1O conhecimento das características espaciais e temporais dos elementos do clima como, por exemplo, a precipitação pluvial é importante para o entendimento de processos no sistema superfície-atmosfera e sua interação com os aspectos hidrológicos, biogeográficos, geomorfológicos e da dinâmica da paisagem nos tempos pretéritos e históricos.
2A unidade espacial de análise para o entendimento da dinâmica climática anual, mensal e sazonal é a regional. Conforme Ribeiro (1993, p. 3) “o clima regional pode apresentar significativas variações pela ação de feições fisiográficas ou antrópicas que interferem no fluxo energético ou no transporte de massa da circulação regional, diferenciando subsistemas de circulação secundária”.
3A precipitação na região Amazônica é elevada com totais pluviométricos superiores a 3500 mm anuais em algumas localidades e apresenta pouca amplitude térmica. Por localizar-se próxima à faixa equatorial, recebe durante todo ano elevada insolação, que se reflete em temperaturas elevadas independentemente das estações do ano, com exceção dos dias com a presença de friagens.
4O maior volume total de chuvas mensal ocorre no Sul da região nos meses de dezembro a fevereiro, na parte Central de março a maio e no Norte da região de junho a agosto. (MARENGO E NOBRE, 2009).
5Os dois períodos relacionados à dinâmica climática e fluvial que regem o cotidiano dos amazônidas são denominados popularmente de cheia (período chuvoso) e vazante (período com diminuição dos totais de chuva) e apresentam-se em intervalos de meses diferentes ao longo da região Amazônica.
6A variabilidade e sazonalidade das chuvas repercutem diretamente nas atividades agrícolas, na pesca, na saúde e segurança alimentar conforme estudos em diferentes estados na Amazônia Brasileira. (ALEIXO e SILVA NETO, 2015; DEBORTOLI et al, 2012; MORAES e SCHOR, 2010; FRANCA e MENDONÇA, 2015).
7Dessa maneira, o objetivo deste trabalho foi analisar a variabilidade da precipitação pluvial anual e identificar os anos-padrão dos municípios de Coari, Tefé, Carauari Alvarães, Juruá e Uarini, na região do Médio Solimões no estado do Amazonas no período de 1992-2012.
8A região do Médio Solimões é caracterizada segundo Ross (2006) como sistemas ambientais naturais pouco transformados, no qual ocupa as terras predominantemente com baixas altitudes, oscilam entre 40 metros e no máximo 140 m aproximadamente.
9Segundo Ross (2006) a área estudada apresenta duas unidades geomorfológicas: a Planície do rio Amazonas, caracterizados por apresentar relevo plano, litologias caracterizadas por aluviões, areias e argilas, associadas às classes de solos como Gleissolos e Neossolos Flúvicos; e a Depressão da Amazônia Ocidental, caracterizada por colinas amplas de topos planos, planícies fluviais, litologias caracterizadas por arenitos finos, associadas à Argissolos vermelho-amarelados e Planossolos Háplicos.
10Os dados de precipitação pluvial, mensais e anuais, foram coletados da Agência Nacional de Águas (ANA) pela plataforma Hidroweb. Em decorrência da qualidade e disponibilidade dos dados foi escolhido o período de 1992–2012 para análise. Também foram utilizados dados das estações do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) na região. A localização do recorte espacial do estudo e dos postos/estações utilizadas pode ser observada na Figura 1.
Figura 1. Localização da área de estudo e distribuição das estações analisadas.
Organização: Autores, 2017.
11Para as estações que apresentaram dados mensais faltantes foram utilizados dados das estações mais próximas e aplicada técnica de regressão para preenchimento de falhas e no caso de a estação se situar em área distante de outro posto meteorológico utilizou-se também da média estatística dos dados da própria estação pelo maior período de tempo disponível (mínimo de 10 anos).
12Verificou-se que na região do Médio Solimões a presença de estações meteorológicas é escassa e foi preciso utilizar-se de estações fora do limite da região para realização da interpolação dos dados em perspectiva regional pelo método da krigagem. Foram selecionadas 32 estações meteorológicas para compor a análise regional da precipitação pluvial na região.
