ESTUDO CLIMATOLÓGICO E ANÁLISE DA FREQUÊNCIA DE SECA AGRÍCOLA PARA O SEMIÁRIDO BRASILEIRO.
Mudanças Climáticas; MANOVA; Distribuição Inflacionada de Zero; Análise de Tendência.
A agricultura é um ramo das atividades humana que depende das condições climáticas e que, apesar dos avanços na tecnologia agrícola, essa produção é em grande parte dependente do tempo e do clima. Conhecer os padrões de precipitação em regiões marcadas por agricultura de sequeiro é de fundamental importância para o gerenciamento da produção agrícola e a gestão dos recursos hídricos. Dentre as variáveis que caracterizam a precipitação, aparece o período seco agrícola, definidos como períodos secos dentro da estação chuvosa. Considerando a influência que os períodos secos agrícola exercem nas atividades agrícolas e os potenciais benefícios que os estudos desse evento possam trazer para a região do Semiárido Brasileiro este trabAs variações climáticas influenciam diretamente na economia de uma região. Este cenário no semiárido brasileiro pode ser ainda mais impactante, afetando consideravelmente a agricultura e os recursos hídricos. Assim, o objetivo geral deste estudo foi analisar possíveis mudanças climáticas existente para quatro sub-regiões do Semiárido Brasileiro utilizando a técnica estatística de análise de variância multivariada (MANOVA, Multivariate Analysis of Variance), verificar possíveis tendências, crescentes ou decrescentes, através do teste de Mann-Kendall, ao nível de significância de 5%, analisar a frequência de “período seco agrícola”, e fazer uma comparação em relação a qualidade dos ajustes de duas distribuições, a Poisson Inflada de Zeros – ZIP e a Binomial Negativa Inflada de Zeros – ZINB através de dois critérios, AIC e BIC. Foram utilizados dados diários de precipitação, temperatura mínima e máxima, umidade e insolação do Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) de 72 estações localizadas no Semiárido brasileiro no período de 1962-2019. Os resultados indicaram mudanças significativas (p-valor < 0,05) em todas as variáveis. Em média, os valores de precipitação e umidade entre os períodos (1962–1990 e 1991–2019) diminuíram, enquanto os valores de temperaturas máximas, mínimas e insolação aumentaram. Os resultados da análise de tendências indicaram uma tendência decrescente para a precipitação em todas as regiões durante o período 1962-2019. Observou-se uma tendência de aumento da temperatura máxima para quase todas as regiões, exceto a região R2 e diminuição da temperatura mínima em todas as regiões. A insolação teve uma variação diferente por região, R1 e R4 apresentaram insolação crescente enquanto R2 e R3 diminuíram. Na comparação dos ajustes dos dois modelos, segundo os critérios AIC e BIC, o modelo de Poisson Inflada de Zeros (ZIP) teve o melhor ajuste aos dados. Os resultados deste estudo permitem a avaliação da possível mudança climática sobre a região do Semiárido brasileiro entre os dois períodos analisados, contribuindo também, em estudos futuros sobre a vulnerabilidade dessa região, bem como na elaboração de tomadas de decisão com foco em mitigar os efeitos dessas mudanças climáticas. Espera-se que seja possível prever a ocorrência do período seco agrícola para o semiárido Brasileiro e dessa forma poder diminuir os impactos desse fenômeno na produtividade agrícola.alho tem como objetivo a previsão meteorológica e agrometeorológica para a ocorrência desse fenômeno. Serão utilizados os dados disponibilizados pela Global Precipitation Climatology Centre [WINDOWS-1252?]– GPCC, e pelo Sistema de Gestão da Informação e do Conhecimento do Semiárido Brasileiro [WINDOWS-1252?]– SIGSAB. Dessa forma será utilizado o software R para aplicar uma estatística descritiva por meio de tabelas e gráficos no período de 1979 a 2014. Na análise dos dados muitas vezes encontramos dados de contagem onde a quantidade de zeros excede aquela esperada por uma determinada distribuição tal que não é possível fazer uso dos modelos de regressão usuais. Além disso, o excesso de zeros pode fazer com que exista sobredispersão nos dados. Sendo assim, neste trabalho serão utilizados modelos inflacionados de zero na análise, onde a variável resposta utilizada será a precipitação diária e as covariáveis associadas serão temperatura, umidade e vento. Serão utilizados os modelos de Poisson e o modelo Binomial Negativo Inflacionado de Zeros.Espera-se que seja possível prever a ocorrência do período seco agrícola para o semiárido Brasileiro e dessa forma poder diminuir os impactos desse fenômeno na produtividade agrícola.