Caracterização de eventos extremos e de suas causas climáticas com base no Índice Padronizado de Precipitação Para o Leste do Nordeste
Authors: Da Silva Djane Fonseca , LIMA Maria José DA SILVA , SOUZA NETO PEDRO FERNANDES DE , Gomes Heliofábio Barros , Silva Fabrício Daniel dos Santos , Almeida Henrique ravi rocha de carvalho , Costa Rafaela Lisboa , Pereira Marcos Paulo Santos 
Published: April 2020

Os eventos climáticos extremos demonstram um papel significativo das sociedades, seja por sua intensidade, pela frequência de ocorrência ou pela vulnerabilidade socioambiental. Objetiva-se classificar e quantificar as precipitações na porção leste da região Nordeste (NE) do Brasil através do índice SPI, como também detectar maiores déficits e/ou excesso de precipitação. O Standardized Precipitation Index (SPI) foi utilizado para quantificar déficits de precipitação e identificar eventos secos e chuvosos em diferentes escalas temporais, auxiliando no monitoramento da sua dinâmica temporal. No cálculo do SPI foi utilizado a distribuição gama, e estimados os limites de precipitação que representam a cada categoria do índice. Foram utilizados dados pluviométricos das capitais dos estados que compõem no leste do Nordeste do Brasil, no período de 1961 a 2014 provenientes da Agência Nacional das Águas (ANA). A análise de Ondeletas foi utilizada com objetivo de identificar ciclos de extremos pluviométricos e de suas causas através das escalas temporais detectadas em séries de precipitação para as capitais do leste do Nordeste do Brasil. Os resultados mostraram que as ocorrências de secas foram as maiores em todas as cidades, todavia na categoria extrema os eventos chuvosos revelaram-se mais frequentes. Os anos normais foram os mais persistentes em todas cidades analisadas. Recife apresentou máximas ocorrências de eventos chuvosos. Os eventos com intensidade extrema, seja chuvoso ou seco, ocorreram em boa parte da série em anos de ENOS. O SPI revelou-se uma excelente ferramenta na detecção e no monitoramento de seca/chuvas na região analisada. A presença de escalas temporais relacionadas com eventos ENOS, Dipolo do Atlântico, ciclo de manchas solares e Oscilação Decadal do Pacífico foram identificadas em todas as capitais do leste do NEB.  Characterization of Drought Events Based on the Standardized of Precipitation Index for the East NortheastA B S T R A C TExtreme weather events demonstrate a significant role for societies, whether by their intensity, frequency of occurrence or socio-environmental vulnerability. Objective-classify and quantify as precipitation in the eastern portion of the Northeast (NE) of Brazil through the SPI index, as well as detect larger deficits and / or excess occurrence. The Standardized Precipitation Index (SPI) was used to quantify use deficits and to identify dry and rainy events in different temporal variations, helping to monitor their temporal utilization. No SPI calculations were used for gamma distribution, and estimated capture limits representing each category of the index. Rainfall data were used from the capitals of the states that make up the eastern Northeast of Brazil, with no period from 1961 to 2014, Registration of the National Water Agency (ANA). A wave analysis was used to identify extreme rainfall cycles and their causes caused by temporary variations detected in monitoring series for the eastern capitals of Brazil. The results shown as drought occurrences were the highest in all cities, however in the extreme category of rain events most frequently revealed. The normal years were the most persistent in all cities analyzed. Recife presents maximum occurrences of rain events. Extreme intensity events, whether rainy or dry, occur in much of the series in ENSO years. The SPI revealed an excellent tool for detection and monitoring of drought / gloves in the analyzed region. The presence of temporary variations related to ENOS, Atlantic Dipole, sunspot cycle and Pacific Oscillation events are identified in all eastern NEB capitals.Keywords: SPI; extreme rainfall; drought; Wavelet analysis.