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VOLUME 2, NÚMERO 9, SETEMBRO DE 2019

ISSN: 2595-8402

DOI: 10.5281/zenodo.3488021

 

CLIMATOLOGIA DA UMIDADE RELATIVA MÉDIA MENSAL EM REGIÕES HOMOGÊNEAS DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL

 

Naile Nunes Vaghetti1, Gilberto Barbosa Diniz2, João Baptista da Silva3

 

1,2,3Universidade Federal de Pelotas, Pós-graduação em Meteorologia, Pelotas – RS, Brasil

3jbs39@terra.com.br

 

RESUMO

A umidade do ar é uma das variáveis climáticas que influencia os processos atmosféricos e sua importância deve-se principalmente ao fato de estar relacionada à influencia na demanda evaporativa da atmosfera. A umidade do ar refere-se a presença de vapor d’água na atmosfera em que provem da evaporação e da evapotranspiração, cuja intensidade depende principalmente da radiação solar, da extensão da superfície evaporante e da atuação do vento. A umidade relativa tem importância fundamental em muitas práticas agropecuárias. A região sul do Estado do Rio Grande do Sul (RS), devida à sua posição geográfica, sofre grande influência das massas de ar úmidas. Pela falta de trabalhos acerca desta variável para o RS, justifica-se esse empreendimento. ​​ O objetivo deste trabalho foi um estudo climatológico da umidade relativa das regiões homogêneas estabelecidas pela analise de agrupamento, definindo estatísticas que contribuam com a caracterização da variável e avaliando a tendência linear da umidade relativa para as regiões homogêneas no período de estudo, 1975-2009. ​​ Quatro regiões homogêneas, quanto ã umidade relativa, foram indicadas pelo método aglomerativo de Ward. A umidade relativa do ar apresenta seus valores mais elevados na faixa litorânea e vai diminuindo conforme avança em direção ao continente e também em localidades de altas altitudes, para todos os meses do ano. A variável apresenta um padrão anual de valores elevados em todo o Estado. A variabilidade dos dados em torno da média, apresenta-se de forma mais destacada nas regiões 1(parte norte e fronteira oeste) e 4 (parte do noroeste e parte central). A variabilidade dos dados é maior nos meses do período quente do que naqueles do período frio, em todas as regiões. Somente nas regiões 2 e 3 (parte do nordeste e litoral), ocorreram tendências lineares significativas (5%), indicando um aumento mensal da umidade relativa de 0,006 e 0,005, respectivamente.  

Palavras-chave: umidade relativa do ar, analise multivariada, método de Ward, regressão linear.

 

STUDY OF THE AVERAGE MONTHLY RELATIVE HUMIDITY FOR HOMOGENEOUS REGIONS OF THE STATE OS RIO BRANDE DO SUL, BRAZIL. I – CLIMATOLOGY

 

Air humidity is one of the climate variables influencing the atmospheric processes and their importance is mainly due to it being related to the influence in the atmospheric evaporative demand. The humidity refers to the presence of water vapor in the atmosphere that comes from evaporation and evapotranspiration, the intensity of which depends mainly on the solar radiation, the extent of the evaporating surface and wind action. The relative humidity is of fundamental importance in many agricultural practices. The southern region of the state of Rio Grande do Sul (RS), due to its geographical position, is greatly influenced by the humid air masses. The lack of work on this variable to the RS justified this project. The objective of this work was a climatological study of the relative humidity of homogeneous regions carried out by cluster analysis to define the statistics that contribute to the characterization of ​​ this variable and evaluate its linear trend during the study period, 1975-2009. Four homogeneous regions with respect to the relative humidity were indicated by agglomerative method of Ward. The relative humidity presents its highest values along the coast and decreases in the direction of the mainland and also in high-altitude locations, for every month of the year. This variable has an annual pattern of high values throughout the State. The variability of the data around the mean is more prominently in regions 1 (northern and western border) and 4 (part of the northwest and central part). The variability of the data is higher in the months of the warm period than in those of the winter in all regions. Only in regions 2 and 3 (the northeastern part and coastal area), there were significant linear trends (5%), indicating a monthly increase in relative humidity of 0.006 and 0.005, respectively.

Key words: relative humidity, multivariate analysis, Ward's method, linear regression.

 

1 ​​ INTRODUÇÃO

Para um bom planejamento de qualquer atividade econômica ou social em uma região, torna-se importante o conhecimento dos recursos naturais. O clima exerce ação sobre todos os componentes bióticos do ambiente natural e influencia nas atividades humanas.

A umidade do ar refere-se à presença de vapor d’água na atmosfera,sendo este proveniente da evaporação e da evapotranspiração, cuja intensidade depende, principalmente da radiação solar, da extensão da superfície evaporante e da atuação do vento.

