 
 
Contudo, o comportamento geral do clima na Amazônia pode 
mudar em anos de ENSO e de anomalias de TSM no Atlântico. Esses 
fenômenos são responsáveis por alterar o padrão geral de circulação da 
atmosfera a nível global, impactando diversas rigiões da terra de forma 
diferente (MCPHADEN et al., 1998). 
 
2.3 A ESTAÇÃO SECA NA AMAZÔNIA 
 
Por ser uma floresta tropical e por apresentar altos índices 
pluviométricos ao longo de todo ano, a identificação e caracterizaçãoda 
estação seca na Amazônia é complexa. Além disso, devido a sua 
abrangência territorial, esta exibe diversos comportamentos 
pluviométricos. Durante a estação seca, observa-se um aumento no 
número de incêndios florestais, que por sua vez podem sofrer influência 
de fenômenos como o El Niño e anomalias de TSM positiva no atlântico 
norte. Esses fenômenos são geralmente associados a um prolongamento 
 
 
 
da estação seca e com redução nos índices pluviométrico. Anomalias 
quentes de TSM no Atlântico Norte fazem com que a ZCIT perdure por 
mais tempo sobre essas águas mais quentes, e não dessa para o Sul do 
Equador. Dessa forma, a estação seca é entendida em partes da 
Amazônia, em particular o Sul. Já em anos de El Nino, a circulação da 
atmosfera no equador, que se dá por meio de células de Walker é 
alterada, e um ramo descendente dessa célula encontra-se sobre a 
Amazônia, sendo responsável por inibir a formação de nuvens e 
diminuir os índices pluviométrico. 
Incêndios florestais são relatados na Amazônia e 
frequentemente associados a atividade humana. Atualmente o constante 
monitoramento tem mostrado seus impactos nos biomas e na 
recuperação da floresta. Grande parte desses incêndios ocorrem durante 
a estação seca em lugares conhecidos como zonas de transição, onde a 
floresta encontra outro bioma (cerrado). Estudos anteriores mostraram 
que há um avanço do cerrado sobre a floresta em alguns locais da zona 
de transição e isso pode perturbar o comportamento dos biomas locais, 
bem como promover o processo de savanização da floresta. 
De acordo com RAO 1990, a estação seca ou os três meses 
mais secos na extremidade sul da Amazônia ocorrem entre os meses de 
JJA. Já na extremidade Norte entre SON e ASO para o Nordeste da 
Amazônia. No entanto, previsões futuras para Amazônia incluem um 
aumento na frequência e intensidade de extremos de precipitação, o que 
pode ocasionar um aumento da estação seca (IPCC, 2014). 
 
 
 
31 
 
 
3 METODOLOGIA E DADOS 
 
3.1 ÁREA DE ESTUDO 
 
A área de estudo deste trabalho compreende a região amazônica. 
A fim de entender o regime de precipitação dessa região e suas possíveis 
mudanças nas últimas décadas, foram selecionadas seis estações 
meteorológicas, com maior consistência em suas séries de dados e que 
representassem espacialmente a região, vide Figura 3. 
 
Figura 3: Localização das estações e simbologia. SOAM: Sudoeste da 
Amazônia; CEAM: Centro da Amazônia; NAM: Norte da Ama Amazônia; 
SAM: Sul da Amazônia; LAM: Leste da Amazônia e NEAM: Nordeste da 
Amazônia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O autor, 2017. 
 
3.2 DADOS DE PRECIPITAÇÃO 
 
Dados mensais de precipitação das respectivas estações foram 
utilizados para realizar as análises. Esses dados são fornecidos pela 
Agência Nacional de Águas (ANA) e pelo Instituto Nacional de 
Meteorologia (INMET). A tabela abaixo ilustra a localização e o nome 
oficial de cada estação e seu respectivo acrônimo. 
 
Tabela 1: Estações meteorológicas com suas respectivas localizações 
e acrônimos. 
 
Nome oficial Latitude Longitude Acrônimo 
Cobija -10.91 -67.13 SOAM 
Manaus Ponta pelada -2.26 -58.01 CEAM 
Boa Vista 2.81 -59.35 NAM 
Diamantino -14.67 -56.76 SAM 
Conceição do Araguaia -7.14 -48.73 LAM 
Badajós -1.48 -46.23 NEAM 
 
Fonte: O autor, 2017. 
 
