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MAPA DE ISOIETAS DO RIO GRANDE DO SUL
Patrícia Wagner Sotério1, Márcia Conceição Pedrollo2 & José Leonardo Andriotti3
RESUMO – Neste estudo foi definido o mapa de isoietas para o Estado do Rio Grande do Sul, compreendendo o período de 1976 a 2002, com o apoio de 234 estações pluviométricas em uma área de aproximadamente 280.000km2. Este mapa é parte do Projeto Mapa Hidrogeológico do Rio Grande do Sul, no Convênio entre o Estado e a Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais - CPRM., com a finalidade de subsidiar estudos de disponibilidade hídrica relacionados à recarga de aqüíferos. O programa utilizado para definição das isolinhas de igual precipitação foi o Surfer 8.0 e o método para a interpolação dos pontos das precipitações médias foi a Krigagem Ordinária, um dos métodos mais utilizados para a interpolação e estimação de dados. A variação das precipitações foi de 1137 a 2130mm, sendo que as regiões de menores precipitações ocorreram no litoral sul e na fronteira com o Uruguai e as maiores na região do Planalto. As isolinhas foram geradas de 100 em 100mm e variaram de 1200 a 2000mm.
ABSTRACT - This paper presents Rio Grande do Sul State’s isohyet map, with the support from 234 precipitation points, in an area of about 280.000km2. The period of sampling started in 1976 and finished in 2002. This map is part of the Map Project Hydrogeologic of Rio Grande do Sul, in cooperation between Government of Rio Grande do Sul State and Research Company of Mineral Resources - CPRM., with purpose of subsidizing availability studies related to aquifer’s reload. Surfer 8.0 was the software used to definition equal precipitation’s lines. Krigagem Ordinary, which is one of the most used methods to data interpolation and estimate, was the method used to interpolation the average precipitations points. Precipitations were from 1137 to 2130mm, and the smaller precipitations regions occurred in the south coast and in the border with the Uruguay and the highest were in Plateau region. The map was constructed with curves at each 100mm, the minimum and maximum curve values being respectively 1200 and 2000mm.
Palavras-chave: Precipitações médias, isoietas
1 Técnica em Hidrologia da CPRM, Rua Banco da Província, 105, CEP 90840-030, Porto Alegre, RS. E-mail [email protected] 2 Engenheira Hidróloga da CPRM, Rua Banco da Província, 105, CEP 90840-030, Porto Alegre, RS. E-mail [email protected] 3 Geólogo da CPRM, Rua Banco da Província, 105, CEP 90840-030, Porto Alegre, RS. E-mail [email protected]
INTRODUÇÃO
O mapa de isoietas consiste no traçado de isolinhas de igual precipitação, definidas para um
determinado período, a partir dos dados de chuva, possuindo várias utilizações, como por exemplo
em projetos de regionalização de vazões, outorga de uso de água e balanço hídrico.
Neste estudo o mapa de isoietas está inserido dentro do Projeto Mapa Hidrogeológico do Rio
Grande do Sul, no Convênio firmado entre Secretaria de Obras Públicas, Saneamento e Habitação -
SOPSH /Departamento de Recursos Hídricos e Saneamento - DRHS /Fundo de Investimentos em
Recursos Hídricos - FRH /RS e a Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais - CPRM, com a
finalidade de subsidiar estudos de disponibilidade hídrica relacionados à recarga de aqüíferos.
As isoietas foram definidas utilizando os dados de chuva das estações pluviométricas da
Agência Nacional de Águas – ANA e da Companhia Estadual de Energia Elétrica – CEEE e as
linhas de igual precipitação foram traçadas com a utilização do programa Surfer 8.0.
CARACTERIZAÇÃO DA FORMAÇÃO DAS PRECIPITAÇÕES NO RS
A chuva no RS está condicionada aos sistemas de circulação extratropicais em função de sua
latitude. O quadro climático é resultante da dinâmica das massas de ar e suas correntes perturbadas,
assim é condicionada pela dinâmica atmosférica em relação ao relevo, onde sua compartimentação
é responsável pela distribuição espacial das precipitações. A distribuição das chuvas durante o ano
depende da evolução das massas de ar. Na tabela 1, obtida a partir das descrições apresentadas por
Monteiro (1968) apud RADAM (1986), estão sintetizadas as principais massas de ar que afetam o
Rio Grande do Sul.