13Os dados de chuva na região foram analisados de forma anual, sazonal e mensal, utilizando-se primeiramente do tratamento estatístico descritivo.
14Para caracterização anual das chuvas na região nos anos analisados, foi utilizada a metodologia dos anos-padrão proposta por Monteiro (1971) utilizada em diversos estudos de variabilidade climática no escopo da climatologia (SANT´ANNA NETO, 1995). Os anos-padrão foram definidos aplicando-se a técnica estatística dos quantis (XAVIER, 1999, 2002; SILVESTRE et al, 2015), com os parâmetros do percentil de 0 a 15%, 15 a 35%, 35 a 65%, 65 a 85%, e acima de 85% do total pluvial anual, para delimitação dos anos: secos, tendentes a secos, habituais, tendentes a chuvosos e chuvosos.
15Sobre a variabilidade espaço-temporal da pluviosidade no médio Solimões identificou-se do período de vinte e um (21) anos analisados (1992-2012) os anos chuvosos, tendente a chuvosos, habituais, tendente a seco e secos, conforme a legenda de cores e valores do quadro 1.
Quadro 1. Representação dos anos-padrão.
Org.: autores (2018)
16Também foi utilizado o Teste não paramétrico de Petitt que não requer uma hipótese sobre a distribuição dos dados, para identificação dos padrões de homogeineidade e rupturas nas séries históricas. Paralelamente a esse, se utilizou o teste não paramétrico de Mann-Kendall para verificar a tendência anual nas séries de precipitação pluvial, utilizando-se do software XLstat.
17O teste de Mann-Kendall se fundamenta na hipótese nula (H0) demonstrando a inexistência de uma tendência na série, além de mais três hipóteses alternativas, como tendência zero, tendência negativa e tendência positiva. Esse teste não paramétrico é considerado robusto para os desvios de normalidade e não-estacionaridade nas análises de séries históricas de precipitação pluvial e temperatura do ar em diversos estudos da climatologia. (BLAIN, 2009, DEBORTOLLI et al, 2012; CARMELLO e SANT´ANNA NETO, 2015, FANTE, 2014; SANCHES et al, 2016).
18Posteriormente, os dados foram processados no ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), como amostras MNT (Modelo Numérico do Terreno), onde a cota Z correspondia aos valores de chuva em mm.
19Após a inserção dos dados de pluviosidade no SIG, utilizou-se o módulo de análise espacial do Spring, onde foram realizados a análise Geoestatística, em que inicialmente é realizada a análise exploratória, em que são verificados os padrões e relação das amostras.
20O passo seguinte consiste na geração do semivariograma e seu ajuste, onde são readequados os parâmetros estruturais do semivariogramas, como: efeito pepita, contribuição (patamar) e alcance (amplitude).
21O semivariograma tem função de medir a variância entre pontos separados por uma distância h, desse modo, os pontos próximos, a diferença é pequena e a variância é pequena, inversamente, a variância aumenta conforme a distância entre os pontos (YAMAMOTO & LANDIM, 2013).
22Para Ferreira (2014, p.228), “os semivariogramas são modelos gráficos utilizados para se detectar o grau de dependência espacial entre dados geográficos em diferentes intervalos de distâncias crescentes”.
23Assim, a variância é estabilizada a partir de uma variância máxima, portanto, a partir de certa distância, essa variância máxima é denominada Patamar, no caso do software Spring, é denominado contribuição.
24Após os ajustes dos semivariogramas, é realizada a validação dos modelos de ajustes, em que se verifica a consistência dos parâmetros de relação dos dados, para que em seguida se implemente a interpolação por Krigagem.
25Conforme Ferreira (2014), a interpolação é um processo geoestatístico comum nos trabalhos de climatologia por tratar de dados espaciais rarefeitos, como a distribuição dispersa de poucas estações meteorológicas, disponíveis apenas para alguns pontos no plano cartográfico.
