AVALIAÇÃO DE DADOS DE PRECIPITAÇÃO PARA O MONITORAMENTO DO PADRÃO ESPAÇO-TEMPORAL DA SECA NO NORDESTE DO BRASIL

Abstract

Um importante fator intrínseco da região Nordeste do Brasil (NEB) é sua variabilidade climática natural. A caracterização da variabilidade espaço-temporal da chuva nesta região torna-se importante no contexto da gestão do risco de seca, seja para subsidiar a tomada de decisões em relação às tendências climáticas, como para o monitoramento de eventos extremos de precipitação em curto e médio prazo. No entanto, a falta de conjuntos de dados observacionais de precipitação de longo prazo e concomitantemente consistentes, são os grandes obstáculos para o estudo e o monitoramento do padrão espaço-temporal da chuva. Posto isto, o objetivo do presente estudo foi avaliar o desempenho espaço-temporal de duas diferentes fontes de dados de precipitação (dados observacionais interpolados e obtidos por sensoriamento remoto) com a finalidade de criar um banco de dados conciso para a caracterização e o monitoramento da seca no NEB. De modo geral, o padrão sazonal de precipitação no NEB foi bem representado tanto por meio dos dados observacionais interpolados (dados oriundos do CPTEC/INPE) como pelos dados obtidos por sensoriamento remoto (CHIRPS). As análises quantitativas evidenciaram também que o CHIRPS apresenta erros sistemáticos de subestimativa e superestimava, porém, os valores de RMSE não ultrapassam 5 mm por estação do ano. Dessa maneira, foi possível a criação de uma nova série temporal de precipitação que compreende o período 1988 a 2017. O SPI calculado considerando o novo conjunto de dados de precipitação (CHIRPS-CPTEC/INPE) representou de maneira acurada os eventos secos e chuvosos no NEB quando comparados com aqueles identificados apenas com o uso do CHIRPS. Tal resultado corrobora a utilização da nova série climatológica no monitoramento de eventos extremos na região, principalmente os eventos de seca, uma vez que, são recorrentes e persistentes, permitindo assim uma melhor avaliação dos seus impactos na região.