Página 188 - A&D_v23_n2_2011

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Avaliação da ocorrência de secas na Bahia utilizando o Índice de Precipitação Padronizada (SPI)
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Bahia anál. dados, Salvador, v. 23, n. 2, p.461-473, abr./jun. 2013
INTRODUÇÃO
A seca é um fenômeno complexo que afeta as
mais diversas regiões do mundo e provoca im-
pactos sociais, econômicos e ambientais. A seca
corresponde a uma característica temporária do
clima de uma região, decorrente de precipitações
abaixo da normal climatológica em determinado
período (MACEDO et al
.
, 2010). Mckee, Doesken
e Kleist (1993) afirmam que frequência, duração
e intensidade das secas tornam-se funções que
estão acopladas às escalas de tempo implícita
ou explicitamente estabelecidas. Segundo tais
autores, não existe uma definição de seca válida
para qualquer região, em qualquer época e ainda
adequada a todas as ramificações das sociedades
humanas, o que há é um senso comum de ser
uma condição de umidade insuficiente, originada
por um déficit de precipitação durante algum pe-
ríodo de tempo.
Há quatro definições de seca baseadas em
considerações meteorológicas, hidrológicas, agrí-
colas e socioeconômicas. A primeira refere-se à
precipitação abaixo da normal esperada. Secas hi-
drológicas e agrícolas referem-se, respectivamen-
te, a níveis de rios e reservatórios abaixo do nor-
mal e à umidade do solo insuficiente para suprir a
demanda das plantas. Por sua vez, a seca econô-
mica decorre quando o déficit de água induz à falta
de bens ou serviços, seja devido ao volume inade-
quado, à má distribuição das chuvas, ao aumento
no consumo, ou ainda à falta de gerenciamento
dos recursos hídricos. O evento de seca deve ser
composto de duração, magnitude (deficiência de
água média) e severidade (deficiência hídrica acu-
mulada) (DRACUP; LEE; PAULSON, 1980).
O Nordeste brasileiro é a região do país com a
mais baixa precipitação anual. Nesta região, os me-
canismos dinâmicos que causam as chuvas podem
ser qualificados em mecanismos de micro, meso
e grande escala, sendo os de grande escala res-
ponsáveis por cerca de 30% a 80% da precipitação
observada. Dentre estes, sobressaem os sistemas
frontais e a Zona de Convergência Intertropical
(ZCIT) (MOLION; BERNARDO, 2002).
A variabilidade interanual da repartição de chu-
vas sobre o Nordeste brasileiro, tanto em escala
espacial quanto temporal, está ligada às mudanças
na circulação atmosférica de grande escala e à re-
lação oceano-atmosfera no Pacífico e no Atlântico
(MOLION; BERNARDO, 2002). A seca pode estar
relacionada a fenômenos como o El Niño e o Dipolo
do Atlântico (aquecimento/esfriamento do Atlântico
Norte/Sul) (MACEDO et al
.
, 2010).
Para contornar os efeitos das estiagens, ao lon-
go dos anos, esforços têm sido concentrados no
sentido de desenvolver índices de seca capazes de
detectar longos períodos de estiagem e classificá-
-los em termos de intensidade (MACEDO et al
.
,
2010). Vários indicadores têm sido utilizados para
avaliar a seca nas escalas espacial e temporal.
Dentre os mais conhecidos destaca-se Índice Pa-
dronizado de Precipitação (SPI).
O SPI é um índice de seca meteorológica de-
senvolvido por Mckee, Doesken e Kleist (1993) com
o objetivo de monitorar e analisar a seca, com ca-
pacidade de quantificar o déficit ou o excesso de
precipitação em variáveis escalas de tempo. O SPI
utiliza apenas os dados mensais de precipitação,
sendo estes normalizados de modo que os climas
mais úmidos e secos sejam representados de uma
maneira similar (MCKEE; DOESKEN; KLEIST, 1993;
HAYES et al
.
, 1999; BLAIN, 2005). Hayes e outros
(1999) afirmam que o SPI pode ser aplicado a qual-
quer região que possua uma série histórica de dados
mensais de precipitação de, no mínimo, 30 anos.
Autores como Mckee, Doesken e Kleist (1993),
Guttman (1999) e Hayes e outros (1999) citam o SPI
como ferramenta que pode otimizar o “tempo de
identificação” de classes emergentes de uma seca.
Santos e Anjos (2001), ao utilizarem o SPI para
o monitoramento das condições hídricas do estado
de Pernambuco, concluíram que o uso desse índice,
caracteriza e indica, com certa antecedência, situa-
ções de seca, sendo capaz de identificar situações
climáticas extremas entre diferentes microrregiões.