Segundo Moreno (1961), o regime pluviométrico do Estado além de sua formação pelo
deslocamento de frentes é acentuado pela orografia. Nas maiores altitudes as chuvas ocorrem em
volumes maiores. O relevo obriga a elevação das massas de ar, as quais se resfriam, condensando-se
e ocasionando as chuvas. É por isto, que nas encostas e no bordo do Planalto a precipitação atinge o
máximo. Onde a orografia inexiste as chuvas ocorrem em menor volume como no litoral.
Tabela 1 – Principais Massas de Ar no Rio Grande do Sul
Massa de ar Abreviatura Atividade Características
Tropical Atlântica Ta Todo ano
Atingem áreas com emissões do quadrante norte, pois é individualizada no anticiclone semifixo do Atlântico Sul, tem origem no oceano é quente e úmida, mas antes de atingir o RS percorre grandes extensões continentais, por sua trajetória anticiclônica, tornando-se, então, menos úmida.
Polar Atlântica Pa
Todo ano, maior
incidência no inverno
Massa fria, originada pelo acúmulo do ar polar na latitude da Patagônia, onde pode receber reforço do ar frio da vertente oeste dos Andes, onde se esboça a Massa Polar Pacífica (Pp). O fluxo preferencial é inicial, no sentido sul-norte. Porém, ao penetrar no território brasileiro, pode deslocar-se no sentido SO-NE, ao longo do litoral, atingindo a região nordeste, no sentido sul-norte em direção ao Planalto Central, e no sentido S-N-NO, ao longo da calha do Paraguai, até atingir a Amazônia Ocidental. Sempre provoca queda de temperatura durante o inverno é mais acentuada.
Tropical Continental Tc
Maior freqüência no verão
Individualiza-se com maior freqüência no verão, quando o aquecimento da depressão do Chaco é dinamizado pelo avanço da Frente Polar Atlântica, adquirindo movimento divergente. Seu avanço geralmente precede os avanços da Pa, com ocorrência de trovoadas e fortes aguaceiros generalizados, mas que se concentram principalmente no vale do rio Uruguai.
Equatorial Continental Ec
Sua gênese associa-se ao forte aquecimento da Amazônia Ocidental, onde adquire elevado teor de umidade pela presença da floresta tropical. Durante o verão é atraída pelos sistemas de baixa pressão da Tc e da Frente Polar, fornecendo umidade para a instabilidade do tempo.
ELABORAÇÃO DO MAPA DE ISOIETAS
O traçado do Mapa de Isoietas seguiu as seguintes etapas: definição do período comum de
dados pluviométricos utilizados na elaboração do mapa, seleção dos postos, análise estatística dos
dados de chuva, definição de isolinhas de precipitação e ajuste ao relevo.
Determinação do período do Mapa de Isoietas
A partir do banco de dados consistidos, com todas as estações pluviométricas da ANA e da
CEEE, foi elaborado um diagrama de barras com todo o período de dados disponíveis de cada uma
das estações. Este diagrama de barras permitiu visualizar o maior período de dados comuns a todas
as estações, foi então definido o período de 1976 a 2002 para o traçado das isoietas. As estações a
serem usadas foram selecionadas, então, obedecendo aos seguintes critérios:
• Série de dados com período igual ou maior ao definido para o traçado das isoietas;
• Série de dados com falhas inferiores a 5(cinco) anos consecutivos;
• Séries com dados de boa qualidade;
• Distribuição espacial homogênea.
Quando as falhas anuais não ultrapassaram 5(cinco) anos foi possível preencher estas lacunas
de dados e desta forma aproveitar melhor os dados disponíveis.
