Tendência climática das temperaturas do ar no município de Bom Jesus do Piauí, Brasil

Abstract

Several surveys carried out at the beginning of the 21st century have been showing intense indications of climate trends, on the global, regional and local scales. In this context, the objective is to analyze the thermal and annual thermal trends of maximum and minimum temperatures in Bom Jesus do Piauí, between the years (1960-2018), and to discuss their possible causes. Maximum and minimum air temperature (ºC) data acquired from the National Institute of Meteorology were used. For the data series, monthly averages and annual and seasonal totals corresponding to the summer, autumn, winter and spring seasons were calculated. The results made it possible to delimit the climatic behavior in the studied area, providing delimitations of a hot and / or cold period, serving as an alert to the authorities and decision makers, for a better agricultural and agribusiness planning. The fluctuations in temperatures are due to the synoptic systems operating at the time of the rainy and dry periods, as well as the impacts on the environment and the actions of the large-scale transient synoptic systems and their local and regional scale. These climatic trends were observed on a regional and local scale and were observed in the studied municipality. The temporal characterization, on a monthly and annual scale, generated simulated values very close to the observed values, a fact confirmed by statistical indices of satisfactory performance.

Análise térmica utilizando-se da técnica dos QUANTIS aplicada aos muncípios da zona da Mata Setentrional Pernambucana

“…E as respectivas ordens quantílicas 25%, 50%, 75%, 95%, 99% e 100% para o estudo (SOUZA et al, 2012;SOUZA et al, 2010). Medeiros et al, (2020) analisaram as tendências térmicas climáticas, anuais das temperaturas máxima e mínima em Bom Jesus Piauí, compreendido entre os anos , e discutiram suas possíveis causas. Utilizaram-se dados de temperaturas máxima e mínima do ar (ºC) adquiridos do Instituto Nacional de Meteorologia.…”

“…A delimitação de um período mais quente ou mais frio serve de alerta as autoridades federais, estaduais e municipais e aos tomadores de decisões, para um melhor planejamento. Medeiros (2020) aplicou a técnica dos quantis nos índices pluviais anuais e realizou sua análise na série (1981-2019) para a cidade de Lagoa Seca, objetivando investigar sua afinidade com o ENOS e a hortifrutigranjeiro. Utilizou-se a técnicas dos quantis para caracterizar períodos secos, muito secos, normais, chuvosos e muito chuvosos inserindo informações sobre o fenômeno ENOS visando relacioná-lo com a técnica dos quantis, similarmente aos utilizados por Pinkayan referentes às probabilidades (0,15), (0,35), (0,65) e (0,85).…”

Tendência da temperatura mínima e sua reta de regressão para Amparo de São Francisco – Sergipe, Brasil

“…Seja o estudo do clima ou de um elemento constituinte, uma climatologia se caracteriza em determinada porção do espaço e possibilita ao estudioso entender as flutuações espaço-climática na distribuição de seus elementos que atuam ou se formam em uma região. Medeiros et al (2020), analisaram as oscilações das tendências térmicas, anuais das temperaturas extremas (mínima e máxima) para o município de Bom Jesus do Piauí, entre 1960-2018. Calcularam-se as médias mensais, anuais e estacionais para às estações: verão, outono, inverno e primavera.…”

Matinhas, Paraíba – Brasil e suas variabilidades climáticas para a citricultura local

“…O estudo pluvial depende de diversos elementos como: clima, relevo, temperatura, umidade, velocidade do vento, insolação, fotoperíodo, evaporação e evapotranspiração, entre outros fatores) o que torna impossível a sua análise de modo determinístico, no entanto a sua estimativa pode ser realizada de modo mais simples com processos estocásticos (Righetto, 1998). Medeiros et al (2020) analisaram as oscilações das tendências térmicas, anuais das temperaturas extremas (mínima e máxima) para o município de Bom Jesus do Piauí, entre 1960-2018. Calcularam-se as médias mensais, anuais e estacionais para às estações: verão, outono, inverno e primavera.…”