O vapor d’água influencia no clima, porque ao absorver as radiações do Sol e da Terra desempenha o papel de regulador térmico. Ele é importante também, ​​ porque interfere no conforto humano (ar muito seco ou muito úmido). Além disso, é o único constituinte da atmosfera que muda de estado em condições naturais e, consequentemente, é responsável pela origem das nuvens e por seus fenômenos atmosféricos importantes como chuva, neve, nevoeiro, orvalho etc.

A umidade relativa é definida como sendo a relação entre a quantidade de vapor d'água existente no ar e a quantidade necessária para a saturação do ar em condições constantes de temperatura e pressão.

Das diversas grandezas meteorológicas, destaca-se que a umidade relativa do ar tem importância fundamental em muitas práticas agropecuárias, ou seja, influencia no crescimento das plantas, na conservação de sementes e grãos armazenados, nos cultivos em estufas, no conforto térmico de animais confinados e, também em projetos de ambientes termicamente equilibrados.  ​​ ​​ ​​ ​​​​ 

O Rio Grande do Sul, principalmente a metade Sul do Estado, devido à sua posição geográfica, margeadoà leste pela Laguna dos Patos, é um importante reservatório de água, e por ter uma topografia relativamente plana com muitos banhados, destacando-se o Banhado da Reserva do Taim, bem como a Lagoa Mirim, sofre bastante influência de massas de ar úmido.

Mota (1975)observa que a alta umidade relativa atmosférica tem no mínimo dois efeitos benéficos possíveis no crescimento das plantas, pois muitas plantas podem diretamente absorver umidade do ar saturado e, além disso, o nível fotossintético das plantas cresce com a umidade, sob a ação da luz.Mas, se o ar saturado persiste por muitas semanas ocasiona completa interrupção natranspiração, causando assim, danos à planta.

Quanto ao armazenamento de grãos, altos teores de umidade podem ocasionar o desenvolvimento de fungos, enquanto que grãos relativamente secos, isto é, com teor de água inferior a 14%, correm o risco de ataque de insetos (LASSERAN, 1981).

Para o estudo de uma variável meteorológica sobre uma determinada área em que estejam envolvidos dados de vários pontos de observação (estações meteorológicas) é preciso recorrer-se as técnicas estatísticas apropriadas, como por exemplo, a análise multivariada. Dentro dessa área de conhecimento existem várias técnicas, como: a análise das componentes principais (ACP), a análise de agrupamento (AA) a análise fatorial (AF) e outras.

Vários autores utilizaram a técnica de AA em seus trabalhos (BAPTISTA da SILVA et al., 2001; DINIZ, 2002), por ser o melhor método para a classificação climática de determinada região .

Sobre umidade relativa do ar existem poucos trabalhos, e para o Estado do Rio Grande do Sul estes são raros, principalmente no que se refere a uma climatologia mais detalhada desta variável.

Portanto, o objetivo deste trabalho é analisar o comportamento da umidade relativa em regiões homogêneas do Estado do RS, contribuindo para o planejamento das atividades que dependem dessa variável e gerando subsídios para outros estudos.

Para este objetivo foi necessário:

- Analisar a distribuição espacial da umidade relativa média mensal para todos os meses do ano no período de estudo.

- Definir regiões com características de homogeneidade da variável umidade relativa, para o Estado do Rio Grande do Sul, a partir de um método de agrupamento escolhido, que melhor represente a climatologia do Estado.

- Fazer um estudo climatológico da umidade relativadas regiões homogêneas, definindo estatísticas que contribuam com a caracterização da variável no Estado.

- Fazer a avaliação da tendência da umidade relativa para as regiões homogêneas, no período de estudo.

 

2 ​​ MATERIAL ​​ E MÉTODOS

 

2.1 ​​ DADOS METEOROLÓGICOS

Para a realização deste estudo foram utilizados dados das médias mensais de umidade relativa do ar de 26 estações meteorológicas do Estado do Rio Grande do Sul, para o período de 1975 a 2009, totalizando 35 anos de dados, pertencentes ao Instituto Nacional de Meteorologia – INMET (8º Distrito de Meteorologia – Porto Alegre) do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) e Fundação Estadual de Pesquisas Agropecuária (FEPAGRO), da Secretaria de Ciência e Tecnologia (SCT) no Estado do Rio Grande do Sul (Tabela 1).

 

Tabela 1​​ - Estações meteorológicas do Estado do Rio Grande do Sul, coordenadas geográficas, altitude e instituições a que pertencem.