Preenchimento de falhas
Na etapa de preparação do banco de dados observou-se algumas falhas nos totais anuais. Pela
análise destes dados verificou-se que muitas vezes havia uma falha inferior a 4(quatro) meses, e
neste caso, pelas diretrizes de consistência de dados estabelecidas em CPRM (2004), foi possível
preencher os totais mensais de chuva. Quando a falha nos totais mensais era superior ao período
estipulado nas recomendações, isto é, 4(quatro) meses, foram preenchidos os totais anuais. Os
preenchimentos, tanto mensais como anuais, foram realizados utilizando o Hidro-Plu - Programa de
Homogeneização de Dados Pluviométricos da ANA - Agência Nacional de Águas, de acordo com o
seguinte procedimento:
• Seleção de estações de apoio com a ajuda do Hidro-Plu e do mapa da sub-bacia, onde
foram plotadas as estações de todas as entidades;
• Para análise das séries mensais foi utilizado o programa Hidro-Plu, com todo os períodos
de dados disponíveis da estação analisada e dos apoios. Empregou-se a opção média de longo
período como tipo de média de testes e os parâmetros: G1=1,3; G2=1,1 e G5=0,5, valores estes
recomendados para a região Sul. Nesta etapa o programa critica os totais mensais incompatíveis
com os totais mensais das estações de apoio e sugere novos valores, quando for o caso, tanto para
substituição de dados inconsistentes quanto para preenchimento de falhas;
• Preenchimento dos totais anuais utilizando o Hidro-Plu, o qual só realiza este tipo de
processamento quando a estação analisada possuir uma série de dados de no mínimo 10(dez) anos.
Os valores sugeridos foram confrontados com os dados das estações de apoio e foi observada a
relação, na série histórica, entre os totais anuais da estação analisada e os totais anuais dos apoios,
depois de atendidas estas condições estes valores foram usados para preenchimento dos totais
anuais. Estes preenchimentos limitaram-se a no máximo 5(cinco) anos de dados.
Postos Selecionados
Foram então selecionadas 234 estações no Rio Grande do Sul e no oeste e litoral sul de Santa
Catarina. Sendo 192 estações no Rio Grande do Sul e 42 em Santa Catarina. Estas últimas foram
utilizadas como apoios para melhor definir as isolinhas no limite do Rio Grande do Sul com Santa
Catarina. Entretanto, não foi possível utilizar o mesmo procedimento nos outros limites do Estado,
no caso fronteiras, devido a enorme dificuldade de obterem-se dados pluviométricos da Argentina e
do Uruguai.
A tabela 2 apresenta a distribuição das estações selecionadas por sub-bacia e a figura 1 –
Mapa das Estações Selecionadas, a distribuição espacial das mesmas no Estado e por sub-bacia.
Neste mapa percebe-se uma boa distribuição espacial das estações, exceto devido a uma lacuna de
estações no sul da sub-bacia 85, tal deve-se ao fato de que a maior parte de estações nesta região
terem sido instaladas a partir de 1983.
Na tabela 3 estão relacionadas às estações selecionadas, bem como suas respectivas médias,
para o período de 1976 a 2002, dos totais anuais pluviométricos.
Procurou-se neste trabalho utilizar o maior número possível de estações, de forma a conseguir
uma boa cobertura espacial dos dados e também garantir uma maior confiabilidade dos resultados,
pois quanto maior o número de dados mais representativa a significância da populacional amostral e
as análises subseqüentes.
Tabela 2 – Distribuição das estações por sub-bacia
Sub-Bacia Número de Estações
70 4 71 13 72 9 73 16 74 28 75 18 76 20 77 3 79 5 85 28 86 31 87 46 88 13
Total 234
Figura 1 – Mapa das Estações Selecionadas
Tabela 3 – Estações Selecionadas e Médias Pluviométricas
Código Nome Média Ent. Código Nome Média Ent.