26Por meio de interpolação é possível elaborar de uma superfície de dados mais completa e ajustada a dados irregulares disponíveis (FERREIRA, 2014).
27Para interpolação de dados climáticos como precipitação pluviométrica é indicado o algoritmo de krigagem, que é definido como um processo geoestatístico de estimativa de valores de variáveis distribuídas no espaço e/ou no tempo, com base nos valores adjacentes quando considerados interdependentes pela análise variográfica (YAHAMOTO & LADIM, 2013).
28Utilizou-se no presente trabalho a krigagem ordinária, que é definido como um método local de estimativa e, portanto, a estimativa em um ponto não amostrado é resultado da combinação linear dos valores encontrados na vizinhaça próxima (YAHAMOTO & LADIM, 2013).
29No software Spring após a validação do modelo de ajustes, a última etapa desse processo geoestatístico foi a implementação da krigagem, em que se é selecionada a categoria e plano de informação que receberá o modelo numérico do terreno com a superfície estimada pela krigagem, conforme a figura 2.
Figura 2: Organograma dos procedimentos geoestatísticos para Krigagem no Spring.
Organização: Autores, 2018.
30Assim, o procedimento final da interpolação por krigagem, consistiu em criar uma estimativa de superfície a partir dos pontos distribuídos na área de estudo, gerando um modelo numérico de terreno, em que foram utilizados parâmetros ajustados e validados do semivariograma.
31A circulação atmosférica na maior parte da América do Sul no verão austral forma o denominado Sistema de Monção da América do Sul (SMAS), que apresenta características envolvendo gradiente de temperatura terrestre e oceânico de grande escala sobre o continente, a circulação anticiclônica em altos níveis (Alta da Bolívia) e a baixa pressão sobre o interior do continente (Baixa do Chaco), amplo fluxo de umidade para o continente em baixos níveis e a presença intensa do jato de baixos níveis nos Andes (MARENGO, 2004; BORBA e NOBRE, 2013).
32No período do verão austral o calor latente liberado na convecção é responsável por modular o clima regional e de grande escala. Dessa forma, o clima amazônico apresenta ampla complexidade de processos articulados em distintas escalas no espaço-tempo.
33Diferentes autores atribuem a evapotranspiração e evaporação ampla responsabilidade sobre os totais de chuvas na região, o índice de contribuição varia de 30 a 70% (MOLION, 1987; MARENGO e NOBRE, 2009; FISH,1998; SALATI, 1984)
34As chuvas na região Amazônica são controladas por sistemas dinâmicos de grande escala como a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), a circulação de Hadley e Walker e pela associação oceano-atmosfera por meio das anomalias da temperatura dos oceanos Atlântico e Pacífico que define modos de variabilidade e afetam a circulação da ZCIT e Walker.
35Diferentes estudos afirmam que eventos de El Niño Oscilação Sul (ENSO) na fase positiva (El Niño) e negativa (La Niña) se relacionam com a variabilidade interanual dessas circulações e repercutem na diminuição de volumes de chuva na fase positiva e aumento na fase negativa em diferentes magnitudes na região (OBREGON, 2013).
36A interação oceano-atmosfera é importante para compreender a gênese dos estados de tempo associados as disrtimias anuais e sazonais. Munos et al. (2013) analisou o aquecimento da região amazônica derivado das anomalias de superfície do Atlântico e Pacífico e verificou o aquecimento anômalo em cinco dos últimos sete anos coincidente com o período de seca.
37Misra (2012) verificou a influência da temperatura do Atlântico sobre as chuvas da região interagindo com a ZCIT, ou seja, o aumento da temperatura no Atlântico Norte que ocasiona o enfraquecimento da ZCIT e a diminuição das chuvas na região, fato que ocorreu em 2005 que ocasionou grande seca na região.
38As oscilações intrasazonais como a denominada Madden-Julian associada à atividade convectiva da Zona de Convergência do Atlântico Sul, também modula as chuvas sobre a Amazônia (OBREGON, 2013; MARENGO e NOBRE, 2009).