As inconsistências e os possíveis gaps nas séries de dados foram 
preenchidas com valores de estações próximas. 
O período de dados utilizados das estações meteorológicas 
compreende um intervalo de 30 anos entre 1971 e 2000. Este período foi 
escolhido por 3 fatores: 1) uma climatologia é definida com no mínimo 
30 anos de dados; 2) a partir da década de 70, os dados de estações 
meteorológicas possuem maior consistência, particularmente na área de 
estudo; 3) esse período é utilizado pelo IPCC (Intergovernmental Panel 
on Climate Change) como referência. 
Além disso foram utilizados dados mensais de precipitação do 
Climate Research Unit (CRU), versão 3.23, por possuírem uma série 
temporal contínua mais consistente e abrangerem um período mais 
longo, entre 1901 e 2015. Os dados do CRU são interpolados a partir de 
uma rede estações meteorológicas e possuem resolução espacial de 
0.5⁰x 0.5⁰ (NEW; HULME; JONES, 2000). Selecionou-se o período 
entre 1961 e 2010 para analisar as mudanças no regime de precipitação 
entre os períodos climatológicos 1961-1990, 1971-2000 e 1981-2010. 
Inicialmente, uma comparação foi feita entre as médias 
climatológicas mensais das estações meteorológicas e do CRU para o 
período entre 1971 e 2000. Esta comparação foi realizada de forma 
simples, a partir do cálculo do coeficiente de correlação entre as médias, 
para verificar se os dados do CRU poderiam ser utilizados para avaliar 
mudanças entre os períodos climatológicos mencionados acima (que 
consideram um período mais longo que o coletado para as estações). 
33 
 
 
As mudanças no regime de precipitação foram analisadas por 
meio de histogramas de precipitação acumulada em médias anuais no 
trimestre mais seco. As distribuições desses totais, dadas pelos 
histogramas, foi analisada através do cômputo de variáveis, como: 
 
I. Média: tendência central da distribuição de precipitação. 
II. Desvio padrão: ariação da distribuição de precipitação. 
III. Range: amplitude média dos acumulados de precipitação; por 
exemplo, para a estação meteorológica NAM, os eventos com 
maior volume de precipitação durante 1961-1990 giraram em 
torno de 3000mm/ano, e o menor volume foi de 
2000mm/ano. Já, durante o período de 1981-2010, os eventos 
com maiores volumes foram em torno de 3500 mm/ano e 
menor de 1500 mm/ano, i.e., houve um aumento 
da amplitude e, consequentemente, do range. 
IV. Skewness: Medida da assimetria lateral da distribuição. De 
acordo com (GROENEVELD, 1989), o skewness 
apresenta duas características essenciais: 
a. Uma distribuição é dita “Positive Skewed”, se a 
calda da distribuição aponta para a direita e o 
centro de massa da distribuição se localiza à 
esquerda. 
b. Uma distribuição é dita “Negative Skewed”, se a 
calda distribuição é deslocada para a esquerda e o 
centro de massa da distribuição de localiza à 
direita. 
V. Kurtosis: Medida do alongamento vertical da distribuição. 
Essa possui três características essenciais. 
a. Mesocúrtica (normal), se kt = 3, portanto a 
distribuição é simétrica 
b. Leptocúrtica, se kt>3, portanto a distribuição é 
mais estreita 
c. Platicúrtica, se kt <3, portanto a distribuição é 
mais achatada. 
 
3.3 DEFINIÇÃO DA ESTAÇÃO SECA 
 
A estação seca, utilizada nessa pesquisa, baseia-se na 
metodologia desenvolvida por Aragão et al (2008). Essa metodologia 
tem como base o balanço hidrológico simples, dado pela diferença entre 
a precipitação (P) e a evapotranspiração (E), que, para a Amazônia, é 
considerada constante e no valor de 100 mm/mês (a partir de dados 
medidos em diversos pontos da floresta). Assim, caso a precipitação seja 
menor que 100 mm/mês, há déficit hídrico, pois P < E. Utilizando esta 
aproximação simplificada, a estação seca é definida aqui como o 
número de meses com precipitação abaixo de 100 mm/mês. Esta medida 
serve como parâmetro indicador de duração da estação seca. Além 
desse, outro parâmetro utilizado é a chuva acumulada nos três meses 
mais secos ou trimestre seco. O trimestre seco é definido a partir da 
identificação do mês em que houve o mínimo de chuva, e a agregação 
dos meses anterior e posterior a este. 
 