 

 

 

 

 

Estação

Latitude (°)

Longitude (°)

Altitude (m)

Fonte

Bagé

-31,35

-54,10

215

8º DISME

Bento Gonçalves

-29,25

-51,52

619

8º DISME

Bom Jesus

-28,67

-50,43

1047

8º DISME

Cachoeira do Sul

-30,03

-52,88

72

FEPAGRO

Caxias do Sul

-29,17

-51,20

785

8º DISME

Cruz Alta

-28,63

-53,60

472

8º DISME

Encruzilhada do Sul

-30,53

-52,52

427

8º DISME

Erechim

-27,63

-52,27

760

FEPAGRO

Iraí

-27,18

-53,23

247

8º DISME

Júlio de Castilhos

-29,22

-53,67

516

FEPAGRO

Lagoa Vermelha

-28,42

-51,58

836

8º DISME

Passo Fundo

-28,25

-52,40

676

8º DISME

Pelotas

-31,87

-52,35

13

8º DISME

Porto Alegre

-30,02

-51,22

46

8º DISME

Quaraí

-30,39

-56,45

112

FEPAGRO

Rio Grande

-32,02

-52,08

5

8º DISME

Santa Maria

-29,70

-53,70

95

8º DISME

Santa Rosa

-27,85

-54,42

360

FEPAGRO

Santa Vitória do Palmar

-33,52

-53,35

6

8º DISME

Santana do Livramento

-30,88

-55,53

210

8º DISME

São Borja

-28,65

-56,00

96

FEPAGRO

São Gabriel

-30,33

-54,32

124

FEPAGRO

São Luiz Gonzaga

-28,38

-54,97

254

8º DISME

Taquari

-29,80

-51,82

76

FEPAGRO

Torres

-29,33

-49,72

43

8º DISME

Uruguaiana

-29,75

-57,08

74

8º DISME

 

 

2.2 ​​ METODOLOGIAS

 

Conforme já mencionado, quando se deseja obter informações de um grupo de variáveis ou de um conjunto total dos dados de uma região, usualmente recorre-se à análise multivariada.

Neste trabalho foi utilizada a técnica estatística multivariada de Análise de Agrupamento na determinação das regiões homogêneas da umidade relativa do ar média mensal,para o período de 1975 a 2009.

Os métodos da AA partem de uma matriz de dados X(nxp) cujas linhas correspondem a “n” unidades (indivíduos) fornecendo “p” características (valores numéricos) cada. No caso de estudos climatológicos, essas unidades podem ser estações meteorológicas e as características seriam os dados meteorológicos como vento, temperatura, pressão, umidade relativa, etc., ordenadas ou não segundo seqüências cronológicas. No caso de uma única variável, estes dados podem constituir uma seqüência cronológica, onde cada linha “i” representa o valor da variável para um mês “i” no conjunto de “p” locais. A coluna “j” forma uma série temporal da variável em estudo para o j-ésimo (coluna) dado.

Segundo Curi (1983), dado um conjunto de unidades conhecidas somente por uma listagem de seus caracteres, pretende-se encontrar a melhor maneira de descrever seus padrões de similaridades mútuas. Um dos métodos utilizados para este fim é a análise de agrupamentos, a qual não pressupõe a existência de grupos, ou seja, os diversos passos desta ampla metodologia objetivam transformar um conjunto heterogêneo de unidades, em grupos que se caracterizam pela homogeneidade interna e pela heterogeneidade externa.

Tanto a distância euclidiana (medida de dissimilaridade) quanto o coeficiente de correlação (medida de similaridade) podem ser usados na determinação dos grupos. Para esta finalidade existem dois métodos de agrupamentos, os hierárquicos e os não-hierárquicos. Nos hierárquicos várias técnicas de agrupamentos são possíveis. Dentre eles podemos destacar os relacionados por Wilks (1995), que são os seguintes: o método da ligação simples ou vizinho mais próximo, o da ligação completa ou vizinho mais distante, o método da ligação média, o método da centróide e o método de Ward. No presente trabalho, estes cinco métodos indicados acima foram usados, escolhendo-se aquele que representou melhor a climatologia do Estado.

Entendendo que esta análise sempre deve ser aplicada com caráter introdutório, e nesse sentido tem seu mérito, a consideração a ser adotada é que o melhor método para a obtenção dos grupos é aquele que fornece os resultados mais coerentes com a realidade climatológica da região estudada. Existem dois métodos de determinação do número de grupos a ser obtido e dos indivíduos que os constituem: um método objetivo e outro subjetivo. No primeiro, a evolução da inércia em etapas sucessivas de agrupamentos, pode ser utilizada; observa-se que, a inércia em algumas seqüências de agregação aumenta rapidamente indicando a partir daí a existência de um número de grupos a ser obtido. Portanto, nem sempre essa transição está bem definida, nesse caso, algum critério subjetivo deve ser adotado. Então, sugere-se um corte transversal no dendrograma determinado, através da necessidade e dosdados agrupados, ​​ definindoo melhor número de grupos a ser obtido.

No presente trabalho, estes cinco métodos indicados acima foram usados, escolhendo-se aquele que representou melhor a climatologia do Estado.

