Análise do comportamento das médias anuais da precipitação pluvial e temperatura da cidade de Areia, Paraíba

Resumo

Neste trabalho objetivou-se a análise de séries temporais para dados de precipitação pluvial e temperatura média do ar para uma série histórica de dados de 39 anos, que vai de 1974 a 2013 para o município de Areia-PB. Para os parâmetros climatológicos foram utilizados valores mensais em uma série de dados, totalizando 480 observações, para a cidade de Areia. O procedimento metodológico consistiu em decompor a série em duas componentes de tendência, sendo elas a sazonalidade e uma parte aleatória. O tratamento estatístico dos dados foi feito com o software R versão 2.13.0, utilizando-se as funções forecast, time series, urca e genecycle. Para comprovar a presença de tendência e estacionariedade nos dados realizou-se o teste dickey-fuller. Como medidas de erro de previsão e seleção de modelos foram utilizadas o MAPE, o AIC e o EQM. Os maiores índices pluviométricos foram constatados nos anos de 2004 e 2011, com uma média de 2.206 mm/ano, enquanto que o menor índice se deu no ano de 1993 com 779 mm/ano. A precipitação, como é esperado, apresentou comportamento de forma muito irregular, devido à sazonalidade. Observou-se uma tendência de queda da temperatura média do ar entre os anos de 1988 a 1989, em uma taxa de 1,68 °C de um ano para outro. É possível observar que o ano de1990 apresentou a menor temperatura média do ar e que, entre os anos de 1974 e 1989, apresentou oscilações para uma diminuição da temperatura e posteriormente a isso um leve aumento, sendo mais intensificado, com as maiores médias de temperaturas apresentadas entre o período de 2012 e 2013. A metodologia Box e Jenkins foi empregada com intuito de obter estimativas da precipitação e temperatura média para os seis primeiros meses de 2013. Obteve-se um bom ajuste pelos modelos Sarima selecionados para as variáveis em estudo, os valores previstos ficaram dentro do intervalo de confiança de 95%, um resultado satisfatório levando-se em conta as incertezas de tempo e clima que são vistos geralmente e que podem alterar estes resultados esperados.