3.4 ÍNDICES DE VARIABILIDADE CLIMÁTICA 
 
Para representar a os fenômenos de variabilidade climáticas 
influentes na região amazônica, foram utilizados o Oceanic Niño Index 
(ONI), o Tropical Nothern Atlantic Index (TNA) e o Tropical Southern 
Atlantic Index (TSA). O índice ONI representa a anomalia média de 
TSM com relação ao período de referência (entre 1971 e 2000), na 
região do Niño 3.4 (5oN-5oS, 120oW-170oW), como visto na Figura 4. 
A fase positiva do ENSO, denominada El Niño é definida através de umlimiar de +0.5oC, e a La Niña -0.5oC, conforme (TRENBERTH, 1976). 
 
Figura 4: Localização da região NINO 3.4, utilizada na elaboração ONI index. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: https://www.ncdc.noaa.gov/teleconnections/enso/indicators/sst.php 
35 
 
 
Os índices TNA e TSA, desenvolvidos por Enfield e Mayer 
(1997), correspondem a anomalias mensais de TSM para o período base 
de 1971-2000, centrados entre (5.5oN-23.5oN, 15oW-57.5oW) e (0o-
20oS, 10oE-30oW), respectivamente, ilustrados na figura 3. 
 
Figura 5: Localização das regiões TNA e TSA, utilizadas para elaboração 
dos índices dos mesmos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: https://stateoftheocean.osmc.noaa.gov/sur/atl/ 
 
As séries temporais dos índices ilustrados acima foram 
correlacionadas com o SPI (Standalized Precipitation Index) das séries 
temporais de chuva mensal e acumulada no trimestre seco. De acordo 
com McKee et al (1993), um evento de seca extrema é definido por 
meio do limiar -1.5 do SPI da estação seca. Optou-se por adicionar o 
período de 2001 a 2010 por este conter mais impactos na região de 
estudo a eventos extremos identificados para os modos de variabilidade 
climática relacionados ao Atlântico. 
37 
 
 
4 RESULTADOS E DISCUSSÃO 
 
4.1 DADOS OBSERVACIONAIS VERSUS INTERPOLADOS 
 
A comparação entre dados de estações meteorológicas e dados 
interpolados do CRU é ilustrada na Figura 6, que mostra o ciclo anual 
da precipitação média mensal para as diferentes estações meteorológicas 
(em azul) e para o CRU (em vermelho), considerando dados para o 
período de referência 1971-2000. 
 
Figura 6: Ciclo anual da precipitação mensal para as diferentes estações (em 
azul) e para o CRU (em vermelho), considerando médias entre 1971 e 2000. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Observa-se que de modo geral, os dados do concordam com os 
dados de estação. Principalmente, as estações SOAM, SAM e LAM, que 
estão localizadas mais ao sul da Amazônia e apresentam maior 
sazonalidade, exibem melhor concordância. O sumário dessas 
correlações somadas às respectivas significâncias estatísticas é mostrado 
Tabela 2. 
Tabela 2: Coeficiente de correlação entre os dados de estação meteorológica 
e do CRU, e sua respectiva significância estatística (p-valor). 
 
Correlação entre CRU e Estação. 
 Correlação P-valor 
SEAM 0.98 1.758e-09 
CEAM 0.86 0.0003018 
NAM 0.97 4.659e-08 
SAM 0.99 1.599e-10 
LAM 0.98 5.466e-09 
NEAM 0.91 2.56e-05 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Para todas as estações as correlações são seguidas de alta 
significância estatística, denotadas pelo p-valor < 0.05 (PEARSON, 
1901). De fato, as estações SOAM, SAM e LAM possuem os maiores 
coeficientes de correlação entre as duas séries. Esse resultado torna 
possível a utilização dos dados do CRU nas demais análises que seguem 
neste trabalho, pois este é suficientemente representativo entre os dados 
observacionais nas regiões. 
 