Quando se tem o objetivo de estudar a tendência linear de uma série temporal de determinada variável é necessária a verificação da homogeneidade das variâncias e da normalidade dos dados, sendo para isto aplicado testes, como por exemplo, os utilizados neste trabalho, que são os ​​ conhecidos testes de Cochran (C), para a homogeneidade de variâncias e o de Kolmogorov-Smirnov (KS) ,para a ​​ normalidade.

​​ Para a análise da tendência linear dos dados de umidade relativa média mensal, para o período de 35 anos das regiões homogêneas em estudo, estabelece-se o uso neste trabalho da regressão linear dos dados sobre o número de meses, avaliada por meio do teste t, ao nível de significância de 5%.

Depois de estimada a equação de regressão e verificada a sua significância, avaliou-se o aumento (ou o decréscimo) mensal da UR ao longo dos meses.

A expressão abaixo representa o aumento mensal da variável ao longo dos 35 anos de estudo, naquelas regiões que porventura apresentem tendências significativas.

Am=y420y1420{A} rsub {m} = {{y} rsub {420} - {y} rsub {1}} over {420}           ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​​​ 

Am = aumento mensal

y420 = valor estimado no extremo superior da equação linear

y1 = valor estimado no extremo inferior da equação linear

 

3 ​​ RESULTADOS E DISCUSSÃO

Para se avaliar a distribuição espacial da umidade relativa do ar no Estado foram elaborados mapas a partirdas médias dos dados dessa variável para os doze meses do anono período de 1975 a 2009 por meio da utilização do software “Surfer”.

A umidade relativa do ar é influenciada por outras variáveis; portanto, observa-se que na parte litorânea do Estado, essa variável apresenta os valores mais elevados, pois os ventos oriundos de leste trazem a umidade do oceano Atlântico e, também pela região possuir grandes reservatórios de água (superfícies evaporantes), como por exemplo, a Laguna dos Patos e a Lagoa Mirim. Já na parte oeste, encontram-se os menores valores; isto se deve a esta localidade ser mais continental, pois, além de não ser tão afetada pela umidade litorânea, possui os maiores valores de temperatura (DINIZ, 2002).

​​ Nas regiões mais elevadas, como na região serrana, também se observa que os valores dessa variável são menores, pois a umidade relativa do ar diminui com o aumento da altitude, porque quanto maior a altitude, mais rarefeito torna-se o ar (DINIZ, 2006).

No entanto, no inverno é que a umidade relativa é mais elevada; neste período, tem-se a menor incidência da radiação solar e, também é mais freqüente a passagem de sistemas frontais pelo Estado, os quais causam o aumento da nebulosidade. Já no verão, ocorre o contrário, além da inclinação dos raios solares serem menores, as massas de ar atingemo Estado em um intervalo de tempo mais longo.

Observa-se nos mapas que as isolinhas de maiores valores, em torno de 83 e 85%, encontram-se no litoral e na estação mais fria do ano (junho), já os menores valores ocorrem na fronteira oeste, aproximadamente 63 e 65%, na estação quente (dezembro).As figuras abaixo mostram os mapas de isolinhas com os valores de umidade relativa do ar média mensal para o Estado, nas quatro estações do ano.

 

 

Figura 1​​ - Isolinhas de umidade relativa média mensal no verão (jan., fev. e mar), no período de 1975 à 2009

Figura 2​​ - Isolinhas de umidade relativa média mensal no outono (abr., mai. e jun.), no período de 1975 à 2009

Figura 3​​ - Isolinhas de umidade relativa média mensal no inverno (jul, ago. e set.), no período de 1975 à 2009

Figura 4- Isolinhas de umidade relativa média mensal naprimavera (out., nov. e dez.), no período de 1975 à 2009.

 

Dos quatro métodos utilizados para determinar as regiões homogêneas, o que melhor representou a climatologia da umidade relativa do ar no Estado do RS foi o método de Ward, diferentemente do método utilizado por Diniz (2002) e Araújo (2005) para a climatologia da temperatura no Estado, em que utilizaram o método da ligação completa, por ser esse o mais coerente. No entanto, os dados utilizados neste trabalho não foram padronizados, pois a padronização dos dados não apresentou resultados tão bons quanto os não – padronizados.

A escolha do número de regiões foi feita de forma subjetiva através do corte no dendrograma, obtendo-se quatro regiões homogêneas, sendo este número de regiões satisfatório na representação dos grupos formados pelas estações meteorológicas. O dendrograma obtido usou como medida de similaridade a distância euclidiana e o método de agrupamento de Ward, considerando como variável de agrupamento os valores não–padronizados da umidade relativa média mensal do conjunto de estações meteorológicas do Estado do RS, para o período de 1975 a 2009.