2653006 São Miguel d'Oeste I 1.933,7 ANA 3051016 Camaquã 1.541,2 ANA 3353007 Sta. Vitória do Palmar 1.332,9 INMET 2951028 Sapucaia do Sul 1.529,7 ANA 2853018 Maquinista Severo 1.762,9 CEEE 2950038 Terra de Areia 1.805,0 ANA 2950048 Faxinal dos Pelúcios 1.546,2 CEEE 3053010 Passo do Cação 1.428,3 ANA 2851010 Fazenda Roseira 1.790,9 CEEE 2951022 Nova Palmira 1.770,0 ANA 2753002 Frederico Westphalen 1.828,1 CEEE 2951024 Porto Garibaldi 1.514,1 ANA 2854004 Guarani das Missões 1.781,7 CEEE 2951027 São Vendelino 1.747,5 ANA 2754003 Horizontina 1.788,0 CEEE 2950016 Glorinha 1.423,6 ANA 2852014 Ilópolis 1.851,0 CEEE 3052012 Serra dos Pedrosas 1.638,3 ANA 2851008 Ituim (Entre Rios) 1.737,9 CEEE 3051005 Guaíba Country Club 1.366,7 ANA 2951017 Jansen 1.558,4 CEEE 2651036 Quilometro 30 1.819,6 ANA 2852015 Lagoa Três Cantos 1.887,3 CEEE 2653003 Modelo 1.996,7 ANA 2851020 Passo das Pedras 1.811,7 CEEE 2653001 Campo Erê 2.006,6 ANA 3053007 Lavras do Sul 1.462,5 CEEE 2652031 S. Lourenço do Oeste 2.136,1 ANA 2851007 Encruzilhada II 1.750,1 CEEE 2652021 Jardinópolis 1.937,2 ANA 2852016 Marau 1.840,2 CEEE 2652002 Maratá 1.915,0 ANA 2752009 Monte Alegre 1.652,9 CEEE 2652001 Bonito 1.965,9 ANA 2951019 Monte Belo 1.705,4 CEEE 2653002 Dionísio Cerqueira 2.195,4 ANA
Tabela 3 – Estações Selecionadas e Médias Pluviométricas – continuação
Código Nome Média Ent. Código Nome Média Ent.
2951020 Monte Claro 1.715,9 CEEE 2651052 Salto Veloso 1.937,0 ANA 2950020 Morrinhos 1.597,1 CEEE 2653007 Saudades 1.785,7 ANA 2852019 Passo Bela Vista 1.793,4 CEEE 2651022 Santo Agostinho 2.085,8 ANA 2853007 Passo da Divisa 1.737,1 CEEE 2651001 Campina da Alegria 1.892,9 ANA 3052007 Passo da Guarda 1.347,1 CEEE 2650019 Lebon Régis 1.720,7 ANA 2950019 Lajeado Grande 1.671,3 CEEE 2849029 Serrinha 1.844,7 ANA
2850002 Capela São José dos Ausentes 1.811,9 CEEE 3151002 Pacheca 1.571,2 ANA
2951023 Nova Petrópolis 1.964,0 CEEE 2753014 Liberato Salzano 1.982,2 ANA 2853001 Ajuricaba 1.799,1 CEEE 2652000 Abelardo Luz 1.935,2 ANA 2852004 Auler 1.791,8 CEEE 2750009 Passo Marombas 1.569,0 ANA 2950003 Azulega 1.586,5 CEEE 2751012 Capinzal 1.773,8 ANA 2953006 Barragem Salto Grande 1.768,8 CEEE 2751011 Irani 1.987,1 ANA 2853002 Belisário 1.796,6 CEEE 2751004 Joaçaba 1.651,2 ANA 2951005 Cai 1.589,8 CEEE 2751001 Anita Garibaldi 1.823,1 ANA 3051003 Camaquã 1.540,2 CEEE 2750020 São José do Cerrito 1.697,9 ANA 2851009 Fagundes