Regionalização e estimativa de chuvas do estado do Pará

Na região Amazônica, um dos fatores que impede o conhecimento mais abrangente dos recursos hídricos é a falta de dados hidrológicos (vazão e precipitação) das pequenas e médias bacias hidrográficas. Isto se dá principalmente em virtude dimensão da região, o que aumenta os custos de implantação e operacionalização da rede. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de regionalização e estimativa de chuvas para estado do Pará. Assim, foi aplicada uma metodologia para delimitação de regiões homogêneas de precipitação, através da análise de agrupamento, em seguida foi determinada a probabilidade de ocorrência de lâminas de chuva para região pluviometricamente homogênea obtida com a análise de agrupamento, através da aplicação de funções de probabilidade; e por último foram determinadas estimativas de lâminas de chuvas, utilizando-se modelos de regressão múltipla. Para todas as etapas, utilizaram-se valores precipitações médias anuais e mensais, de uma série histórica com 31 anos (período de 1960 - 1990), obtidos no site do Centro de Pesquisa Climática, Departamento de geografia, Universidade de Delaware, Newark, DE, E.U.A. Dentre os anos analisados, foram selecionados anos com ocorrência do fenômeno El Niño e La Niña. Utilizando-se o método hierárquico aglomerativo de Ward, tendo como medida de similaridade a distância euclidiana, para precipitações médias anuais e mensais, foram encontradas seis regiões homogêneas de precipitação, exceto para precipitações médias mensais para séries com ocorrência de El Niño e La Niña, que apresentaram quatro e cinco regiões homogêneas, respectivamente. Após a definição das regiões homogêneas, modelos de probabilidades (Normal, Gumbel e Exponencial) foram ajustados para a determinação de lâminas de chuvas nas três sequências de séries históricas, sendo aplicado o teste Qui-quadrado para esta verificação. Após a etapa de calibração, para precipitações médias anuais, constatou-se que o modelo de distribuição Normal ajustou-se melhor a probabilidade de excedência observada; já para precipitações médias mensais o modelo de distribuição Gumbel obteve melhor aderência às frequências de excedência. Os modelos supracitados foram validados, utilizando as séries pluviométricas de 12 estações da Agência Nacional de Águas (ANA), consideradas como estações alvo. Nesta etapa, foi observado que para precipitação média anual, ocorreu aderência dos dados a todas as estações pluviométricas alvo, pois apresentaram resultados da aplicação do teste qui-quadrado inferior a 3,84 (para funções de distribuição normal). E também se constatou que para precipitação média mensal, houve aderência dos dados a todas as estações pluviométricas alvo. Para simulação de lâminas de precipitação, foram testados na calibração, modelos de Potência, segundo modelo de Potência e Linear através do método de regressão múltipla. Como critério de desempenho dos modelos, foi utilizado o erro relativo percentual. Para série histórica contendo todos os anos e séries com ocorrência de La Niña, o modelo que apresentou menor erro relativo percentual foi o Linear. Já para séries com ocorrência de El Niño, o modelo de Potência apresentou menores erros. Assim como, para os modelos probabilísticos, os resultados da calibração dos modelos de regressão múltipla, foram validados com a utilização de estações pluviométricas da ANA. Na etapa de validação para séries contendo todos os anos os erros percentuais variaram de 0,2-39,2%, já quando utilizado em anos de El Niño houve um aumento do erro, variando 1,9-54,8%, e em anos de La Niña de 8,5-55,9%. Apesar de algumas estimativas terem erros consideráveis, acima de 50%, os resultados obtidos, de forma geral, demonstraram que a metodologia pode ser uma boa opção como ferramenta numérica para regionalização e estimativa de chuvas. Os resultados da aplicação dessa metodologia são importantes para um melhor entendimento do regime pluviométrico do Estado do Pará e da Amazônia, podendo servir como ferramenta para um melhor planejamento e gestão de recursos hídricos da região.