A tabela 2 mostra as localidades que compõem cada região homogênea da umidade relativa média mensal no Estado. A ordem destas regiões foi escolhida de acordo com a quantidade de estações pertencentes em cada grupo, sendo os que continham maior número de estações formaram a Região 1 e assim, sucessivamente.

 

Tabela 2– Regiões homogêneas obtidas do agrupamento da umidade relativa do ar média mensal do Estado do RS e as estações meteorológicas pertencentes a cada uma delas, no período de 1975 a 2009.

Regiões

Estações meteorológicas

R1

Bagé, São Luiz Gonzaga, Iraí, Santana do Livramento, Cachoeira do Sul, Porto Alegre, Santa Maria, São Borja, Taquari, Quaraí, São Gabriel, Uruguaiana

R2

Bento Gonçalves, Passo Fundo, Caxias do Sul, Lagoa Vermelha, Erechim, Bom Jesus

R3

Pelotas, Santa Vitória do Palmar, Rio Grande, Torres

R4

Encruzilhada do Sul, Santa Rosa, Cruz Alta, Júlio de Castilhos

 

Na comparação entre as médias de cada região homogênea, observa-se que todas possuem média alta, ou seja, acima de 70% de umidade relativa, no período de 1975 a 2009. Sendo a média dessa variável, na Região 1 de 75%, na Região 2 e 4 de 77% e na Região 3 de 82%. A diferença entre a região que possui a maior e a menor média de umidade relativa, deve-se às características dessas regiões, por exemplo, quanto mais afastada da costa marítima, os valores de umidade relativa serão menores, portanto, a Região 1 por ser mais continental, é menos úmida que a Região 3.

Araújo (2005) obteve quatro regiões homogêneas para temperaturas médias trimestrais, e observou que as mesmas regiões se encontravam em localidades diferentes no Estado. Também, verificou que a temperatura em todos os trimestres, apresentava os maiores valores na R4 (parte oeste), e declinava sucessivamente até R1, parte do extremo Sul e Serra do Nordeste, sendo que, na R4 ocorre a maior amplitude térmica.Similarmente, Diniz (2002) obteve quatro regiões homogêneas de temperaturas máximas e mínimas para o RS, em que aparece a mesma região em locais distintos. Entretanto, verificou que a R4, localizada na parte oeste do Estado, é mais quente que as demais, pois é mais continental e, portanto, não sofre influência do oceano, que atua como regulador térmico. O que já não ocorre com a R1, que se situa na Serra do Nordeste e Planalto Superior, onde há a influencia da altitude, diminuindo as temperaturas médias.

Quando se refere à localidade mais úmida, tanto do Rio Grande do Sul quanto do Brasil, ressalta-se a cidade de Pelotas, pois há um comentário comum de que esta cidade seria a segunda mais úmida do mundo, perdendo somente para Londres. O que se pode verificar é que Pelotas encontra-se em uma região litorânea, assim como as cidades de Santa Vitória do Palmar, Rio Grande e Torres; portanto, todas essas cidades têm valores de umidade relativa muito próxima, e assim, na divisão das regiões homogêneas, todas se encontram no mesmo grupo, que tem como característica física a aproximação de grandes massas de água. Isto faz com que sejam caracterizadas com o mesmo padrão homogêneo de umidade relativa, apresentando altos valores dessa variável. Quando se observa individualmente as estações meteorológicas desse grupo, nota-se que Pelotas e Santa Vitória do Palmar, são as estações que apresentam os menores valores de umidade relativa do grupo, com 80,7%, seguidas de Rio Grande com 81,4% e sendo Torres a que mais se destaca, com 83,4%.

Na climatologia das regiões homogêneas foram utilizados os dados de umidade relativa média mensal das estações pertencentes a cada região, para o período completo de 1975 a 2009. A partir desses dados, foram obtidos os valores máximos, médios e mínimos dessa variável para todos os meses das quatro regiões homogêneas, conforme os resultados apresentados na tabela 3.

 

Tabela 3 - ​​ Valores máximos, médios e mínimos mensais da umidade relativa do ar para as quatro regiões ​​ do Estado do RS, no período de 1975 a 2009.

Meses

Máximo(%)

Médio(%)

Mínimo(%)

 

R1

R2

R3

R4

R1

R2

R3

R4

R1

R2

R3

R4

Janeiro

77

83

83

82

69

76

78

74

54

62

71

55

Fevereiro

79

86

86

86

73

78

80

77

62

68

74

65

Março

80

85

87

86

75

78

81

78

67

68

77

68

Abril

84

86

86

86

78

79

82

78

69

67

78

66

Maio

86

87

90

89

80

80

83

80

72

65

78

67

Junho

86

86

90

88

81

80

85

82

76

71

77

71

Julho

85

88

89

90

79

78

85

80

73

71

78

74

Agosto

83

84

88

86

76

75

84

77

70

67

80

67

Setembro

79

83

87

84

74

75

83

77

67

70

78

69

Outubro

81

84

87

84

73

75

81

75

63

65

76

66

Novembro

80

81

87

80

69

73

78

71

59

62

72

61

Dezembro

76

80

84

77

67

73

78

70

56

65

71

61

 