4.2 VARIAÇÃO DO REGIME DE PRECIPITAÇÃO NA 
AMAZÔNIA AO LONGO DOS ANOS 
 
Após a comparação com os dados do CRU, foram gerados 
histogramas que representam a variação do regime de precipitação em 
toda a série de dados, com particular foco em mudanças entre o primeiro 
(1960-1990) e últimos períodos (1981-2010). 
As Figura 7a-f mostram histogramas de precipitação anual das 
seis localidades de estudo para diferentes períodos. Nota-se que ocorrem 
mudanças na distribuição de precipitação média em todos os locais. O 
padrão geral nos histogramas é de que a média entre o primeiro (1961-
1990) e o último (1981-2010) períodos aumentou em todas as estações. 
39 
 
 
Figura 7: Variação do regime de precipitação das seis localidades da região 
Amazônica (a-f) ao longo dos períodos: 1961-2015 (Série inteira), 1961-1990, 
1971-2000 e 1981-2010. 
 
a) b) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c) d) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
e) f) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Esse padrão revela uma característica peculiar, em um cenário em 
que algumas das projeções climáticas apontam para reduções no regime 
de precipitação em florestas tropicais (KHARIN et al., 2007). No 
entanto, essa análise é incapaz de discorrer sobre as características 
físicas e temporais da precipitação, ou seja, não é possível obter 
conclusões sobre forma e intensidade dos eventos de precipitação que 
causaram esse aumento da média, apenas suas consequências. 
Conforme mencionado anteriormente, a análise busca comparar a 
variação do regime de precipitação entre o primeiro (1961-1990) e o 
último período (1981-2010). Dessa forma, são comparados a seguir 
(Figura 8) as distribuições de precipitação desses dois períodos. 
 
Figura 8: Distribuição da precipitação anual acumulada para os períodos de 
1961-1990 e 1981-2010. Cada estação possui dois histogramas, o de cima 
referente ao período de 1961-1990 (em azul), e o de baixo referente ao período 
de 1981-2010 (em vermelho), sobreposto pelo período de 1961-1990. A linhas 
verticais tracejadas nos histogramas representam as médias dos períodos 1961-
1990 (em azul) e 1981-2010 (em vermelho). 
 
a) b) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
c) d) 
41 
 
 
 
e) f) 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017 
 
Um aspecto interessante observado em todas as estações é o 
deslocamento da média para maiores valores de precipitação, ilustrado 
no segundo histograma de cada estação. Esse padrão sugere que houve 
um aumento da precipitação anual média acumulada para o último 
período, conforme discutido anteriormente. Além da média, outros 
índices estatísticos utilizados para comparar as mudanças ocorridas nas 
distribuições são sumarizados na Tabela 3, e representados 
espacialmente na Figura 9. 
Figura 9: Distribuição espacial dos índices (média, desvio padrão, range, 
skewness e kurtosis) utilizados para comparar a distribuição dos acumuladas 
anuais de chuva para os dois períodos. Para cada estação, mostram-se as 
diferenças (em barras) de cada índice entre o período de 1981-2010 e o 
período de 1961-1990. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Observa-se, de maneira mais evidente, o aumento da média em 
todas as estações para o período 1981-2010, em relação a 1961-1990. O 
aumento da média foi mais relevante ao sul e norte da Amazônia, 
conforme mostrado para as estações: SOAM, NAM, SAM e NEAM. Por 
outro lado, no centro e leste da Amazônia houve pouca variação. O 
desvio padrão, que pode ser entendido como a variação dos eventos de 
precipitação durante o intervalo de tempo em questão, foi positivo em 
todas as estações (mais evidente nas estações ao sul), com exceção de 
NEAM. Isto significa que os eventos, em grande parte das estações 
foram mais variáveis (potencialmente mais “extremos”) no último 
período, com maior variação no volume de precipitação anual. 
43 
 