39As incursões de sistemas frontais, aliadas à organização do movimento convectivo, contribuem para chuvas e diminuição da temperatura na região e ocorrem com maior frequência durante os meses de junho-outubro. (FISCH et al., 1998; KOUSKY e FERREIRA, 1981). A frequência de linhas de instabilidade durante a época denominada de seca na Amazônia Central é também responsável pelas chuvas na região. (MOLION, 1987, FISCH et al., 1998).
40Assim, verifica-se que os sistemas de grande escala, sinótica e mesoescala se integram no entendimento da gênese das chuvas e sua distribuição distinta na região Amazônica.
41Na região do Médio Solimões no estado do Amazonas durante os anos de 1992-2012, os maiores totais anuais de chuva ocorreram na porção Norte e Sudoeste nos municípios de Uarini e Juruá em parte de Tefé e Carauari, com totais superiores a 3200 mm anuais nos postos pluviométricos. Os menores totais pluviométricos da região apresentaram-se com valores inferiores a 2100 mm na porção leste e oeste compreendendo a parte Central da área do município de Carauari, de acordo com a figura 3.
42As isoietas anuais da região do Médio Solimões mostram que a porção Norte é a que concentra os volumes anuais mais altos de chuvas. Este comportamento, por conseguinte, torna evidente a diferenciação pluvial existente dentro da área estudada, com chuvas mais volumosas no Norte e também na parte Central provocadas pela atuação dos diferentes sistemas atmosféricos, em especial a ZCIT.
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Figura 3. Média do Total de Chuva Anual na região do Médio Solimões.

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44Na porção Noroeste da área de estudo, ou seja, porção central do município de Juruá e sul do município de Uarini, verificou-se coeficientes de variação entre 50 a 63%, já na porção central da área de estudo, os dados de chuva foram menos variáveis, ou seja, menos dispersos da média da série, conforme a figura 4.
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Figura 4. Coeficiente de variação da precipitação pluvial da região do Médio Solimões.

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46Os anos identificados como habituais foram predominantes no percentual da série histórica com destaque para 1997, 2000, 2001, 2003 e 2006, por apresentarem maiores totais de postos/estações, sendo que o ano 2000 apresentou 17 postos/estações meteorológicas com características habituais, conforme a figura 5.
Figura 5. Painel têmporo-espacial do percentual das estações/postos e anos-padrão.
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47Os anos de 1998, 2005 e 2010, se destacaram como sendo os mais secos, tendo em vista os volumes totais mais baixos de chuvas em relação aos dos demais anos, porém, os anos de 1996 e 1997 espacialmente devido a interpolação tiveram uma distribuição mais generalizada da escassez de chuva na região.
48Na região do Médio Solimões, no período de 1992 a 2012, caracterizou-se o ano de 2010, como ano seco, conforme proposta de Xavier (1999, 2002) e Silvestre et al, (2015). No ano de 2010 foi observado valores ≤ 1899 mm, em 18 postos pluviométricos/estações meteorológicas analisados.
49O ano 2010, definido como seco, possibilita a observação da distribuição heterogênea das chuvas na região do Médio Solimões, em que é verificado em 18 postos pluviométricos com valores menores ou iguais (≤) 1899 mm, ao mesmo tempo apresenta-se valores elevados, maiores de 4000 mm, na porção sul do município de Carauari, ver figura 6.
Figura 6. Total anual de chuva no ano de 2010 no Médio Solimões.
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50Outros anos como 1995, 1998, 2005, 2007 e 2010 também apresentaram características tendentes a secos e secos, de acordo com o quadro 2, os fatores de grande escala se associam as anomalias da temperatura do oceano (TSM) do Pacífico e Atlântico.
Em 2004/2005 percebe-se um padrão seco e tendente a seco em 56,3% dos postos da região, verificou-se que as anomalias de precipitação negativas em dezembro e abril de 2004, ocorreram decorrência da TSM do Pacífico leste e central e do Atlântico Norte. (CAVALCANTI et al, 2013).
