Variabilidade espacial e temporal da chuva na unidade de gerenciamento do pardo

VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL DA CHUVA NA UNIDADE DE GERENCIAMENTO DO PARDO
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REVISTA GEONORTE, Edição Especial, V.2, N.4, p.1079 – 1089, 2012.
VARIABILIDADE ESPACIAL E TEMPORAL DA CHUVA NA UNIDADE DE
GERENCIAMENTO DO PARDO
Deborah Fernanda Santana da Silva
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
deborah.unesp@gmail.com
Jonas Teixera Nery
Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
EIXO TEMÁTICO: CLIMATOLOGIA: POLÍTICA E CIÊNCIA.
RESUMO
O objetivo deste trabalho foi analisar a variabilidade espacial e temporal da chuva na Unidade de
Gerenciamento de Recursos Hídricos do rio Pardo (UGRHI-4), localizado no estado de São Paulo,
Brasil. 42 séries pluviométricas foram utilizadas, obtidas através do site da Agência Nacional de
Águas (ANA), no período de 1976 a 2010. Após a homogeneização das séries pluviométricas, análises
estatísticas descritivas tais como média, desvio padrão, mínimos e máximos de chuva e coeficiente de
variação foram realizadas. É fato que os desastres naturais representam um perigo para populações,
principalmente as de baixa renda. Esse estudo pretende demonstrar que através do conhecimento da
variabilidade pluviométrica é possível efetuar planejamentos urbanos eficazes na proteção do meio
ambiente e prevenção desses desastres naturais.
Palavras-chave: Variabilidade, precipitação, UGRHI-4 Pardo
ABSTRACT
The purpose of this paper was to analyze the rainfall temporal and spacial variability at Pardo Hydric
Resources Management Unit (UGRHI-4), located in São Paulo state, Brazil. 42 dataset were used,
obtained from the National Water Agency (ANA) homepage, for the period from 1976 to 2010. After
homogenization of this dataset, descriptive statistical analysis such as average, standard deviation,
minimum and maximum rainfalls and variation coefficient were done. It’s a fact that natural hazards
represent a threat to populations in all parts of the world, especially population’s lower levels. This
study aims to demonstrate that through the knowledge of pluviometrical variability is possible to make
urban planning effective to the protection of the environment and prevention of theses hazards.
Key-words: Variability, rainfall, UGRHI-4 Pardo
INTRODUÇÃO
No atual cenário de preocupação com a questão das mudanças climáticas, estudos que
abranjam secas, enchentes, ondas de calor, entre outros eventos extremos são imprescindíveis, já que,
todos os anos inúmeros desastres naturais resultam em perdas econômicas, numerosos mortos e
feridos. Neste âmbito, considera-se urgente as análises das causas desses eventos. Principalmente por
que:
As conseqüências dos desastres naturais não são sentidas igualmente por todos.
Pobres, minorias, mulheres, crianças e idosos são freqüentemente os mais afetados
em desastres naturais em todo o planeta. Ademais, a exposição e vulnerabilidade a