 
O range teve aumento significativo nas estações ao sul da 
Amazônia (SAM e SOAM). Isso significa que no último período 
ocorreram mais eventos com baixos e altos índices pluviométricos 
nessas localidades. Além disso, as estações LAM e NAM apresentaram 
suave aumento do range. Já nas estações CEM e NEAM, não houve 
variações. 
Observa-se que as estações mais ao norte (NAM e NEAM) 
obtiveram a maior mudança de skewness entre os dois períodos, 
apresentando valores negativos desta medida. Dessa maneira, a 
mudança ocorrida no comportamento da distribuição indica que o centro 
de massa da mesma foi deslocado para a direita, ou seja, ocorreram mais 
eventos com maiores volumes de precipitação no último período. Esse 
padrão ainda é observado nas estações SOAM e LAM. As demais 
estações não apresentaram mudança significativa. 
Os valores de kurtosis foram maiores no último período para as 
estações ao sul da Amazônia (SOAM e SAM), o que implica em um 
alongamento da distribuição. Já para o NAM foi observado redução na 
Kurtosis. Os demais resultados são sumarizados na Tabela 3. 
Tabela 3: Comparaçãode índices estatístico das distribuições para os períodos 
de 1961-1990 e 1981-2010. M= Média; SD= Desvio Padrão; RG= Range; SK= 
Skewness; KT=Kurtosis. 
 
 1961-1990 1981-2010 (1981-2010) - 
 
 (1961-1990) 
 
 M 1804.29 1910.2 105.91 
 
 
SOAM 
SD 244.43 376.69 132.26 
 
 RG 1038.5 1715.7 677.2 
 
 SK 0.33 0.28 -0.05 
 
 KT 2.7 3.15 0.45 
 
 M 2010.81 2022.88 12.06 
 
 SD 295.19 316.45 21.26 
 
 CEAM RG 1460.7 1460.7 0 
 
 SK 0.4 0.55 0.15 
 
 KT 3.89 3.57 -0.32 
 
 M 1749.22 1916.40 167.77 
 
 SD 347.69 427.76 80.07 
 
 NAM RG 1756.30 1771.00 14.70 
 
 SK 1.00 0.11 -0.89 
 
 KT 5.35 2.45 -2.90 
 
 M 1531.71 1650.19 118.48 
 
 
SAM 
SD 185.97 193.367 7.39 
 
 RG 796.10 1027.90 231.80 
 
 SK -0.55 -0.37 0.17 
 
 KT 2.76 4.50 1.73 
 
 M 1777.99 1789.78 11.78 
 
 
LAM 
SD 271.23 290.78 19.54 
 
 RG 1412.50 1410.40 2.10 
 
 SK 1.65 1.47 -0.17 
 
 KT 7.79 5.94 -1.85 
 
 M 2405.27 2472.51 67.24 
 
 SD 537.42 476.31 -61.6 
 
 NEAM RG 2178.30 2178.30 0 
 
 SK 0.08 -0.59 -0.67 
 
 KT 2.71 3.54 0.83 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
45 
 
 
A análise anterior apontou as principais diferenças ocorridas no 
regime de precipitação anual da Amazônia entre o primeiro (1961-1990) 
e último período (1981-2010). Com o intuito de compreender essa 
variação em escalas intra-anuais, repetiu-se o mesmo procedimento com 
relação à estação seca. Conforme discutido na metodologia, a estação 
seca de um ano é composta pelo número de meses com chuva abaixo de 
100 mm/mês. A Figura 10 mostra a média mensal de precipitação das 
seis localidades para os dois períodos. Observa-se, a priori, a 
similaridade das duas séries temporais, que sugerem pouca variação na 
estação seca. 
 
Figura 10: Comparação entre a estação seca do período de 1961-1990 (azul) e 
o período de 1981-2010 (vermelho). A linha horizontal preta indica o limiar de 
100 mm. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
De acordo com (LIEBMANN; MARENGO, 2001), a Zona de 
Convergência Intertropical (ITCZ) é um dos principais mecanismos 
reguladores da precipitação no norte e nordeste do Brasil. A ITCZ oscila 
entre norte e sul do equador. Esse comportamento é verificado por meio 
na Figura 10. Fica evidente o “padrão de onda” realizado pela curva. 
Nota-se que a estação seca na SAM ocorre entre maio e setembro, 
enquanto o oposto (a estação chuvosa) ocorre no NAM a qual é uma 
estação meteorológica que fica acima do equador. A medida que a ITCZ 
migra para o sul, tem-se o início da estação chuvosa no sul (SOAM e 
SAM) e da estação seca no norte (NAM). Esse mecanismo oscilatório é 
o principal modulador da sazonalidade nessa região. 
A Figura 10 mostra que as curvas para ambos os períodos 
analisados convergem ao longo da série. Pode-se inferir, então, que 
houve pouca variação pluviométrica. A Tabela 4 apresenta o número de 
meses que compõem a estação seca de cada região. 
 
