Sherlly Teles (2020)
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UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS - UFAL
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS - ICAT
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
ANÁLISE DA VARIABILIDADE CLIMÁTICA SOBRE GRANDES CULTURAS
CULTIVADAS EM ALAGOAS (AL)
SHERLLY TELES DE OLIVEIRA
MACEIÓ – AL,
2020
SHERLLY TELES DE OLIVEIRA
ANÁLISE DA VARIABILIDADE CLIMÁTICA SOBRE GRANDES CULTURAS
CULTIVADAS EM ALAGOAS (AL)
Dissertação de Mestrado apresentado ao
Programa
de
Pós-Graduação
em
Meteorologia, do Instituto de Ciências
Atmosféricas, da Universidade Federal de
Alagoas, como requisito parcial para
obtenção do grau de Mestre em Meteorologia.
Área de concentração: Análise e Previsão do Tempo e Clima
MACEIÓ – AL,
2020
Catalogação na fonte
Universidade Federal de Alagoas
Biblioteca Central
Divisão de Tratamento Técnico
Bibliotecária: Taciana Sousa dos Santos – CRB-4 – 2062
O48a
Oliveira, Sherlly Teles de.
Análise da variabilidade climática sobre grandes culturas cultivadas em Alagoas (AL)
/ Sherlly Teles de Oliveira. – 2020.
119 f.. : il. ; figs. ; tabs. color.
Orientadora: Djane Fonseca da Silva.
Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas.
Instituto de Ciências Atmosféricas. Programa de Pós-Graduação em Meteorologia.
Maceió, 2020.
Bibliografia: p. 102-119
1. Agricultura – Alagoas. 2. Variabilidade climática. 3. Ondeletas. 4. Precipitação
(Meteorologia). I. Título.
CDU: 551.58: 631 (813.5)
UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS
INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS
COORDENAÇÃO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
CERTIFICADO DE APRESENTAÇÃO
N.º de ordem: MET-UFAL-MS-170.
“ANÁLISE DA VARIABILIDADE CLIMÁTICA SOBRE GRANDES CULTURAS
CULTIVADAS EM ALAGOAS (AL).”
SHERLLY TELES DE OLIVEIRA
Dissertação submetida ao colegiado do Curso de
Pós-Graduação em Meteorologia da Universidade
Federal de Alagoas - UFAL, como parte dos
requisitos necessários à obtenção do grau de
Mestre em Meteorologia.
Aprovado pela Banca Examinadora composta por:
_____________________________________
Profa. Dra. Djane Fonseca da Silva
(Orientadora)
Prof. Dr. Fabrício Daniel dos Santos Silva
(Membro Interno)
_________________________________________
Profa. Dra. Edivania de Araújo Lima
(Membro Externo)
Maio/2020
Dedico a Deus e aos meus pais, pelo apoio, amor e compreensão!
AGRADECIMENTOS
Primeiramente agradeço ao meu pai celestial, por ter me concedido este privilégio de ter
ingressado em uma Pós Graduação, por nunca me desamparar, por me dar forças diariamente
para continuar, sem ele nada disto teria ocorrido até o presente momento, agradeço por ser esse
pai tão cuidadoso e amoroso com sua filha.
À minha mãe, Shirley Teles Silva, que sempre me apoiou em minhas decisões, que é meu
porto seguro, que sempre está disposta para me ajudar, por ter sacrificado sua vida para me
conceder o privilégio de obter a tão sonhada educação, por ser essa mãe terrena tão maravilhosa,
que o pai celestial escolheu para ser a minha mãe.
À minha orientadora Professora Doutora Djane Fonseca da Silva, pela disponibilidade em
orientar, apoio dado no trabalho e por todo conhecimento que me foi passado.
À Universidade Federal de Alagoas, principalmente ao Instituto de Ciências Atmosféricas,
por ter me proporcionado a oportunidade de realizar o mestrado.
A todos os professores do Programa de Pós Graduação em Meteorologia.
A CAPES, pela concessão de bolsa de estudos. Aos membros da banca.
Portanto ordeno que te arrependas – arrepende-te, para que eu não te fira com a vara de minha
boca e com minha irá e com minha cólera e teus sofrimentos sejam dolorosos – quão
dolorosos tu não sabes, sim, quão difíceis de suportar tu não sabes.
Pois eis que eu, Deus, sofri essas coisas por todos, para que não precisem sofrer caso se
arrependam;
Mas se não se arrependerem, terão que sofrer assim como eu sofri;
Sofrimento que fez com que eu, Deus, o mais grandioso de todos, tremesse de dor e sangrasse
por todos os poros; e sofresse, tanto no corpo como no espírito – e desejasse não ter de beber
a amarga taça e recuar –
Todavia, glória seja para o Pai; eu bebi e terminei meus preparativos para os filhos dos
homens.
Assim, ordeno outra vez que te arrependas, para que eu não te humilhe com minha
onipotência; e que confesse teus pecados para que não sofras esses castigos dos quais falei, os
quais experimentaste em pequeníssima, sim em íntima proporção, quando retirei meu
Espírito.
(Doutrina e Convênios 19: 15 – 20)
RESUMO
O Estado de Alagoas tem uma participação na produção agrícola brasileira nas culturas de cana
de açúcar, coco, mandioca e milho, entretanto, alguns municípios são bastante afetados por
variações climáticas, logo, a produção local pode sofrer quedas significativas em anos de secas
ou de extremas precipitações. Desse modo, objetivou-se analisar os efeitos da variabilidade
climática sobre as principais culturas agrícolas do estado de Alagoas, identificando as causas
climáticas dos principais eventos pluviométricos e seus impactos sobre as produções de cana
de açúcar, coco, mandioca e milho. Foram utilizados dados de precipitação do período de 1987
a 2017, na análise de Ondeletas. Foram também utilizados dados de precipitação com os dados
de produção dos anos de 1987 a 2017, para as correlações e foram gerados também mapas de
distribuição espacial dos dados de produção dos principais cultivos em anos de eventos
extremos climáticos. Desse modo uns dos principais resultados que podem ser citados: foram
através das análises de Ondeletas, para a Região Metropolitana na qual as escalas dominantes
foram ENOS estendido e o Dipolo do Atlântico, nas demais macrorregiões a escala dominante
foi a Oscilação Decadal do Pacifico para as Regiões Agreste, Baixo São Francisco, Médio
Sertão e Planalto de Borborema e ENOS estendido para as Regiões Alto Sertão, Norte e
Tabuleiro do Sul e ENOS para a Região Serrana dos Quilombos. Outros resultados obtidos que
merecem destaque foram obtidos pelos mapas de distribuição espacial das principais produções
agrícolas do estado de Alagoas, as maiores produções foram observadas na cultura da cana de
açúcar sob a influência da La Niña Moderada, na cultura da mandioca durante eventos de La
Niña Fraca e na cultura do milho sob a influência da La Niña Forte. Diante disto essa pesquisa
não só tem cunho cientifico pelo fato de ser um trabalho inédito como pode contribuir para o
aumento na produtividade da agricultura do Brasil, principalmente no estado de Alagoas,
ofertando assim o entendimento da relação entre os eventos extremos e as principais produções
agrícolas de Alagoas, permitindo assim a diminuição das percas agrícolas e favorecendo o
aumento na produtividade das grandes culturas de Alagoas.
Palavras chaves: Agricultura, Correlação, Macrorregiões, Ondeletas, Precipitação.
ABSTRACT
The state of Alagoas has a share in Brazilian agricultural production in the sugarcane, coconut,
cassava and corn crops, however, some municipalities are quite affected by climatic variations,
so local production may suffer significant drops in years of drought or drought. Extreme
rainfall. Thus, the objective was to analyze the effects of climatic variability on the main
agricultural crops in the state of Alagoas, identifying the climatic causes of the main rainfall
events and their impacts on the production of sugar cane, coconut, cassava and corn.
Precipitation data from 1987 to 2017 were used in the analysis of wavelets. Precipitation data
with productivity data from 1987 to 2017 were also used for correlations and maps of Spatial
distribution of the production data of the main crops in years of extreme weather events were
also generated. Thus, one of the main results that can be cited: it was through the analysis of
Ondeletas of the Metropolitan Region in which the dominant scales were extended ENOS and
the Dipole of the Atlantic, in the other macroregions the dominant scale was the Pacific Decadal
Oscillation for the Agreste, Baixo São Francisco, Médio Sertão and Planalto de Borborema and
ENOS extended to the Alto Sertão, Norte and Tabuleiro do Sul Regions and ENOS to the
Serrana dos Quilombos Region. Other results obtained that deserve to be highlighted were
obtained by the spatial distribution maps of the main agricultural productions in the state of
Alagoas, the highest yelds were observed in the sugar cane culture under the influence of La
Niña Moderada, in the cassava culture during La Niña Fraca events. Weak and in maize culture
under the influence of La Niña Forte. In view of this, this research is not only scientific because
it is an unprecedented work, but it can contribute to the increase in the productivity of
agriculture in Brazil, especially in the state of Alagoas, thus offering an understanding of the
relationship between extreme events and the main agricultural productions of Alagoas, thus
allowing the reduction of agricultural losses and favoring the increase in productivity of the
great cultures of Alagoas.
Keywords: Agriculture, correlation, Macro-regions, Wavelets, Precipitation.
LISTA DE ILUSTRAÇÕES
Figura 1 –
Localização do estado de Alagoas na região Nordeste do Brasil. ...
41
Figura 2 -
Pluviometria média anual do estado de Alagoas. ............................
42
Figura 3 -
Divisão das macrorregiões do estado de Alagoas. .........................
43
Figura 4 –
a) Índice de Prp para o município de Maceió para o período de 1987 a 2017;
55
b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados
correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A
curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual o efeito
de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG), com o
contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de
confiança de 95%.
Figura 5 –
a) Índice de Prp para o município de Marechal Deodoro para o período de
56
1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos
sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança
de 95%. A curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual
o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG), com
o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de
confiança de 95%.
Figura 6 –
a) Índice de Prp para o município de Rio Largo para o período de 1987 a
2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados
correspondem a variâncias normalizadas ao nível de confiança de 95%. A
curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual o efeito
de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG), com o
contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de
confiança de 95%.
57
Figura 7 – a) Índice de Prp da macrorregião Agreste, representado pelo município de
59
Traipu para o período de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta
(EPO). Contornos sombreados correspondem a variâncias significativas ao
nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de
potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é
significativo ao nível de confiança de 95%.
Figura 8 –
a) Média dos índices de Prp da macrorregião Alto Sertão para o período de
60
1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos
sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança
de 95%. A curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual
o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG), com
o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de
confiança de 95%.
Figura 9 –
a) Média dos índices de Prp da macrorregião Baixo São Francisco para o
61
período de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO).
Contornos sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível
de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de
potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é
significativo ao nível de confiança de 95%.
Figura 10 – a) Média dos índices de Prp da macrorregião Médio Sertão para o período
de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos
sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança
de 95%. A curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual
o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG), com
o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de
confiança de 95%.
62
Figura 11 – a) Média dos índices de Prp da macrorregião Norte para o período de 1987
63
a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados
correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A
curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual o efeito
de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG), com o
contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de
confiança de 95%.
Figura 12 – a) Média dos índices de Prp da macrorregião Planalto de Borborema para
64
o período de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO).
Contornos sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível
de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de
potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é
significativo ao nível de confiança de 95%.
Figura 13 – a) Média dos índices de Prp da macrorregião Serrana dos Quilombos para
65
o período de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO).
Contornos sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível
de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de
potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é
significativo ao nível de confiança de 95%.
Figura 14 - a) Índice de Prp da macrorregião Tabuleiro do Sul, representado pelo
município de Coruripe para o período de 1987 a 2017; b) Espectro de
potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a
variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma
de U representa o cone de influência, sob a qual o efeito de borda é
importante; c) Espectro de potência global (EPG), com o contorno
tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de
95%.
66
Figura 15 - Comparação da produção de cana de açúcar em toneladas para a região
73
Metropolitana em anos de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017.
Figura 16 - Comparação da produção de cana de açúcar em toneladas das
75
macrorregiões de Alagoas em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
Figura 17 - Comparação da produção de cana de açúcar em toneladas das
77
macrorregiões de Alagoas em anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
Figura 18 - Comparação da produção de coco em toneladas para o estado de Alagoas
78
em anos de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017
Figura 19 - Comparação da produção de coco em toneladas das macrorregiões de
79
Alagoas em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
017
Figura 20 - Comparação da produção de coco em toneladas das macrorregiões de
80
Alagoas em anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
017
Figura 21 - Comparação da produção de mandioca em toneladas para o estado de
82
Alagoas em anos de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017.
Figura 22 - Comparação da produção de mandioca em toneladas das macrorregiões de
83
Alagoas em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
Figura 23 - Comparação da produção de mandioca em toneladas das macrorregiões de
85
Alagoas em anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
Figura 24 - Comparação da produção de milho em toneladas para o estado de Alagoas
86
em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
Figura 25 - Comparação da produção de milho em toneladas das macrorregiões de
87
Alagoas em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
Figura 26 - Comparação da produção de milho em toneladas das macrorregiões de
Alagoas em anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
89
Figura 27 -
Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para o
90
período (1987/2017), em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 28 - Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para eventos
90
de El Niño Forte, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 29 - Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para eventos
90
de El Niño Moderado, em toneladas, para o estado de Alagoas
Figura 30 - Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para eventos
90
de El Niño Fraco, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 31 - Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para eventos
91
de La Niña Forte, em toneladas, para o estado de Alagoas.
v
Figura 32 - Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para eventos
91
de La Niña Moderada, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 33 - Distribuição espacial da média da produção de cana de açúcar para
eventos de La Niña Fraca, em toneladas, para o estado de Alagoas.
.
Figura 34 - Distribuição espacial da média da produção de coco para o período
91
92
(1987/2017), em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 35 - Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de El
92
Niño Forte, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 36 -
Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de El
93
Niño Moderado, em toneladas, para o estado de Alagoas
Figura 37 - Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de El
93
Niño Fraco, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 38 - Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de La
Niña Forte, em toneladas, para o estado de Alagoas.
v
93
Figura 39 -
Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de La
93
Niña Moderada, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 40 -
Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de La
93
Niña Fraca, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 41 -
.
Distribuição espacial da média da produção de mandioca para o período
94
(1987/2017), em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 42 - Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de El Niño
94
Forte, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 43 -
Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de El Niño
94
Moderado, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 44 - Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de El Niño
94
Fraco, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 45-
Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de La Niña
95
Forte, em toneladas, para o estado de Alagoas.
v
Figura 46 - Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de La Niña
95
Moderada, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 47 -
Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de La Niña
96
Fraca, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 48 -
.
Distribuição
espacial da média da produção de milho para o período
97
(1987/2017), em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 49 -
Distribuição espacial da produção de milho para eventos de El Niño Forte,
97
em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 50 -
Distribuição espacial da produção de milho para eventos de El Niño
Moderado, em toneladas, para o estado de Alagoas.
97
Figura 51 - Distribuição espacial da produção de milho para eventos de El Niño Fraco,
97
em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 52 -
Distribuição espacial da produção de milho para eventos de La Niña Forte,
98
em toneladas, para o estado de Alagoas.
v
Figura 53 - Distribuição espacial da produção de milho para eventos de La Niña
98
Moderada, em toneladas, para o estado de Alagoas.
Figura 54 - Distribuição espacial da produção de milho para eventos de La Niña Fraca,
em toneladas, para o estado de Alagoas.
99
LISTA DE QUADROS
Quadro 1 -
Macrorregiões do estado de Alagoas e seus respectivos municípios.
Quadro 2 - Municípios que apresentam séries históricas de precipitação dos anos de
1987 a 2017, agrupados em suas receptivas macrorregiões pertencentes ao
estado de Alagoas.
44
48
LISTA DE TABELA
Anos de El Niño utilizados no estudo.
53
Tabela 2 – Anos de La Niña utilizados no estudo.
53
Tabela 3 - Coeficiente de correlação linear entre variáveis de quantidade produzida e
69
Tabela 1 -
precipitação do município de Maceió. O teste de T-Student não apontou
nenhuma correlação com significância estatística nesta análise.
Tabela 4 -
Coeficiente de correlação linear entre variáveis de quantidade produzida e
70
precipitação do município de Marechal Deodoro. O teste de T-Student não
apontou nenhuma correlação com significância estatística nesta análise.
Tabela 5 - Coeficiente de correlação linear entre variáveis de quantidade produzida e
precipitação do município de Rio Largo. O teste de T-Student mostra as
correlações que apresentaram significância estatística.
72
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
AL
Alagoas
ANA
Agência Nacional das Águas
AO
Análise de Ondeletas
BA
Bahia
CPTEC
Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos
EMBRAPA
Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária
EN
El Niño
ENOS
El Niño Oscilação Sul
EUA
Estados Unidos da América
EPG
Espectro de Potência Global
EPO
Espectro de Potência de Ondeleta
IBGE
Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
ICAT
Instituto de Ciências Atmosféricas
INMET
Instituto Nacional Meteorologia
IPCC
International Panelon Climate Change
LN
La Niña
LSPA
Levantamento Sistemático da Produção Agrícola
MG
Minas Gerais
NEB
Nordeste Brasileiro
ODP
Oscilação Decadal do Pacífico
PE
Pernambuco
PIB
Produto Interno Bruto
PPGMET
Programa de Pós-Graduação em Meteorologia
PRP
Precipitação
RA
Região Agreste
RAS
Região Alto do Sertão
RBSF
Região Baixo São Francisco
RMS
Região Médio Sertão
RM
Região Metropolitana
RN
Região Norte
RPB
Região Planalto da Borborema
RSQ
Região Serrana dos Quilombos
RTS
Região Tabuleiro do Sul
SE
Sergipe
SEPLAG
Secretária do Estado do Planejamento, Gestão e Patrimônio
SP
São Paulo
SPSS
Statistical Package for the Social Sciences
Ton
Toneladas
TSM
Temperatura da superfície do Mar
UFAL
Universidade Federal de Alagoas
LISTA DE EQUAÇÕES
Equação 1 - Anomalia de variáveis calculadas a partir da climatologia mensal e
49
normalização através dos respectivos desvio-padrões.
Equação 2 -
Função de Morlet. ...........................................................................
50
Equação 3 -
Coeficiente de Correlação de Pearson. ...........................................
51
Equação 4 -
Cálculo do percentil de acordo com teste de T-Student. .................
52
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ......................................................................................................... 23
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA ................................................................................ 25
2.1. Impactos climáticos na produção agrícola .......................................................... 25
2.1.1. Perdas ................................................................................................................. 27
2.1.2. Fenômenos climáticos e seus impactos sobre a produção agrícola ................... 28
2.1.2.1. El Niño e La Niña ........................................................................................ 28
2.1.2.2. ODP e Dipolo do Atlântico .......................................................................... 30
2.1.2.3. Manchas Solares .......................................................................................... 32
2.1.3. Eventos extremos e suas importâncias dos setores agrícolas ............................ 32
2.1.3.1. Chuvas ......................................................................................................... 32
2.1.3.2. Secas ............................................................................................................ 34
2.1.4. Estudos para o Brasil, Nordeste e Alagoas ........................................................ 36
2.2. Análise de Ondeleta / Ondaleta ou Wavelet ........................................................ 38
3. METODOLOGIA ..................................................................................................... 41
3.1. Área de estudo ........................................................................................................ 41
3.1.1. Estado de Alagoas .............................................................................................. 41
3.1.1.1. Macrorregiões de Alagoas ............................................................................ 43
3.1.1.2. Características gerais das macrorregiões do estado de Alagoas ................ 45
3.2. Dados ....................................................................................................................... 47
3.3. Métodos de estudo .................................................................................................. 48
3.3.1. Analise de Ondeleta/ Ondaleta ou Wavelet ....................................................... 49
3.3.2. Correlação dos dados de precipitação com os dados de produção agrícola ...... 50
3.3.3. Produção agrícola mediante ocorrência de ENOS ............................................. 52
4. RESULTADOS .......................................................................................................... 54
4.1. Identificação das causas dos eventos extremos nas macrorregiões de Alagoas.. 54
4.1.1. Análise das Ondeletas para a macrorregião Metropolitana de Alagoas............... 54
4.1.1.1. Análises e Ondeletas para as demais macrorregiões de Alagoas ................. 58
4.2. Correlações .............................................................................................................. 67
4.2.1. Correlações para a macrorregião Metropolitana ................................................ 67
4.3. Impactos dos ENOS nas produções agrícolas das macrorregiões alagoanas ..... 72
4.3.1. Cana de açúcar .................................................................................................... 72
4.3.2. Coco .................................................................................................................... 77
4.3.3. Mandioca ............................................................................................................ 81
4.3.4. Milho .................................................................................................................. 85
4.4. Distribuição espacial das produções das principais culturas do estado durante
ENOS ....................................................................................................................... 89
4.4.1. Cultura da cana de açúcar .................................................................................... 89
4.4.2. Cultura do coco ................................................................................................... 92
4.4.3. Cultura da mandioca ........................................................................................... 94
4.4.4. Cultura do milho ................................................................................................. 96
5. CONCLUSÃO ......................................................................................................... 100
6. REFERÊNCIAS ..................................................................................................... 102
23
1. INTRODUÇÃO
Apesar dos crescentes avanços tecnológicos, o clima é um dos elementos mais decisivos para
a agricultura, tão importante quanto o solo e o tipo de cultura que será plantada. Em certas
regiões do país, o clima é favorável para a escolha de determinados tipos de cultivos, enquanto
em outras a área agricultável é restrita pelo fator clima.
Fenômenos climáticos extremos estão influenciando cada vez mais as nossas vidas, e estão
se tornando uma ameaça para o mundo devido ao aquecimento global. Os agricultores,
dependentes do clima para o plantio, precisam estar cientes de que estes fenômenos podem
causar e como eles ocorrem cada vez mais intensificados. Os fenômenos El Niño e La Niña,
por exemplo, produzem impactos diretos nos totais pluviométricos registrados numa região, o
que é fundamental para o agricultor realizar um planejamento e adotar medidas que visem um
menor prejuízo, diante desta situação.
Na agricultura de eficiência e competitividade é essencial saber lidar com riscos, que é o que
realmente faz a diferença para o sucesso da atividade. Por isso, o gerenciamento de riscos deve
ser considerado pelos produtores, pelos assistentes técnicos, pelos pesquisadores, pelos
extensionistas rurais, pelos políticos e pelos planejadores de políticas agrícolas. A variabilidade
climática não prevista pode ser considerada como a principal causa de risco para o fator
produção. A ela, ficam condicionados a resposta do potencial genético da cultivar utilizada, o
resultado do uso de adubo, o surgimento de doenças e de pragas, entre vários outros fatores.