Na tabela 3, referente a Região 1, observa-se que os maiores valores de umidade relativa ocorrem desde o mês de abril até agosto, estes são os meses mais frios, os quais o ar se instabiliza mais facilmente devido à sua menor capacidade de reter vapor d’água. O mínimo dessa variável ocorre nos meses de dezembro com 54% e janeiro com 56%, que são os meses mais quentes. Os valores dos mínimos têm uma variação bem acentuada ao longo do ano. Esta região também sofre variações de temperatura bem acentuadas, tanto no período quente, como no frio.

Para a Região 2, a tabela 3 mostra que o valor mais alto de umidade relativa ocorre no mês de julho (88%). Quanto aos menores valores, estes ocorrem nos meses de janeiro e novembro com 62% em ambos.

Na mesma tabela,referente a Região 3, os maiores valores de umidade relativa, ocorrem de maio e junho (90%). Os menores valores de dessa variável ocorrem em janeiro (71%), novembro (72%) e dezembro (71%). Nesta região, a umidade relativa se comporta de modo mais uniforme durante todo o ano, com valores bem elevados, pois a diferença entre o maior e o menor valor é de apenas 19%, a menor diferença entre as quatro regiões.

Para a Região 4,na tabela 3, mostra que o maior valor de umidade relativa ocorre no mês de julho (90%). Os meses de janeiro (55%), novembro (61%) e dezembro (61%) apresentam os menores valores de umidade relativa.

Apesar das regiões apresentarem valores diferentes de umidade relativa, em que são mais elevados na Região 3, a qual sofre a maior influência de massas líquidas, pois o valor mais baixo da variável nessa região é 71%, e conforme torna-se mais continental, os valores vão diminuindo, deve-se ressaltar que ao se verificar os valores máximos, médios e mínimos mensais, esta variável apresenta um padrão elevado durante todo o ano, ficando com uma média em torno de 84% para as máximas, 77% para as médias e 69% para as mínimas mensais.

Pode-se observar que em todas as regiões homogêneas a distribuição de umidade relativa segue o mesmo padrão anual, em que sofre variações de acordo com as mudanças das estações do ano, pois no verão encontram-se os menores valores, que vão aumentando até a estação de inverno, chegando aos valores mais altos nos meses de junho e julho, e a partir daí, começam a diminuir novamente. ​​ Esta influência sazonal, do ponto de vista físico, deve-se à capacidade do ar em reter maior ou menor quantidade de vapor d’água em função da temperatura. No inverno, com temperaturas mais baixas, diminui a capacidade de reter vapor e o ar se satura mais rapidamente. No verão, com temperaturas mais elevadas, esta capacidade de reter vapor é maior, diminuindo o valor da umidade relativa e, consequentemente, a saturação ocorre mais lentamente.

Para uma análise estatística da climatologia foram utilizados os seguintes parâmetrosestatísticos: média, desvio padrão e coeficiente de variação (%). Estes parâmetros expressam a dispersão dos dados em relação à média dando a característica do comportamento da umidade relativa em termos da variabilidade, cujos resultados encontram-se na tabela 4.

 

Tabela 4 - Parâmetros estatísticos da umidade relativa média das quatro Regiões, para o período de 1975 a 2009.

Meses

Média

Desv. Pad.

Coef. Var. (%)

 

R1

R2

R3

R4

R1

R2

R3

R4

R1

R2

R3

R4

Janeiro

69

76

78

74

5,1

5,0

3,2

5,8

7,41

6,52

4,03

7,85

Fevereiro

73

78

80

77

4,3

3,6

2,8

5,2

5,95

4,62

3,49

6,80

Março

75

78

81

78

3,6

4,1

2,7

4,2

4,82

5,27

3,36

5,39

Abril

78

79

82

78

3,8

4,1

2,4

5,0

4,95

5,20

2,99

6,39

Maio

80

80

83

80

2,8

4,2

2,6

4,2

3,57

5,31

3,09

5,30

Junho

81

80

85

82

2,7

3,6

2,8

3,6

3,33

4,52

3,35

4,38

Julho

79

78

85

80

2,7

3,4

2,6

3,4

3,41

4,41

3,07

4,25

Agosto

76

75

84

77

3,6

4,4

2,0

4,3

4,79

5,95

2,37

5,57

Setembro

74

75

83

77

3,0

3,4

2,0

3,5

4,10

4,53

2,42

4,54

Outubro

73

75

81

75

4,0

4,3

3,0

4,3

5,43

5,66

3,67

5,67

Novembro

69

73

78

71

4,7

4,2

3,1

4,3

6,83

5,74

3,97

6,01

Dezembro

67

73

78

70

4,3

3,2

3,0

4,3

6,50

4,37

3,91

6,10

 