Tabela 4: Duração da estação seca em meses para as diferentes regiões 
da Amazônia. 
 
 Comprimento da estação seca (meses) 
SOAM 4.8 
CEAM 4.3 
NAM 6.0 
SAM 5.3 
LAM 5.0 
NEAM 4.3 
 
Fonte: O Autor,2017. 
 
Percebe-se que o número de meses tende a ser maior para as 
regiões localizadas nas extremidades norte e sul da Amazônia (SOAM, 
SAM, NAM e LAM). Os resultados obtidos com relação à duração da 
estação seca para as estações SAM, LAM e NEAM corroboram os 
estudos anteriores de MOURA (2015). No entanto, para as estações 
SOAM e NAM, a duração da estação seca encontrada foi maior: 1.8 
meses a mais para o SOAM e 3 meses a mais para NAM. Outro 
parâmetro climático analisado foi a quantidade de chuva nos três meses 
mais secos. Os resultados da comparação da chuva no trimestre seco 
entre o primeiro e último período são representados geograficamente na 
Figura 11. 
47 
 
 
Figura 11: Comparação dos índices estatísticos referentes 
aos histogramas de precipitação no trimestre seco. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor,2017. 
 
Nota-se que a média de chuva no trimestre seco foi negativa no 
SOAM, NAM e LAM, isso implica que o acumulado de chuva foi ainda 
menor no último período, o restante das estações registrou aumento de 
precipitação. Esse resultado é ilustrado na Figura 12. 
Outro padrão encontrado foi o skewness negativo em todas as 
estações, ou seja, as distribuições ficaram mais negative skewed, com 
seu centro de massa deslocado para direita, mas com a calda apontando 
para a esquerda, o que indica que houve mais eventos com menores 
volumes de precipitação. A kurtosis foi negativa nas estações que 
sofreram diminuição da média. O restante dos resultados é sumarizado 
na Tabela 5. 
Figura 12: Três meses mais secos para as diferentes regiões da Amazônia. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Os três meses mais secos de cada região são apresentados na 
Figura 12. Os resultados obtidos para as estações SOAM, SAM, CEAM 
e LAM, foram os mesmos encontrado por RAO (1990). No entanto, 
para as estações localizadas mais ao Norte (NAM e NEAM), observou-
se um delay de um mês a mais para NAM e de dois meses a mais para 
NEAM. 
49 
 
 
Tabela 5: Comparação de índices estatístico das distribuições para os 
períodos de 1961-1990 e 1981-2010, para o trimestre seco. M= Média; SD= 
Desvio Padrão; RG= Range; SK= Skewness; KT=Kurtosis. 
 
 1961-1990 1981-2010 (1981-2010) - 
 
 (1961-1990) 
 
 M 97.57 79.35 -18.22 
 
SOAM 
SD 34.44 31.17 -3.26 
 
RG 130.9 132.1 1.20 
 
 SK 0.59 0.13 -0.46 
 
 KT 2.69 2.56 -0.13 
 
 M 179.0 183.75 4.75 
 
 SD 71.25 75.11 3.86 
 
CEAM RG 267.2 326.2 59.0 
 
 SK 0.42 0.18 -0.24 
 
 KT 2.59 3.00 0.41 
 
 M 177.15 174.89 -2.26 
 
 SD 69.04 86.77 17.72 
 
NAM RG 277.7 315.4 37.7 
 
 SK 0.97 0.54 -0.42 
 
 KT 3.19 2.30 -0.89 
 
 M 44.86 66.25 21.39 
 
SAM 
SD 45.10 63.34 18.23 
 
RG 215.8 255.5 39.70 
 
 SK 1.92 1.79 -0.13 
 
 KT 7.95 5.54 -2.40 
 
 M 34.13 22.27 -11.86 
 
 SD 24.45 18.82 -5.63 
 
LAM RG 115.1 68.5 -46.6 
 
 SK 1.33 0.57 -0.76 
 
 KT 5.54 2.32 -3.22 
 
 M 134.3 160.91 26.61 
 
 SD 68.86 65.09 -3.76 
 
NEAM RG 275.0 255.0 -20.0 
 
 SK 0.67 0.35 -0.32 
 
 KT 2.58 2.54 -0.04 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
4.3 VARIABILIDADE CLIMÁTICA E EVENTOS DE SECA NA 
AMAZÔNIA 
 