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desastres representam um fator importante no recrudescimento da vulnerabilidade
sociodemográfica de indivíduos e populações (AVISO, 2005; DILLEY et al., 2005
apud BRAGA, T. M.; OLIVEIRA, E. L. GIVISIEZ, G. H. N., 2006, p. 02).
Uma das variáveis climáticas que mais influenciam na qualidade do meio que nos cerca é a
variabilidade da precipitação pluvial, um importante fator no controle do ciclo hidrológico. Falar de
qualidade do meio ambiente e da vida do ser humano, portanto pressupõe o estudo dessa variabilidade.
Conforme Baldo, 2006 apud Nascimento (2011), conhecer os padrões predominantes da precipitação
pluvial em diferentes escalas e sua variabilidade passa a ter uma importância ainda maior no
planejamento dos recursos hídricos, no estudo hidrológico, no planejamento urbano e no planejamento
agrícola, entre outros.
As precipitações pluviais possuem uma irregularidade espacial e temporal. Este fato, somado à
expansão das áreas urbanas, provoca mudanças nas paisagens naturais. Segundo Sousa:
Em condições adequadas o clima e as variações climáticas exercem grande
influência sobre a sociedade de modo positivo, através da precipitação pluvial,
luminosidade, vento. Entretanto em condições adversas manifestadas pela
ocorrência de enchentes, tempestades, secas, granizo, entre outras, influencia de
modo negativo. A ocorrência das anomalias climáticas mostra que o homem e suas
atividades econômicas, principalmente as ligadas à agricultura são vulneráveis a tais
fenômenos, (SOUSA, 2006, p.05).
Nessa perspectiva, o monitoramento das chuvas é imprescindível para fins de planejamento e
ocupação do espaço rural e urbano.
A Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos Pardo 4, definida pela Lei Estadual n° 9.034
de 27 de dezembro de 1994, situa-se entre a porção nordeste do Estado de São Paulo e sul de Minas
Gerais, abrangendo um total de 27 municípios.
Figura 1: Localização da UGRHI-4 no estado de São Paulo.

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Os municípios que compõem a UGRHI 4 são: Altinópolis, Brodowski, Caconde, Cajuru, Casa
Branca, Cássia dos Coqueiros, Cravinhos, Divinolândia, Itobi, Jardinópolis, Mococa, Ribeirão Preto,
Sales Oliveira, Santa Cruz da Esperança, Santa Rosa de Viterbo, São José do Rio Pardo, São Sebastião
da Grama, São Simão, Serra Azul, Serrana, Tambaú, Tapiratiba e Vargem Grande do Sul, Águas da
Prata, Pontal, Sertãozinho e Santo Antônio da Alegria.
Figura 2: Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos (UGRHI-4). Fonte: Relatório Um da Unidade de
Gerenciamento de Recursos Hídricos do Pardo (UGRHI 04). Adaptado pela autora (2012).
OBJETIVOS
O objetivo deste trabalho é demonstrar a importância do monitoramento da variabilidade da
precipitação pluvial na UGRHI-4, Pardo fazendo uma análise do período de 1976 a 2010. Para esse
estudo serão homogeneizados os dados e traçadas isolinhas. O conhecimento das intensidades
pluviométricas pode melhorar o nível de acerto em projetos anti-enchentes, cálculo de galerias
pluviais, prevenção de erosão e deslizamentos, entre outras obras que possam melhorar o meio
ambiente e a qualidade de vida dos habitantes da UGHRI-4. Essas informações, portanto devem ser
atualizadas e estudadas, permitindo assim que as entidades públicas e/ou privadas determinem com
maior precisão a quantidade de recursos necessários para a conservação dos recursos naturais.
MATERIAL E MÉTODO

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Foram realizadas as seguintes atividades: 1) levantamento das características da área de estudo
através do relatório um da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Pardo (UGRHI-4); 2)
os dados foram obtidos através do “Sistema de Informações para o Gerenciamento de Recursos
Hídricos do Estado de São Paulo”1
. Buscou-se o código e nome das estações com o fim de fazer o
download das séries nos sites da Agência Nacional de Águas (ANA) e do Departamento de Água e
Energia Elétrica (DAEE). Procurou-se observar a distribuição temporal com dados mais recentes,
respeitando também a distribuição espacial. Pode-se observar na Figura 3, o conjunto de dados que
foram selecionados, dentro do período 1976 a 2010; 3) através do software Microsoft Office Excel,
foram construídas planilhas com dados sistematizados em meses. As estações que não possuíam dados
suficientes por estarem desativadas ou terem começado a funcionar somente após 1976 foram
excluídas; 4) após esta seleção, os nomes das estações foram listados, juntamente com as coordenadas
geográficas com o fim de localizá-las dentro da bacia por meio do software Golden Surfer 8.
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Figura 3: Localização dos postos pluviométricos utilizados.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
Através do relatório um da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Pardo
(UGRHI-4) foram levantadas as características da população residente. É importante traçar o perfil
socioeconômico dos moradores da bacia, já que as ocupações em áreas inadequadas comumente
ocorrem relacionadas às questões econômicas. A população de baixa renda normalmente é forçada a
ocupar os espaços impróprios para moradia o que corrobora para que os eventos extremos afetem e
forma negativa as populações dessas áreas. Neyde (2003) assinala que:
1
Disponível em: http://www.sigrh.sp.gov.br/cgi-bin/bdhm.exe/plu. Acesso em 28/01/2012