Varela 1.747,4 CEEE 2750012 Ponte do Rio Antinhas 1.559,5 ANA 2950009 Canela 1.949,8 CEEE 2653004 Ponte do Sargento 2.102,1 ANA 2852036 Espumoso 1.744,0 CEEE 2750010 Ponte Alta do Norte 1.567,6 ANA 2851005 Casca I 1.973,1 CEEE 2653005 São José do Cedro 2.152,5 ANA 2950011 Cerrito 1.538,0 CEEE 2750008 Passo Caru 1.585,7 ANA 2752014 Charrua 1.743,0 CEEE 2750007 Painel 1.610,2 ANA 2953007 Coloninha 1.972,1 CEEE 2749035 Bocaina do Sul 1.674,0 ANA 2852008 Colorado 2.008,5 CEEE 2749031 Vila Canoas 1.488,5 ANA 2754002 Criciumal 1.808,1 CEEE 2749009 Rio Bonito 1.527,5 ANA 2852009 Depósito 1.713,6 CEEE 2653013 Palma Sola 2.133,9 ANA 2852037 Despraiado 1.976,9 CEEE 2752005 Concórdia 1.878,5 ANA 2950010 Capão dos Coxos 1.734,0 CEEE 2750011 Ponte Alta do Sul 1.511,9 ANA 2950007 Cambará do Sul 1.506,4 CEEE 2854001 Boa Vista 1.910,9 ANA 2854009 S. Miguel das Missões 1.551,3 CEEE 2853026 Chapada 1.926,4 ANA 2853016 Usina Ajuricaba 1.789,6 CEEE 2754010 Esquina Araújo 1.905,8 ANA 3153014 Usina Candiota 1.368,1 CEEE 2755001 Porto Lucena 1.722,1 ANA 2852028 Usina Capigui 1.748,8 CEEE 2753015 Palmeira das Missões 1.793,7 ANA 2852029 Usina Colorado 1.798,5 CEEE 2753016 Miraguai 1.744,1 ANA 2852030 Usina Ernestina 1.778,1 CEEE 2754009 Tucunduva 1.848,5 ANA 2751008 Usina Forquilha 1.808,0 CEEE 2854005 Passo Major Zeferino 1.753,7 ANA 2953022 Usina Ivaí 1.596,0 CEEE 2853023 Condor 1.974,0 ANA 2950041 Várzea São João 1.556,6 CEEE 2754001 Alto Uruguai 1.744,1 ANA 2951036 Vila Scharlau 1.520,9 CEEE 2953030 Tupanciretã 1.822,2 ANA 2754008 Tuparendi 1.855,9 CEEE 2854006 Passo Viola 1.882,4 ANA
2852032 Volta Alegre 1.835,5 CEEE 2855005 Faz. Santa Cecília do Butui 1.688,6 ANA
2854010 Usina Ijuizinho 1.805,7 CEEE 2956005 Itaqui 1.622,0 ANA 3053015 Santana da Boa Vista 1.549,6 CEEE 2853003 Conceição 1.830,1 ANA 2950013 São Salvador 2.123,8 CEEE 2855001 Garruchos 1.939,1 ANA 2950027 Rio dos Carvalhos 1.538,0 CEEE 2950056 Mãe dos Homens 1.559,1 ANA 2950028 Rolante 1.729,5 CEEE 2751007 Sananduva 1.909,5 ANA 2950034 Serra do Pinto 1.592,0 CEEE 3252024 Rio Grande Regatas 1.161,8 ANA 2853008 Passo do Lagoão 1.670,4 CEEE 3151004 Tavares 1.297,1 ANA 2950008 Camisas 1.513,7 CEEE 3050007 Solidão 1.169,9 ANA 2950039 Usina Canastra 1.933,3 CEEE 2850006 Invernada Velha 1.708,8 ANA
Tabela 3 – Estações Selecionadas e Médias Pluviométricas – continuação
Código Nome Média Ent. Código Nome Média Ent.