Conforme discutido anteriormente, os fenômenos de 
variabilidade mais influentes na região amazônica são ENSO, TNA e 
TSA (YOON; ZENG, 2010). De acordo com Trenberth (1997), os 
episódios de El Niño extremo ocorreram entre 1982/83, 1997/98 e 
recentemente entre 2015/16. Esses eventos foram responsáveis por 
reduzir os totais de precipitação e aumentar a duração da estação seca na 
Amazônia. Já os impactos do oceano Atlântico são menos evidentes. O 
Atlântico Norte, por exemplo, exibe um padrão de anomalias positivas 
desde o final da década de noventa. Já o Atlântico Sul não apresenta um 
comportamento nítido (ENFIELD; MAYER, 1997). 
As séries temporais de chuva acumulada no trimestre seco das 
regiões estudadas e os fenômenos de variabilidade discutidos acima são 
apresentadas nas Figuras 13-18. 
 
Figura 13: Comparação entre a precipitação nos três meses mais secos (topo) 
para a região SOAM, seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. Eventos 
extremos são denotados pelo limar de -1.5 (linhas vermelhas tracejadas) na 
primeira ilustração da figura. Eventos de El Niño e La Niña são demarcados 
pelos limiares de +0.5 e -0.5, respectivamente. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
51 
 
 
Figura 14: Mesmo que a figura 13, porém para a região CEAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Figura 15: Mesmo que a figura 13, porém para a região NAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
Figura 16: Mesmo que a figura 13, porém para a região SAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Figura 17: Mesmo que a figura 13, porém para a região LAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor,2017. 
53 
 
 
Figura 18: Mesmo que a figura 13, porém para a região NEAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Observa-se que para as estações do sul (SAM e SOAM), centro e 
leste da Amazônia, houve mais eventos extremos a partir da década de 
noventa. Esse comportamento não é observado nas estações ao norte da 
Amazônia (NAM e NEAM). De acordo com ZENG (2010), a 
extremidade sul da Amazônia é mais afetada pelo Atlântico Norte. Isso 
é verificado principalmente nas estações SOAM e CEAM. Nota-se que 
durante o warm period do TNA, ocorrido no início do século XXI, 
aconteceram três eventos extremos para essas duas localidades, e dois 
eventos na SAM e LAM. 
As estações ao norte mostraram concordância com eventos de El 
Niño. Durante o episódio de El Niño de 1982/83 observaram-se 
extremos em NAM, acompanhado de um atraso e um prolongado 
período de chuvas abaixo da média em NEAM. Durante o evento de 
1997/98, cinco das seis localidades estudadas exibiram redução da 
precipitação da estação seca, embora não se tenha registrado extremos 
em todas as regiões. Isso mostra que em anos de El Niño extremo, 
grande parte da Amazônia é afetada. 
4.4 RELAÇÃO ENTRE VARIABILIDADE CLIMÁTICA E 
PRECIPITAÇÃO ANUAL NA AMAZÔNIA 
 
A relação entre o regime de precipitação anual na Amazônia e os 
fenômenos de variabilidade climática, discutidos anteriormente, são 
mostrados nas Figuras 19-24. 
 
Figura 19: Comparação entre a precipitação anual (topo) para a região SOAM, 
seguidas pelos índices ENSO, TNA e TSA. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
55 
 
 
Figura 20: Mesmo que a figura 19, porém para a região CEAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Figura 21: Mesmo que a figura 19, porém para a região NAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
Figura 22: Mesmo que a figura 19, porém para a região SAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
Figura 23: Mesmo que a figura 19, porém para a região LAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
57 
 
 
Figura 24: Mesmo que a figura 19, porém para a região NEAM. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: O Autor, 2017. 
 