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[...] um evento extremo torna-se um risco quando supera a capacidade material de
determinada organização social para absorver, amortizar ou evitar seus efeitos
negativos. Tal situação pode ser desencadeada não só pelo evento extremo, mas,
também, pelo evento normal, e é este fato que determina o grau de vulnerabilidade
da sociedade em questão, (MENDONÇA et al., 2003, p.75).
Por meio do Censo Demográfico 2000, o Sistema de Informações dos Municípios Paulistas –
Seade - criou o Índice Paulista de Vulnerabilidade Social (IPVS), baseado em dois pressupostos: que
as múltiplas dimensões da pobreza devem ser consideradas em um estudo sobre vulnerabilidade social
e que a segregação espacial é um fenômeno presente nos centros urbanos paulistas e contribui
decisivamente para a permanência dos padrões de desigualdade social que os caracterizam. Este índice
permite identificar nos municípios pertencentes à UGRHI-4 o número de pessoas expostas a diferentes
níveis de vulnerabilidade social. Há seis grupos do IPVS, são eles:
Grupo 1 – Nenhuma vulnerabilidade: Condições socioeconômicas muito altas, os responsáveis pelos
domicílios possuem os mais elevados níveis de renda e escolaridade. Apesar do estágio das famílias no
ciclo de vida não ser um definidor do grupo, seus responsáveis tendem a ser mais velhos. É menor a
presença de crianças pequenas e de moradores nos domicílios, quando comparados com o conjunto do
Estado.
Grupo 2 – Vulnerabilidade muito baixa: Condições socioeconômicas de classe média ou alta, os
responsáveis pelos domicílios possuem bons níveis de renda e escolaridade. Nesse grupo concentram-
se, em média, as famílias mais velhas.
Grupo 3 – Vulnerabilidade baixa: Condições socioeconômicas de classe média ou alta, os responsáveis
pelos domicílios possuem bons níveis de renda e escolaridade.
Nesse grupo predominam as famílias jovens e adultas.
Grupo 4 – Vulnerabilidade média: Condições socioeconômicas de classe média e os responsáveis
pelos domicílios se encontram em quarto lugar na escala de renda e escolaridade. Nesse grupo
concentram-se famílias jovens, com forte presença de chefes jovens (com menos de 30 anos) e
crianças pequenas.
Grupo 5 – Vulnerabilidade alta: Famílias que possuem as piores condições na dimensão
socioeconômica (baixa). Os chefes dos domicílios apresentam níveis mais baixos de renda e
escolaridade. Concentra famílias mais velhas, com menor presença de crianças pequenas.
Grupo 6 – Vulnerabilidade muito alta: Condições socioeconômicas muito baixas. Ou seja, combinação
de baixos níveis de renda e escolaridade e grande concentração de chefes de família jovens e