No ano de 2005 a seca prolongada atingiu em especial os setores Noroeste (NW) e Oeste (W) da região Amazônica e tiveram influência da intensificação das anomalias positivas no Atlântico Norte. (MARENGO et al., 2008; YOONG e ZENG, 2010; CAVALCANTI et al, 2013).
51Nos anos de 2010/2011 metade (50%) dos postos demonstrou padrão tendente a seco e seco e o restante distribuído nas demais classes
Quadro 2. Anos-padrão nas estações da região do Médio Solimões.
52A região Amazônica apresentou anomalias de precipitação em vários setores caracterizando uma seca prolongada em decorrência da existência de um episódio ENSO fase quente e do aumento da TSM no Atlântico Norte influenciando no ramo subsidente da célula meridional tipo Hadley.por vários meses em 2010 (CAVALCANTI et al, 2013).
53Os anos identificados como sendo chuvosos ou tendentes a chuvosos foram 1993, 1994,1999, 2002, 2004, 2008, 2009 e 2012. O ano 2012 que apresentou maior média anual de precipitação com 2.825mm na região, com ampla abrangência espacial conforme se observa nas isoietas da figura 7, caracterizando-se como ano-padrão extremamente chuvoso e tendente a chuvoso para 16 postos/estações, ou seja, 50%, em contraposição as estações que os totais representaram o padrão habitual 19% e seco e tendente a seco 31%.
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Figura 7. Total anual de Chuva no ano de 2012 na região do Médio Solimões-AM.

55As variações anuais da precipitação têm consequências na hidrologia da região, conforme observado nos estudos de Marengo et al. (2008) e Coe et al. (2002), que demonstraram a associação nos níveis do Rio Negro e do rio Amazonas com os eventos La Niña e a elevação nos níveis médios de vazão e eventos El Niño em valores de vazão abaixo da média.
56O ano de 1999, devido ao fenômeno ENSO fase negativa também apresentou característica tendente a chuvoso e chuvoso em 47% das estações, com valores maiores ou iguais (≥) 2780 mm.
57Do total de postos e estações com predomínio de anos-padrão secos e tendente a seco ocorreram alterações na região na série histórica analisada. No período de 1992 a 2002, o total de 48,1% das estações, apresentaram anos secos e tendente a seco e na última década de 2003 a 2012, se elevou para 51,9%. Em contrapartida os anos-padrão chuvosos e tendentes a chuvosos característicos nas estações diminuíram de 53,2% no período de 1992 a 2002 para 46,8% na última década.
58A análise de tendências e rupturas demonstraram diferentes resultados relacionada aos testes, conforme o quadro 3. De acordo com o teste estatístico de Mann-Kendall, 18,8% das séries históricas de chuva analisadas apresentaram tendência positiva (p<0,05) e 18,8% tendência negativa (p<0,05). O teste de Petitt demonstrou similaridade com 18,8% de rupturas positivas (p<0,05) e 12,5% rupturas negativas.
Quadro 3. Tendências e Rupturas significativas nas séries históricas de precipitação pluvial.
Org.: Autores, 2018.
59O teste de Petitt demonstrou que parte expressiva com 68,8% dos postos na série histórica não tiveram rupturas e/ou mudança expressiva nos padrões de chuvas.
60As alterações evidenciadas com a análise das rupturas foram verificadas com padrão positivo em 18,8% dos postos e ocorreram nos anos de 1998, 2000 e 2005, em postos como Barro alto no ano de 1998 (p<0,002), Japurá Acanauí no ano de 2005 (p<0,002), Jutica no ano 2000 (p<0,000), Liberdade no ano de 1998 (p<0,001), Soledade no ano 2000 (p<0,015) e Xibaua no ano de 2005 (p<0,005).