Assim, na escolha e manejo de culturas, uma grande atenção deve ser dada às questões
climáticas, sua variabilidade natural e suas projeções para a estação de crescimento,
particularmente para aquelas decisões em que há alternativas de escolha.
Diante da temática atual e pertinente das mudanças climáticas, vários setores da sociedade
visam avaliar quais são os impactos na alteração do clima e como estas mudanças podem alterar
suas atividades socioeconômicas. Devido à grande importância da agricultura no Brasil, já
existem trabalhos nesse contexto, relacionando o clima atual e futuro com a influência na
produção em diversas culturas agrícolas. Entretanto, observa-se que existem poucos trabalhos
no tocante da análise dos efeitos climáticos associando os mesmos às produções agrícolas do
estado, principalmente para o estado de Alagoas.
24
Apesar de Alagoas não ter uma grande participação na economia brasileira, com um PIB de
R$ 46,364 bilhões (NOTA TÉCNICA, 2017), esse valor poderia ser maior consideravelmente
as percas agrícolas pelo fator da variabilidade climática. Segundo o Instituto Brasileiro de
Geografia e estatística (IBGE) as principais culturas agrícolas do estado de Alagoas com as
maiores produções são as culturas da cana de açúcar, com uma produção de 13.625.617
toneladas (Ton) (IBGE, 2017a), a mandioca com 124.180 Ton (IBGE, 2017b), o milho com
37.290 Ton (IBGE, 2017c) e a produção do coco com 20.697 Ton (IBGE, 2017d).
Segundo o ranking das quantidades produzidas das culturas agrícolas dos estados do Brasil,
Alagoas ocupa a sétima posição no ranking na produção de cana de açúcar (IBGE, 2017a), a
produção de milho em Alagoas ocupa a vigésima primeira posição no ranking (IBGE, 2017c),
na cultura da mandioca Alagoas ocupa a nona posição no ranking (IBGE, 2017b) e por fim
Alagoas ocupa a vigéssima sétima posição no ranking dos estados do brasil em produção de
coco (IBGE, 2017d).
De acordo com os dados apresentados por Teracines (2011), as perdas agrícolas ocorridas
advindas do El Niño nos anos de 1997 e 1998, somaram cerca de R$ 3,5 bilhões e segundo o
autor, neste mesmo período, a região Nordeste foi a mais afetada, tendo sua produção agrícola
sofrido uma perda de aproximadamente 15 bilhões de toneladas.
Segundo o IPEA (2018), a região do MATOPIBA, conhecida como a nova fronteira agrícola,
formada pelos estados do Maranhão, Tocantins, Piauí e Bahia, apresentou uma queda em sua
produção agrícola na ordem de 35,66%, em decorrência da seca provocada pelo fenômeno El
Niño nos anos de 2015 e 2016, considerado como sendo o fenômeno mais intenso dos últimos
50 anos, segundo informações do NOAA (2018).
A Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA, 2011) analisou os impactos
que o aquecimento global poderá causar nas principais culturas agrícolas no país nas próximas
décadas e concluíram que o aquecimento global provocar perdas nas safras de grãos de R$ 7,4
bilhões, no ano de 2020, esse número pode subir para R$ 14 bilhões em 2070 e alterar
consideravelmente a geografia da produção agrícola no Brasil.
Diante disto, esta pesquisa tem o objetivo de analisar os efeitos da variabilidade climática
sobre as culturas da cana de açúcar, do coco, da mandioca e do milho do estado de Alagoas,
identificando as causas desta variabilidade e seus impactos sobre a produção dessas culturas.
25
2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
2.1. Impactos climáticos na produção agrícola
Os danos causados sobre a agricultura pelos fenômenos El Niño, La Niña, Dipolo do
Atlântico, El Niño-Oscilação Sul (ENOS), dependem muito do tipo de cultura, do tipo de solo
e da época do calendário agrícola, na qual a precipitação pode apresentar-se como acima da
média, abaixo da média ou dentro dos valores normais, comprometendo a disponibilidade
hídrica da região (FERREIRA e MELLO, 2005).
Por este motivo é importantíssimo que seja realizado um planejamento para as atividades
agrícolas, para que os períodos de maiores riscos de erosão em anos de extrema chuva
coincidam com maior cobertura vegetal do solo (COGO et al., 2006). Em Uruguaiana, Rio
Grande do Sul, por exemplo, no período de 1963 a 1991, nos meses de outubro a abril, foram
registrados 67 % da precipitação total anual e o índice de erosividade anual correspondeu a
77,5% (ELTZ et al., 1977; HICKMANN et al., 2008).
Portanto, estratégias de adaptação das culturas agrícolas às mudanças climáticas têm recebido
atenção especial em muitas pesquisas e em discussões políticas, visando reduzir a
vulnerabilidade dos sistemas produtivos, a qual pode se diferenciar, dependendo do local de
exploração. Considerações sobre as modificações do ambiente e dos padrões de produção, bem
como a contínua demanda por alimentos, têm exigido a aplicação de técnicas que permitam
avaliar os possíveis efeitos das alterações do clima. As mudanças climáticas podem afetar o
setor agrícola por meio da redução da disponibilidade e aumento dos preços de grãos, pela
alteração na distribuição de pragas e doenças e pela diminuição da qualidade e da produção,
pela diminuição de áreas aptas ao plantio, devido a desertificação já observada em diversas
áreas (HAHN, 1999; WEST et al., 2003; AVENDAÑO-REYES et al., 2006; GARCÍAISPIERTO et al., 2006; SIROHI e MICHAELOWA, 2007 Apud THIERES e DA SILVA et al.,
2009; MARIN e NASSIF, 2013).
Araújo (2012) estudou os eventos climáticos extremos resultantes dos fenômenos de El Niño
e La Niña sobre a produção agrícola das regiões Nordeste e Sul do Brasil, e concluiu que o
Nordeste teve níveis de precipitação acima da média e temperaturas ligeiramente amenas, e o
estado da Bahia apresentou as maiores perdas na produção média agrícola. Notou-se também
que no semiárido nordestino as lavouras de milho, mandioca e cana de açúcar, foram
beneficiadas nas suas produções, com exceção do feijão, em anos de La Niña.
26
A variabilidade e a mudança climática causadas por processos naturais e antropogênicos
afetam o processo produtivo e o modo de vida das pessoas, no século 21. As estimativas
recentes de aumento de temperatura do IPCC no quarto relatório de avaliação, mostrou que, os
países dependentes dos recursos naturais e exportadores de commodities, como é o caso do
Brasil, podem sofrer os impactos de eventos extremos, resultando em danos econômicos. Por
exemplo, o aumento na temperatura do ar para a cana de açúcar é benéfico para relações hídricas
solo-planta-atmosfera, pois o aumento na temperatura e CO2 pode aumentar as taxas
fotossíntese, entretanto é conveniente mencionar que com as alterações climáticas serão
necessárias alterações no manejo da cultura, pois aumenta-se o ataque de pragas e doenças
(MARIN e NASSIF, 2013).
O desempenho da atividade agrícola é totalmente dependente de elementos climáticos como:
temperatura, pluviosidade, umidade do solo, radiação solar, entre outros fatores . Essa variação
meteorológica afeta a produção agrícola de diversas formas como: modificando a intensidade e
severidade dos ataques de pragas e doenças, alterando os processos fisiológicos das culturas,
afetando consequentemente a quantidade e qualidade do produto final (PEREIRA et al., 2002;
MAVI e TUPPER, 2004).
Segundo o IPCC (2007a) a variabilidade climática ocasiona fortes quebras em safras
agrícolas. As medidas preventivas dependem do monitoramento do clima e do desenvolvimento
de variedades adaptadas a climas mais secos, como consequência requer grandes recursos
financeiros e tecnológicos. O prolongamento de períodos de estiagem durante os verões e a
ocorrência de veranicos, afetam a produção agrícola e é possível que grandes áreas produtoras
de grãos passem a sofrer com secas e ondas de calor mais corriqueiras. Países pobres da África
e da Ásia seriam os mais afetados e os grandes produtores agrícolas, como é o caso do Brasil,
também sentiriam tais efeitos. A agricultura é uma atividade econômica que depende
diretamente dos elementos e dos fatores climáticos. Qualquer mudança no clima pode afetar e
modifica o zoneamento agrícola, na produtividade e nas técnicas de manejo.
Por outro lado, períodos de estiagens no sul do Brasil, que não são exclusividade do fenômeno
La Niña, como os exemplos dos anos de 1990, 1991, 2004 e 2005, causam sérios problemas às
culturas de verão. O milho e soja, por exemplo, foram os mais afetados. Nessas culturas os
rendimentos são favorecidos pelo fenômeno El Niño, em função de chuvas acima do normal,
no período primavera-verão. Por isso, os reflexos na agricultura podem ser diferenciados nas
ocorrências dos episódios do El Niño ou de La Nina, reforçando a importância dos indicativos
27
probabilísticos de distribuição de chuvas locais, com vistas a subsidiar a tomada de decisões
pela assistência técnica e pelos produtores rurais (CUNHA et al., 2011).
2.1.1. Perdas
A Bahia, o maior produtor de milho da região Nordeste, apresentou um número elevado de
municípios, durante o ano de 2011, que tiveram suas atividades agrícolas prejudicadas nos
níveis de produção, tendo suas lavouras totalmente comprometidas. De acordo com o
Levantamento Sistemático da Produção Agrícola – LSPA, em 2011, a produção de milho no
estado apresentou perdas de 12,7%, em sua maioria conduzida pelas secas (IBGE, 2011).
Cirino et al. (2012) verificaram que essas perdas são potencializadas para a região Nordeste,
nos anos de El Niño, ou seja, anos que as secas são mais intensas. Resultados como esses
sugerem que as perdas na produtividade de Milho, da ordem de 40%, possam chegar por conta
da ocorrência do El Niño, até a 60% de perdas na produção de milho no estado da Bahia.
Dos Santos et al. (2013) concluíram, para o município de Triunfo (PE), que as quantidades
produzidas de cana-de-açúcar e de mandioca tiveram uma queda devido ao clima seco. As
18.000 toneladas de cana de açúcar, obtidas em 2011, caíram para 8.750 Ton, no ano de 2012,
e as 100 Ton de mandioca produzidas em 2011, caíram para 56 Ton, no ano de 2012. Os autores
enfatizaram também que a grande déficit hídrico ocorrido no ano de 2012 foi o elemento
fundamental para a queda na produção e consequentemente, na renda dos pequenos agricultores
de Triunfo.
Qualquer alteração em qualquer elemento climático pode afetar diretamente na produtividade
agrícola, seja ela praticada de forma tradicional (sequeiro), ou até mesmo irrigada (SOUZA,
2013). Os efeitos da seca são sentidos principalmente por pequenos produtores e agricultores
familiares. Esse fato é preocupante, já que no Brasil cerca de 48% dos estabelecimentos
agrícolas têm, no máximo, 10 hectares; se for considerada a agricultura de subsistência, esse
valor pode chegar a 84%. Somente no Nordeste estão localizados 50% dos estabelecimentos de
agricultura familiar. Além disso, a agricultura de subsistência representa 75% da força de
trabalho agrícola e é responsável por cerca de 10% do PIB nacional (GUILHOTO et al., 2007
Apud ARAÚJO et al., 2013).
Segundo Souza (2013) a seca observada no Nordeste do Brasil em 2012 ocasionou fortes
impactos na agropecuária com perdas na produção agrícola de grãos nas culturas de milho e
feijão.
28
Araújo et al. (2013) concluíram que no caso do cultivo do milho, os municípios dos estados
da Paraíba e da Bahia foram os mais prejudicados, com cerca de 40% de redução na produção.
Todavia, entre os estados de Paraíba e Bahia, as perdas registradas na Bahia são bastante
preocupantes, uma vez que a mandioca e o milho são produzidos por pequenos agricultores
familiares.
Pereira e Cuellar (2014) observaram os impactos ambientais e socioeconômicos da seca entre
os anos de 2012 a 2014, no Baixo Jaguaribe, Ceará. Concluíram que no perímetro irrigado de
Tabuleiro de Russas, no ano de 2014, houve uma redução de 50% da água para a cultura do
arroz e 8,5% para o cultivo de frutas, decorrente da seca. A partir disso foi a priorizado o
abastecimento humano na região Metropolitana de Fortaleza, e a agricultura familiar baseada
em lavouras temporárias como o milho, feijão e mandioca sofreram uma perda que varia de 60
a 80% da produção.
2.1.2. Fenômenos climáticos e seus impactos sobre a produção agrícola
2.1.2.1. El Niño e La Niña
Os fenômenos que acontecem entre oceano e atmosfera vêm cada vez mais sendo estudados
em diferentes partes do mundo. Entre eles, os que são mais conhecidos são os fenômenos que
estão relacionados aos impactos dos oceanos no clima global, como o El Niño e a La Niña
(GRIMM et al., 1998; CATALDI et al., 2010).
O El Niño foi originalmente reconhecido por pescadores na costa da América do Sul com o
aparecimento de água anomalamente mais quente no Oceano Pacífico, chegando ao grau
máximo no final do ano, quando se comemora o Natal, ou seja, o nascimento do menino Jesus
Cristo. El Niño significa “o menino” em espanhol, e é caracterizado por uma oscilação do
sistema oceano-atmosfera no Oceano Pacífico Tropical Central e Leste, da América do Sul. A
fase quente do ENOS, acontece pelo simples aquecimento anômalo ou anormal destas águas e
provoca sérias e importantes consequências no tempo atmosférico em todo o globo terrestre
(NOAA, 2011).
O aquecimento, e o seu resfriamento, dura em torno de 12 a 18 meses, tendo início no primeiro
trimestre do ano, até atingir sua máxima intensidade em dezembro até janeiro do ano
subsequente, finalizando até a metade do segundo ano (DA SILVA, 2009; FOLI e COSTA,
2015).
29
As anomalias climáticas correlacionadas com o fenômeno ENOS são de caráter persistentes
e duram vários meses, principalmente na atmosfera tropical. Podendo causar secas em alguns
lugares como Indonésia, Austrália e no Nordeste Brasileiro. Já no Peru, Equador e Ilhas do
Pacifico Central e Leste, ocorre o contrário, eventos extremos de chuvas. Existem também
anomalias em latitudes extratropicais, como as temperaturas no Alasca, no Sudeste da Ásia, no
Sul e Sudeste do Brasil e chuvas acima do normal no Sudeste e Sul do Brasil, Uruguai e Norte
da Argentina (CPTEC, 2010).
Em eventos muito fortes de El Niño a TSM pode chegar, em média, 2 a 5°C acima do normal,
ao tocante que nos eventos muito fortes de La Niña, as temperaturas podem diminuir de 1 a 4°C
abaixo do normal (WOLTER e TIMLIN, 2011).
Existem cerca de 20 regiões no mundo, cujo os climas são afetados pelas fases do ENOS,
tendo como exemplo o caso do Brasil, a parte Norte da região Nordeste, o Leste da Amazônia
e a região Sul. As anomalias de chuva relacionadas com El Niño e La Niña atingem as mesmas
regiões nos mesmos períodos do ano de forma oposta (CUNHA et al.,2011).
Carvalho et al. (2013) determinaram a probabilidade das ocorrências de períodos secos no
município de Rio Largo, pertencente ao estado de Alagoas, e a relacionou com os fenômenos,
El Niño Oscilação Sul. Os mesmos notaram a forte influência de eventos de ENOS (El Niño
Oscilação Sul) na frequência dos períodos secos da região. Esses eventos provocam mudanças
significativas nas ocorrências de períodos secos, sendo que anos com episódios de El Niño
intensificam a frequência de períodos secos (10 a 60%), enquanto eventos de La Niña reduzem
essa frequência (0 a 45%).
Ao contrário do El Niño, o La Niña se caracteriza por temperaturas anomalamente frias.
Philander (1990) e Marin e Sentelhas (1997) relataram que a fase fria da Oscilação Sul é
denominada de La Niña e descreve que esta ocorre como consequência do resfriamento anormal
da corrente de Humboldt. Em anos de La Niña, a região Sul do Brasil sofre com as terríveis
secas e na região Nordeste do Brasil há extremos de chuvas.
Segundo o CPTEC (2000), o fenômeno La Niña também pode variar de intensidade. Em
denotação geral, o fenômeno começa a se desenvolver em meados de um ano vigente, atinge
seu máximo no final daquele ano, dissipando-se na metade do ano seguinte, perdurando por um
período de 10 e 15 meses.
30
Nos períodos de La Niña há um considerável fortalecimento dos ventos alísios superiores ao
da fase normal, que representa as águas quentes do Oceano Pacífico Equatorial na Costa
Asiática. Em contrapartida, na região da Costa Sul-Americana, ocorre a ressurgência das águas
frias localizadas anteriormente ao início do evento sob grandes profundidades. Seus impactos,
costumam ser opostos aos do El Niño, como já esperado. Entretanto, nem todos os casos
apresentam os mesmos comportamentos. O período de retorno de ambas as fases não está bem
definido, podendo se estender por um período de dois a sete anos (TRENBERTH, 1997;
DETTINGER et al., 2001; BARRY e CHORLEY, 2013 Apud VALENTE, 2018).
2.1.2.2. ODP e Dipolo do Atlântico
O fenômeno oceano-atmosférico intitulado como Dipolo do Atlântico, causa variação nas
precipitações observadas na região Nordeste do Brasil e também na África. O Dipolo do
Atlântico é uma mudança anômala na TSM no Oceano Atlântico Tropical. Esse fenômeno é
conhecido por gerar uma alteração na circulação meridional da atmosfera (Célula de Hadley) e
influencia também na formação de nuvens no Nordeste brasileiro e em alguns outros países do
continente africano, fazendo com que ocorra uma variação na precipitação (CUNHA et al.,
2011).
Já em relação as águas do Oceano Atlântico Tropical Norte quando ficam mais quentes (fase
positiva) e as águas do Atlântico Equatorial e Atlântico Tropical Sul ficam mais frias (fase
negativa), ocasionam os movimentos descendentes anômalos sobre o Nordeste do Brasil e em
alguns outros países da África Ocidental, não permitindo a formação de nuvens e diminuindo a
precipitação, podendo causar secas. Em situações inversas, a convecção se torna
consideravelmente ativa acelerando a formação de nuvens intensificando a precipitação,
podendo provocar até enchentes, em muitas ocasiões (HASTENRATH e HELLER, 1977;
MOURA e SHUKLA, 1981; ARAGÃO, 1998 Apud NÓBREGA; SANTIAGO e SOARES,
2016).
Souza, Alves e Repelli (1998) chegaram à conclusão que nos anos de Dipolo positivo
ocorreram desvios negativos de cerca de 10 a 40% na precipitação do semiárido nordestino, e
em anos de dipolo negativo os desvios positivos variaram em torno de 10 a 50%. Tomando isso
como base, concluíram que as influências do Dipolo do Atlântico, com as suas determinadas
fases, são tão importantes quanto à influência do El Niño Oscilação Sul.
31
Andreoli e Kayano (2007) concluíram que quando o Dipolo do Atlântico está na fase negativa
há um favorecimento de precipitação acima da média sobre o Nordeste, do contrário, em sua
fase positiva, há o favorecimento de precipitação abaixo da média.
Bezerra, Cavalcanti e Neves (2006 Apud PEDRA, 2011) estudaram a energia estática no
perfil vertical da atmosfera em anos de El Niño Oscilação Sul e anos com o Dipolo do Atlântico
tentando encontrar a influência desses fenômenos no ganho de energia em cada situação.
Chegaram à conclusão que a precipitação no Norte e no Nordeste brasileiro é bem mais sensível
aos eventos ocorridos no Oceano Pacífico, principalmente em seu período positivo.
Já alguns estudos observacionais e estatísticos realizados por simulações numéricas
mostraram que existe um padrão de anomalias da TSM sobre o Oceano Atlântico quando há
Dipolo do Atlântico, e que este padrão está vinculado com as anomalias de precipitações sobre
as regiões Nordeste e Norte do Brasil (HASTENRATH e HELLER,1977; MOURA e SHUKLA
(1981), SERVAIM (1991), NOBRE e SHUKLA (1996), Apud NOBREGA; SANTIAGO,
2014).
A Oscilação Decadal do Pacífico é a flutuação da Temperatura da Superfície do Mar no
Pacífico em uma escala de Tempo interdecadal. Pode ser descrito também como um evento EL
Niño – Oscilação Sul de longa duração (MANTUA et al., 1997, CERA; FERRAZ e BENDER,
2009). O índice de ODP foi desenvolvido por Hare (1996) e Zhang (1996) e é definido como a
diferença entre as anomalias observadas e a média global da anomalia da TSM (HARE, 1996;
ZHANG, 1996 Apud CERA; FERRAZ e BENDER, 2009).
Durante a permanência da fase positiva da ODP, há uma tendência de maior número de
episódios de El Niño e bem mais intensos, e uma menor frequência de La Niña e bem menos
intensa. Já na outra fase, que é a negativa, há uma maior ocorrência de episódios de La Niña,
que tendem a ser bem mais intensos, e com menor frequência de El Niño, os quais apresentamse de formas mais rápidas e curtas (ANDREOLI e KAYANO, 2005).
Já em Oliveira e Souza (2008) foram avaliados quatros locais do Rio Grande do Sul, nos quais
foram analisados os dados totais de precipitação anual e séries temporais do índice de ODP,
para analisar a influência na precipitação. Os locais analisados foram Caxias do Sul, Pelotas,
Santo Ângelo e Uruguaiana e obteve-se uma boa correlação da ODP e o Índice de padronização
da precipitação, ou seja, os desvios de precipitação anual, para todos os locais. Entretanto,
Caxias do Sul teve a maior correlação positiva, porém com valores bem menores, mostrado que
32
não existe influência da ODP nesses municípios e para Uruguaiana não houve nenhuma
correlação significativa.
A ODP pode ser dividida em duas fases, conhecida como a fase fria e a fase quente e esse
fenômeno pode durar cerca de 20 a 30 anos, que pode ser por anos seguidos ou por vezes ao
longo de duas décadas, semelhante ao fenômeno El Niño - ENOS, porém com um padrão de
baixa frequência, variando em uma escala de tempo interdecadal, onde as temperaturas da
superfície do mar tornam-se mais frias e mais quente (MANTUA et al., 1997 apud BARRETO,
2009).