A comparação entre SPIs de precipitação anuais e os índices de 
variabilidade climática permitem avaliar a persistência ou a “potência” 
de eventos extremos. Quando comparada à análise do trimestre seco, 
nota-se que alguns extremos não aparecem ou são suavizados. Isso 
acontece porque ao longo do ano, episódios de seca extrema podem ser 
compensados por eventos de chuva extrema, de modo que a média anual 
fique equilibrada. Dessa forma, as duas análises, anual e sazonal, se 
complementam. 
O padrão comportamental das duas séries (anual e trimestre seco) 
é semelhante. Eventos mais extremos tendem a ocorrer em períodos 
mais recentes e com maior frequência, particularmente para as regiões 
Centro, Leste e Sul. Este cenário fica ainda mais evidente na estação 
LAM. Nesta região, antes da década de 90 ocorreram três eventos 
extremos, e posteriormente houve a ocorrência do dobro, i.e., 6 eventos 
extremos de seca. 
 
59 
 
 
5 CONCLUSÃO 
 
Os resultados das análises mostraram que o CRU apresenta um 
conjunto de dados representativos para a região Amazônica, dadas as 
correlações significativas com os dados de estações meteorológicas. As 
estações SOAM, SAM e LAM exibiram maior correlação entre as duas 
séries. Utilizando a série de dados do CRU, para 3 períodos, 1961-1990, 
1971-2000 e 1981-2010, observou-se que a média aumentou em todas as 
localidades no último período (1981-2010). De modo geral, locais nas 
extremidades da Amazônia (NAM e NEAM) e (SAM e SOAM) 
apresentaram maior aumento. Ainda, os pontos ao norte apresentaram 
skewness negativo, o que pode indicar mais eventos de seca menos 
frequentes, enquanto que os pontos ao sul apresentaram maior range e 
kurtosis, o que sugere que apesar de uma maior variabilidade, haverá 
maior ocorrência de acumulados anuais de precipitação em torno da 
média (distribuição ficou mais alongada). No CEAM e no LAM houve 
poucas alterações. 
O comportamento da estação seca apresentou pouca variação 
entre 1961-1990 e 1981-2010. Entretanto, a duração da estação seca 
encontrada foi maior quando comparada ao estudo de MOURA, (2015). 
Possivelmente esta diferença está relacionada à extensão temporal e ao 
conjunto de dados da análise, uma vez que a série temporal utilizada por 
De Moura et al (2015) compreendeu dados de satélite e foi menor 
(período de 1998 a 2014) do que a considerada neste trabalho. As 
localidades nas extremidades, SOAM e NAM, apresentaram um 
aumento de 1.8 e 3 meses, respectivamente. 
A quantidade de chuva no trimestre seco demonstrou 
características peculiares. Todas as estações exibiram Skewness 
negativo. Isso indica que os eventos de seca durante o último período se 
encontraram em sua maioria à direita da distribuição (mais chuva), no 
entanto, a cauda da distribuição deslocada para esquerda sugere 
episódios extremos durante o trimestre seco menos frequentes. Além 
disso, notou-se que a média de chuva no trimestre seco diminuiu no 
SOAM, NAM e LAM, de maneira oposta ao que ocorre para os totais 
anuais médios. Isto sugere que embora as médias anuais aumentem, a 
estação seca nestes locais tem tendência de diminuição. 
A relação entre os fenômenos de variabilidade climática e a 
quantidade de chuva na estação seca mostraram que a região sul da 
Amazônia (SOAM e SAM) é de fato influenciada pelo TNA, enquanto a 
região norte (NEAM e NAM) é mais afetada por eventos de El Niño. 
Observa-se ainda que na região sul, centro e leste da Amazônia, houve 
mais eventos extremos a partir da década de noventa. Em episódios de 
El Niño extremo, praticamente toda Amazônia é afetada. 
 
 
. 
61 
 
 
6 RECOMENDAÇÕES A TRABALHOS FUTUROS 
 
a) Utilizar mais estações meteorológicas visando uma representação 
espacial mais abrangente da distribuição de precipitação; 
 
b) Testar metodologias alternativas para interpolação de dados e 
identificação de eventos de seca. 
 
c) Relacionar o impacto de mudanças ocorridas no clima, especialmente 
durante a estação seca, com incêndios florestais naturais. 
 
63 
 
 
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