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Aplicação de Cadeias de Markov no Índice de Precipitação Padronizado (SPI) em estações da Bacia do Rio São Francisco

Resumo

Este trabalho objetivou avaliar períodos secos e chuvosos nas sub-regiões da Bacia Hidrográfica do Rio São Francisco (BHSF) utilizando o Índice de Precipitação Padronizado (SPI) e cadeias de Markov. Cada sub-região da BHSF possui características físicas e climáticas específicas, dessa forma foram utilizadas quatro estações pluviométricas contendo dados com 46 anos, de 1970 a 2015, obtidas na Agência Nacional de Águas (ANA), representativas de cada sub-região. O SPI foi calculado para as escalas de tempo de seis e doze meses e as matrizes de probabilidades de transição foram obtidas utilizando as cadeias de Markov. As matrizes de transição mostraram que, em ambas as escalas, caso a condição climática estivesse em classe de seca severa ou chuvosa, a mudança para outra classe seria pouco provável a curto prazo. Correlacionando esta informação com as probabilidades da distribuição estacionária, foi possível encontrar as regiões que têm maiores possibilidades de no momento futuro estar sob clima chuvoso ou de seca. Os tempos de recorrência calculados para as estações inseridas no semiárido foram menores quando comparado com o valor do tempo da estação representativa do Alto São Francisco que possui maiores níveis de precipitação, confirmando a predisposição do semiárido em apresentar maiores chances de períodos futuros de seca.

Palavras-chave:
cadeias de Markov; índice de precipitação padronizado; seca.

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