2.1.2.3. Manchas Solares
As manchas solares ocorrem na superfície do Sol na fotosfera a temperatura de emissão chega
até aproximadamente 5780 K. O centro de uma mancha solar tem em torno de 1700 K de
emissão de temperatura que se torna mais fria que a média da fotosfera, de tal maneira que a
emissão de energia chega apenas a 25% da média. A escuridão dessas manchas acontece porque
a uma interrupção do fluxo de energia em direção normal e para fora do disco solar, isso
acontece devido as fortes perturbações do campo magnético. Essas manchas têm características
peculiares por serem transientes e de range de escala de poucas dezenas ou até centenas de
milhares de quilômetros, e sua duração varia de um ou dois dias, a meses, tendo um tempo
médio de uma ou duas semanas. A área do disco visível que é coberta por mancha corresponde
de 0 a 0,1%. As manchas solares escuras são acompanhadas por regiões brilhantes chamadas
flares (LIMA, 2017).
Stager et al. (2007) concluíram que os períodos de aproximadamente onze anos também
ocorrem ENOS, que por sua vez possui o dobro de frequência média de ocorrência que o ciclo
solar.
O ciclo solar de onze anos foi encontrado nas análises dos dados climáticos da Terra, e a
atividade solar que é inferida como um fator externo que possivelmente afetar o ENOS
(LABITZKE e VAN LOON, 1988; TINSLEY et al., 1989; GLEISNER e THEJLL, 2003;
ZHOU et al., 2013; SOON et al., 2014 apud LIMA, 2017).
2.1.3. Eventos extremos e suas importâncias nos setores agrícolas
2.1.3.1. Chuvas
Segundo a Agência Nacional das Águas (ANA, 2010) o evento extremo de chuva, mais
conhecido é chamado de enchente, é o tipo de desastre natural que ocorre com maior frequência
33
e é o maior causador de prejuízos, seja material ou na própria vida humana, de quem é atingido
pelo mesmo.
Inundações e enchentes são problemas geoambientais e esses termos são derivados de
fenômenos ou perigos naturais de carácter hidrometeorológico ou hidrológico, que são aqueles
derivados da natureza atmosférica, hidrológica ou oceanográfica (ISDR, 2002).
Porém, existe uma grande confusão no emprego destes termos. De acordo com Salini (2011)
enchentes ou cheias são conhecidos como eventos extremos de chuvas, possui uma elevação no
nível d’água normal da drenagem temporária, devido o acréscimo de descarga. Já o termo
inundação é um tipo particular de enchentes, quando a elevação do nível d’água normal atinge
elevada magnitude, que as águas não se limitam à calha principal do rio, extravasando para as
áreas marginais, habitualmente não ocupadas pelas águas.
O fenômeno ENOS tem sido observado no mundo inteiro como um dos principais
influenciadores no aumento das ocorrências de enchentes (PAULA, 2008).
Desse modo, a previsão e o monitoramento dos eventos meteorológicos extremos são de
grande importância para o planejamento de projetos de abastecimento de água, geração de
energia elétrica e principalmente para as atividades agrícolas. Então, a partir do monitoramento
dos períodos úmidos é possível obter informações no tempo e espaço de características como
intensidade, duração e severidade da chuva, permitindo assim, que medidas preventivas sejam
tomadas em um curto período de prazo, tentando assim, minimizar impactos causados pelo
fenômeno severo, que são as enchentes (SANTOS et al., 2011).
Relacionado com fatores sociais e econômicos os eventos extremos contribuem
consideravelmente para o aumento da vulnerabilidade ambiental. É um fator importantíssimo
que precisa ser bem compreendido, permitindo assim, a elaboração e formulação de políticas
ambientais sustentáveis (SANTOS et al., 2011).
Esse evento extremo é importante porque causa perda no setor agrícola, uma vez que gera o
excesso de umidade no solo ou até inundação, podendo assim danificar as plantas, limitar o
oxigênio do solo e alterar o funcionamento raízes. Além disso, o excesso de precipitação pode
aumentar o risco de doenças, infestações de pragas e atrasar importantes operações de campo
como plantio e colheita (VAN DER VELDE et al., 2012).
Cunha et. al. (2011) afirmaram que quando a expectativa de chuva é acima dos valores
normais, tem-se orientações gerais como começar a semeadura no início do período
34
recomendado pelo calendário agrícola, particularmente no caso de grandes áreas; deixar a
estrutura preparada para a o plantio; realizar a limpeza, a regulagem e os reparos das máquinas;
e os insumos disponíveis para quando o tempo permitir o plantio, para não desencadear a
operação inicial que é o plantio da cultura, recomenda-se que não semeei com o solo muito
úmido, pois evita os riscos de compactação e degradação da estrutura do solo.
Em 2010 ocorreram enchentes durante o mês de junho nos estados de Alagoas e Pernambuco,
ao longo dos rios Canhoto e Mundaú. E mais de 30 municípios dos dois estados declararam
situação de emergência e calamidade pública, tal catástrofe ocorreu devido ao excesso de
precipitação nas cabeceiras dos rios Mundaú e Paraíba, essas chuvas chegaram a
aproximadamente 400 milímetros em quatro dias (MARENGO et al., 2011).
2.1.3.2. Secas
Segundo Freitas (1998) a seca é um fenômeno dito recorrente principalmente em regiões
semiáridas. Os efeitos de um extenso período de seca em uma determinada região dependem,
não somente da duração e da intensidade da seca, mas também das condições socioeconômicas
e culturais da população ali atingida.
As secas são fenômenos de características naturais que se diferenciam nitidamente das demais
catástrofes naturais. Porém, uma diferença básica reside no fato de que, ao contrário de outras
ocorrências naturais como as cheias (ou enchentes), os furacões e os terremotos, as quais
iniciam e terminam de forma incontrolável, o fenômeno das secas tem, quase sempre, um início
bem lento e uma longa duração, que se espalha, na maioria das vezes, por uma grande e extensa
área (FREITAS, 1998).
Deng et al. (2010) notaram que existe uma preocupação com relação aos efeitos econômicos
desses eventos extremos, seja nos EUA, na China ou em economias emergentes como o Brasil.
Segundo o relatório Economia da Mudança Climática (2010) estimaram-se que em anos de seca
as perdas somem entre 719 bilhões e 3,6 trilhões de reais, até 2050.
As regiões semiáridas correspondem a 30% da área terrestre do planeta. No Brasil, essa região
abrange 1.262 municípios, distribuídos nos estados do Maranhão, Piauí, Ceará, Rio Grande do
Norte, Paraíba, Pernambuco, Alagoas, Sergipe, Bahia e Minas Gerais (ROSSATO et al., 2017;
SUDENE, 2017).
Eventos extremos de seca são comuns no semiárido do Brasil essa região é caracterizada por
precipitação irregular com a escassez de chuvas durante certo período do ano, essa região
35
corresponde mais de 50% dos registros de seca do país. Além das características naturais dessa
região e da sua dinâmica climática natural, o fenômeno ENOS influencia fortemente a
frequência, a intensidade e a durabilidade de eventos de estiagem prolongada (AZEVEDO et
al., 2018). Bryant (1991) estudou 31 catástrofes naturais, tanto climáticas, como geológicas,
com base nos parâmetros característicos e os efeitos causados pelas mesmas, tais como duração
da catástrofe, área de atuação, número de vítimas fatais, prejuízos econômicos, duração dos
efeitos, consequências sociais e concluiu que as secas são, dentre todas as 31 catástrofes naturais
estudadas, o fenômeno mais grave.
A seca estimula uma atenção maior porque a parcela substancial da atividade econômica do
Nordeste é baseada na agropecuária. Quando ocorrem prolongados períodos de estiagem, a
produção agropecuária fica totalmente comprometida e as reservas de água superficiais se
esgotam (DUARTE, 2001; MARENGO et al., 2017).
Sampaio e Sampaio (2010) propuseram um modelo de impactos econômicos decorrentes da
seca. Essa avaliação dos impactos é uma proposta sobre o mercado e o produto, sobre a
distribuição de renda e sobre o remanejamento governamental. Os autores apresentaram
algumas sugestões para políticas de combate às secas, ainda que a operacionalização do modelo
não tenha sido quantificada. Segundo eles, a principal função seria a reposição de renda, em
períodos de secas, devido os preços dos alimentos que se tornam mais caros. Marengo et al.
(2017) afirmaram que os programas governamentais, permitiram que a migração devido à seca
não ocorra mais em proporções tão expressivas, todavia, as perdas no setor agrícola e pecuário
ainda perduram.
Diante destas condições, a vulnerabilidade da camada mais pobres da produção que são os
pequenos produtores são a mais prejudicada. Logo, como consequência, a geração de renda e
emprego fica comprometida, há um aumento no índice de pobreza e miséria, além dos efeitos
indiretos sobre outras regiões e centros urbanos, resultando em processos migratórios
(ARAÚJO et al., 2013).
Políticas públicas para minimizar os impactos da seca, tais como linhas de crédito disponíveis
aos pequenos agricultores e a distribuição de água por meio de carros pipas, diminuiu um pouco
os impactos, mas não erradica. As políticas de gestão de crises hídricas, foram insuficientes
para suportar a seca plurianual de 2012 a 2015, por exemplo, a sobreposição de secas sobre o
contexto sócio-econômico-políticas pré-existentes colocou uma intensa pressão sobre a
36
disponibilidade de água doce e de qualidade na região e ameaça a água, energia e segurança
alimentar (GUTIÉRREZ et al., 2014).
No Nordeste do Brasil ocorrem de 18 a 20 secas severas a cada 100 anos, tendo sido
registradas, no século XX, 27 secas severas na região (MARENGO, 2001).
Para tentar minimizar os efeitos das secas, o governo brasileiro já chegou a implementar ações
emergenciais e políticas de mitigação contra os efeitos da seca, tais como linhas de crédito para
pequenos agricultores, bolsa estiagem, garantia safra, venda de milho para alimentação animal
a preços subsidiados, distribuição de água através de caminhões pipas para abastecimento
doméstico e ações de infraestrutura, como as construções de cisternas para armazenarem água
ou capturar a água da chuva e perfurações de poços. Somente durante a seca ocorrida nos anos
de 2012-2013, o total de gastos do governo com tais ações chegou acerca de US$ 5 bilhões
(BRASIL, 2013 Apud MARTINS, 2017).
Costa (2015) estudou a distribuição em espaço temporal da precipitação para o estado do
Ceará nos anos de 1973 a 2010 e concluiu que os períodos de secas mais severas e duradouras
se deram nos anos de 1979, 1993, 1980 a 1993, e as regiões mais afetadas do estado do Ceará
foram a região do Sertão Central, Cariri Centro Sul, Litoral Oeste e o Sertão de Inhamuns, já
em outras áreas do estado sofreram com secas menos rigorosas como a macrorregião de
Baturité.
A seca mais severa nas últimas décadas que se iniciou em 2012 no Semiárido nordestino
brasileiro teve grave impacto socioeconômico em diversas localidades do Nordeste
(MARENGO et al., 2017). Alvalá et al. (2017) afirmaram que a precipitação abaixo do normal
observada durante a estiagem iniciada em 2012 induziu a baixa produção das lavouras agrícolas
e pastagens em todos os estados incluídos na área de atuação da SUDENE, essa seca vegetativa
não se restringiu apenas aos limites da região Semiárida, atingiu também partes dos estados do
Maranhão e Espírito Santo. Esse mesmo estudo relatou que nos anos de 2015−2016, 923
municípios tiveram pelo menos 50% de 17 sua área afetada, pela falta precipitação, o que
representa cerca de 50% dos municípios da área de cobertura da SUDENE.
2.1.4. Estudos para o Brasil, Nordeste e Alagoas
Segundo os estudos do IPCC (2007b) a região Nordeste do Brasil é uma das áreas globais que
mais sofreriam tendências, ao longo dos próximos anos, de aridez e estiagem.
37
De acordo Pinto e Assad (2008), a região Nordeste apresentará episódios de seca cada vez
mais intensificados, decorrentes do processo de aquecimento global.
Moura et al. (2009) estudaram a correlação para a precipitação para os meses de março a julho
de um grupo de postos homogêneos do setor leste do Nordeste do Brasil com a TSM e
identificaram áreas que sofriam influências desse parâmetro nas chuvas da região. Concluíram
que a maior correlação é entre a precipitação e a TSM do Atlântico tornando-se superior à
encontrada entre a precipitação e TSM do Pacífico, que as anomalias positivas de TSM no
Atlântico Tropical Sul produzem precipitação sobre o Leste do NEB, enquanto anomalias
positivas de TSM no Pacífico inibem a chuva no Leste do NEB, concluíram também que se tem
áreas de correlações positivas no Golfo de Guiné que se move para Oeste sempre que os lags
vão diminuindo até alcançar a área adjacente à costa nordestina.
Dos Santos et al. (2013) estudaram os impactos gerados na agricultura do município de
Triunfo, Pernambuco, na seca do ano de 2012, correlacionando a produção aos totais
pluviométricos. Foi obtida uma correlação forte e positiva em relação à cana-de-açúcar e
correlação moderada para a mandioca, com os totais pluviométricos e uma considerável queda
em relação à área colhida e a quantidade produzida nestas culturas.
Lucena et al. (2013) investigaram a produção agropecuária e sua correlação com a dinâmica
climática do município de Caicó, Rio Grande do Norte. Foram adotadas quatro variáveis da
produção agropecuária: produção de carne de sol, produção de leite, produção de feijão e
produção de milho. Concluiu-se que as variáveis correlacionadas mais significativas das
variáveis da produção agropecuária, foram a precipitação, o índice de aridez, a temperatura do
ar e a umidade relativa, além do número de cabeças bovinas, o número de vacas ordenhadas
para a pecuária, a área plantada e área colhida para a agricultura. Em relação a produção de
feijão as variáveis correlacionadas de forma mais significativa foram a temperatura, a umidade,
a área plantada e a área colhida.
Silva e Luna (2012) estudaram a interdependência entre as ocorrências de fenômenos ENOS
e eventuais mudanças nos padrões de precipitação pluviométrica na região metropolitana de
Maceió. Concluíram que ao longo dos anos de 1910 a 2010, todas as estações do ano
apresentaram uma tendência comum, ou seja, choveu mais na segunda metade do século do que
na primeira. Verificou-se que em todas as estações do ano, a maior quantidade de anomalias
positivas de chuva ocorreu na segunda metade do século.
38
Carvalho et al. (2013) com objetivo de determinar as características da estação chuvosa
baseou-se em dados diários de precipitação pluvial, entre os anos de 1973 a 2008, para o
município de Rio Largo, Alagoas. Concluiu que as ocorrências de eventos de ENOS
influenciam no início da estação chuvosa e na cultura agrícola, e que ocorrências de El Niño
retardaram o início da estação chuvosa e na cultura agrícola, enquanto as ocorrências de La
Niña anteciparam o início da estação chuvosa e na cultura agrícola.
Nobre et al. (2017) simularam as penalizações por deficiência na produção de milho nas
diferentes mesorregiões do estado de Alagoas, nos anos de 1961 a 2016. Concluíram que as
perdas na produção média do milho cultivado em condições de sequeiro foram de 53% em Água
Branca, 78% em Pão de Açúcar, 50% em Palmeira dos Índios, 30% em Maceió e 49% em Porto
de Pedras. Entre as três datas de plantio recomendadas para o estado, 20/04, 20/05 e 20/06, a
primeira data propicia menor probabilidade de perda, enquanto a última data propicia maiores
probabilidades de perda. Este resultado é coerente com a duração do regime chuvoso do estado,
que tem o trimestre mais chuvoso em maio, junho e julho. O trimestre que teve mais perdas
agrícolas foram os meses de abril, maio e junho.
2.2. Análise de Ondeleta / Ondaleta ou Wavelet (AO)
A palavra Ondeleta teve origem devido a um conjunto de funções que possui formas de ondas
pequenas, geradas por dilatações e translações e de uma simples função de uma variável real,
que algumas vezes são chamadas de Ondeleta-mãe. Essas funções derivadas da Ondeleta-mãe
são intituladas de Ondeletas filhas, ou simplesmente Ondeletas (WENG e LAU, 1994 Apud
DA SILVA, 2009).
A análise de Ondeleta/ Ondaleta ou Wavelet é útil para detectar, e caracterizar as escalas com
relação ao período de tempo que afetam os sistemas atmosféricos sobre a América do Sul e os
oceanos adjacentes. É uma análise que mostra a estrutura temporal das séries temporais não
estacionárias. A AO possui propriedades matemáticas capazes de quantificar em relação de
tempo e escala e estimula muitas pesquisas acadêmicas na mesoescala e na escala sinótica
(REPELLI et al., 1998; SCHNEIDER et al., 2005 Apud DA SILVA, 2009).
Está analise vem ganhando um vasto espaço em diversas áreas da ciência, pois envolve uma
transformação da série unidimensional em um dado espaço de tempo e de frequência, o que
possibilita estabelecer as escalas de variabilidade dominantes e temporais (DA SILVA et al.,
2010).
39
A ideia central da análise de Ondeletas no contexto de análises de sinais, consiste em
decompor uma série temporal em diferentes níveis de resolução com relação ao tempo e a sua
frequência, para só então determinar, as componentes da variabilidade dominante (BARBOSA
et al., 2005 Apud LANDIM; DA SILVA e ALMEIDA, 2011).
Desde a década de 90 que a aplicação das Ondeletas vem sendo utilizada em diversas áreas
das ciências, desde as ciências médicas às ciências exatas (VITORINO, 2003 Apud DA SILVA,
2009).
Para se analisar variações decadais nas séries pode-se utilizar a análise de Ondeleta. Pode-se
detectar oscilações de 12 anos como de 3 a 7 anos e gerar uma medida quantitativa, ou seja,
uma frequência de mudanças ao longo do tempo e determinar o período total dessas mudanças
(TUCCI E BRAGA, 2003 Apud ARAÚJO e SILVA, 2011).
Andreoli et al. (2004) utilizaram as Ondeletas para analisar as variações da precipitação em
Fortaleza e da TSM nos Oceanos Pacífico e Atlântico para o período de 1856 a 1991, e foi
identificado um pico dominante de 12,7 anos na série. Confirmou-se ainda uma alta coerência
entre a variabilidade de precipitação no Norte do Nordeste e o gradiente inter-hemisférico de
anomalia de TSM no Oceano Atlântico na escala decadal.
Da Silva (2013) constatou, através da AO, que o Ceará sofre influência das variações em
escalas sazonais, interanuais e decadais, que a sazonalidade, ENOS, Dipolo do Atlântico, Ciclo
de Manchas Solares e Oscilação Decadal do Pacífico sobre as precipitações no estado. Então
foi possível estimar os máximos de precipitação para cada região: região de Baturité, em 2016,
2020-2022; na região Metropolitana de Fortaleza, em 2014 e 2024; na região Sertão Central,
em 2024; na região Litoral Leste/Jaguaribe, em 2024 e 2027; na região Cariri/Centro Sul, em
2018 e 2020; na região Sertão dos Inhamuns, em 2015; na região Litoral Oeste em 2028 e para
região Sobral/Ibiapaba, em 2030.
Dos Santos et al. (2014) utilizaram AO e confirmaram que a escala decadal, domina as
variações de cotas, sugerindo que a ODP tem uma influência direta sobre o nível dos rios e,
agregado ao sinal persistente de ENOS (7 anos), promoveram aumento ou diminuição das cotas,
dependendo de suas fases.
Já Silva (2015) conclui que escala sazonal foi a única que apresentou significância estatística
na escala de 5 a 6 anos (ENOS e Dipolo do Atlântico), os quais mostraram-se persistente. Os
anos com precipitação elevada são caracterizados por diferentes escalas temporais. Em oposto,
40
ocorre a relação entre as escalas temporais e os anos secos, em que a falta das diferentes escalas
ocasiona a falta de chuva. Os anos chuvosos ocorreram em intervalos de 5 ou 6 anos.
Semelhante a esse resultado os anos secos aconteceram em ciclos de 4 a 6 anos o que indica
que a escala temporal (ENOS) é a dominante e a ocorrência de anos chuvosos ou secos depende
apenas de sua associação com as demais escalas. Diante disso estimou-se que os próximos anos
chuvosos aconteçam em 2016 e 2021, enquanto que os próximos anos secos ocorram nos anos
de 2018 e 2020 isso para o município de Aiuba, que fica situado na macrorregião do Sertão dos
Inhamuns no estado do Ceará.
41
3. METODOLOGIA
3.1. Área de estudo:
3.1.1. Estado de Alagoas
Situado no Nordeste brasileiro, Alagoas (Figura 1) possui uma população de 3.322.820
pessoas, com uma área de territorial de 27.848,140 km² (IBGE, 2017e), representando 0,33%
do território nacional (BARROS et al., 2012). Tem uma densidade demográfica de 112,33
habitantes por km² (IBGE, 2010), e possui uma quantidade de 102 munícipios agrupados e
classificados em 9 macrorregiões, possuindo um Produto Interno Bruto (PIB) de 46.364 bilhões
de reais (NOTA TÉCNICA, 2017).
Localiza-se entre os paralelos 8°48’12" e 10°29’12" de latitude Sul e entre os meridianos
35°09’36" e 38°13’54" de longitude a Oeste de Greenwich. Limita-se ao Norte e Oeste com o
estado de Pernambuco, ao Sul com os estados de Sergipe e Bahia e a Leste com o Oceano
Atlântico (Figura 1) (BARROS et. al., 2012).
Figura 1 - Localização do estado de Alagoas na região Nordeste do Brasil.
Fonte: BARROS et. al. (2012).
Segundo Barros et al. (2012) no estado de Alagoas, os totais pluviométricos anuais variam de
2.000 mm, no litoral, a 400 mm no sertão Alagoano (Figura 2).
42
Figura 2 - Pluviometria média anual do estado de Alagoas.
Fonte: Secretária do Estado do planejamento, Gestão e Patrimônio – SEPLAG (2012).
43
3.1.1.1. Macrorregiões de Alagoas
Alagoas possui 9 (nove) macrorregiões classificadas em: região Agreste (RA), região Alto
Sertão (RAS), região Baixo São Francisco (RBSF), região Médio Sertão (RMS), região
Metropolitana (RM), região Norte (RN), região Planalto da Borborema (RPB), região Serrana
dos Quilombos (RSQ) e por fim, região Tabuleiro do Sul (RTS) (Figura 3 e Quadro 1)
(SEPLAG/AL, 2012).
Figura 3 - Divisão das macrorregiões do estado de Alagoas.
