ANÁLISE ESPACIAL DA VARIABILIDADE DE PRECIPITAÇÃO NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO PARNAÍBA, NORDESTE DE BRASIL
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Palavras-chave

Anos-padrão de precipitação. Rio Parnaíba. Sensoriamento Remoto.

Resumo

A ocorrência de precipitação no nordeste brasileiro resulta da atuação de sistemas meteorológicos que operam em escalas local, regional e global. Oscilações nos mecanismos físicos que controlam esses sistemas produzem variações na distribuição espacial e temporal das chuvas, resultando em anos com escassez, excesso ou condições normais de precipitação. Compreender a dinâmica das precipitações é de extrema importância para a proposição de estratégias de enfrentamento a eventos extremos como secas e inundações. Diante disso, este trabalho teve como objetivo apresentar uma análise espacializada da variabilidade de precipitação na bacia hidrográfica do rio Parnaíba (BHRP), situada na região nordeste do Brasil. Para tanto, foram utilizados dados de precipitação estimados por múltiplos satélites de monitoramento atmosférico (TRMM Multi-Satellite Precipitation Analysis - TMPA), com resolução espacial de 0,25º x 0,25°, para um período de 22 anos (1998-2019). Estatísticas foram calculadas para obtenção das condições extremas, médias e variações das precipitações. Foi utilizada a técnica dos Quantis para identificação dos anos-padrão para cada célula da grade da bacia. A utilização de dados pluviométricos estimados por sensoriamento remoto possibilitou a compreensão da distribuição espacial e variação das precipitações ao longo da BHRP. Períodos de secas extremas foram observados em diferentes regiões nos anos 1998, 2007, 2012, 2015 e 2016, ao passo que os anos 2000, 2008, 2009 e 2011 foram extremamente chuvosos. Nenhum padrão espacial de distribuição da condição de precipitação pode ser identificado ao longo da série histórica, o que reforça a necessidade do estabelecimento de monitoramento contínuo da precipitação da BHRP, visando subsidiar programas de enfrentamento a eventos extremos, e ações de gerenciamento de recursos hídricos.

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