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Title: Aplicação dos índices de Palmer e Bhalme & Mooley na avaliação da seca no Estado do Ceará.
Other Titles: Application of the Palmer and Bhalme & Mooley indices in drought in the state of Ceará.
???metadata.dc.creator???: SILVA, Alcides Olinto da.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: AZEVEDO, Pedro Vieira de.
???metadata.dc.contributor.referee1???: SANTOS, Carlos Antônio Costa dos.
???metadata.dc.contributor.referee2???: SILVA, Vicente de Paulo Rodrigues da.
???metadata.dc.contributor.referee3???: LEITÃO , Mário de Miranda Vilas Boas Ramos.
???metadata.dc.contributor.referee4???: ESPÍNOLA SOBRINHO, José.
Keywords: Secas - Previsão de Ocorrência;Modelo Auto-Regressivo;Secas - Frequência de Ocorrência;Drought - Prediction of Occurrence;Self-Regressive Model;Droughts - Frequency of Occurrence;Índice de Palmer;Índice de Bhalme Mooley modificado;Evaporação potencial;Balanço hídrico;Auto-regressão de primeira ordem;Meteorologia.
Issue Date: 25-Mar-2011
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: SILVA, A. O. da. Aplicação dos índices de Palmer e Bhalme & Mooley na avaliação da seca no Estado do Ceará. 2011. 94 f. Tese (Doutorado em Meteorologia) – Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2011.
???metadata.dc.description.resumo???: Dados de precipitação pluviométrica, temperatura do ar, evapotranspiração potencial e capacidades de água disponível do solo (CAD) de 67 localidades para o período de 1973 a 2002 foram usadas na caracterização espacial e temporal da seca para as condições ambientais das 7 mesorregiões do Estado do Ceará (Noroeste, Norte, Metropolitana, Sertões, Jaguaribe, Centro-Sul e Sul). A evapotranspiração potencial, obtida pelo método de Hargreaves & Samani (1985), foi utilizada na determinação do balanço hídrico e dos índices de severidade seca de Palmer (ISSP) e de seca de Bhalme & Mooley modificado (ISBMM) para cada uma das 67 localidades distribuídas espacialmente nas mesorregiões. Para a análise dos resultados foi realizada a média de todas as localidades, separadas por mesorregião, para as quais foi aplicado o modelo de auto-regressão de primeira ordem para previsão mensal do índice de severidade de Palmer (ISSP) e índice de Bhalme & Mooley Modificado (ISBMM) e também foi realizada a validação e comparação destes índices através dos índices r, d e c. Os resultados evidenciaram que o ISSP subestimou a freqüência de ocorrências de secas no Estado do Ceará, tanto em quantidade como em intensidade. Entretanto, observou-se que este índice estabelece melhor os períodos de umidade extrema no Estado, evidenciando que o mesmo também pode ser utilizado para o monitoramento de eventos chuvosos (Sansigolo, 2004). Eventos de secas extremas foram mais bem identificados pelo índice ISBMM, evidenciando a sensibilidade deste índice às variações de umidade no solo e seu bom desempenho na identificação de períodos secos e úmidos. O ISSP identificou eventos extremos de umidade na mesorregião Norte e condições de umidade aproximadamente normais em todas as mesorregiões, exceto na Metropolitana, na qual a maior freqüência deste índice foi para eventos de umidade extrema. Foi observado, também que os eventos de períodos secos previstos pelo ISSP, em média, ocorrem com uma defasagem de aproximadamente três meses em relação àquelas do ISBMM. Durante os anos de ocorrência do fenômeno El Niño, o ISSP apresentou um melhor grau de acerto da classificação de eventos de seca, particularmente para a mesorregião do Sertão do Ceará. Constatação semelhante foi observada com o ISBMM na mesorregião Sul do Estado. Finalmente, os valores mensais do ISSP mostraram uma autocorrelação de primeira ordem altamente significativa (r2 > 0,95).
Abstract: Data of rainfall, air temperature, potential evapotranspiration and soil water capacity (SWC) of 67 locations for the period from 1973 to 2002 were used for characterizing the spatial and temporal of the droughts for the environmental conditions of the seven mesorregions of the Ceará state, Brazil (Northwestern, North, Metropolitan, Hinterlands, Jaguaribe, Central South and South). The potential evapotranspiration, obtained by the Hargreaves & Samani (1985) method, was used for determining the water balance and the Parmer drought severity index (PDSI) and the modified Bhalme & Mooley drought index (MBMDI) for each of the 67 locations spatially distributed in the mesorregions. For analyzing the results, the average drought index for each mesorregion was applied to the first order auto-regressive model for forecasting the monthly Palmer drought severity index (PDSI) and the Modified Bhalme & Mooley drought index (MBMDI) and also for validating and comparing these indexes thought the r, d, and c coefficients. The results showed that the PDSI, independently of the mesorregion analyzed, underestimated the frequency and intensity of droughts in Ceará state. However, it was observed that the PDSI established better the periods of extreme humidity in the state and that this drought index may also be used for monitoring the rainy events (Sansigolo, 2004). Extreme drought events were better identified by the MBMDI index which showed to be more sensible to the soil humidity changes and its good performance for identifying drought and humid periods. The PDSI identified extreme humidity events in the North mesorregion and humidity conditions approximately normal for all other except Metropolitan where the higher frequency of this index was for extreme humidity events. Also, on the average, the events of dry periods predicted by the PDSI occur with a lag of about three months in relation to those of MBMDI. During years of occurrence of El Niño the PDSI showed an higher degree of agreement in the dry events classification, particularly for the Ceará hinterlands mesorregion. Similar results were obtained with the MBMDI for state South mesorregion. Finally, the monthly values of the PDSI showed a first order autocorrelation highly significant (r2 > 0.95).
Keywords: Secas - Previsão de Ocorrência
Modelo Auto-Regressivo
Secas - Frequência de Ocorrência
Drought - Prediction of Occurrence
Self-Regressive Model
Droughts - Frequency of Occurrence
Índice de Palmer
Índice de Bhalme Mooley modificado
Evaporação potencial
Balanço hídrico
Auto-regressão de primeira ordem
Meteorologia.
???metadata.dc.subject.cnpq???: Meteorologia
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/3647
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