Fonte: SEPLAG (2012).
44
Quadro 1 - Macrorregiões do estado de Alagoas e seus respectivos municípios.
AGRESTE
ALTO SERTÃO
Arapiraca
Batalha
Água Branca
Canapi
Belo Monte
Delmiro Gouveia
Campo Alegre
Coite do Noia
Inhapi
Mata Grande
Olho
D’Água
Casado
Pariconha
Piranhas
Craíbas
Feira Grande
Girau do Ponciano
Jaramataia
Lagoa da Canoa
Limoeiro de Anadia
São Sebastião
Taquarana
BAIXO
SÃO
MÉDIO SERTÃO
FRANCISCO
Feliz Deserto
Dois Riachos
Igreja Nova
Carneiros
Olho
D’Água
Jacaré dos Homens
Grande
Penedo
José da Tapera
Piaçabuçu
Maravilha
do Porto
Real
do
Monteirópolis
Colégio
São Brás
Olivença
Olho D'Água das Flores
Ouro Branco
Palestina
Pão de Açúcar
Poço das Trincheira
Santana do Ipanema
Traipu
Senador Rui Palmeira
METROPOLITANA NORTE
PLANALTO DE SERRANA DOS TABULEIRO
BORBOREMA
QUILOMBOS
DO SUL
Barra
de
Antônio
Belém
Santo
Barra de São Miguel
Coqueiro Seco
Maceió
Marechal Deodoro
Messias
Paripueira
Pilar
Campestre
Colônia
Cacimbinhas
Leopoldina
Jacuípe
Chã Preta
Japaratinga Estrela de Alagoas
Jundiá
Igaci
Maragogi
Major Isidoro
Matriz
de
Maribondo
Camaragibe
Novo Lino
Mar Vermelho
Atalaia
Anadia
Branquinha
Boca da Mata
Cajueiro
Capela
Flexeiras
Joaquim Gomes
Campo Alegre
Coruripe
Jequiá da Praia
Junqueiro
Ibateguara
Roteiro
Murici
São Miguel dos
Campos
do Teotônio Vilela
Passo
de
Santana
Minador do Negrão
Camaragibe
Mundaú
Santa Luzia do Norte Porto Calvo Palmeira dos Índios São José da Laje
Satuba
Porto
de
União dos
Paulo Jacinto
Pedra
Palmares
São Luiz do
Pindoba
Quitunde
São Miguel Quebrangulo
dos Milagres Viçosa
Tanque D'Árca
Rio Largo
Fonte: AUTOR (2019).
45
3.1.1.2. Características gerais das macrorregiões do estado de Alagoas
O Agreste é uma área que predomina a caatinga e se localiza na região do Nordeste brasileiro.
A região Agreste pertence a região semiárida possui como bioma predominante a caatinga. Em
algumas regiões pode-se encontrar pequenas áreas úmidas e também brejos, onde são
desenvolvidas áreas agrícolas onde predomina a policultura (milho, cana, banana, algodão,
feijão, mandioca, hortaliças). Segundo as características geográficas, o Agreste possui o solo
essencialmente pedregoso, rios temporários, vegetação rala e pequena como: mirtáceas,
combretáceas e cactáceas (MELO, 2015). O Agreste apresenta uma diversidade de tipos de
solo, alguns deles são: neossolo flúvico, litólico e quartzarênico, planossolo háplico, argilosso
vermelho, acinzentado e amarelo, latossolo vermelho-amarelo, vermelho, amarelo e luvissolo
crômico.
O Alto Sertão possui três climas distintos: árido, semiárido e semiúmido seco, historicamente
associado com a agricultura familiar tradicional e a pecuária de corte, destacando o crescimento
recente da pecuária de ovinos e caprinos, como resultado do setor industrial. A sua região
Serrana contém características econômicas um pouco distintas dos municípios que pertencem
ao Médio Sertão, com por exemplo a presença da fruticultura ao lado das culturais mais
tradicionais do milho, do feijão e da mandioca (SEPLANDE, 2014). Assim como o Agreste, o
Alto Sertão apresenta uma vasta diversidade de tipos de solos, alguns desses são: neossolo
litólico e quartzarênico, planossolo háplico, luvissolo crômico, argissolo vermelho e
acinzentado, latossolo vermelho-amarelo e amarelo, cambissolo háplico e flúvico.
A região Baixo São Francisco, como o nome mesmo impõe, é banhado pela principal Bacia
hidrográfica que é o rio São Francisco, que representa 7,5% do território nacional, sendo
Alagoas beneficiada com aproximadamente 2,2%. De acordo com a ANA, o rio São Francisco
é o mais importante da bacia, com uma extensão de aproximadamente 2700km. A região do
Baixo São Francisco é beneficiada também pelo litoral oceânico é reconhecida pelo uso dos
seus recursos hídricos para geração de energia elétrica (Xingó AL/SE), existe na região a prática
da pesca, irrigação nas culturas agrícolas e coleta nos mangues (PENSAMENTO VERDE,
2013). A região do Baixo São Francisco apresenta vários tipos de solos como: argissolo
acinzentado, vermelho-amarelo e vermelho, planossolo háplico, neossolo quartzarênico,
litólico e flúvico, latossolo amarelo.
O Médio Sertão possui como principal atividade econômica a pecuária de leite, que
corresponde a 78% de toda economia, seguida da pecuária de corte e a agricultura familiar
46
tradicional, mesmo convivendo com uma situação generalizada de pobreza urbana acentuada
pelas grandes secas dos últimos anos (SEPLANDE, 2014). Segundo a Climatologia, o Médio
Sertão possui um clima predominante semiárido. Sua vegetação predominante é a Caatinga
(SANTOS, 2008). Os seus tipos de solos são: argissolo vermelho, amarelo e acinzentado,
neossolo litólico, quartzarênico e regolítico, luvissolo crômico, planossolo háplico, cambissolo
flúvico e háplico e espodossolo humilúvico.
A região Metropolitana foi criada em 1998, por meio da Lei Complementar Estadual nº 18, e
compreende 11 municípios situados no estado de Alagoas, possui uma área de
aproximadamente 2.341 km². Banhada por rios e mares, suas principais atividades econômicas
são: pesca, comércio, agricultura, pecuária e turismo. Seu clima pode ser classificado como
úmido. Suas principais vegetações são: mangues litorâneos e florestas tropicais (IPEA, 2011).
É composto pelos seguintes tipos de solos: argissolo acinzentado, amarelo, vermelho-amarelo,
neossolo regolítico, litólico e quartzarênico, gleissolo, organossolo tiomórfico, latossolo
amarelo.
A região Norte tem os limites geográficos com Pernambuco (Norte e Noroeste) e o Oceano
Atlântico (Leste). O seu clima predominante é o úmido e o semiúmido. As principais
vegetações são: mangues litorâneos, floresta tropical. As principais fontes econômicas são: o
turismo, a pesca, a agricultura e a pecuária (SEPLANDE, 2014). Os principais tipos de solos
são: argissolo acinzentado, amarelo e vermelho-amarelo, neossolo quartzarênico e litólico e
latossolo amarelo.
O Planalto da Borborema, também conhecido como Serra da Borborema, é uma região serrana
que está localizada no Nordeste do Brasil. Devido sua altitude, essa formação geológica impede
que a umidade e as precipitações vindas do oceano avancem para o interior do Nordeste. Sendo
assim, ela colabora com a ocorrência do clima árido nordestino, interferindo diretamente no
clima e no relevo que da região. O Planalto da Borborema abrange quatro estados do país, sendo
eles: Alagoas, Pernambuco, Paraíba e Rio Grande do Norte (RODAL et al., 2005). Essa região
apresenta os seguintes tipos de solos: planossolo háplico, neossolo regolítico e litólico, latossolo
amarelo, vermelho e vermelho-amarelo, neossolo flúvico, quartzarênico e regolítico, argissolo
acinzentado, amarelo, vermelho e amarelo-vermelho.
A região Planalto da Borborema deve ser entendida como uma região em transição. O clima
da região é composto pelo semiárido, semiúmido seco e o semiúmido úmido. Com relação à
47
vegetação sua localização fica entre a Mata Atlântica e a Caatinga, a vegetação do local é bem
variada, com árvores de médio e pequeno porte e ainda, presença de vegetação rasteira. É uma
região que deve ser destacada, devido as suas atividades econômicas: a agricultura, a pecuária
de leite, o comércio e os serviços e as industriais (SEPLANDE, 2014).
A região Serrana dos Quilombos vem perdendo a importância na sua atividade econômica
principal, que é a cana-de-açúcar. A região Serrana dos Quilombos vem abrindo espaço, cada
vez mais, para a pecuária de corte e para a fruticultura, nesse último caso, com destaque para a
produção de laranja no município de Santana do Mundaú (SEPLANDE, 2014). Essa região
apresenta dois climas que são: o semiúmido e o úmido. Os tipos de solos que são encontrados
nesta região são: gleissolo, latossolo amarelo, argissolo acinzentado, amarelo e vermelhoamarelo, neossolo litólico, háplico e quartzarênico, planossolo háplico e latossolo amarelo.
A região Tabuleiro do Sul vem se destacando na malha rodoviária do estado, e a sua maior
especialização na economia é a cana de açúcar, notadamente em Coruripe, e pelo setor
industrial, em São Miguel, somados ao imenso litoral povoado por coqueiros e belas praias.
São Miguel dos Campos e Coruripe estão na colocação quarto e quinto lugares, como uns dos
maiores contribuidores para a soma industrial no PIB do estado. Como os dois maiores
produtores de cana-de-açúcar de Alagoas (com Coruripe à frente), a região dos Tabuleiros do
Sul deve ser visto como território privilegiado de dinamismo econômico do interior alagoano,
ao lado de Arapiraca. Além disso, essa região se destaca pelo turismo, artesanato e a agricultura
(SEPLANDE, 2014). O clima que predomina essa região são: o semiúmido seco, o semiúmido
úmido e o semiárido. Esta região é composta pelos seguintes tipos de solos: argissolo
acinzentado, amarelo e vermelho-amarelo, neossolo quartzarênico e regolítico, gleissolo,
organossolo, cambissolo háplico e latossolo amarelo.
3.2. Dados
Foram utilizados dados de precipitação dos municípios de Alagoas, extraídos dos sites da
Agência Nacional de Águas – ANA e o do Instituto Nacional de Meteorologia – INMET. O
período de dados utilizados foi de 1987 a 2017. Entretanto devido à ausência das séries
completas dos referidos dados, foram analisados apenas 21 (vinte e um) municípios do estado
de Alagoas, distribuídos pelas macrorregiões do Estado, listados no Quadro 2.
Os dados que apresentaram falhas foram preenchidos pelo método das médias climatológicas
como utilizado por outros autores (FILL, 1987; BERTONI e TUCCI, 2007; DA SILVA, 2009;
STRECK et al., 2009; OLIVEIRA et al., 2010; DA SILVA, 2012; LOPES, 2013; SILVA, 2015;
48
DA SILVA, 2017), entretanto só foi adotado essa metodologia de preenchimento de falhas para
séries que apresentaram até no máximo 16,66% de falhas, em anos não consecutivos.
Os dados de produção agrícola, foram extraídos do Instituto Brasileiro de Geografia e
Estatística (IBGE), para os anos de 1987 a 2017, sendo selecionadas as culturas que
apresentaram maior produção para o estado, neste período.
Quadro 2 - Municípios que apresentam séries históricas de precipitação dos anos de 1987 a
2017, agrupados em suas receptivas macrorregiões pertencentes ao estado de Alagoas.
AGRESTE
Traipu
ALTO SERTÃO
Água branca
Delmiro Gouveia
Piranhas
METROPOLITANA NORTE
Maceió
Marechal Deodoro
Rio Largo
Jacuípe
Porto de
Pedra
BAIXO SÃO
FRANCISCO
Penedo
Piaçabuçu
MÉDIO SERTÃO
Pão de Açúcar
Santana do Ipanema
PLANALTO DE
SERRANA DOS TABULEIRO
BORBOREMA
QUILOMBOS
DO SUL
Coruripe
Palmeira dos Índios Atalaia
Viçosa
Murici
Santana do Mundaú
São José da Laje
União dos Palmares
Fonte: AUTOR.
3.3. Métodos de estudo
Foram utilizados dados dos acumulados mensais das precipitações para verificar quais
sistemas e fenômenos climáticos influenciam as séries pluviométricas, e consequentemente as
produções agrícolas de Alagoas. Esses dados geraram as análises de Ondeletas descritas no item
3.3.1.
Os dados de produção agrícola (IBGE) foram utilizados para a realização das correlações
entre a precipitação e a quantidade produzida das principais culturas agrícolas, de acordo com
as macrorregiões do estado de Alagoas. Através do software SPSS, aplicou-se o método de
regressão linear para obtenção do coeficiente de correlação (r) (PEARSON, 1892), seguindose do teste de significância de T-Student. Ver no item 3.3.2.
Para cada macrorregião foram analisadas as produções das culturas da cana de açúcar, coco,
mandioca e milho, sendo gerados gráficos das médias das produções, para os anos que sofreram
a influência dos fenômenos El Niño e La Niña, dividindo estes em categorias Forte, Fraco e
49
Moderado, além da comparação da produção destas culturas em anos normais, sem ocorrência
de ENOS. Nesta etapa da pesquisa essa comparação foi realizada apenas com o ENOS pois o
mesmo é o principal responsável pela variabilidade pluviométrica, conforme observado pelas
Análises de Ondeletas.
Os anos de ocorrência para cada categoria do ENOS são citados no item 3.3.3. nas tabelas 1
e 2, tabelas geradas pelo CPTEC e utilizadas como base para o estudo, apenas os anos
sublinhado e em negrito; no entanto, para alguns anos de ocorrência das categorias de ENOS,
não existia dado para produção da cultura, então fez-se a média da produção para determinada
categoria de ENOS com os anos que possuíam dados.
Para observar a distribuição espacial das principais culturas e dos impactos climáticos sobre
produção agrícola das macrorregiões de Alagoas, em seus respectivos estágios de intensidade,
foram gerados mapas através do software Surfer 9.0, utilizando o método de Kriging.
3.3.1. Análise de Ondeleta/ Ondaleta ou Wavelet
As séries de precipitações das macrorregiões de Alagoas, dos anos de 1987 a 2017, foram
submetidas à análise de Ondeletas (AO) em busca de identificar escalas temporais dos sistemas
e fenômenos meteorológicos que influenciaram as séries, ou seja, as causas climáticas da
variabilidade.
No entanto, foi gerada uma Ondeleta por macrorregião, que são 9 no total (Da Silva 2009;
2010). Já para a região Metropolitana, foi feita uma análise para os 3 municípios da região
sendo eles Maceió, Marechal Deodoro e Rio Largo, devido a importância econômica desses
municípios em decorrência da capital do estado pertencer a esta macrorregião e pela alta
produção histórica de cana de açúcar na região, assim como em Da Silva (2017).
Os índices de precipitação que foram submetidos à análise de Ondeleta foram tratados e
calculados a partir da climatologia mensal e normalizados pelos desvios padrão (SILVA, 2015),
gerando um índice médio por macrorregião, através da Equação 1.
AVari, j = (Vari, j - Vari / σi)
(1)
Em que:
AVari, j é a anomalia da variável, no ano j = 1, 2, 3, ..., N e mês i = 1, 2, 3, ...,12;
Vari, j é a variável no ano j = 1, 2, 3, ..., N e mês i = 1, 2, 3, ..., 12, o qual foi calculado sua
anomalia;
50
Vari é a média climatológica do mês a ser calculado a anomalia e σi é o desvio padrão utilizado
para cada mês i específico.
Ondeleta é um conjunto de funções com forma de pequenas ondas geradas por dilatações (a)
e translações (b) de uma função simples ψ(t) de variável real t, algumas vezes chamada de
Ondeleta-mãe. As funções derivadas da Ondeleta-mãe são denominadas Ondeletas filhas, ou
simplesmente Ondeletas (DA SILVA, 2009 Apud SILVA, 2015). Esta função deve ser
quadraticamente integrável dentro de um intervalo real, ou espaço [L²(R)], com outras palavras
deve apresentar energia finita.
A Ondeleta Morlet pode ser considerada complexa pois apresenta características próximas às
de sinais meteorológicos, tais como simetria ou assimetria, e variação temporal brusca ou suave.
Segundo a literatura, este é um critério para escolha da função Ondeleta (WENG e LAU, 1994;
MORETTIN, 1999), usado por Abreu Sá et al. (1998); Moraes e Abreu Sá (2006); Moura e
Vitorino (2012); Da Silva e Galvíncio (2013); Silva (2015) Da Silva (2017), (Equação 2).
A função de Morlet é dada pela seguinte expressão:
ψ (t) = eiwot e – t² / 2
(2)
a = pequenas ondas geradas por dilatação;
b = pequenas ondas geradas por translação;
Ψ(t) = função simples de variável real t.
Em que:
i = parâmetro de dilatação e compressão da onda;
w0 = parâmetro de frequência e
t = tempo.
3.3.2. Correlação dos dados de precipitação com os dados de produção agrícola
O método de regressão é geralmente utilizado para se estudar a relação entre variáveis,
tentando-se obter uma correlação que possa ser utilizada nas estimativas ou previsões de uma
variável particular (CHARBA, 1975; 1979 Apud SILVA, 2015).
As correlações lineares entre os dados de precipitação e os dados de produção agrícola foram
realizadas através do Software SPSS, utilizando o método de Stepwise. O objetivo dessa etapa
51
foi verificar se ocorreu relação matemática, entre as variáveis de produção e precipitação local,
comprovando, ou não, a pluviometria influência na agricultura das respectivas macrorregiões
(CHARBA, 1975; 1979 Apud SILVA, 2015).
O método de Stepwise é o mais indicado, pois realiza uma combinação da seleção a ser
analisada, tornando-se bastante utilizado nos estudos de meteorologia. O método é feito de
forma interativa, ele consiste basicamente em comparar todas as variáveis estudadas entre si, e
encontrar alguma semelhança entre elas.
Quando duas variáveis estiverem padronizadas r² J, K e r J, K têm suas formulas simplificadas.
Logo, -1 ≤ r J, K ≤ 1, ou seja, o valor do coeficiente de correlação varia de -1 a +1. Se r J, K = 0,
não há relação de uma variável com a outra; se r J, K = 1, a relação é funcional e positiva; se r J,
K = -1, a relação é funcional e negativa (DA SILVA, 2009).
Segundo Spiegel (1972) a correlação entre duas variáveis XJ e XK é medida pela taxa entre a
covariância e o produto de seus desvios padrão e o coeficiente de determinação (r²JK) o mesmo
é fornecido pelo quadrado do coeficiente de correlação e leva em consideração a proporção de
variação comum entre duas variáveis. Spiegel (1977) salientou que o valor de r, é calculado em
qualquer caso e mede-se o grau de relação apropriada ao tipo de equação que é efetivamente
pode ser admitida. Então, se o valor de r se aproximar de zero, isso quer dizer que quase não há
correlação linear entre as variáveis analisadas. Portanto, não significa que não há nenhuma
correlação, porque pode-se existir uma forte correlação não-linear entre as variáveis.
A Correlação é uma medida de associação bivariada de força e de grau entre duas variáveis
(GARSON, 2009). Segundo Moore (2007) a correlação mensura a direção e o grau da relação
linear entre duas variáveis quantitativas, a mesma é dada através da equação 3.
Segundo o coeficiente de correlação de Pearson (r) é uma forma de coligação linear entre
variáveis. Sua fórmula é (PEARSON, 1892):
r x, y = Σ (x + y) – (Σ x) x (Σ y)
n
(3)
2
√[∑ 𝑥 2 − (∑) ] x [Σ y² - (∑ 𝑦)²]
𝑛
𝑛
Em que:
n = número de variáveis observadas
52
Σ (Y.X) = somatório dos resultados das multiplicações dos valores da variável X pela
respectiva Y.
Σ X. Σ Y = soma dos valores da variável X multiplicado pela soma dos valores da variável Y.
Σ X² = somatório dos quadrados dos valores de cada variável X.
(Σ X)² = quadrado da somatória dos valores da variável X.
Σ Y² = somatório dos quadrados dos valores de cada variável Y.
(Σ Y)² = quadrado da somatória dos valores da variável Y.
Logo após encontrados os valores dos coeficientes de correlação (r), os mesmos passaram
pelo teste de significância. O teste de significância usado nesse trabalho foi o de T-Student,
para considerar todas as correlações encontradas como significativas ou não. O teste de TStudent é o mais indicado para pequenas amostras, tornando-se bastante utilizado nos estudos
de meteorologia (KOUSKY e KAYANP, 1994; KAYANO E KOUSKY, 1996; FIGUEROA,
1997; CASTRO, 2002; DA SILVA, 2009; Apud SILVA 2015), e pode ser calculado da seguinte
forma (Equação 4):
tc = t /√(𝑛 − 2) + 𝑡²
(4)
Sendo que:
tc = valor do percentil e c é o grau de liberdade;
c = 0,95 ou 95%;
t = valor do percentil tabelado de acordo com υ (n-1);
n = o número de dados.
3.3.3. Produção agrícola mediante ocorrência de ENOS
Optou-se por verificar os impactos de ENOS nos gráficos de produções e nos mapas de
distribuição das principais produções de Alagoas porque resultados preliminares das análises
de Ondeletas mostraram que o ENOS é a principal causa da variabilidade pluviométrica local,
devido a sua predominância nas escalas dominantes ou secundarias analisadas nas Ondeletas
da maioria das macrorregiões do estado de Alagoas. Além disso, durante as ocorrências de
ENOS têm-se dados disponíveis da produção das principais culturas em Alagoas.
53
Estudos colaboram e comprovam também a influência do ENOS sobre o Nordeste do Brasil
e sobre Alagoas (ANDREOLI e KAYANO, 2005; PINTO et al., 2008; ARAÚJO, 2012; SILVA
e LUNA, 2012; CARVALHO et al., 2013; SANTOS et al., 2013; SOUZA, 2013; CUNHA et
al., 2011; NOBRE et al., 2017).
As tabelas 1 e 2 mostram os anos em negrito e sublinhado utilizados nesse estudo como base
para divisão de categorias de ENOS.
Tabela 1 - Anos de El Niño utilizados no estudo.
Forte
Moderado
Fraco
1972-1973
1965-1966
1963
1982-1983
1968-1970
1976-1977
1991-1993
1986-1988
1977-1978
1997-1998
1994-1995
1979-1980
-
2002-2003
2004-2005
-
-
2006-2007
-
-
2009-2007
Fonte: CPTEC (2017).
