Analysis of interannual drought variability via Standardized Precipitation Index (SPI) associated with the El Niño-Southern Oscillation (ENOS) in the state of Acre (AC)
DOI:
https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.17936Keywords:
Climate Index; Dry; Grouping; Quality; Failure.Abstract
Natural climate phenomena (tornadoes, hurricanes, floods, and droughts) are responsible for socioeconomic losses and the loss of numerous lives in the globalized world, with drought being the phenomenon of greatest magnitude and causing the most damage to the production chain, potentially compromising the water security of a country. Thus, the aim of this study was to analyze the occurrence of drought via the Standardized Precipitation Index (SPI) on a 12-month scale and its association with the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) via the Oceanic Niño Index (ONI) in the state of Acre, Brazil. The rainfall data were obtained from the National Water and Basic Sanitation Agency (ANA) for the period from 1980 to 2020. Data quality control indicated that, of the 21 rainfall stations distributed across the state of Acre, 57.14% (12 stations) had failures greater than 14.63% and were discarded, while the remaining 42.86% of the stations showed failure rates between 4.27% and 14.63%. Based on Cluster Analysis (CA), four ideal groups were identified, two homogeneous groups (G1, G2) and two non-homogeneous groups (NA). A cutoff distance of 27.00% for Euclidean distance was used due to the formation of both homogeneous and non-homogeneous groups. Groups G1 and G2 accounted for 11.11% and 33.33% of the rainfall stations, respectively, while the non-homogeneous group (NA) accounted for the largest concentration of stations at 55.60%. The coefficient of cophenetic correlation proved to be satisfactory. Descriptive statistics results indicate that the highest annual averages and standard deviations occurred in groups G2 and NA, while group G1 showed the lowest mean and highest deviation. The temporal distribution of SPI-12 and ONI indices identified drought and ENSO events at the Marechal Thaumaturgo (G1) station, Xapuri (G2), and the municipality of Porto Walter (NA). The interaction matrices (SPI vs. El Niño), (SPI vs. La Niña), and (SPI vs. ENSO) showed low values for the correlation coefficients (r) and determination (R²), as well as low model performance based on Willmott's indices (d) and confidence (IC). The best regression model fit was observed in the interaction between SPI and La Niña at the Marechal Thaumaturgo (G1) station.
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