2951013 Farroupilha 1.664,3 CEEE 2751015 Barracão 1.977,3 ANA 2852031 Vila Tres Passos 1.759,7 CEEE 2851043 Esmeralda 1.809,2 ANA 2852024 Pulador 1.740,7 CEEE 2852007 Colônia Xadrez 1.915,1 ANA 2953036 Passo Estrela 1.771,7 CEEE 2751017 Clemente Argolo 1.978,9 ANA 2953026 Passo Real 1.821,8 CEEE 2852006 Carazinho 2.019,5 ANA 3052008 Passo do Marinheiro 1.391,2 CEEE 2751006 Paim Filho 1.824,5 ANA 3052010 Porto Tarumã 1.474,1 CEEE 2852046 Tapejara 1.880,1 ANA 2952025 Tunas 1.822,0 CEEE 2752006 Erebango 2.129,8 ANA 3052009 Passo São José 1.238,9 CEEE 2752017 Itatiba do Sul 1.839,4 ANA 2853020 Passo dos Alemães 1.649,3 CEEE 2753004 Linha Cescon 1.860,0 ANA 2853011 Ponte Santo Antonio 1.721,0 CEEE 2854003 Giruá 1.834,1 ANA 2950026 Renânia 1.957,1 CEEE 2855002 Passo do Sarmento 1.929,0 ANA 2853012 Saldanha Marinho 1.794,0 CEEE 2850008 Passo Socorro 1.729,7 ANA 2950029 Sander 1.738,0 CEEE 2952003 Botucarai 1.831,0 ANA 2851026 Segredo 1.625,9 CEEE 2854012 Coimbra 1.858,4 ANA 2753008 Tenente Portela 2.085,6 CEEE 3154003 Torquato Severo 1.760,9 ANA 2852023 Ponte Jacuí 1.816,0 CEEE 2954005 Furnas do Segredo 1.864,7 ANA 2754007 Três de Maio 1.683,8 CEEE 3056004 Fazenda Junco 1.338,7 ANA 2950030 Santa Teresa 1.881,7 CEEE 3056006 Harmonia 1.565,5 ANA 2853015 Três Capões 1.773,8 CEEE 3057002 Barra do Quarai 1.137,3 ANA 2851027 Serafina Correia 1.787,1 CEEE 3054016 Granja Umbu 1.463,9 ANA 2753009 Três Passos 1.799,7 CEEE 2953008 Dona Francisca 1.838,0 ANA 2950033 Seca 1.706,6 CEEE 3054002 Dom Pedrito 1.414,6 ANA 2851028 Trinta e Cinco 1.697,3 CEEE 2850009 Passo Tainhas 1.664,1 ANA 2753007 Santo Augusto 1.915,5 CEEE 2851003 Antonio Prado 1.855,4 ANA 2950035 Tainhas 1.564,6 CEEE 2851021 Passo do Prata 1.588,1 ANA 3152013 Pedro Osório 1.440,0 ANA 2851022 Passo Migliavaca 1.936,8 ANA 3252008 Granja Santa Maria 1.418,3 ANA 2851024 Prata 1.762,8 ANA 3252006 Granja Cerrito 1.415,6 ANA 2951010 Encantado 1.476,2 ANA
3252005 Granja Coronel Pedro Osório 1.449,3 ANA 3153006 Passo da Capela 1.464,3 ANA
3253003 Granja Osório 1.317,4 ANA 2853014 Santa Clara Do Ingai 1.708,1 ANA 3253001 Arroio Grande 1.363,8 ANA 2954019 Quevedos 1.789,0 ANA 3152003 Canguçu 1.899,6 ANA 3050002 Palmares do Sul 1.273,0 ANA
3152016 Ponte Cordeiro de Farias 1.524,8 ANA 2956006 Passo Mariano Pinto 1.617,7 ANA
3152008 Granja São Pedro 1.376,8 ANA 2955008 Manoel Viana 1.657,9 ANA 3153008 Pinheiro Machado 1.578,9 ANA 2955007 Unistalda 1.911,6 ANA 3152002 Boqueirão 1.709,9 ANA 2955006 Ponte do Miracatu 1.768,9 ANA 2849019 Timbé do Sul 2.007,5 ANA 2955002 Cachoeira Sta. Cecília 1.680,5 ANA 2849006 Forquilhinha 1.576,9 ANA 3055005 Santa Rita 1.604,1 ANA 2753013 Iporã 2.021,0 ANA 2954020 Santiago 1.937,9 ANA 2849021 Urubici 1.541,3 ANA 2853010 Passo Faxinal 1.851,2 ANA 3153007 Pedras Altas 1.457,9 ANA 2954007 Jaguari 1.879,4 ANA 3051017 Fazenda da Boa Vista 1.552,5 ANA 2954004 Ernesto Alves 1.839,1 ANA 3151003 São Lourenço do Sul 1.588,4 ANA 2954001 Cacequi 1.625,0 ANA 3152011 Passo do Mendonça 1.510,7 ANA 3055003 Fazenda Encerra 1.525,6 ANA 2652034 Porto Fae Novo 1.899,6 ANA 3055004 Saicã 1.590,8 ANA 2753006 Palmitos 1.926,7 ANA 2956007 Plano Alto 1.655,4 ANA 3153017 Torrinhas 1.543,0 ANA 2956008 João Arregui 1.537,0 ANA 3051004 Cerro Grande 1.665,9 ANA 3155001 Três Vendas 1.461,1 ANA 3052011 Quitéria 1.576,7 ANA 2949001 Praia Grande 1800,7 ANA
A figura 2 apresenta o Mapa da distribuição espacial das médias pluviométricas.