Assim, gráficos comparativos da produção da principal cultura de cada macrorregião e os
mapas de distribuição espacial para Alagoas os quais utilizaram as categorias descritas das
Tabelas 1 e 2, que estão sublinhados e em negrito.
Tabela 2 - Anos de La Niña utilizados no estudo.
Forte
Moderado
Fraco
1973-1976
1964-1965
1983-1984
1988-1989
1970-1971
1984-1985
2006-2007
1998-2001
1995-1996
2007-2008
Fonte: CPTEC (2017).
-
54
4.
RESULTADOS
4.1. Identificação das causas dos eventos extremos nas macrorregiões de Alagoas
4.1.1. Análise das Ondeletas para a macrorregião Metropolitana de Alagoas
Para o munícipio de Maceió (Figura 4a) foram detectadas algumas precipitações acima da
média nos anos: 1989, 1994, 2000, 2001, 2004, 2009, 2011, 2014 e 2017. Já as precipitações
(Prp) que ficaram abaixo da média e que acarretaram em anos secos, foram os anos: 1989, 1993,
2001, 2002, 2011, 2015 e 2016. Esses eventos de chuva acima ou abaixo da média podem ser
explicados pela análise de Ondeletas, mostradas nas Figuras 4b e 4c.
Observou-se a presença das escalas: sazonal (0,25 anos), semestral (0,5 anos), interanual (1
ano), de ENOS (entre 1 e 2 anos), de ENOS estendido (entre 4 e 8 anos), do Dipolo do Atlântico
(entre 8 a 11 anos), do ciclo de manchas solares (11 anos) e a escala decadal de 20 a 22 anos,
que está ligada à ODP, e que esteve presente ao longo de toda série, de acordo com a Figura
4b. A união de fenômenos ou sistemas meteorológicos essas escalas temporais distintas, agindo
em conjunto, ou a ausência dos mesmos, podem intensificar ou diminuir drasticamente a chuva,
causando assim, anos chuvosos ou secos (MARKHANN,1974; HASTENRATH e HELLER,
1977; HASTENRATH e KACZMARCYK, 1981; ROCKWOOD e MADDOX, 1988; DA
SILVA, 2017).
No ano de 1989, por exemplo, ocorreram eventos nas escalas: sazonal, semestral, de ENOS
ligada à ocorrência de La Niña Forte do ano 1988 a 1989 (CPTEC, 2017). Ocorreu também
ENOS estendido e o Dipolo do Atlântico (CLAUZET e WAINER, 1999; DA SILVA, 2017) e
escala decadal da ODP (MANTUA et al, 1997; DA SILVA, 2017). A união dessas escalas
resultou em precipitações acima da média em Maceió (Figura 4b).
Já os anos de 2002 e 2017 apresentaram causas climáticas semelhante ao ano de 1989,
acrescentando a escala de 11 anos, relacionada ao ciclo de Manchas Solares (KERR, 1996;
ECHER et al., 2003; MOLION, 2005; DA SILVA, 2017).
Também ocorreram eventos de secas em decorrência da união de eventos/fenômenos de
escalas distintas, que aconteceram de forma simultânea, todavia, a não ocorrência de alguns
sistemas, também ocasionaram seca em Maceió. Tem-se como exemplos os anos secos: 1993 e
2002. O ano de 1993 houve a ausência das escalas sazonal, semestral e interanual curta, que
somando à presença de eventos de ENOS classificado como forte El Niño (CPTEC, 2017) e ao
ENOS estendido (Figura 4b), resultou em seca nesse ano (Figura 4a).
55
O ano de 2002 apresentou sistema meteorológico significativo na escala sazonal, no entanto
o moderado El Niño de 2002-2003 (CPTEC, 2017) que se estendeu à escala de até 8 anos
(Figura 4b), gerou a seca desse ano em Maceió (Figura 4a).
Por fim, a Figura 4c que mostra EPG, indica que a escala de 8 anos, ligada ao ENOS estendido
e ao Dipolo do Atlântico é a escala dominante, seguida pela escala entre 1 - 2 anos associada
ao ENOS.
Figura 4 - a) Índice de Prp para o município de Maceió para o período de 1987 a 2017; b)
Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a variâncias
significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG),
com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
fev/88
mar/89
abr/90
mai/91
jun/92
jul/93
ago/94
set/95
out/96
nov/97
dez/98
jan/00
fev/01
mar/02
abr/03
mai/04
jun/05
jul/06
ago/07
set/08
out/09
nov/10
dez/11
jan/13
fev/14
mar/15
abr/16
mai/17
Índice de Prp para Maceió
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
Na série de Prp do municipio de Marechal Deodoro (Figura 5a) os maiores valores de
precipitação ocorreram nos anos de 1994, 2001 e 2017, ocasionados pela associação de
eventos/fenômenos de escalas distintas agindo de forma
simultaneamente, conforme
56
encontrado nas pesquisas de Markhann (1974), Hastenrath e Heller (1977), Hastenrath e
Kaczmarczyk (1981), Rockwood e Maddox (1988) e Da Silva (2017).
Figura 5 - a) Índice de Prp para o município de Marechal Deodoro para o período de 1987 a
2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a
variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o
cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global
(EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de
95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
fev/88
mar/89
abr/90
mai/91
jun/92
jul/93
ago/94
set/95
out/96
nov/97
dez/98
jan/00
fev/01
mar/02
abr/03
mai/04
jun/05
jul/06
ago/07
set/08
out/09
nov/10
dez/11
jan/13
fev/14
mar/15
abr/16
mai/17
Índice de Prp para
Marechal Deodoro
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
No entanto, no ano de 1994, como exemplo a precipitação foi acima da média (Figura 5a).
Isso ocorreu devido à escala sazonal somada à escala semestral, a escala interanual curta, escala
do ENOS estendido e à escala dominante de 8 anos (Figura 5c), ligada ao Dipolo do Atlântico.
Entretanto, no ano de 2001, as mesmas escalas ocorreram, porém, a de ENOS estendido teve
uma maior intensidade devido ao fenômeno La Niña, classificada como moderada (CPTEC,
2017), o que intensifica precipitações no NEB. Por fim, o ano de 2017, por não ter
eventos/sistemas nas escalas sazonal e semestral, apresentou precipitação um pouco menor que
as anteriormente citadas (Figura 5b).
57
Os eventos de secas em Marechal Deodoro também têm forte relação com ENOS. A seca de
1991/1992 (Figura 5a) por exemplo, foi decorrente do forte El Niño de 1991 - 1993 (CPTEC,
2017) e fraco sinal da escala sazonal e semestral (Figura 5b). A mesma causa climática causou
a seca do ano de 2016.
Eventos de baixa precipitação ocorreram devido ausência de eventos/sistemas nas escalas
sazonal, semestral e interanual curta, conforme hipótese defendida por Markhann (1974),
Hastenrath e Heller (1977), Hastenrath e Kaczmarczyk (1981), Rockwood e Maddox (1988) e
Da Silva (2017). Isso pode ser visto na Figura 6a nos anos de 1987 a 1990, 1999 e 2012, os
quais apresentaram anomalias negativas de precipitação em Rio Largo.
Figura 6 - a) Índice de Prp para o município de Rio Largo para o período de 1987 a 2017; b)
Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a variâncias
significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG),
com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
fev/88
mar/89
abr/90
mai/91
jun/92
jul/93
ago/94
set/95
out/96
nov/97
dez/98
jan/00
fev/01
mar/02
abr/03
mai/04
jun/05
jul/06
ago/07
set/08
out/09
nov/10
dez/11
jan/13
fev/14
mar/15
abr/16
mai/17
Índice de Prp de Rio
Largo
(a)
Anos
(b)
Fonte: AUTOR (2019).
(c)
58
As escalas temporais de 8 a 11 anos, ligadas ao Dipolo do Atlântico foram as escalas
dominantes (Figura 6c). Rio Largo também sofreu a influência da escala de 11 anos ligada ao
ciclo de manchas solares e a escala de 20 - 22 anos ligada à ODP (Figura 6b), presentes ao
longo de toda série.
De acordo com a Figura 6a, que mostra o índice de Prp de Rio Largo, os anos que
apresentaram altos valores de precipitação foram os anos de 1992, 2001 a 2003 e 2017, devido
à associação das escalas sazonal, semestral, interanual, eventos de ENOS, ENOS estendido,
Dipolo do Atlântico, Manchas Solares e ODP (Figura 6b).
Esse resultado está em associação com Da Silva (2017), que mostrou que a ocorrência dessas
escalas/eventos em mesma fase potencializa o mesmo, favorecendo aumento da precipitação.
Da Silva (2009), usando AO para Bacia hidrográfica do rio Mundaú, também encontrou essas
escalas temporais relacionadas aos sistemas/fenômenos climáticos encontrados aqui.
4.1.1.1.
Análise e Ondeletas para as demais macrorregiões de Alagoas
Para a macrorregião Agreste (RA) (Figura 7a) foram observadas algumas precipitações
consideradas acima da média nos anos: 1989, 1994, 1996, 2002, 2004, 2006, 2009, 2011, 2013
e 2014. Os anos de 2006 e 2009 apresentaram precipitações acima da média devido a influência
da La Niña Forte (CPETC, 2017), outros fatores que contribuíram para esse excesso de
precipitação nos anos de 2006 e 2009 foram as presenças das escalas interanual, ENOS, os
ciclos de Manchas Solares e a ODP (Figura 7b).
As precipitações abaixo da média ocorreram nos anos: 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1997,
2003, 2004, 2011 e 2016. Os anos de 1991, 1992 e 1993, que foram anos de El Niño Forte
(CPTEC, 2017), resultaram anos secos. No ano de 1991 e 1992 ocorreram também as presenças
das escalas semestral, de ENOS e ENOS estendido, do Dipolo do Atlântico, os ciclos de
Manchas Solares e a ODP. Já no ano de 1993, observou-se a presença de todas as escalas
anteriores somadas a escala sazonal (Figura 7b).
A Figura 7c, indica que a escala dominante da RA é a de 20 - 22 anos, e que está ligada a
Oscilação Decadal do Pacifico bem como a escala dominante secundária tem-se o ENOS
estendido na escala 4 - 8 anos.
Na macrorregião Alto Sertão (RAS) Figura 8a foram detectadas algumas precipitações acima
da média nos anos: 2000, 2004, 2006, 2009, 2013, 2016 e 2017. Nos anos de 2006 e 2009 foram
influenciados pela La Niña Forte (CPETC, 2017), no ano de 2006 teve-se as presenças das
59
escalas: sazonal, ENOS e ENOS estendido, os ciclos de Manchas Solares e a ODP, já no ano
de 2009 teve todas as escalas atuantes do ano em 2006 com exceção da escala sazonal e atuação
da escala interanual (Figura 8b).
Figura 7 - a) Índice de Prp da macrorregião Agreste, representado pelo município de Traipu
para o período de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos
sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva
em forma de U representa o cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c)
Espectro de potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é
significativo ao nível de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
fev/88
mar/89
abr/90
mai/91
jun/92
jul/93
ago/94
set/95
out/96
nov/97
dez/98
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jun/05
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ago/07
set/08
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nov/10
dez/11
jan/13
fev/14
mar/15
abr/16
mai/17
Índice de Prp para Traipu
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
Os anos com precipitações abaixo da média foram: 1998, 1999, 2001, 2003, 2013, 2015 e
2016. Devido ao El Niño Forte os anos de 1998 e 1999 (CPTEC, 2017) foram anos secos e
tiveram as presenças das escalas de ENOS e ENOS estendido, o Dipolo do Atlântico, os ciclos
de Manchas Solares e a escala decadal da ODP (Figura 8b).
60
O EPG da RAS (Figura 8c), indica que a escala dominante é a de 4 a 8 anos, que está ligada
ao ENOS estendido e a escala secundária é a 1 a 2 anos, atribuída ao ENOS.
Figura 8 - a) Média dos índices de Prp da macrorregião Alto Sertão para o período de 1987 a
2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a
variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o
cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global
(EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de
95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
fev/88
mar/89
abr/90
mai/91
jun/92
jul/93
ago/94
set/95
out/96
nov/97
dez/98
jan/00
fev/01
mar/02
abr/03
mai/04
jun/05
jul/06
ago/07
set/08
out/09
nov/10
dez/11
jan/13
fev/14
mar/15
abr/16
mai/17
Média dos índices de Prp
da macrorregião Alto
Sertão
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
Na Figura 9a foram identificadas precipitações acima da média na macrorregião Baixo São
Francisco (RBSF): 1989, 1990, 1993, 2003, 2006, 2008, 2009, 2010 e 2017. Nos anos de 1989
e 2006 tiveram a influência da La Niña Forte (CPETC, 2017), outros atenuantes para o ano de
1989 são as presenças das escalas: sazonal, ENOS e ENOS estendido, os ciclos de Manchas
Solares e a ODP, já no ano de 2006 teve todas as escalas atuantes do ano de 1989 com exceção
da escala entre 4 a 8 anos do ENOS estendido (Figura 9b).
61
Precipitações abaixo da média ocorreram nos anos de: 1990, 1993, 2001, 2003, 2011, 2015 e
2016. Em decorrência do El Niño Forte mais as presenças das escalas: semestral, ENOS e
ENOS estendido, o Dipolo do Atlântico, os ciclos de Manchas Solares e a escala decadal da
ODP, resultou em seca no ano de 1993 na RBSF (Figura 9b).
Figura 9 - a) Média dos índices de Prp da macrorregião Baixo São Francisco para o período de
1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem
a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o
cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global
(EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de
95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
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mar/88
mai/89
jul/90
set/91
nov/92
jan/94
mar/95
mai/96
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set/98
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mar/02
mai/03
jul/04
set/05
nov/06
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mar/09
mai/10
jul/11
set/12
nov/13
jan/15
mar/16
mai/17
Média dos índices de Prp
da macrorregião Baixo
São Francisco
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
Segundo o EPG (Figura 9c), a escala dominante da RBSF, é a de 20 a 22 anos, que está ligada
a Oscilação Decadal do Pacifico, já a escala secundária dominante foi a escala 4 - 8 anos
atribuída ao ENOS estendido.
62
Figura 10 - a) Média dos índices de Prp da macrorregião Médio Sertão para o período de 1987
a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a
variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o
cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global
(EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de
95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
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jul/11
set/12
nov/13
jan/15
mar/16
mai/17
Média dos índices de Prp
da macrorregião Médio
Sertão
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
De acordo com a Figura 10a a macrorregião Médio Sertão (RMS) ocorreram precipitações
acima da média nos anos: 1989, 1994, 2002, 2004, 2008, 2009 e 2013. Os anos de 1989 e 2008
tiveram a influência da La Niña (CPETC, 2017) somados as presenças das escalas: sazonal,
ENOS e ENOS estendido, e a escala decadal ODP (Figura 10b). Sendo que o ano de 2008
tiveram além das escalas citadas acima, as escalas: semestral, interanual e os ciclos de Manchas
Solares.
Entretanto, anos que apresentaram precipitações abaixo da média foram nos anos: 1987, 1988,
1991, 1993, 1997, 2001 e 2012. Por exemplo no ano 1997 foi influenciado pelo El Niño Forte
63
(CPTEC, 2017), tiveram também as presenças das escalas: sazonal, semestral, ENOS e ENOS
estendido, os ciclos de Manchas Solares e a escala decadal da ODP (Figura 10b).
No EPG da RMS (Figura 10c) pode-se notar que a escala dominante é a de 22 anos, que está
ligada à ODP, e a escala dominante secundária é a escala de 4 - 8 anos.
Precipitações acima da média da macrorregião Norte (RN) foram em: 1989, 1993, 2000, 2004,
2008, 2010, 2014, 2016 e 2017 (Figura 11a). No ano 2008 teve a influência da La Niña Forte
(CPETC, 2017), mais as escalas: interanual, a leve presença do ENOS, a forte atuação do
Dipolo do Atlântico e os ciclos de Manchas Solares (Figura 11b).
Figura 11 - a) Média dos índices de Prp da macrorregião Norte para o período de 1987 a 2017;
b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados correspondem a variâncias
significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de U representa o cone de
influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de potência global (EPG),
com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
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set/91
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set/98
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mar/02
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jul/04
set/05
nov/06
jan/08
mar/09
mai/10
jul/11
set/12
nov/13
jan/15
mar/16
mai/17
Média dos índices de Prp
da macrorregião Norte
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
64
Já os anos que apresentaram precipitações abaixo da média foram: 1998, 1999, 2001, 2003,
2011, 2015 e 2016. Por exemplo no ano de 1998 foi o ano influenciado pelo El Niño Forte
(CPTEC, 2017) e apenas foram identificadas as escalas: semestral e a interanual (Figura 11b).
A Figura 11c que mostra o EPG da RN demostra que a escala dominante é entre 4 a 8 anos
correspondente ao ENOS estendido, já a escala secundária dominante é de 1- 2 anos que está
ligada ao ENOS.
Figura 12 - a) Média dos índices de Prp da macrorregião Planalto de Borborema para o período
de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados
correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de
U representa o cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de
potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível
de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
mar/88
mai/89
jul/90
set/91
nov/92
jan/94
mar/95
mai/96
jul/97
set/98
nov/99
jan/01
mar/02
mai/03
jul/04
set/05
nov/06
jan/08
mar/09
mai/10
jul/11
set/12
nov/13
jan/15
mar/16
mai/17
Média dos índices de Prp
da macrorregião Planalto
de Borborema
(a)
Anos
(b)
(c)
Fonte: AUTOR (2019).
Para a macrorregião Planalto de Borborema (RPB) as precipitações acima da média que
merecem destaque ocorreram em: 1988, 1989, 1996, 1997, 2000, 2002, 2007 e 2014. No entanto
65
no 2007 foi influenciado pela La Niña Forte (CPETC, 2017), além das presenças das escalas:
sazonal, semestral, interanual, as leves presenças do ENOS e do ENOS estendido, a forte
atuação da escala decadal da ODP (Figura 12b).
Porém os anos que apresentaram precipitações abaixo da média foram: 1993, 1997, 1999,
2001, 2003, 2012, 2015 e 2016 (Figura 12a). Em 2003 ocorreu o El Niño Moderado (CPETC,
2017) associado as escalas: sazonal, interanual, ENOS e ENOS estendido e a ODP (Figura 12b).
A escala dominante foi a de 20 - 22 anos, atribuída a ODP, e a escala dominante secundária
é de 4 - 8 anos que está ligada ao ENOS estendido.
Figura 13 - a) Média dos índices de Prp da macrorregião Serrana dos Quilombos para o período
de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO). Contornos sombreados
correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%. A curva em forma de
U representa o cone de influência, sob a qual o efeito de borda é importante; c) Espectro de
potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o EPG é significativo ao nível
de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
mar/88
mai/89
jul/90
set/91
nov/92
jan/94
mar/95
mai/96
jul/97
set/98
nov/99
jan/01
mar/02
mai/03
jul/04
set/05
nov/06
jan/08
mar/09
mai/10
jul/11
set/12
nov/13
jan/15
mar/16
mai/17
Média dos índices de Prp
da macrrorregião da
Serrana dos Quilombos
(a)
Anos
(b)
Fonte: AUTOR (2019).
(c)
66
Foram destacadas algumas precipitações acima da média na macrorregião Serrana dos
Quilombos (RSQ) de acordo com a Figura 13a: 1988, 1990, 1991, 2000, 2002, 2004, 2013 e
2017. No ano de 1988 além da influência da La Niña Forte (CPETC, 2017) foram constatadas
as presenças das escalas: ENOS e ENOS estendido e a escala decadal da ODP (Figura 13b).
Já as precipitações abaixo da média ocorreram em: 1992, 1999, 2001, 2015 e 2016.
Analisando o ano de 1992 que foi um ano que teve a influência do El Niño Forte (CPETC,
2017) que resultou em seca, tiveram também as presenças das escalas: de ENOS estendido e a
escala decadal da ODP (Figura 13b).
Figura 14 - a) Índice de Prp da macrorregião do Tabuleiro do Sul, representado pelo município
de Coruripe para o período de 1987 a 2017; b) Espectro de potência de Ondeleta (EPO).
Contornos sombreados correspondem a variâncias significativas ao nível de confiança de 95%.
A curva em forma de U representa o cone de influência, sob a qual o efeito de borda é
importante; c) Espectro de potência global (EPG), com o contorno tracejado indicando que o
EPG é significativo ao nível de confiança de 95%.
4.5
3.5
2.5
1.5
0.5
-0.5
-1.5
-2.5
jan/87
fev/88
mar/89
abr/90
mai/91
jun/92
jul/93
ago/94
set/95
out/96
nov/97
dez/98
jan/00
fev/01
mar/02
abr/03
mai/04
jun/05
jul/06
ago/07
set/08
out/09
nov/10
dez/11
jan/13
fev/14
mar/15
abr/16
mai/17
Índice de Prp para
Coruripe
(a)
Anos
(b)
Fonte: AUTOR (2019).
(c)
67
A escala dominante para a RSQ é a de 1 a 2 anos (ENOS) e a escala dominante secundária
foi a do ENOS estendido (Figura 13c).
Por fim a última macrorregião analisada foi Região Tabuleiro do Sul (RTS), (Figura 14a).
Foram identificadas precipitações acima da média nos anos: 1988, 1989, 1990, 1992, 1993,
1994, 2002, 2005, 2009 e 2014 e precipitações abaixo da média nos anos: 1988, 1989, 1992,
1993, 1997, 2001, 2006, 2008, 2009 e 2016.
Segundo a Figura 14c a escala dominante é a de 4 a 8 anos, ligada ao ENOS estendido, seguida
pelas escalas dominantes secundárias de 1 a 2 anos associada ao ENOS, juntamente com a
escala entre 7 a 11 anos, ligada ao Dipolo do Atlântico e ciclos de manchas solares (11 anos).
4.2. Correlações
4.2.1. Correlações para a macrorregião Metropolitana
O que pode destacar na Tabela 3 é a correlação entre a precipitação de Maceió e a produção
de cana de açúcar, que apresentou uma correlação baixa e negativa no valor de -0,207,
indicando que quanto maior for a precipitação, menor será a produção de cana de açúcar no
município de Maceió. Sabe-se que a cultura da cana de açúcar possui uma alta capacidade de
produção se fornecida água no estádio fenológico correto da cultura. A cana de açúcar tem uma
necessidade hídrica de 1500 a 2500 milímetros para se desenvolver plenamente, e tem que ser
bem distribuída ao logo de seu ciclo da cultura, principalmente da fase vegetativa, porém, por
sua capacidade de adaptação e tolerância a secas, e devido ao melhoramento genético das
variedades, a mesma consegue se desenvolver e atingir seu potencial máximo também com
apenas 1300 milímetros (cultivares geneticamente modificados). Isso ocorre quando a chuva
ou a irrigação é distribuída de forma certa, com um planejamento adequando suprindo as fases
que requer maior necessidade hídrica (MARIN, 2005; EMBRAPA, 2012; FRANCISCO et al.,
2016).