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significativa presença de crianças. Com isso, pode-se inferir ser este o grupo de maior vulnerabilidade
à pobreza.
A UGRHI-4 possui um perfil predominantemente urbano. Dos municípios que compõem a
bacia, Ribeirão Preto lidera a dinâmica demográfica, possuindo aproximadamente 605.114 habitantes,
mais da metade de toda a bacia. Este município é de grande porte e conta com uma estrutura
econômica e urbana diversificada e moderna, com setores altamente especializados, o que distorce a
realidade socioeconômica da bacia.
A bacia hidrográfica do rio Pardo possuía em 2000, um total de 970.878 habitantes. De acordo
com o IPVS, 274.271 pessoas encontravam-se no grupo 5 relativo à Vulnerabilidade social alta.
Assim, 28,3% das pessoas residentes na UGRHI-4 (em todos os municípios da bacia existiam pessoas
inseridas nesse grupo 5) estavam inseridas no grupo 5.
Com a seleção e localização das estações por meio do software Golden Surfer 8, pode-se obter
42 estações com dados de 1976 a 2010, sendo que 23 extrapolam os limites da bacia, estas foram
selecionadas para que se pudesse obter mais dados, consequentemente obter uma melhor interpolação.
Toda atividade de medida, no entanto está sujeita a erros. Assim, a preocupação em detectar e
corrigir esses erros e a falta de homogeneidades nas séries climatológicas é tão antiga quanto a
Climatologia em si mesma, Guijarro (2004). É comum ocorrerem saltos nas séries, erros de leitura ou
transcrição, descalibração dos sensores, entre outros.
Graças aos computadores, hoje é possível reconstruir séries climatológicas completas
mediante a estimativa de dados faltantes. Para a detecção de erros, de comportamentos anômalos e
preenchimento desses dados faltantes, utilizou-se o software livre e multiplataforma (que pode ser
utilizado em diferentes sistemas operacionais) denominado R.
A subrotina utilizada (climatol, desenhada por Guijarro, 2004) tem como foco o tratamento de
séries mensais e neste trabalho teve a função de comparar cada uma das séries pluviométricas a uma
série de referência construída pela subrotina a partir das demais séries selecionadas para cada análise,
baseada na proximidade, levando-se em consideração, por exemplo, a altitude, bem como a distância
que cada série se encontrava uma da outra.
Inicialmente foram normalizadas todas as séries pluviométricas, através das diferenças das
médias e depois se efetuou o cálculo das séries de referência, como média ponderada dos dados
normalizados a partir das demais séries. O fator de ponderação escolhido foi:
)1(
1
2
a
d
+
Sendo d a função inversa da distância e a parâmetro que permite modular o peso que vai ter
cada estação próxima em relação a mais afastada.
Depois cada série é analisada por comparação com sua série de referência. Para isso se estuda
estatisticamente a série de diferenças entre a série original e a de referência (normalizada como se

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indicou anteriormente). Se a série original é homogênea, esta série de diferenças deverá ter
semelhança a uma série aleatória normalmente distribuída. A Figura 4 mostra uma série de dados
homogeneizados, havendo o preenchimento de dados faltantes e correções.

1086
Figura 4: Série de dados homogeneizados.
Para estudar a homogeneidade das séries existem diferentes testes de homogeneidade. Nesse
trabalho utilizou-se o teste Standard Normal Homogeneity (SNHT), de Alexandersson (1986).
Esses dados foram consistidos, primeiramente com base no software livre R, com subrotina
climatol. Após a homogeneização dos dados foram realizadas diversas análises estatísticas, tais como
média climatológica, desvio padrão, cálculo dos valores de chuvas máximos e mínimos para o período
e a amplitude pluviométrica das séries analisadas.
Analisando-se as isolinhas traçadas com dados da média pluviométrica, pode-se constatar que
a porção noroeste da UGRHI possui quantidade de chuva significativa (1600 mm), bem como a porção
sudeste, obtendo 1500 mm de precipitação pluvial, como se pode observar na Figura 5. Os cálculos de
desvio padrão e coeficiente de variação não revelaram marcada variabilidade.