Figura 2 - Mapa da distribuição espacial das médias pluviométricas
Análise Estatística dos Dados de Chuva
A análise estatística do comportamento da variável precipitação pluviométrica no Rio Grande
do Sul – período 1976 a 2002 – em milímetros permitiu que se verificassem algumas características
que possibilitaram defini-la.
Apresentamos de forma resumida, na tabela 4, os principais dados estatísticos que
caracterizam esta variável.
Tabela 4 – Precipitações - Dados Estatísticos
Dados Estatísticos Valores
Média aritmética 1721,43 mm Mediana 1747,46 mm Moda 1744,14 mm Valor mínimo 1137,28 mm Valor máximo 2195,44 mm Amplitude 1058,16 mm Variância 40656,72 Desvio Padrão 201,63 mm Assimetria 0,31 Curtose 0,08 Primeiro Quartil 1569,01 mm Terceiro Quartil 1855,40 mm Inter Quartile Range 286,39 mm Coeficiente de Variação 11,71% Número de observações 234
Como se observa pelo histograma dos dados (figura 3) e pelo gráfico de probabilidade (figura
4), e corroborado pelos dados estatísticos apresentados na tabela 3, a precipitação pluviométrica no
Rio Grande do Sul apresenta comportamento que se ajusta à Distribuição Normal, tendo os valores
de suas medidas de tendência central (média aritmética, mediana e moda) muito próximos entre si,
valores de assimetria e de curtose que se adaptam a este tipo de distribuição, e coeficiente de
variação (em torno de 11,71%) que aponta para uma certa regularidade nas variações desta variável
no decorrer do período estudado.
Este comportamento verifica-se para o Estado do Rio Grande do Sul como um todo, não
tendo sido objeto do presente trabalho a análise individual de sub-bacias.
Tendo em vista ter-se verificado este comportamento, são apresentados mapas cujos valores
das curvas de mesmo valor de precipitação são referidos ao tipo de distribuição verificada (a
Normal), com valores que correspondem à média aritmética menos dois desvios padrão (em torno
de 1318mm), ao valor médio menos um desvio padrão (em torno de 1519mm), à própria média
aritmética (cerca de 1721mm) e, também, curvas que representam valores pluviométricos
representativos do valor médio para todo o Estado mais um e dois desvios padrão, respectivamente
cerca de 1923mm e 2124mm. Esta representação facilita a visualização dos valores relacionando-os
diretamente com os parâmetros fundamentais que regem a Distribuição Normal em termos de
probabilidades de concentração de valores em torno do valor médio verificado.
1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
mm chuva
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
110
Núm
ero
de O
bser
vaçõ
es
Figura 3 – Histograma dos valores médios de precipitação – RS
Gráfico de Probabilidades
1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400
Valores reais
-4
-3
-2
-1
0
1
2
3
Val
ores
Esp
erad
os (
Dis
trib
uiçã
o N
orm
al)
Figura 4 – Gráfico de probabilidades
Definição das isolinhas de igual precipitação
O programa utilizado para definição das isolinhas de igual precipitação foi o Surfer 8.0 e o
método para a interpolação dos pontos das precipitações médias foi a Krigagem Ordinária, um dos
métodos mais utilizados para a interpolação e estimação de dados.
Segundo Andriotti (2004), a Krigagem leva em consideração:
a) o número de amostras utilizadas;
b) as posições das amostras na área a ser avaliada;
c) as distâncias entre as amostras e a zona a ser estimada;
d) a continuidade espacial da variável em estudo, por meio da utilização do semivariograma
O semivariograma, (figura 5) função regionalizada para representar a variabilidade das
precipitações médias, foi ajustado ao modelo esférico, com efeito pepita zero, alcance de 65 km
(área de influência das amostras) e patamar de 19000.