61Em 12,5% dos postos foram observadas rupturas negativas com predomínio nos anos de 2000 e 2002. Os postos com alteração no padrão pluviométrico negativo foram Japurá Villa Bitencourt no ano de 2002 (p<0,012), Porto seguro no ano 2000 (p<0,022), São Pedro Maraa no ano 2000 (p<0,001) e Vista Alegre no ano de 2002 (p<0,000).
62Neste contexto, a presença de rupturas negativas e positivas na região no período de1998 a 2005 interagem com a modificação dos anos-padrão verificada na última década.
63A análise das tendências pelo teste de Mann-Kendall evidenciou incrementos pluviométricos significativos positivos na estação Estirão Santa Cruz (p<0,037) e estação Fonte Boa (p<0,027). As estações que além da tendência positiva também apresentaram rupturas positivas foram Japurá acanauí (p<0,019/p<0,002), Jutica (p<0,001/ p<0,000), Soledade (p<0,006/ p<0,015), Xibaua (p<0,001/ p<0,005).
64A abrangência espacial da tendência de incremento da precipitação ocorreu em estações próximas às porções do município de Tefé, Carauari e Fonte Boa, conforme a figura 8.
Figura 8. Postos e estações com tendência no teste de Mann-Kendall e Petitt
Organizado pelos autores, 2018.
65As tendências negativas significativas foram observadas na estação forte das graças (p<0,016) e seringal Moreira (p<0,013). Porém as estações, Japura villa bittencourt (p<0,019/ p<0,012), Porto seguro (p<0,001/ p<0,022), São Pedro Maraa (p<0,003/ p<0,001), Vista Alegre (p< 0,0001/ p<0,000) além da tendência negativa também apresentaram rupturas negativas, sendo a abrangência espacial das tendências negativas no município de Coari e demais estações individuais.
66De modo geral as rupturas e tendências não demonstraram um padrão espacial predominante, exceto em algumas estações pontualmente. Cada posto e estação meteorológica apresentou um padrão de homogeneidade e tendência dos dados independente da sua localização geográfica na região do Médio Solimões.
67A variabilidade interanual da precipitação pluvial no Médio Solimões demonstra a predominância de anos habituais e a disposição regular entre anos-padrão secos, tendentes a secos, chuvosos e tendentes a chuvosos, com destaque para o ano seco de 2010, com média anual de precipitação pluvial de 2.177mm e o ano chuvoso de 2012 com média anual de 2.825mm. A série histórica dos anos-padrão demonstrou a maior presença na última década de anos-padrão secos e tendentes a secos na região, associados aos fenômenos da dinâmica oceano-atmosfera como ENSO fase quente e aumento da temperatura do oceano Atlântico Norte.
68As rupturas e tendências estiveram associadas nos postos e estações com significância estatística. Neste contexto, a presença de rupturas negativas e positivas na região no período de1998 a 2005 interagem com a modificação da ocorrência dos anos-padrão verificada na última década.
69A tendência positiva e negativa das chuvas no Médio Solimões demonstrou similaridade apresentando 18,8% dos postos e estações com significância estatística, além disso, verificou-se que não ocorreu um padrão espacial predominante no período analisado exceto em poucos postos e estações, demonstrando que ocorre uma heterogeneidade da tendência pluviométrica independentemente da localização geográfica. A tendência de incremento da precipitação ocorreu em estações conjuntas próximas às porções do município de Tefé, Carauari, Fonte Boa e as tendências negativas conjuntas próximas ao município de Coari e demais estações individuais.
70Portanto, os resultados encontrados podem contribuir para uma melhor compreensão das características e alterações climáticas desta região, importantes para subsidiar planos e políticas de adaptação, uma vez que a variabilidade pluviométrica influência nos aspectos hidrológicos e também nas atividades econômicas, agrícolas, na mobilidade, na saúde, em diferentes contextos na região do Médio Solimões-AM, conforme os níveis de vulnerabilidade da população.
71Os autores agradecem a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas – FAPEAM, pelo financiamento via edital Nº 04/2017 PPP-FAPEAM.