Sabe-se também que a cana de açúcar não tolera, em certas fases de seu estádio fenológico, o
excesso de água, além disso tem-se também a irrigação muito presente nesta cultura
principalmente neste município. O excesso de umidade além de comprometer o
desenvolvimento da planta, que pode levar à morte por anóxia ou hipóxia radicular, que é
quando as raízes das plantas não conseguem respirar, devido ao espaço poroso de ar do solo
está completamente encharcado de água, reduzindo a capacidade da troca gasosa entre o solo e
a atmosfera (CRUCIANI, 1986; LIAO e LIN, 2001; BRUNINI, 2017).
68
Adicionalmente, o excesso de água, pode provocar o desequilíbrio biológico, favorecendo os
ataques de insetos que podem contribuir para a ocorrência de patógenos e consequentemente
doenças, dificultando assim o controle das pragas e a sanidade das plantas (TOKESHI, 1987).
O excesso hídrico mal distribuído causou a queda na produção, e por este motivo resultou em
uma correlação com comportamento negativo, neste estudo.
A quantidade produzida de coco quando correlacionado com a precipitação de Maceió,
apresentou uma correlação baixa e negativa, no valor de -0,001(Tabela 3), indicando que o coco
não se desenvolve bem com altos índices pluviométricos. O coqueiro requer uma precipitação
anual em torno de 1500 mm a 2000 mm, distribuídos uniformemente (FERREIRA et al., 1997;
VALE et al., 2010 e SILVA e BARROS, 2017).
Passos e Silva (1990) estudaram o comportamento dos estômatos do coqueiro e concluíram
que nos dias chuvosos a redução da radiação solar pela nebulosidade diminui a condutância
estomática, interferindo assim no processo fotossintético e de transpiração no coqueiro, além
dos inconvenientes ocasionados pelo encharcamento do solo.
Ohler (1984) afirmou que a inundação reduz consideravelmente o número de raízes, por causa
da falta de oxigênio, pode também causar estagnações temporárias no período de até 48 horas,
não causando danos as raízes mais superiores, entretanto àquelas que ficam submersas por
longo período de tempo podem morrer e a produção é afetada.
Na região dos tabuleiros costeiros e na baixada litorânea a principal ameaça climática para a
cultura do coco está relacionado à má distribuição interanual das chuvas e ao não atendimento
da demanda hídrica durante todo o ciclo produtivo, visando isto, Silva e Barros (2017)
concluíram que no Sul da Bahia, encontra-se o maior risco para a ocorrência de doenças
fúngicas e encharcamento do solo, causadas pela umidade excessiva do ar e o excesso hídrico
do solo, respectivamente. O sul de Pernambuco, fronteira com o estado de Alagoas, apresenta
também os mesmos riscos.
Outra correlação que merece destaque na Tabela 3, é a correlação entre a precipitação e a
quantidade produzida de mandioca, que ao contrário das quantidades produzidas de cana e coco
de Maceió, apresentou uma correlação baixa, porém positiva com o valor de 0,162. Isso indica
que quanto maior for a precipitação melhor será a quantidade produzida de mandioca em
Maceió. A cultura da mandioca necessita de aproximadamente 1000 a 1500 milímetros de água
durante todo o seu ciclo e que seja bem distribuído, principalmente nas fases mais importantes.
Por exemplo a deficiência de água após os primeiros cinco meses de cultivo, quando as plantas
69
já formaram suas raízes de reserva, não causa tanto prejuízo na produção, no entanto, é de
extrema importância que se tenha uma boa umidade no solo, principalmente nos 15 primeiros
dias, para que haja o brotamento das manivas (SILVA et al., 2010; FRANCISCO et al., 2017).
A mandioca é considerada tolerante às condições de seca e de baixa fertilidade do solo. Em
condições de restrição hídrica, a mandioca apresenta aumento na produção quando irrigada
(KERALA AGRICULTURAL UNIVERSITY, 2002; OLIVEIRA et al., 2006 apud SOUZA et
al., 2010).
Tabela 3 - Coeficiente de correlação linear entre variáveis de quantidade produzida e
precipitação do município de Maceió. O teste de T-Student não apontou nenhuma correlação
com significância estatística nesta análise.
Precipitação Maceió
Precipitação
Maceió
1
Quantidade
Quantidade
Quantidade
produzida de
produzida de produzida de
cana de açúcar
coco
mandioca
-0,207
-0,001
0,162
Fonte: AUTOR (2019).
De acordo com a Tabela 4, que se refere às correlações para o município de Marechal
Deodoro, pode-se notar uma correlação negativa, no valor de -0,202, entre a quantidade
produzida de cana de açúcar e a precipitação. A baixa correlação entre essas duas variáveis
ocorre pelo mesmo motivo que no município de Maceió, a cana não tolera o excesso de
precipitação de forma mal distribuída ao longo do ciclo da cultura.
Quando analisa-se o valor 0,054 da correlação entre a precipitação anual e a quantidade
produzida de coco no município de Marechal Deodoro, pode-se enfatizar que esta correlação,
apesar de ser positiva, foi baixa (Tabela 4), sugerindo que a precipitação no município foi mal
distribuída em relação às necessidades hídricas dos estádios fenológicos desta cultura.
Já quando se analisa a quantidade produzida de mandioca correlacionada à precipitação de
Marechal Deodoro, percebe-se que o valor de 0,070 foi positivo e baixo, mostrando que a
cultura da mandioca necessita também de mais chuvas uniformes distribuídas ao longo de todo
o ciclo vegetativo.
70
Silva (2015) analisou também a correlação entra a produção de mandioca e a precipitação do
município de Aiuba (CE), encontrou um valor de r = 0,92, e concluiu que a chuva tem uma alta
influência sobre a produção de mandioca.
Souza et al. (1999) afirmaram que a safra de mandioca teve uma queda no ano de 1993 devido
ao déficit hídrico causado pela atuação do ENOS no estado do Pernambuco no referido ano.
Conforme Araújo et al. (2013), quando ocorre o aumento na precipitação no período de verão,
resulta no acréscimo dos níveis da produção na cultura de mandioca. Em anos que houve
registros de secas toda a agricultura na Região Nordeste é bastante afetada, mesmo a cultura da
mandioca sendo tolerante a períodos secos registra perdas na produção.
Tabela 4 - Coeficiente de correlação linear entre variáveis de quantidade produzida e
precipitação do município de Marechal Deodoro. O teste de T-Student não apontou nenhuma
correlação com significância estatística nesta análise.
Precipitação Marechal Deodoro
Precipitação
Quantidade
Quantidade
Marechal
produzida de
produzida de produzida de
Deodoro
cana de açúcar
1
-0,202
coco
Quantidade
mandioca
0,054
0,070
Fonte: AUTOR (2019).
Na tabela 5, que mostra a correlação entre a precipitação anual e a quantidade produzida de
cana de açúcar de Rio Largo, pode ser observado que a correlação foi de caráter negativo e
baixa no valor de –0,134, devido os mesmos motivos já citados nas Tabelas 3 e 4.
Braido e Tommaselli (2010) obtiveram para o município de Teodoro Sampaio (SP) para a
produção de cana-de-açúcar, no ano seco de 1985, valor de produção de 600 toneladas, e para
o ano chuvoso de 1982, essa produção foi de 720 Ton. Segundo eles eventos climáticos
extremos geralmente não favorecem as produções de cana de açúcar de modo a atingirem
colheitas satisfatórias. No entanto, na primeira fase das análises, as produções para as culturas
de cana-de-açúcar, milho e soja foram maiores no ano de 1982, ano considerado chuvoso para
o Sudeste do Brasil devido à influência de El Niño, do que no ano de 1985, ano de La Niña.
De acordo com a Tabela 5, para a correlação da precipitação anual com a quantidade
produzida de mandioca, a correlação positiva e baixa no valor de 0,126, mostra que a mandioca
necessita ter mais precipitações e irrigação uniformes durante todo o seu ciclo.
71
A produção agrícola de mandioca tende a se elevar em anos mais chuvosos, porém, se as
precipitações não estiverem bem distribuídas ao longo dos meses, a produção pode ser afetada
negativamente, causando prejuízos devido excesso de umidade que interfere no
desenvolvimento da planta. Braido e Tommaselli (2010) destacaram que eventos climáticos
extremos geralmente prejudicam as produções de modo a resultar em colheitas não satisfatórias.
Anos muito secos ou extremamente chuvosos prejudicam o desenvolvimento das plantas,
reduzindo a produção se comparado a anos habituais para a produção.
Já quando se analisa a correlação entre a quantidade produzida de banana e a precipitação do
município de Rio Largo, compreende-se que esta correlação é positiva e fraca, entretanto é
melhor que as correlações das outras culturas já citadas, 0,410*. Quando o ano é de seca o
agricultor tende a arrecadar menos com a produção da banana na cidade, mas quando o ano é
mais chuvoso a produção tende a ser maior e a renda obtida através da venda desta produção
consequentemente aumenta.
Segundo Moreno et al. (2016) que analisaram a precipitação x produção de banana para o
estado do Ceará, nos anos 1990 a 2012, encontrando valor de r = 0,70 confirmando que uma
boa colheita é influenciada diretamente pela ocorrência de chuvas, impactando também em
diversos aspectos socioeconômicos. Segundo os autores o é ideal é que se tenha o
monitoramento pluviométrico, pois auxilia na elaboração de um calendário agrícola, indicando
desta forma a época mais adequada para e plantio e também para a colheita.
A cultura da banana requer uma boa disponibilidade hídrica, a depender da variedade
escolhida a necessidade hídrica é de aproximadamente de 1900 mm/ano, distribuídos
uniformemente durante todo o ano, preferencialmente de 100 a 180 mm/mês. A deficiência
hídrica paralisa as atividades da planta, levando a um amarelecimento das folhas, a formação
de cachos menores e de frutos de qualidade inferior. A deficiência hídrica é ainda mais
prejudicial quando esta ocorre na época de formação da inflorescência ou no início da
frutificação, por este motivo é importantíssimo que se escolha a variedade que mais se adapte
à região que será cultivada, pois muitas variedades podem não ser tão tolerantes a estresse
hídrico ou a secas prolongadas afetando na produção final (BORGES e SOUZA, 2004;
FRANÇA et al., 2018). Por estes motivos que a quantidade produzida de banana de Rio Largo
é tão dependente da precipitação.
72
Araújo (2014) quando estudou a influência dos elementos agrometeorologicos no rendimento
da bananeira em um de seus resultados, verificou o maior peso de cacho da bananeira 10,66 Kg
para o cultivo irrigado, e maior peso de 9,15 Kg para o cultivo da bananeira em sequeiro.
Silva et al. (2002), na cidade de Petrolina - PE e Ledo et al. (2008), analisando a cidade Propriá
- SE, onde também se observa o cultivo irrigado, verificaram que o cacho do híbrido pesou
19,40 e 20,15 Kg, respectivamente. Em condições de sequeiro, Pereira et al. (2003), na cidade
de Lavras - MG, registraram cachos com peso 10,64 Kg. Esses valores comprovam a influência
direta da ocorrência regular da precipitação sobre a cultura, favorecendo ou prejudicando.
Tabela 5 - Coeficiente de correlação linear entre variáveis de quantidade produzida e
precipitação do município de Rio Largo. O teste de T-Student mostra as correlações que
apresentaram significância estatística.
Precipitação Rio Largo
Quantidade
Quantidade
Quantidade
Precipitação
produzida de
produzida de
produzida de
Rio Largo
cana de açúcar
mandioca
banana
1
-0,134
0,126
0,401*
**. A correlação é significativa no nível 0,01.
*. A correlação é significativa no nível 0,05.
Fonte: AUTOR (2019).
4.3. Impactos dos ENOS nas produções agrícolas das macrorregiões alagoanas
Nessa etapa foi feita análise da principal cultura da macrorregião de acordo com fases do
ENOS, que foi identificado pelas AO da região Metropolitana como sendo o principal
fenômeno climático influenciador da variabilidade pluviométrica. Para a região Metropolitana,
a principal cultura socioeconomicamente foi a da cana de açúcar.
4.3.1. Cana de açúcar
Durante a fase do El Ninõ Fraco a produção de cana de açúcar em Maceió, ultrapassa a média
prevista para este Municipio (Figura 15), com aumento de aproximadamente 2,47% se
comparada à média da produção. Durante o El Niño Forte a produção cai 7,12% e para o El
Ninõ Moderado as perdas em Maceió são maiores, com redução de 40,19% na produção
comparado à média.
73
Já para o municipio de Rio Largo a produção aumentou durante o evento de El Niño
Forte,com um aumento significativo de 15,43%, diminuindo sua produção nos eventos de El
Niño Moderado e Fraco em cerca de 0,00025% e 24,59%, respectivamente (Figura 15).
O que pode ser observado na Figura 15 para o municipio de Marechal Deodoro, são quedas
na produção de cana de aproximadamente 31,42% em anos de El Niño Forte, de 21,18% em
anos que ocorreu El Niño Moderado e um aumento de 30% durante o El Niño Fraco.
Em síntese, para EN Forte apenas o município de Rio Largo apresentou aumento na produção
e para EN Moderado todos diminuíram a produção. Já para EN Fraco só Rio Largo teve perdas
na produção de cana de açúcar (Figura 15).
Em relação ao fenômeno La Niña na região Metropolitana (Figura 15), verifica-se que o
municipio de Rio Largo apresentou uma produção acima da média em ano de La Niña
Moderada, com um aumento de 90,07%, entretanto em anos que ocorreram La Niña Forte e
Fraca a produção de cana diminuiu cerca de 22,57% e 35,91%, respectivamente.
Já para o municipio de Marechal Deodoro (Figura 15) nota-se que nos anos com influência
do La Niña Forte a produção de cana de açúcar aumentou 11,65%, e nos anos que tiveram
influência do La Niña Moderada e Fraca a produção de cana de açúcar caiu cerca de 4,36% e
48,78% respectivamente.
Figura 15 - Comparação da produção de cana de açúcar em toneladas para a região
Produção de Cana de
Açúcar (Ton)
Metropolitana em anos de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017.
4500000
3000000
1500000
0
Média da Média
produção EN Forte
Média
Média
Média da Média
Média
Média
EN
EN Fraco
produção LN Forte
LN
LN Fraca
Moderado
Moderada
Maceió
Marechal Deodoro
Rio Largo
Fonte: AUTOR (2019).
Pode-se notar que há diminuição na produção de cana em Maceió em anos de La Niña Forte
e Fraca, e superando a média em eventos de La Ninã Moderada, comprovando realmente que
a cana colhida em Maceió se adequa a uma faixa de precipitação especifica, nem tão pouca
74
água nem em excesso. Por isso as melhores produções ocorreram entre El Niño Fraco e La Niña
Moderada (Figura 15).
A Figura 16 mostra a produção de cana de açúcar nas macrorregiões de Alagoas, então foram
notados que na macrorregião do Agreste (RA) não houve produções de cana de açúcar nos anos
que tiveram as influências do El Niño Forte e do El Niño Fraco, em anos de El Niño Moderado
a produção de cana RA cresceu 5 vezes comparada com a média prevista desta região.
A região Alto Sertão (RAS) (Figura 16) mostrou que as produções foram acima da média
prevista para essa macrorregião nos anos que tiveram a influência do El Niño Forte e Moderado.
Em anos de El Niño Forte foi observado que a produção de cana de açúcar para a RAS dobrou
(108,75%), quando comparada com a produção média prevista para essa região, já o
crescimento observado em anos de El Niño Moderado foi de 39,91%, no entanto, em anos de
El Niño Fraco a produção de cana de açúcar na RAS diminuiu cerca de 34,67%, quando
comparamos com média prevista para desta região.
Pode-se notar na Figura 16 que a macrorregião Baixo São Francisco (RBSF), não apresentou
nenhuma produção de cana de açúcar nos anos que tiveram as influências dos El Niño Forte e
Fraco. Todavia, em anos de El Niño Moderado pode-se notar que a produção de cana de açúcar
triplicou, quando comparada com a média prevista para a RBSF.
Não houve produções de cana de açúcar em anos de El Niño Forte, Moderado e Fraco, para
a região Médio Sertão (RMS), como já era esperado não se ter, pelo fato de não haver
culturalmente nesta região.
Na região Metropolitana (RM) (Figura 16) observa-se que as produções de cana de açúcar
aumentaram nas categorias do El Niño Forte e Fraco; nos anos que tiveram a influência do El
Niño Forte a produção de cana de açúcar aumentou cerca de 0,09% e nos anos que tiveram a
influência do El Niño Fraco esse aumento correspondeu a 11,79%. Já nos anos que tiveram a
influência do El Niño Moderado a produção de cana de açúcar na RM diminuiu cerca de
aproximadamente 22,53%, comparando com a média de produção de cana de açúcar desta
macrorregião.
De acordo com a Figura 16, notaram-se também que as produções de cana de açúcar tiveram
aumentos expressivos em anos de El Niño Forte e Moderado na região Norte (RN). Esses
aumentos corresponderam a 26,65% e 4,34% respectivamente e nos anos da presença do El
75
Niño Fraco na RN a produção de cana de açúcar caiu (-20,99%), quando comparada com a
produção média de cana de açúcar prevista para essa macrorregião.
Na região Planalto de Borborema (RPB), observaram-se aumentos nas produções de cana de
açúcar em todas as categorias do El Niño: Forte, Moderado e Fraco, nos valores de 7,84%,
22,27% e 1,37% respectivamente (Figura 16).
Na região Serrana dos Quilombos (RSQ) (Figura 16) foi observado que em anos de El Niño
Moderado e Fraco houve acréscimos nas produções de cana de açúcar, quando comparada com
a média prevista desta região, esses aumentos equivalem a 4,93% e 8,35% respectivamente,
entretanto nos anos que apresentaram a presença do El Niño Forte a produção de cana de açúcar
teve uma queda de 15,86%.
Por fim, a última região que foi analisada na Figura 16 foi a região Tabuleiro do Sul (RTS),
que assim como a RSQ, apresentou um comportamento parecido nos anos de El Niño Moderado
e Fraco; as produções de cana de açúcar foram acima da média (7,67% e 8,38%). Todavia em
anos de El Niño Forte a produção caiu na RTS assim como também na RSQ, onde atingiu a
maior queda de 18,15%.
Figura 16 - Comparação da produção de cana de açúcar em toneladas das macrorregiões de
Produção de Cana de
Açúcar (Ton)
Alagoas em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
8000000
6000000
4000000
2000000
0
RA
RAS
Média da produção
RBSF
RMS
Média EN Forte
RM
RN
RPB
Média EN Moderado
RSQ
RTS
Média EN Fraco
Fonte: AUTOR (2019).
A Figura 17 mostra a produção de cana de açúcar nas macrorregiões de Alagoas para os
eventos de La Niña, então pode-se notar que na macrorregião do Agreste (RA) não houve
produções de cana de açúcar nos anos que tiveram as influências do La Niña Forte e do La Niña
Moderada, mas em anos de La Niña Fraca a produção de cana de açúcar na RA cresceu 15
vezes se comparada com a média.
76
A região Alto Sertão (RAS) (Figura 17) mostrou que as produções foram abaixo da média
nos anos que tiveram La Niña Forte e Moderada. Em anos de La Niña Forte foi observado que
a produção de cana de açúcar para a RAS teve uma perda de 12,01%, já o decréscimo observado
em anos de La Niña Moderada foi ainda maior de aproximadamente 47,58%, no entanto, em
anos de La Niña Fraca a produção de cana de açúcar na RAS dobrou, quando comparamos com
média prevista para a RAS.
Pode-se notar na Figura 17 que a macrorregião Baixo São Francisco apresentou uma produção
acima da média de cana de açúcar em anos de La Niña Forte, a produção de cana de açúcar
triplicou, quando comparada com a média prevista para a RBF. Entretanto, em anos que tiveram
as influências de La Niña Moderada e Fraca não houve produções de cana de açúcar.
A Figura 17 mostrou que não houve produções de cana de açúcar em anos de La Niña Forte,
Moderada e Fraca, para a região Médio Sertão. Já na região Metropolitana (RM) (Figura 17)
pode-se observar que a produção de cana de açúcar aumentou na categoria La Niña Moderada
cerca de 46,74%, entretanto, em anos que tiveram as influências de La Niña Forte e Fraca, as
produções de cana de açúcar da RM tiveram declínio de aproximadamente 18,85% e 31,03%
respectivamente.
De acordo com a Figura 17 foram notados que as produções de cana de açúcar tiveram
aumentos expressivos em anos de La Niña Moderada e Fraca na região Norte (RN), os quais
corresponderam a 57,77% e 16,63% respectivamente; já nos anos da presença de La Niña Forte
na RN a produção de cana de açúcar caiu 27,57%.
Na região Planalto de Borborema observou-se produção de cana de açúcar acima da média
apenas para a categoria La Niña Fraca com um aumento de aproximadamente 23,34%; todavia
nas categorias de La Niña Forte e Moderada essas produções de cana de açúcar caíram cerca de
9,43% e 7,52% respectivamente (Figura 17).
Na região Serrana dos Quilombos (RSQ) (Figura 17) foi observado que em anos de La Niña
Forte houve um acréscimo na produção de cana de açúcar (3,12%), entretanto, nos anos que
apresentaram as presenças do La Niña Moderada e Fraca as produções de cana de açúcar
tiveram quedas, que corresponderam a 9,45% e 12,10%.
Por fim na região Tabuleiro do Sul (RTS) (Figura 17) nos anos de La Niña Forte e Moderada,
as produções de cana de açúcar foram acima da média em cerca de 7,64% e 3,48%, todavia em
anos de La Niña Fraca a produção de cana de açúcar caiu 23,49%.
77
Figura 17 - Comparação da produção de cana de açúcar em toneladas das macrorregiões de
Produção de Cana de
Açúcar (Ton)
Alagoas em anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
8000000
6000000
4000000
2000000
0
RA
RAS
Média da produção
RBSF
RMS
Média LN Forte
RM
RN
RPB
Média LN Moderada
RSQ
RTS
Média LN Fraca
Fonte: AUTOR (2019).