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Figura 5: Distribuição espacial dos valores médios (média climatológica) da chuva na área de estudo.
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Figura 6: Análise espacial da variabilidade da chuva UGRHI-4.
Conforme a Figura 7, a variabilidade relativa oscilou entre 0,18 e 0,22. Não há uma
considerável variabilidade pluviométrica. A área de estudo apresentou-se marcadamente homogênea
na distribuição espacial da chuva, já que para a máxima climatológica tem-se 2800 mm como o maior
valor de precipitação e 2200 mm de mínima (Figura 8).
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Figura 7: Variabilidade relativa espacialmente distribuída na UGRHI-4.

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Figura 8: Valores máximos de chuva dentro do período analisado (1976-2010).
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Figura 9: Valores mínimos de chuva dentro do período analisado (1976-2010).
Em relação aos valores mínimos, tem-se o menor valor de precipitação de 1000 mm e maior
valor de 1100 mm. Constata-se, então, que também não ocorre uma marcada variabilidade nos valores
climatológicos mínimos (Figura 9).
CONCLUSÃO
A distribuição das chuvas ocorre de maneira relativamente uniforme no período de estudo
(1976-2010). As maiores médias pluviométricas estão localizadas na região Noroeste e Sudeste da
bacia, não ocorrendo marcada variabilidade.
Pode-se perceber que a região Noroeste da UGRHI há valores máximos de chuva de 2800 mm
e a média climatológica alcança 1600 mm, dentro do período analisado. Essa região situa-se nas
imediações do município de Ribeirão Preto, possuindo mais da metade da população da bacia,
assolado todos os anos com enchentes.

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Considerando que mais de 28% da população da Unidade de Gerenciamento de Recursos
Hídricos do Rio Pardo está inserida no grupo 5 do Índice Paulista de Vulnerabilidade Social - que
contem famílias que possuem as piores condições na dimensão socioeconômica (baixa), com os níveis
mais baixos de renda e escolaridade, torna-se imprescindível o monitoramento da variabilidade da
precipitação pluvial na bacia e a identificação de eventos anômalos para prevenção de desastres
naturais.
Outros estudos serão realizados para analisar precipitações extremas, que são as mais
importantes para caracterizar os eventos extremos nessa Unidade.
REFERÊNCIAS
BRAGA, T. M.; OLIVEIRA, E. L.; GIVISIEZ, G. H. N. Avaliação de metodologias de mensuração
de risco e vulnerabilidade social a desastres naturais associados à mudança climática. São Paulo
em Perspectiva, São Paulo, Fundação Seade, v. 20, n. 1, p. 81-95, jan./mar. 2006. Disponível em:
<http://www.seade.gov.br>; <http://www.scielo.br>.
GUIJARRO, José A. Climatol: Software libre para La depuración y homogeneización de datos
climatológicos. Instituto Nacional de Meteorologia. Centro Meteorológico en Illes Balears, Palma de
Mallorca), 2006.
INSTITUTO DE PESQUISAS TECNOLÓGICAS DO ESTADO DE SÃO PAULO – IPT. Relatório
Um da Unidade de Gerenciamento de Recursos Hídricos do Pardo (UGRHI 04). Relatório IPT Nº
90635 – 205. Novembro 2006. Disponível em:
<http://www.sigrh.sp.gov.br/sigrh/ARQS/RELATORIO/CRH/CBH-
PARDO/1111/pardo%20total%20com%20o%20logo.pdf>
MENDONÇA, F., MONTEIRO. C. A. F. (orgs.). Clima Urbano. São Paulo: Contexto, 2003.
NASCIMENTO, S. R. Análise da precipitação pluvial na Unidade de Gerenciamento do
Rio Pardo (UGRHI-4). Trabalho de conclusão de curso – Geografia – UNESP/Ourinhos.
Ourinhos-SP: 2011.
SOUSA, P. Estudo da variabilidade da precipitação no estado do Paraná associado à anomalia
da TSM no Oceano Pacífico. Dissertação de mestrado. Universidade Estadual de Maringá –
“UEM”,2006. Disponível em: <http://www.pge.uem.br/novo/teses/pdf/psouza.pdf>

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