0 50000 100000 150000 200000 250000
distância
0
5000
10000
15000
20000
25000
30000
35000
40000
vario
gram
a
mm chuva
94
286
547
678
577
807
710
1004
1080
945
1272
1337 1054
1367
1006
Figura 5 – Semiariograma das precipitações médias
RESULTADOS
Analisando a figura 6 – Isoietas das Precipitações Médias Anuais – Período: 1976 a 2002,
traçadas com intervalo de 100mm, verifica-se que há grande variação quantitativa nas várias regiões
do Estado. Enquanto Barra do Quaraí e Rio Grande Regatas são as estações menos chuvosa do Rio
Grande do Sul, com totais anuais de 1137,3 e 1161,8mm respectivamente, Erebango é a mais
chuvosa com 2129,8mm. O mapa das isoietas define as regiões mais e menos chuvosa do Estado. O
litoral sul é a região menos chuvosa, com totais anuais máximos em torno de 1400mm. A esta
região segue a de fronteira com o Uruguai, onde a precipitação é inferior a 1500mm. Para o norte e
o centro do Estado os valores médios das precipitações vão aumentando gradativamente,
apresentando nas áreas mais elevadas do Escudo, precipitações superiores a 1600mm. A região do
Planalto é a área mais chuvosa, com centros de máximos nas cidades de Erebango, Monte Alegre e
Gramado. Nas regiões de menores altitudes do Planalto as precipitações diminuem, novamente,
aproximando-se dos 1700mm.
O Rio Grande do Sul caracteriza-se por ser uma região bem regada e com uma distribuição
uniforme das chuvas durante o ano, sem uma estação seca bem definida,isto é, há precipitações
durante todos os meses do ano e não existe grande diferença quantitativa entre o mês mais seco e o
mais chuvoso. A média da precipitação total anual apresenta valores aproximados de 1700mm.
CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
Os resultados obtidos, embora apresentem algumas singularidades, são compatíveis com os
mecanismos de formação de chuva no RS e com a compartimentação do relevo. A região noroeste
do Estado, médio Uruguai, apresentou uma maior homogeneidade dos totais pluviométricos, com
algumas áreas isoladas de maior precipitação nos divisores das bacias hidrográficas dos rios da
Várzea, Ijuí e Icamaquã.
Na definição das isolinhas, esta região apresenta uma precipitação média de 1800mm e as
áreas, acima referidas, 1900mm.
Considerando que a escala deste trabalho refere-se ao RS como um todo, não foi nosso
objetivo um estudo mais específico de algumas regiões, entretanto, recomendam-se especificamente
na região acima mencionada estudos mais detalhados.
Seria interessante a definição de um mapa de isoietas, com período iniciando na metade da
década de 80, pois desta forma seria possível o preenchimento de uma lacuna espacial de dados
verificada na região sul da bacia do rio Jacuí.
Outra possibilidade seria a inclusão de estações pluviométricas de outras entidades como o
INMET e o SPH/RS – Superintendência de Portos e Hidrovias, o que permitiria uma melhor ajuste
das isoietas.
Figura 6 – Isoietas das Precipitações Médias Anuais – Período: 1976 a 2002
BIBLIOGRAFIA
ANDRIOTTI, J. L. S. (2004) Fundamentos de Estatística e Geoestatística. Ed Unisinos. São Leopoldo-RS, 165p. BRASIL. Ministério das Minas e Energia. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística – IBGE. (1986). FOLHA SH.22 Porto Alegre e parte das folhas SH.21 Uruguaiana e SI.22 Lagoa Mirim: geologia, geomorfologia, pedologia, vegetação, uso potencial da terra. Rio de Janeiro. 796 p. (Levantamento de Recursos Naturais, v.33) MORENO, J, A. (2004). Clima do Rio Grande do Sul. Secretaria da Agricultura, Porto Alegre-RS, 42p. TAVARES, J. C.; ALVES, M. M. S.; MOREIRA, F. M.; MARQUES, J. L.; QUEROBIM, J. V.; BRANDÃO,C.; CARDOSO NETO, A.; BARROS, M. (2004). Diretrizes para análise de dados hidrométricos e normas para identificação de correções e preenchimentos de falhas. CPRM/ANA. Rio de Janeiro-RJ: 1 v. (Inédito)
