Índices de seca agrícola e meteorológica para algumas localidades no estado do Rio Grande do Sul - Silveira, Suélen Cristiane Riemer da (2016)
O estado do Rio Grande do Sul, conhecido pela sua produção agrícola tem sido afetado pela queda na produtividade das principais culturas, em decorrência de longos períodos sem precipitação. Os impactos da seca têm influência direta nas atividades agrícolas e econômicas do estado, refletindo-se na baixa disponibilidade de umidade no solo, o que torna o suprimento de água às culturas insuficiente para repor as perdas. Pesquisar a influência da seca na disponibilidade de recursos hídricos, como sua caracterização para identificação de períodos secos, poderá possibilitar o monitoramento dos seus efeitos, auxiliando no planejamento e na diminuição dos seus impactos. Para tanto são utilizados alguns índices de secas que possibilitam quantificar e classificar este fenômeno. Desta forma, o objetivo do presente trabalho foi caracterizar o comportamento da seca agrícola e meteorológica, a partir da utilização do Índice de Severidade de Seca de Palmer (PDSI), Índice de Anomalia de Umidade de Palmer (Z) e do Índice Padronizado de Precipitação (SPI), em algumas localidades do estado do Rio Grande do Sul. Para tanto foram utilizados dados de temperatura média do ar e de precipitação pluvial de 12 postos meteorológicos do Estado, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia e pela Agência Nacional de Águas, contemplando um período de 53 anos de dados, para o período de 1961 a 2013. Para o cálculo dos índices PDSI e Z foram utilizadas equações do balanço hídrico climatológico, realizado pelo método descrito por Thornthwaite (1948), adotando uma capacidade de água disponível no solo de 100 mm para todas as localidades. Os resultados mostraram que o índice PDSI apresentou maiores eventos de secas severas e extremas em relação aos índices SPI e Z. Considerando a análise comparativa dos eventos de secas, o SPI teve maior proximidade do PDSI, quanto ao número de eventos e boa correlação quando aplicado o modelo linear, apesar das correlações entre o SPI e o índice Z também não mostrarem diferença significativa pelo teste t, do parâmetro angular do ajuste linear, a 5% de probabilidade de erro.