Com relação aos resultados do coeficiente de variação (CV), o qual expressa à variabilidade dos dados em torno da média, observa-se que os valores são baixos em todas as regiões, o que é desejável, para as estimativas das médias serem mais precisas; entretanto, quando as regiões são comparadas entre si, nota-se que o CV varia mais em umas regiões do que em outras. Por exemplo, a variabilidade apresentada no mês de janeiro nas Regiões 1 e 4, é praticamente o dobro daquela ocorrida, no mesmo mês, na Região 3.

Verifica-se, no geral, que a maior variabilidade dos dados, quando se comparam os meses de cada região homogênea, ocorre no período quente e a menor, no período frio. As Regiões 2 e 4 fogem um pouco desse padrão, pois aparece um valor maior de CV no mês de agosto, período frio. Essas diferenças podem ser devidas aos veranicos que ocorrem mais frequentemente nos meses de maio e agosto, influenciando assim, a variabilidade dos dados nessas duas regiões. A Região 1 apresenta uma variação máxima no mês de janeiro de 7,41% e mínima, em junho, de 3,33%. Os valores do coeficiente de variação na Região 2 apresentam-se mais uniformes, não sofrendo tanta variação da estação quente para a fria, como ocorre na Região 1. A Região 3 também apresenta uma variação anual uniforme, mas com valores menores de CV, pois em janeiro a variação é máxima com 4,03% e em agosto é mínima, com 2,37%. A Região 4 se comporta de forma semelhante à Região 1, tendo maior variação no mês de janeiro com 7,85% e a menor, em julho, com 4,25%.

Para o estudo da tendência linear dos dados foi necessário verificar se os dados de cada região homogênea apresentavam homogeneidade de variâncias e normalidade,aplicando os testes de Cochran e Kolmogorov-Smirnov.

Os cálculos da homogeneidade de variâncias e da normalidade para cada região homogênea foram os seguintes:

- Para o teste de homogeneidade de variâncias de Cochran, com nível de significância de 5%, número de variâncias igual a 12 e 34 graus de liberdade (35 anos):

Ctab(0,05; 12; 34) = 0, 1436

R1:  ​​​​ Ccalc = 0,1497 → significativo → variâncias não-homogêneas

R2: Ccalc = 0,1287 → não significativo → variâncias homogêneas

R3:  ​​​​ Ccalc = 0,1128 → não significativo → variâncias homogêneas

R4:  ​​​​ Ccalc = 0,1454 → significativo → variâncias não-homogêneas

- Para o teste de normalidade de Kolmogorov-Smirnov, com nível de significância de 5% e 35 anos de dados:

D(0,05; 35) = 0, 230 → valor tabelado.

R1:  ​​​​ d = Є [0,0595; 0,1405] → não significativo para todos os meses

R2:  ​​​​ d = Є [0,0733; 0,1538] → não significativo para todos os meses

R3:  ​​​​ d = Є [0,0772; 0,1386] → não significativo para todos os meses

R4:  ​​​​ d = Є [0,0667; 0,1674] → não significativo para todos os meses

Verificou-se através do teste de Cochran que as Regiões 2 e 3 foram não significativas, apresentando homogeneidade de variâncias, enquanto que nas Regiões 1 e 4, o teste foi significativo para ambas. Entretanto, nessas regiões que foram significativas, como os resultados da diferença entre os valores calculados e os da tabela foram muitos pequenos, cerca de 0,0061 para a Região 1 e 0,0018 para a Região 4, pôde-se aceitá-las como aproximadamente homogêneas. Na verificação do teste de Kolmogorov-Smirnov em todas as regiões homogêneas, todos os meses apresentaram-se como não significativos, ou seja, os dados seguem aproximadamente à normalidade. Portanto, os dados das quatro regiões estudadas podem ser aceitos, como tendo variâncias homogêneas e normalidade.

A partir da verificação dos dados, fez-se o cálculo da tendência linear dos dados para cada região homogênea no período de 1975 a 2009 (420 meses). Abaixo estão as equações de regressão linear avaliadas pelo teste t (5%):

R1:  ​​​​ Tendência linear não significativa

y^=73,996+0,0018Xp=0,4480widehat {y} =73,996 + 0,0018 X p = 0,448 0  ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​​​     ​​ ​​​​ 

R2:  ​​​​ Tendência linear significativa

y^=75,364+0,0058Xp=0,0014widehat {y} =75,364 + 0,0058 X p = 0,0014  ​​ ​​ ​​ ​​ ​​​​          ​​ ​​​​ 

R3:  ​​​​ Tendência linear significativa

y^=80,513+0,0048Xp=0,0007widehat {y} =80,513 + 0,0048 X p = 0,0007          ​​​​ 

R4: ​​ Tendência linear não significativa

y^=76,561+0,0008Xp=0,7260widehat {y} =76,561 + 0,0008 X p= 0,7260 ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​ ​​​​ 

com X = 1, 2, 3,..., 420 meses.

