EM UBERLÂNDIA - MG
RIBEIRO,
Bernardo Zimon Giacomini
Graduando em Geografia do Instituto de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia
SANTOS, Enio Rodovalho dos
Graduando em Geografia do Instituto de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia
RIBEIRO, Antônio Giacomini
Professor do Instituto de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia
RODRIGUES, Rafael Ávila
Graduando em Geografia do Instituto de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia
e-mail: giacomini@ufu.br
Word-key: climatic forecast - precipitation pluviometrical.
The analysis of historical series of data of precipitation pluviométrical wants to the possibility
to determine the probability of rain occurrence in a certain day. Using a 19 year-old series in
Uberlândia - MG was possible to establish the percentile of probability of occurrence of rains
for any day of the year. The maximum probabilities happen during the period that is going
from the end of the month of November to end of March, with maximum probability of 84%,
with 16 occurrences in 19 years, for March 07. The smallest probabilities happen between the
months of June and August, being the month of July that presents the largest number of days
whose probability of rain occurrence is null, with 20 days. This analysis technique is an
important instrument in the aid of the climatological analysis and forecast of the time to a
given place, facilitating better orientation to the users of the climatic input.
* Dissertation elaborated in Lab. of Climatology and Water Resources of the Institute of
Geography of the Federal University of Uberlândia
1. INTRODUÇÃO
A cada dia que passa a previsão do tempo torna-se cada vez mais precisa, com a utilização de
aparelhos cada vez mais sofisticados. Com estes dados foi elaborado um cálculo estatístico
em porcentagem capaz de determinar a probabilidade de ocorrência de chuva em um
determinado dia do ano. Este cálculo tende a se tornar cada vez mais preciso a medida que
formos juntando mais registros com o passar dos anos.
Este trabalho tem como objetivo determinar a probabilidade de ocorrência de chuva em um
dia determinado do ano, para auxiliar a previsão do tempo.
2. PROCEDIMENTOS E MÉTODOS
Para desenvolver deste trabalho foi coletado dados de precipitação da “Estação
Meteorológica” do 5 º Distrito de Meteorologia do Instituto Nacional de Meteorologia, com
sede em Belo Horizonte. Em seguida foi elaborado uma tabela para cada mês do ano com
registros diários de precipitação do período de 1981 a 1999. Para executar o cálculo estatístico
foi usado a fórmula matemática de regra de três:
Ex 1: Temos dados de 19 anos e choveram 12 anos e outros 7 anos sem chuva:
19 anos – 100%
12 anos - x
19x = 100 . 12
19x = 1200
x = 63%
Ex 2: Dia 07 de Fevereiro Ex 3: Dia 07 de Julho
Choveu 16 dias Choveu 1 dia
19 anos – 100% 19 anos – 100%
16 anos – x 1 ano - x
19x = 100 . 16 19x = 100 . 1
19x = 1600 19x = 100
x= 84% x = 5%
3. Resultados
Depois de todos os dados tabulados terem sido cruzados foram feitas as seguintes análises:
Os meses de novembro, dezembro, janeiro, fevereiro e março são realmente os meses onde
foram apresentados os maiores índices de precipitação pluviométrica sendo que o acerto da
previsão estatística é alto para chuva.
As precipitações são de médias para altas e as probabilidades giram em média em torno de
65% a 84% para a probabilidade de ocorrência de chuvas.
Vimos que nos meses de maio, junho, julho, agosto e setembro são os meses em que menos
tem a precipitação e por isso mais secos com maior ocorrência de precipitação pluviométrica
com anos que se alternam anos com muito pouca chuva, e outros sem chuva alguma. O índice
pluviométrico é muito baixo quando chove (com exceções) e a probabilidade de não chover é
alta em torno de 80 a 90 %.
Os outros meses seriam transitórios, como abril e outubro, onde há menor probabilidade de
acertar as chances de precipitação pluviométrica, pois essas ficam em torno de 30 a 60 %
sendo que os anos não seguem uma linha periódica de precipitação (Quadro 1).
. CONSIDERAÇÕES FINAIS
A determinação da probabilidade de ocorrência de chuvas na escala diária é mais uma
ferramenta para auxiliar na previsão do tempo local, principalmente no apoio da definição de
um calendário agrícola. Espera-se que o grau de acerto seja ampliado com o acumulo de
informações melhorando o apoio a previsão das chuvas.
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