4.3.2. Coco
De acordo com a Figura 18, em anos que tiveram a influência do El Niño Forte, o município
de Maceió teve uma produção de coco abaixo da média de 4,36%. Já o município de Marechal
Deodoro houve um aumento na produção de coco correspondente a 3,48%, e o município de
Rio Largo não foi detectado nenhuma produção de coco nos anos que tiveram a influência do
El Niño Forte.
Durante o El Niño Moderado percebe-se que teve uma diminuição na produção de coco de
20,68% no município de Maceió, e no município de Marechal Deodoro a produção de coco
aumentou cerca de 3,48%, já no Município de Rio Largo houve um decréscimo na produção de
coco de 64,93% (Figura 18).
Em anos que tiveram influência do El Niño Fraco, o município de Maceió produziu coco
acima da média (13,45%). Marechal Deodoro teve uma queda na produção de coco (-15,23%),
e Rio Largo apresentou um aumento significativo de aproximadamente 78,72% na produção de
coco (Figura 18).
De acordo com a Figura 18, houve decréscimos nas produções quando o fenômeno La Niña
Forte estava atuando. No município de Maceió foi observado um decréscimo de 31,16%,
Marechal Deodoro teve um acréscimo na produção de coco de 11,58% e no município de Rio
Largo foi houve acréscimo de aproximadamente 26,24%.
Observou-se na Figura 18 que a produção de coco sofreu a influência da La Niña Moderada;
o município de Maceió teve uma produção acima da média de 11,96%, o município de Marechal
78
Deodoro e Rio Largo apresentaram produções de coco abaixo da média de 10,78% e o
município de Rio Largo não foi observada nenhuma produção de coco.
Já em anos de influência da La Niña Fraca, podem ser notados que as produções de coco
foram abaixo da média em todos os municípios estudados da macrorregião metropolitana de
Alagoas (Figura 18). O município de Maceió apresentou um decréscimo na produção de
aproximadamente 5,91%, já o município de Marechal Deodoro apresentou uma queda de
10,03%, e o município de Rio Largo não apresentou nenhuma produção sobre a influência do
La Niña Fraca.
Figura 18 - Comparação da produção de coco em toneladas para o estado de Alagoas em anos
Produção de Coco (Ton)
de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017.
15000
10000
5000
0
Média da Média EN Média EN Média EN
produção Forte Moderado fraco
Maceió
Média da Média LN Média LN Média LN
produção Forte Moderada Fraca
Marechal Deodoro
Rio Largo
Fonte: AUTOR (2019).
A Figura 19 mostra a produção de coco nas macrorregiões de Alagoas, nas três categorias de
ENOS. Pode-se notar que na macrorregião do Agreste (RA) houve um aumento de 52,36% na
produção de coco nos anos de influência do El Niño Fraco, no entanto, em anos de El Niño
Forte e Moderado as produções de coco na RA caíram cerca de 28,49% e 47,86%
respectivamente. A macrorregião Alto Sertão, não apresentou nenhuma produção de coco nos
anos sob a influência dos El Niño Forte, Moderado e Fraco.
A região Baixo São Francisco apresentou uma produção de coco acima da média durante o
El Niño Forte, correspondendo a 15,56%. Todavia em anos de El Niño Moderado e Fraco foram
notadas que as produções de coco diminuíram 12,31% e 3,72% respectivamente. Na região
Médio Sertão não houve produções de coco em anos de El Niño Forte, Moderado e Fraco
(Figura 19).
Na região Metropolitana (RM) pode-se observar que a produção de coco aumentou durante a
fase do El Niño Fraco; esse aumento corresponde a 4,55%. Já nos anos sob as influências do El
79
Niño Forte e Moderado, as produções de coco na RM diminuíram 1,95% e 20,66%
respectivamente. A região Norte (RN), não houve produções de coco em anos de El Niño Forte,
Moderado e Fraco, para a RN (Figura 19).
Na região Planalto de Borborema, observou-se que em todas as categorias de El Niño as
produções de coco ficaram abaixo da média, sendo que durante o El Niño Forte queda de
52,36%, no El Niño Moderado queda de 63,63% e no El Niño Fraco esse decréscimo foi de
24,56% (Figura 19).
Na região Serrana dos Quilombos (Figura 19) foi observado que em anos de El Niño Fraco a
produção de coco dobrou e, nos anos de presenças do El Niño Forte e Moderado não houve
produções de coco.
Por fim, a última região que analisada (Figura 19) a região Tabuleiro do Sul (RTS), assim
como a RPB, apresentou um comportamento parecido em todas as categorias de El Niño
observadas; as produções de coco ficaram abaixo da média prevista para a RTS, sendo que
durante El Niño Forte essa queda foi de 30,31%, em El Niño Moderado houve queda de 13,79%
e no El Niño Fraco esse decréscimo foi de 20,57%.
Figura 19 - Comparação da produção de coco em toneladas das macrorregiões de Alagoas em
Produção de Coco (Ton)
anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
25000
20000
15000
10000
5000
0
RA
RAS
RBSF
RMS
RM
RN
RPB
Média da produção
Média EN Forte
Média EN Moderado
RSQ
RTS
Média EN Fraco
Fonte: AUTOR (2019).
A Figura 20 mostra a produção de coco nas macrorregiões de Alagoas em suas respectivas
categorias do ENOS, e verificar que na macrorregião do Agreste houve uma produção de coco
acima da média. Já nos anos de La Niña Moderada, essa produção aumentou 42,20% em anos
de La Niña Forte teve um declínio na produção de coco (cerca de 12,24%) e nos anos de La
Niña Fraca não houve produção de coco na RA.
80
Não houve produções de coco em anos de La Niña Forte, Moderada e Fraca, para a região
Alto Sertão, entretanto era esperado ter uma produção, pelo fato de haver uma produção média
prevista para esta macrorregião (Figura 20). Pode-se notar que a macrorregião Baixo São
Francisco apresentou uma produção acima da média e em anos de La Niña Fraca a produção de
coco aumentou cerca de 9,21%. Em anos sob influência de La Niña Forte e Moderada as
produções de coco diminuíram aproximadamente 15,33% e 2,55% respectivamente.
A RMS mostrou que não houve produções de coco em anos de La Niña Forte, Moderada e
Fraca, para a RMS. Na região Metropolitana (RM) (Figura 20) pode-se observar que a produção
de coco aumentou na categoria La Niña Moderada cerca de 4,82%, entretanto, em anos que
tiveram as influências da La Niña Forte e Fraca, as produções de coco da RM tiveram declínio
de aproximadamente 17,81% e 7,23% respectivamente.
De acordo com a Figura 20, notaram-se que as produções de coco tiveram aumentos
expressivos em anos de La Niña Moderada e Fraca na região Norte, correspondendo a 10,11%
e 22,81% respectivamente. Nos anos de presença de La Niña Forte na RN a produção de coco
teve decréscimo de 6,68%.
Na região Planalto de Borborema, observou-se que em todas as categorias de La Niña houve
produções de coco abaixo da média, nos anos de La Niña Forte essa perca correspondeu a
44,69%, na presença da La Niña Moderada essa perda na produção do coco chegou a 38,29%,
e na La Niña Fraca essa queda foi de 43,56% (Figura 20).
Figura 20 - Comparação da produção de coco em toneladas das macrorregiões de Alagoas em
Produção de Coco (Ton)
anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
25000
20000
15000
10000
5000
0
RA
RAS
Média da produção
RBSF
RMS
Média LN Forte
RM
RN
RPB
Média LN Moderada
Fonte: AUTOR (2019).
RSQ
RTS
Média LN Fraca
81
Na região Serrana dos Quilombos (Figura 20) foi observado que em anos de La Niña Forte
houve um acréscimo na produção de coco equivalente a 25,29%, e nos anos de ocorrência de
La Niña Moderada e Fraca não houve produções de coco.
Por fim na região Tabuleiro do Sul, pode-se observar que em todas as categorias de La Niña
as produções de coco foram abaixo da média e os valores dessas diminuições correspondem:
1,60%, 44,63% e 93,60%, para as categorias de La Niña Forte, Moderada e Forte,
respectivamente (Figura 20).
4.3.3. Mandioca
Durante a fase do El Ninõ Forte a produção de mandioca em Maceió, ultrapassa a média
prevista para este Municipio (Figura 21), com aumento de aproximadamente 5,71%. Durante o
El Niño Moderado as perdas na produção em Maceió são maiores com um valor de
aproximadamente 43,72%, e para o El Ninõ Fraco, essa redução foi de 3,58%.
Pode ser observado na Figura 21 que o municipio de Marechal Deodoro, teve um aumento na
produção de mandioca no valor de 55,66%, quando o fenomeno El Niño Forte estava atuando.
Durante o El Niño Moderado e Fraco foram detectadas quedas nas produções de mandioca de
aproximadamente 33,91% em anos de El Niño Moderado e 66,12% em anos de El Niño Fraco.
Já para o municipio de Rio Largo a produção aumentou durante o evento de El Niño Forte,
com um aumento de 1,39%, diminuindo sua produção nos eventos de El Niño Moderado e
Fraco em cerca de 19,52% e 47,46%, respectivamente (Figura 21).
Pode-se notar que há diminuição de 38,54% na produção de mandioca em Maceió em anos
de La Niña Forte. Em La Ninã Moderada houve acrescimo na produção de mandioca, no valor
de 13,04% e sob influência da La Niña Fraca, houve queda na produção de mandioca em
Maceió no valor de 15,44% (Figura 21).
Já para o municipio de Marechal Deodoro (Figura 21) nota-se que nos anos com influência
do La Niña Forte a produção de cana de açúcar aumentou 18,97%, e quando há a influência do
La Niña Moderada a produção de mandioca caiu cerca de 9,85%. Já durante a influência da La
Niña Fraca houve um aumento da produção de mandioca no municipio de Marechal deodoro
correspondente há 48,34%.
Verifica-se na Figura 21 que o municipio de Rio Largo apresentou uma produção abaixo da
média em ano de La Niña Forte com um queda de 13,66%, entretanto em anos que ocorreu La
82
Niña Moderada a produção de mandioca aumentou cerca de 2,63%, porém em anos que ocorreu
La Niña Fraca a produção de mandioca do municipion de Rio largo caiu cerca de 14,13%.
Figura 21 - Comparação da produção de mandioca em toneladas para o estado de Alagoas em
Produção de Mandioca
(Ton)
anos de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017.
2000
1500
1000
500
0
Média da Média EN Média EN Média EN
produção forte moderado fraco
Maceió
Média da Média LN Média LN Média LN
produção Forte Moderada Fraca
Marechal Deodoro
Rio Largo
Fonte: AUTOR (2019).
A Figura 22 mostra a produção de mandioca nas macrorregiões de Alagoas, nas suas três
categorias de ENOS, pode-se notar que na macrorregião do Agreste, em todas categorias de El
Niño as produções de mandioca, foram abaixo da média. Essas diminuições chegaram a
11,49%, 21,41% e 16,68% (Forte, Moderado e Fraco).
Para macrorregião Alto Sertão todas as produções de mandioca apresentaram-se acima da
média nas categorias de El Niño Forte, Moderado e Fraco, equivalentes a 85,72%, 5,97% e
7,44% respectivamente (Figura 22).
A região Baixo São Francisco (Figura 22) apresentou produção de mandioca acima da média
quando estava sobre a influência do El Niño Fraco, essa ascensão corresponde a 8,66%.
Todavia, em anos de El Niño Forte e Moderado foram notadas, que as produções de mandioca
diminuíram cerca de 32,06% e 28,38%, respectivamente.
De acordo com a Figura 22 foram detectadas que as produções de mandioca elevadas foram
devido as influências do El Niño Forte e Moderado para a região Médio Sertão, e essas
ascensões nas produções de mandioca chegaram a 97,31% e 65,12% respectivamente. Nos anos
que tiveram a influência do El Niño Fraco, a produção de mandioca teve um declínio de 54,90%.
Na região Metropolitana (RM) pode-se observar que a produção de mandioca aumentou
durante El Niño Forte (10,75%). Já nos anos que tiveram as influências do El Niño Moderado
83
e Fraco as produções de mandioca na RM diminuíram aproximadamente 33,09% e 14,33%
respectivamente (Figura 22).
A região Norte (RN), de acordo com a Figura 22, mostrou que as produções de mandioca
acima da média foram detectadas em anos de El Niño Forte e Moderado na RN; esses aumentos
na produção foram na ordem de 59,68% e 23,88%, e durante os anos que tiveram a atuação do
El Niño Fraco a produção de mandioca diminuiu 43,41%.
Na região Planalto de Borborema, observaram-se que nas categorias de El Niño Forte e Fraco,
as produções de mandioca foram acima da média com aumentos equivalentes a 12,30% e
14,79%, respectivamente. Entretanto, em anos da atuação do El Niño Moderado, houve uma
queda na produção de mandioca (30,11%) (Figura 22).
Na região Serrana dos Quilombos (Figura 22) foram observadas, que nos anos de El Niño
Moderado e Fraco, as produções de mandioca cresceram 7,32% e 19,97% respectivamente, já
nos anos da presença do El Niño Forte a produção de mandioca caiu 20,73%.
Por fim, na Tabuleiro do Sul todas as categorias de El Niño observadas ficaram abaixo da
média de produção de mandioca, sendo que para o El Niño Forte essa queda foi de 54,36%, no
El Niño Moderado, queda de 54,91%, e no El Niño Fraco esse decréscimo foi de 11,40%
(Figura 22).
Figura 22 - Comparação da produção de mandioca em toneladas das macrorregiões de Alagoas
Produção de Mandioca
(Ton)
em anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
40000
30000
20000
10000
0
RA
RAS
RBSF
RMS
RM
RN
RPB
Média da produção
Média EN Forte
Média EN Moderado
RSQ
RTS
Média EN Fraco
Fonte: AUTOR (2019).
A Figura 23 mostra a produção de mandioca nas macrorregiões de Alagoas em suas
respectivas categorias do ENOS, logo pode-se verificar que na macrorregião do Agreste houve
produções de mandioca acima da média. Nos anos sob influências de La Niña Moderada e
84
Fraca, as produções aumentaram 74,99% e 27,31% respectivamente; durante os anos de La
Niña Forte houve declínio na produção de mandioca em cerca de 47,72%.
De acordo com a Figura 23, assim como a RA, a região Alto do Sertão apresentou um
comportamento parecido em relação as produções de mandioca; nos anos que tiveram a atuação
da La Niña Moderada e Fraca as produções de mandioca foram acima da média 4,45% e 38,72%
respectivamente; já nos anos que tiveram a presença da La Niña Forte a produção de mandioca
caiu 7,21%.
Pode-se notar na Figura 23 que a macrorregião Baixo São Francisco apresentou um
comportamento parecido em relação as produções de mandioca, assim como na RA e na RAS.
Nos anos que tiveram a atuação da La Niña Moderada e Fraca as produções de mandioca foram
acima da média em 72,18% e 10,44%, respectivamente. Por fim nos anos que tiveram a
presença da La Niña Forte, a produção de mandioca caiu 27,63%.
A região Médio Sertão, de acordo com a Figura 23, mostrou que apenas na categoria de La
Niña Fraca a produção de mandioca alavancou e quase quadruplicou a produção de mandioca
durante esse fenômeno. Todavia, nos anos de La Niña Forte e Moderada as produções de
mandioca diminuíram aproximadamente 69,09% e 27,62% respectivamente.
Na região Metropolitana (Figura 23) pode-se observar que a produção de mandioca aumentou
apenas na categoria La Niña Moderada, cerca de 9,61%, entretanto, em anos que tiveram as
influências da La Niña Forte e Fraca, as produções de mandioca da RM tiveram declínio de
aproximadamente 30,04% e 8,37% respectivamente.
Foram também detectados que as produções de mandioca da região norte apresentaram
comportamentos semelhantes como foram constatados nas RA, RAS, RBSF; houve aumentos
expressivos em anos de La Niña Moderada e Fraca, as produções de mandioca dobraram na
região Norte, e nos anos da presença de La Niña Forte, na RN a produção de mandioca caiu
27,78% (Figura 23).
Na região Planalto de Borborema, observou-se que assim como na RMS, a produção de
mandioca alavancou na categoria La Niña Fraca, esse aumento chegou a 32,87%. Todavia nos
anos de La Niña Forte e Moderada as produções de mandioca diminuíram aproximadamente
31,55% e 11,36% (Figura 23).
Na região Serrana dos Quilombos (Figura 23) foi observado que em anos de La Niña Forte
houve acréscimo na produção de mandioca em 68,81%, já nos anos que apresentaram as
85
presenças do La Niña Moderada e Fraca, as produções de diminuíram cerca de 11,67% e
24,71% respectivamente.
Por fim, a região Tabuleiro do Sul, assim como a RM, apresentou um comportamento
semelhante; apenas na categoria La Niña Moderada foi notado, uma produção de mandioca
acima da média de 3,58%. Durante as atuações de La Niña Forte e Fraca foram detectadas
diminuições nas produções de mandioca 41,76% e 81,36%, respectivamente (Figura 23).
Figura 23 - Comparação da produção de mandioca em toneladas das macrorregiões de Alagoas
Produção de Mandioca
(Ton)
em anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
40000
30000
20000
10000
0
RA
RAS
Média da produção
RBSF
RMS
Média LN Forte
RM
RN
RPB
Média LN Moderada
RSQ
RTS
Média LN Fraca
Fonte: AUTOR (2019).
4.3.4. Milho
De acordo com a Figura 24, em anos sob influência do El Niño Forte, os municípios de
Maceió, Marechal Deodoro e Rio Largo tiveram um aumento na produção de milho: Maceió
teve um aumento no valor de 65,61%, já Marechal Deodoro um aumento de 65,33% e Rio
Largo um aumento de 91,64%.
Quando comparada à média de produção de Milho com a média de produção de milho sobre
a influência do El Niño Moderado, pode-se perceber que as produções aumentaram em 89,68%
no município de Maceió; e no município de Marechal Deodoro a produção dobrou (103,8%), e
no Município de Rio Largo houve um decréscimo na produção de 34,24% (Figura 24).
Como pode-se observar não foi registrada nenhuma produção de milho nos municípios de
Maceió, Marechal Deodoro e Rio largo nos anos que tiveram influência do El Niño Fraco
(Figura 24).
Ainda notou-se que houve decréscimos nas produções de Milho em todos os municípios
estudados da região Metropolitana, quando o La Niña Forte ocorria. No município de Maceió
86
foi observado decréscimo de 98,3%, o município de Marechal Deodoro teve decréscimo de
3,55% e no município de Rio Largo foi detectada baixa na produção de 32,36% (Figura 24).
Observou-se na Figura 24 que a produções de milho aumentaram quando estiveram sobre a
influência da La Niña Moderada; o município de Maceió dobrou sua produção (156,92%), o
município de Rio Largo quadruplicou sua produção (322,7%), enquanto, o município de
Marechal Deodoro apresentou um decréscimo de 31,11% na produção de milho.
Em anos que tiveram a influência da La Niña Fraca, pode ser notado que as produções de
milho foram acima da média em todos os municípios dessa macrorregião; o município de
Maceió apresentou um aumento na produção de aproximadamente 38,01%, o município de
Marechal Deodoro a produção de milho duplicou (115,28%), e o município de Rio Largo teve
um aumento na produção de 12,73% (Figura 24).
Figura 24 - Comparação da produção de Milho em toneladas para o estado de Alagoas em anos
Produção de Milho (Ton)
de El Niño e La Niña, para o período 1987 a 2017.
60
50
40
30
20
10
0
Média da Média EN Média EN Média EN
Média da Média LN Média LN Média LN
produção Forte Moderado Fraco
produção Forte Moderada Fraca
Maceió
Marechal Deodoro
Rio Largo
Fonte: AUTOR (2019).
A Figura 25 mostra a produção de milho nas macrorregiões de Alagoas, nas três categorias
de ENOS, e foram verificados que na macrorregião do Agreste, em todas as categorias de El
Niño, todas as produções de milho foram acima da média. Esses acréscimos chegaram a 0,49%
(El Niño Forte), 0,21% (El Niño Moderado) e 20,47% (El Niño Fraco).
Pode-se notar que na macrorregião Alto Sertão as produções de milho apresentaram-se acima
da média nas categorias de El Niño Moderado e Fraco de 44,21% e 70,20%, respectivamente.
Nos anos com atuação do fenômeno El Niño na categoria Forte a produção de milho diminuiu
36,73% (Figura 25).
87
A região Baixo São Francisco (Figura 25) apresentou uma produção de milho acima da média
de 62,39%, quando estava sobre a influência do El Niño Fraco. Todavia, em anos de El Niño
Forte e Moderado foram notados, que as produções de milho diminuíram cerca de 9,42% e
31,47% respectivamente.
A produção de milho acima da média ocorreu durante a influência do El Niño Fraco, quando
a produção de milho dobrou para a região Médio Sertão, tendo assim um comportamento
semelhante com a RBSF. Já nos anos que tiveram as influências do El Niño Forte e Moderado
as produções de milho tiveram declínios de 23,31% e 12,66%, respectivamente (Figura 25).
Na região Metropolitana (Figura 25) as produções de milho aumentaram durante a ocorrência
das categorias do El Niño Forte e Moderado de 68,33% e 85,25%, respectivamente. Nos anos
sob influência do El Niño Fraco não houve produção de milho.
Para a região Norte as produções de milho acima da média foram detectadas em anos de El
Niño Forte e Moderado na RN de 39,86% e 43,60%, respectivamente. Durante os anos que
tiveram a atuação do El Niño Fraco a produção de milho diminuiu 26,11% (Figura 25).
Na região Planalto de Borborema observou-se que durante El Niño Fraco, a produção de
milho dobrou e esses mesmos comportamentos foram observados nas RBSF e RMS. Entretanto,
nos anos que tiveram as atuações das categorias do El Niño Forte e Moderado houve quedas
nas produções de milho em 53,05% e 25,67%, respectivamente (Figura 25).
Figura 25 - Comparação da produção de milho em toneladas das macrorregiões de Alagoas em
Produção de Milho (Ton)
anos de El Niño, para o período 1987 a 2017.
10000
8000
6000
4000
2000
0
RA
RAS
Média da produção
RBSF
RMS
Média EN Forte
RM
RN
RPB
Média EN Moderado
Fonte: AUTOR (2019).