Com os resultados da tendência linear, pode-se verificar que a Região 2 e a Região 3 apresentaram tendência significativa, sendo esta tendência positiva, indicando que a variável umidade relativa sofreu um aumento ao longo dos anos de estudo. Para se saber qual foi o aumento que a variável teve nesse período, fez-se o cálculo do aumento mensal, segundo equação apresentada no Material e Métodos, para os 420 meses de dados, ou seja, de 1975 a 2009. Portanto, pode-se observar que o valor do aumento nessas duas regiões é muito pequeno (tab. 12), pois a Região 2 tem aumento de 0,006% e a Região 3 de 0,005% ao mês. Nota-se na comparação entre os valores do aumento mensal da Região 2 e 3, que ambas apresentam uma diferença muito pequena. Ao longo dos 35 anos a umidade relativa teve um aumento de 2,52% para a Região 2 e 2,10% para a Região 3.

 

Tabela 5 – Cálculo do aumento mensal da UR para as Regiões que apresentaram tendências lineares significativaspara o período de 1975 a 2009.

Regiões

y^widehat {y}(1)

y^widehat {y}(420)

Am(%)1

Aanual(%) 1

A35anos(%) 1

2

75,369

77,804

0,006

0,07

2,52

3

80,519

82,529

0,005

0,06

2,10

1O símbolo de porcentagem refere-se a unidade da variável umidade relativa.

 

4 ​​ CONCLUSÕES

a) ​​ A umidade relativa do ar apresenta seus valores mais elevados na faixa litorânea, devido aos fluxos de umidades vindos do oceano, além da evaporação da Laguna dos Patos e da Lagoa Mirim, e esta variável vai diminuindo conforme avança em direção ao continente, e também em localidades com altitudes mais elevadas, para todos os meses do ano.

b) Quatro regiões homogêneas foram estabelecidas que representam adequadamente as características climatológicas da umidade relativa no Estado do Rio Grande do Sul, por meio da Análise de Agrupamento, segundo o método de Ward.

c) O comportamento característico da variável nas regiões homogêneas apresenta um padrão anual de valores elevados em todo Estado. A variabilidade dos dados em torno da média apresenta-se de forma mais destacada nas Regiões 1 e 4,do que nas Regiões 2 e 3.

d) ​​ Nota-se que nas regiões homogêneas, somente as Regiões 2 e 3 apresentam tendências significativas, expressando um aumento mensal da umidade relativa ao longo dos meses de apenas 0,006 e 0,005, respectivamente.

 

 

5REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

  • Mota FS. Meteorologia Agrícola. São Paulo: Livraria Nobel. 1975; 376p.

  • Lasseran RA. Aeração de Grãos. Viçosa: Centro Nacional de Treinamento em Armazenagem. 1981; 131p.

  • Baptista da Silva J, Cunha FB, Gavião Neto WP. Modelagem das chuvas trimestrais por regiões homogêneas no Estado do Ceará.Santa Maria: Revista Brasileira de Agrometeorologia. 2001; 9(2), 317-324.

  • Diniz GB. Preditores visando à obtenção de um modelo de previsão climática de temperaturas máxima e mínima para regiões homogêneas do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul. 2002; 167f. Tese de Doutorado em Fitotecnia – Agrometeorologia.

  • Curi PR. Análise de agrupamento: Métodos seqüenciais, aglomerativos e hierárquicos. ​​ São Paulo: Ciência e Cultura. 1983; 35(10),1678-1685.

  • Wilks DS. Statistical Methods in the Atmospheric Sciences. San Diego – CA: Academic Press.1995; 467p.

  • Diniz GB. Meteorologia Física. Pelotas: Editora Universitária UFPEL.2006; 156p.

  • Araújo SMB. Estudo da variabilidade climática em regiões homogêneas de temperaturas médias no Rio Grande do Sul. Pelotas: Universidade Federal de Pelotas. 2005; 54f. Dissertação de Mestrado em Meteorologia.

 

 

1 Meteorologista, Mestre, Aluna do Curso de Graduação em Geografia da Universidade Federal de Pelotas(UFPel).

2 Meteorologista, ​​ Mestre, Doutor, Prof. Titular da Faculdade de Meteorologia da UFPel.

3 Engenheiro Agrônomo, Livre Docente, Doutor, Prof. Titular (Aposentado) do Instituto de Física e Matemática da UFPel. Bolsista IA do CNPq.

 

1

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