RSQ
RTS
Média EN Fraco
88
Na região Serrana dos Quilombos (Figura 25) observou-se que nos anos de El Niño Moderado
e Fraco as produções de milho cresceram em 48,50% e 4,92%, respectivamente. Já nos anos
que tiveram a presença do El Niño Forte a produção de milho caiu 16,17%.
Na região Tabuleiro do Sul em todas as categorias de El Niño, as produções de milho ficaram
abaixo da média, sendo que durante El Niño Forte essa queda foi de 1,66%, no El Niño
Moderado queda de 55,71% e no El Niño Fraco esse decréscimo foi de 84,91% (Figura 25).
A Figura 26 mostra a produção de milho nas macrorregiões de Alagoas durante a ocorrência
das categorias do ENOS. Logo podem ser verificadas que na macrorregião do Agreste houve
produções de milho acima da média, nos anos que tiveram influências de La Niña Moderada a
produção dobrou e na La Niña Fraca teve um crescimento na produção de 61,29%. Sob
influência de La Niña Forte houve declínio na produção em cerca de 9,96%.
A Região Alto Sertão teve um crescimento na produção de milho acima da média, nos anos
que tiveram a atuação da La Niña Fraca a produção de milho dobrou. Já nos anos que tiveram
as presenças de La Niña Forte e Moderada as produções de milho caíram 30,89% e 77,33%,
respectivamente (Figura 26).
A macrorregião Baixo São Francisco teve aumentos acima da média nas produções de milho
em todas as categorias do ENOS, em anos de La Niña Forte esse acréscimo na produção foi de
4,21%, nos anos de La Niña Moderado esse aumento foi de 21,79%, e nos anos de La Niña
Fraca registrou-se aumento de apenas 0,78% (Figura 26).
Na região Médio Sertão durante anos que tiveram a influência da La Niña Forte a produção
de milho dobrou, já nos anos que tiveram a atuação da La Niña Fraca esse aumentou chegou a
34,37%. No entanto, nos anos de La Niña Moderada a produção de milho diminuiu 59,88%
(Figura 26).
Na região Metropolitana (Figura 26) podem ser observadas que as produções de milho
aumentaram nas categorias La Niña Moderada e Fraca, entretanto, na categoria La Niña
Moderada a produção de milho dobrou e nos anos que tiveram a influência da La Niña Fraca
esse aumento correspondeu a 50,98%, assim como o comportamento observado na RA.
Observou-se que em anos de influência da La Niña Forte, a produção de milho da RM teve um
declínio de 76,87%.
As produções de milho apresentaram comportamentos semelhantes na região Norte. Assim
como foram observadas nas RA e RM, houve aumentos expressivos em anos de La Niña
89
Moderada e Fraca, nas quais as produções de milho dobraram na RN. Entretanto, nos anos da
presença de La Niña Forte na RN a produção de milho caiu cerca de 41,45% (Figura 26).
Na região Planalto de Borborema observou-se que a produção de milho alavancou durante La
Niña Forte e esse aumento chegou a 42,87%. Todavia, nos anos de La Niña Moderada e Fraca
as produções de milho diminuíram 29,21% e 33,48%, respectivamente (Figura 26).
Na região Serrana dos Quilombos (Figura 26) foram observados que durante todas as
categorias de ENOS houve aumentos na produção de milho quando comparado com a média.
Nos anos de La Niña Forte houve acréscimos na produção de milho de 44,84%; com La Niña
Moderada esse aumento foi de 67,32%, e nos anos que tiveram a atuação do fenômeno La Niña
Fraca a produção de milho aumentou cerca de 21,48%. Esse mesmo comportamento foi também
notado na RBSF.
Por fim, na região Tabuleiro do Sul, apenas na categoria La Niña Moderada foi notada
produção de milho acima da média correspondendo a 58,54%. Durante as atuações de La Niña
Forte e Fraca foram detectadas diminuições nas produções de milho e esses decréscimos
chegaram a 74,11% e 45,92% respectivamente (Figura 26).
Figura 26 - Comparação da produção de milho em toneladas das macrorregiões de Alagoas em
Produção de Milho (Ton)
anos de La Niña, para o período 1987 a 2017.
10000
8000
6000
4000
2000
0
RA
RAS
RBSF
RMS
Média da produção
Média LN Forte
RM
RN
RPB
Média LN Moderada
RSQ
RTS
Média LN Fraca
Fonte: AUTOR (2019).
4.4. Distribuição espacial das produções das principais culturas do estado durante ENOS
4.4.1. Cultura da Cana de Açúcar
De acordo com as Figuras 28 e 29, pode-se verificar que em anos de El Niño Forte e moderado
a produção de cana de açúcar em Alagoas chega a 2.800.000 toneladas, já em anos que ocorreu
a influência de El Niño Fraco (Figura 30) a produção de cana de açúcar chegou a 3.200.000
90
Ton, se igualando à produção média. Esse fato comprova o que já foi relatado na pesquisa, que
a cana de açúcar não se desenvolve bem sobre a influência de eventos extremos; quando a ação
do evento climático é fraco não interfere no seu desenvolvimento, pelo contrário, a cana se
desenvolveu melhor, como um aumento na produção de 12,5%, quando comparado aos anos de
El Niño Forte e Moderado.
Figura 27 - Distribuição espacial da média da Figura 28 - Distribuição espacial da
produção de cana de açúcar para o período produção de cana de açúcar para eventos de
(1987/2017), em toneladas, para o estado de El Niño Forte, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Figura 29 - Distribuição espacial da produção Figura 30 - Distribuição espacial da
de cana de açúcar para eventos de El Niño produção de cana de açúcar para eventos de
Moderado, em toneladas, para o estado de El Niño Fraco, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Como pode-se verificar nas Figuras 31 e 33, a produção de cana de açúcar foi menor nos anos
de La Niña Forte e La Niña Fraca, se comparada com a média da produção do estado de Alagoas
(Figura 27). Nesses eventos, houve diminuição de 12,5% e 37,5% na produção de cana de
açúcar, respectivamente. No entanto, em anos de La Niña Moderada (Figura 32) a produção de
91
cana de açúcar atingiu um valor máximo de 4.000.000 Ton, que representa um aumento de 25%
na produção total de cana de açúcar comparado à média.
Domingues (2010) analisou correlações entre os dados climáticos e a produtividade da cana
de açúcar nas regiões norte e noroeste do Paraná, e obteve resultados significativos para o
município de Cambé, concluindo que a produtividade de cana diminui até 70 % quando a
cultura é submetida ao excesso hídrico, e que a perda é maior no excesso do que na deficiência
hídrica. Em relação aos episódios de ENOS, percebeu-se que anos de El Niño e anos neutros,
apresentaram menores correlações entre a produção da cana de açúcar e anos com chuvas
abaixo da média.
Figura 31 - Distribuição espacial da Figura 32 - Distribuição espacial da produção
produção de cana de açúcar para eventos de de cana de açúcar para eventos de La Niña
La Niña Forte, em toneladas, para o estado de Moderada, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Figura 33 - Distribuição espacial da produção de cana de açúcar para eventos de La Niña Fraca,
em toneladas, para o estado de Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
92
Araújo (2012) estudou os eventos climáticos sobre a produtividade agrícola das regiões
Nordeste e Sul do Brasil e obteve resultados que em anos de ocorrência de La Niña, notou-se
que as lavouras de milho, mandioca e cana de açúcar, situadas no semiárido nordestino, são
favorecidas, visto que são afetadas pela irregularidade das chuvas ao longo das estações do ano.
Concluiu-se também que as culturas de cana de açúcar e mandioca, são mais tolerantes aos
fenômenos El Niño e La Niña.
4.4.2. Cultura do Coco
De acordo com as Figuras 35, 36 e 37, em anos de El Niño Forte, Moderado e Fraco, a
produção de coco em Alagoas foi abaixo da média para o estado; nos anos que houve a
influência de El Niño Forte (Figura 35) a produção de coco chegou a 10.000 toneladas, que
quando comparada à produção média do estado corresponde a uma queda de 13,04%. Já em
anos de El Niño Moderado (Figura 36) a produção de coco chegou a 10.500 Ton que
corresponde a perca de 8,69%; durante anos de El Niño Fraco a produção observada, de acordo
com a Figura 37, foi de 9.000 Ton, correspondendo a um decréscimo de 21,73%.
Figura 34 - Distribuição espacial da média da Figura 35 - Distribuição espacial da média
produção
de
coco
para
o
período da produção de coco para eventos de El Niño
(1987/2017), em toneladas, para o estado de Forte, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
A produção de coco foi menor em anos de La Niña, em anos de La Niña Forte (Figura 38) a
produção chegou a 11.000 Ton, que corresponde a um decréscimo de 4,35%; em anos de La
Niña Moderada (Figura 39) a produção de coco correspondeu a 8.500 Ton, que equivale a
uma perca de 26,09% na produção de coco em Alagoas. Já em anos de que tiveram a
influência da La Niña Fraca (Figura 40) a produção de coco em alagoas chegou a 9.500 Ton,
que significa uma diminuição de 17,39% na produção de coco.
93
Figura 36 - Distribuição espacial da média Figura 37 - Distribuição espacial da média da
da produção de coco para eventos de El Niño produção de coco para eventos de El Niño
Moderado, em toneladas, para o estado de Fraco, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Figura 38 - Distribuição espacial da média da Figura 39 - Distribuição espacial da média da
produção de coco para eventos de La Niña produção de coco para eventos de La Niña
Forte, em toneladas, para o estado de Moderada, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Figura 40 - Distribuição espacial da média da produção de coco para eventos de La Niña Forte,
em toneladas, para o estado de Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
94
4.4.3. Cultura da Mandioca
Em anos de El Niño Forte e Fraco a produção de mandioca em Alagoas ultrapassou a média
do estado de Alagoas que corresponde a 25.000 toneladas (Figura 41); já em anos sob a
influência de El Niño Forte (Figura 42), a produção de mandioca chegou a 27.000 Ton, que
corresponde a um aumento de 8% na produção de mandioca (Figura 41), em anos de El Niño
Fraco (Figura 44) a produção de mandioca atingiu 30.000 Ton, o que corresponde a um aumento
significativo de 20% na produção de mandioca no estado de Alagoas.
Figura 41 - Distribuição espacial da média da Figura 42 - Distribuição espacial da
produção de mandioca para o período produção de mandioca para eventos de El
(1987/2017), em toneladas, para o estado de Niño Forte, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Figura 43 - Distribuição espacial da Figura 44 - Distribuição espacial da
produção de mandioca para eventos de El produção de mandioca para eventos de El
Niño Moderado, em toneladas, para o estado Niño Fraco, em toneladas, para o estado de
de Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
95
Nos anos que tiveram a influência do El Niño Moderado (Figura 43), a produção de mandioca
não ultrapassou a média do estado de Alagoas (Figura 41) essa produção correspondeu a 17.000
Ton, indicando que a produção de mandioca teve uma queda de 32%.
Santos (2017) analisou a influência do fenômeno ENOS sob o cultivo de mandioca em 14
(quatorze) locais do Rio Grande do Sul e concluiu que o fenômeno ENOS exerce influência
direta na produção de mandioca; em anos de El Niño Forte, a produção é mais alta, já em anos
que o El Niño é extremamente forte, a mandioca é prejudicada pelo excesso do volume de
chuvas e pelos baixos índices de radiação solar, apresentando assim uma produção abaixo da
média.
A Figura 45 mostra a produção de mandioca no estado de Alagoas em anos de La Niña Forte,
que foi abaixo da média apresentando uma produção de 17.000 Ton de mandioca, que equivale
a aproximadamente a 32%. Segundo a Figura 46, que demostra a produção de mandioca no
estado de Alagoas em anos de La Niña Moderada pode-se notar que a produção de mandioca é
igual a produção média de mandioca para o estado de Alagoas (Figura 41).
Entretanto, na Figura 47 nota-se que a produção de mandioca aumentou consideravelmete em
La Niña Fraca se comparada com a média de produção do estado, apresentando produção média
de 65.000 Ton de mandioca e indicando que a produção de mandioca quase triplicou com um
aumento de 2,6 vezes quando comparado à média de produção de mandioca (Figura 41).
Figura 45 - Distribuição espacial da Figura 46 - Distribuição espacial da
produção de mandioca para eventos de La produção de mandioca para eventos de La
Niña Forte, em toneladas, para o estado de Niña Moderada, em toneladas, para o estado
Alagoas.
de Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
96
Figura 47 - Distribuição espacial da produção de mandioca para eventos de La Niña Fraca,
em toneladas, para o estado de Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Vasconcelos et al. (2019), analisaram a variabilidade pluviométrica dos anos 1987 a 2016 do
estado do Ceará e suas relações com o cultivo da mandioca e concluíram que há uma menor
variabilidade interanual e parece ser menos controlada as variabilidades climáticas no Estado
do Ceará principalmente nos últimos cinco anos, pois apresentaram valores menores e
anomalias negativas, causados devido a influência dos eventos El Niños que não favoreceu à
precipitação no Estado. Tanto a produção, como o rendimento, ocorreu no período entre 1987
- 1995 com maior variabilidade e depois deve-se uma tendência positiva entre 1995 - 2011,
quando começou um período de menor rendimento com reflexos em anomalias negativas.
4.4.4. Cultura do Milho
Em anos de El Niño Forte (Figura 49) a produção de milho em Alagoas atinge 3400 toneladas,
se comparada com a média do estado (Figura 48), significa aumento de 88,89%. Segundo
Nobre et al. (2017), que estimaram a produção do milho nas diferentes macrorregiões do estado
de Alagoas, quanto à intensidade do fenômeno El Niño, as perdas de produção tendem a ser
incrementadas em anos de El Niño forte, sendo contrário ao encontrado nesta pesquisa.
No entanto, nos anos que tiveram a influência do El Niño Moderado (Figura 50); a produção
de milho no estado de Alagoas foi de 2800 Ton que corresponde a um aumento 55,55%. Ao se
comparar as produções de milho nos anos de El Niño Forte e Moderado (Figuras 49 e 50), podese notar que a produção nos anos de El Niño Forte foi 21,43% maior do que em anos de El Niño
Moderado.
Isso ocorreu devido o milho corresponder melhor ao sistema de irrigação, pois o milho é uma
cultura que demanda muita água. A cultura de milho de variedade de ciclo médio cultivado para
a produção de grãos secos consome de 400 a 700 mm de água em seu ciclo completo,
97
dependendo das condições climáticas (ALBUQUERQUE e RESENDE, 2007). Em anos de El
Niño Moderado a tentativa de suprir a necessidade hídrica desta cultura, através da irrigação
planejada, junto ao descontrole causado por este fenômeno neste estágio, causa um desiquilíbrio
fisiológico na planta, acarretando assim na produção final.
Figura 48 - Distribuição espacial da média Figura 49 - Distribuição espacial da
da produção de milho para o período produção de milho para eventos de El Niño
(1987/2017), em toneladas, para o estado de Forte, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
De acordo com a média de produção de milho para os anos que tiveram influência do El Niño
Fraco (Figura 51), pode-se notar que a produção foi equivalente a 6000 Ton, a produção mais
que triplicou.
Figura 50 - Distribuição espacial produção Figura 51 - Distribuição espacial da
de milho para eventos de El Niño produção de milho para eventos de El Niño
Moderado, em toneladas, para o estado de Fraco, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
Pode-se concluir que a cultura do milho se desenvolve melhor em anos de El Niño Fraco,
entretanto, a mesma não apresentou nenhuma produção abaixo da média para o estado durante
98
as várias categorias de El Niño, logo pode-se concluir que a cultura do milho se desenvolve
normalmente na ocorrência desse fenômeno.
Araújo (2012) destacou em seu trabalho que o estado da Bahia foi um dos estados que
registraram as maiores perdas de produção média de algumas culturas, como exemplo, milho e
soja. Verificou-se que o cultivo do milho e da soja é completamente prejudicado pelo El Niño
e no caso de alguns municipios deste estado, toda a produção pode ser dizimada devido à seca.
A Figura 52 mostra a média da produção de milho no estado de Alagoas em anos de La Niña
Forte, quando a produção foi de até 22000 Ton de milho, e se comparada com a produção média
(Figura 48), tem-se um aumento na produção de milho em cerca de 12,22 vezes. Já a produção
média em anos de La Niña Moderada (Figura 53) foi abaixo da média; esse descrécimo na
produção de milho representa 33,33%.
A produção de milho quando sofreu a influência de La Niña Fraca (Figura 54), chegou à
média de 6000 Ton, triplicando a produção, assim como também ocorreu em anos de El Niño
Fraco.
Quando comparam-se as produções de milho em anos de La Niña Forte e de La Niña Fraca,
verifica-se que durante a ocorrência da La Niña Forte a produção é aproximadamente 3,66
vezes maior que em anos de La Niña Fraca, devido a cultura do milho corresponder melhor a
anos de extremo de chuvas, já que a cultura tem uma alta exigência hidrica.
Figura 52 - Distribuição espacial da Figura 53 - Distribuição espacial da
produção de milho para eventos de La Niña produção de milho para eventos de La Niña
Forte, em toneladas, para o estado de Moderada, em toneladas, para o estado de
Alagoas.
Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
99
Figura 54 - Distribuição espacial da produção de milho para período de La Niña Fraca, em
toneladas, para o estado de Alagoas.
Fonte: AUTOR (2019).
A produção de milho foi menos favorável em anos de El Niño fraco porque o período de
máxima exigência é na fase do embonecamento ou um pouco depois dele, por isso déficits de
água que ocorrem nesse período são os que provocam maiores reduções de produção. Déficit
anterior ao embonecamento reduz a produção em 20 a 30%; no embonecamento em 40 a 50%
e após em 10 a 20% (ALBUQUERQUE e RESENDE, 2007).
Nobre et al. (2017), concluíram que para a produção de milho em Alagoas, o fenômeno ENOS
tem efeitos na perda na produção do milho e os meses que mostra mais claramente essa
influência nas perdas são os meses de abril, maio e junho. Em média, anos de El Niño
apresentam maiores perdas do que anos de La Niña, incrementadas em anos de El Niño forte.
Araújo (2012) verificou que para a região nordeste do Brasil, as alterações climáticas
provocadas pelo El Niño e La Niña nas culturas do milho e da soja demostram que essas culturas
apresentaram maior vulnerabilidade a esses eventos.
Por fim, as informações obtidas são úteis para a tomada de decisão quanto a alternativas de
manejo da cultura do milho, como a época de semeadura e uso de insumos, com a finalidade de
diminuir prejuízos ou favorecer ganhos na produção, frente aos impactos causados pelos
fenômenos El Niño ou La Niña que foram verificados neste estudo.
100
5.
CONCLUSÃO
Segundo a análise das Ondeletas da Região Metropolitana Maceió, Marechal Deodoro e Rio
Largo as escalas dominantes foram ENOS estendido e ao Dipolo do Atlântico. Para as outras
macrorregiões de Alagoas a escala dominante nas Regiões Agreste, Baixo São Francisco,
Médio Sertão e Planalto de Borborema foi a ODP. Já as Regiões Alto Sertão, Norte e Tabuleiro
do Sul a escala dominante foi o ENOS estendido. Entretanto a Região Serrana dos Quilombos
apresentou uma escala dominante relacionada ao ENOS.
Diante dos resultados obtidos das correlações dos municípios da macrorregião Metropolitana
para a cultura da cana de açúcar, que foram correlações negativas e baixas, e das correlações
para a cultura do coco, que foi baixa e negativa no município de Marechal Deodoro e baixa e
positiva no município de Maceió, indicando no caso da cana de açúcar que quanto maior for a
precipitação, menor será a produção de cana de açúcar e tanto a cana de açúcar como o coco
depende da homogeneidade da distribuição da precipitação durante o período certo do ciclo
vegetativo da planta.
As correlações entre a precipitação e a produção de mandioca da Região Metropolitana todas
elas foram baixas, porém positivas indicando que a cultura da mandioca tende a produzir mais
em anos mais chuvosos, porém, se as precipitações estiverem bem distribuídas ao longo do seu
ciclo vegetativo.
Para a produção de cana de açúcar na macrorregião Metropolitana, o município que
apresentou maior produção foi o município de Rio Largo sob a influência de La Niña Moderada.
As demais macrorregiões de Alagoas a Região Agreste foi a que apresentou a maior produção
durante o fenômeno La Niña Fraca.
Para a produção de coco na macrorregião Metropolitana, o município de Rio Largo foi o que
apresentou maior produção na influência do El Niño Fraco. Já nas outras macrorregiões de
Alagoas, a maior produção foi na Região Serrana dos Quilombos durante El Niño Fraco.
Para a produção de Mandioca na macrorregião Metropolitana, Marechal Deodoro foi a cidade
que apresentou a maior produção de mandioca sob a atuação de El Niño Forte. Nas demais
macrorregiões de Alagoas a maior produção de mandioca foi notada na Região Médio Sertão
durante La Niña Fraca.
Na macrorregião Metropolitana a maior produção de milho foi observada no município de
Rio Largo nos anos de La Niña Moderada. Para as demais macrorregiões de Alagoas, as maiores
101
produções de milho foram observadas nas Regiões Médio Sertão durante o El Niño Fraco e La
Niña Forte, Planalto de Borborema durante o fenômeno El Niño Fraco, Agreste e Metropolitana
durante o La Niña Moderada, na Região Alto Sertão durante o La Niña Fraca e na região Norte
durante o La Niña Moderada e Fraca.
Na distribuição espacial das principais produções do estado de Alagoas mostram que em anos
de La Niña Moderada a produção de cana de açúcar chega ao ápice, na cultura da mandioca a
maior produção é observada durante eventos de La Niña Fraca. Já para o milho seu potencial
máximo de produtividade é quando está sob a influência da La Niña Forte.
Pode-se concluir que o objetivo de analisar os efeitos da variabilidade climática sobre as
culturas da cana de açúcar, do coco, da mandioca do estado de Alagoas foi alcançado assim
como também foi possível identificar as causas desta variabilidade e os seus impactos sobre
essas culturas, tornando assim essa pesquisa cientifica um trabalho inédito que pode contribuir
para o aumento na produção do estado, principalmente se houver acompanhamento climático
para a diminuição das perdas agrícolas, pois ofertou o entendimento da relação entre os eventos
extremos e as principais produções agrícolas.
Por fim, as informações obtidas são úteis para a tomada de decisão quanto às alternativas de
manejo da cultura da cana de açúcar, coco, mandioca e do milho, como a época de semeadura
e uso de insumos, com a finalidade de diminuir prejuízos ou favorecer ganhos na produtividade,
frente aos impactos causados pelos fenômenos que foram verificados neste estudo.
102
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