نبذة مختصرة : The lack of studies using the Climatological Water Balance (CWB) in the municipality of Rio de Janeiro (MRJ) motivated the present study. The climatic data of the Sistema Alerta Rio include information collected from 1997 to 2016. The gaps were filled by regional weighting (rainfall) and multiple linear regression models. (MLRM) – (air temperature). The CWB was applied to the years of 1997, 2015, and 2008/2009, which were considered as dry and wet years in the time series. From the results of the CWB calculated for each season of the Sistema Alerta Rio, water excess (EXC) and water deficit (DEF) were obtained at temporal and spatial scales. The Inverse of Square Distance (ISD) method was the most adequate in the spatialization of EXC and DEF. In 1997, considered a dry year in the MRJ, DEF was predominant. In 2015, the lowest DEF values were obtained at Rocinha station (South Region) and Grota Funda station (West Region). CWB results for the years 2008-2009 showed that EXC reached the maximum value of 1855 mm at Rocinha station and the minimum value of 503 mm at Penha station (North Region). The spatial results of the accumulated EXC and DEF showed that their distributions are related to the dynamics of multi-scale meteorological systems and the relief configuration of the municipality of Rio de Janeiro.Balanço Hídrico Climatológico Para o Município do Rio de JaneiroR E S U M OA inexistência de estudos utilizando o Balanço Hídrico Climatológico (BHC) no município do Rio de Janeiro (MRJ) motivou o presente estudo. Os dados climáticos do Sistema Alerta Rio são de 1997 a 2016. Assim, este estudo teve como objetivo avaliar a distribuição espaço-temporal do CWB, com base na identificação de regiões com excesso e déficit hídrico, utilizando dados do Sistema Alerta Rio. Os dados climáticos passaram por preenchimento de falhas via ponderação regional (chuva) e modelos de regressão linear múltipla (MRLM) - (temperatura do ar). O BHC foi aplicado para os anos de 1997, 2015 e 2008/2009, considerados anos secos e úmidos na ...
Relation: https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/244069/37104; Armond, N. B.; Sant’anna Neto, J. L. 2017. Entre eventos e episódios: ritmo climático e excepcionalidades para uma abordagem geográfica do clima no Município do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Climatologia, Ano 13, 20, 5-28, Brito, T. T.; Oliveira-Júnior, J. F.; Lyra, G. B.; Gois, G.; Zeri, M. 2016. Multivariate analysis applied to monthly rainfall over Rio de Janeiro state, Brazil. Meteorology and Atmospheric Physics (Print), 129, 469-478, Buytaert, W.; De Bièvre, B. 2012.Water for cities: the impacto f climate change and demographic growth in the Tropical Andes. Water Resources Research, 48, 1343-1397. Climanálise. Produtos Climanálise INPE/CPTEC. 2017. Disponível em: . Acesso em 22 de outubro de 2017. Corte, A. C. D. 2015. Balanço hídrico em bacia urbana. 82f. Dissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Universidade Federal de Santa Maria, RS. Dereczynski C. P.; Silva, W. L.; Marengo J. 2013. Detection and Projections of Climate Change in Rio de Janeiro, Brazil. American Journal of Climate Change, 2, 25-33. Dereczynski, C. P.; Oliveira, J. S.; Machado, C. O. 2009. Climatologia da Precipitação no Município do Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Meteorologia, 24, 24–38. Freitas, W. K.; Magalhães, L. M. S.; Santana, C. A. A.; Pereira Junior, E. R.; Souza, L. C. M.; Toledo, R. A. B.; Garção, B. R. 2020. Floristic analysis of urban public squares located in the region of the Atlantic Forest, Brazil: a systematic review. Urban Forestry & Urban Greening, 48, 126555. Hunt, A.; Watkiss, P. 2011.Climate change impacts and adaptation in cities: A review of the literature. Climatic Change, 104, 13–49. IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. IBGE, 2017. Diretoria de Pesquisas, Coordenação de Trabalho e Rendimento, Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua 2014. Disponível em < http://www.ibge.gov.br/estadosat/perfil.php?sigla=rj>. Acessado em 20 jul. Imhoff, M. L., Zhang, P., Wolfe, R. E., Bounoua, L. 2010. Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA. Remote Sensing of Environment, 114 504–513. Lima, K., Satyamurti, P., Fernandez, J.P.R. 2009. Large-scale atmospheric conditions associated with heavy rainfall episodes in Southeast Brazil. Theoretical and Applied Climatology, 101, 121-135. Marengo, J., Alves, L. 2015.Crise Hídrica em São Paulo em 2014: Seca e Desmatamento. GEOUSP Espaço e Tempo (Online), 19, 485-494, McDonald, R. I.; Weber K.; Padowski J.; Florke M.; Schneider C.; Green P. A., Gleeson T.; Eckman S.; Lehner B.; Balk D.; Boucher T.; Grill G.; Montgomery M. 2014.Water on an urban planet: Urbanization and the reach of urban water infrastructure. Global Environmental Change, 27, 96-105. Moraes, N. O.; Marton, E.; Pimentel, L. C. G. 2005. Simulações Numéricas da Formação de Ilha de Calor na Região Metropolitana do Rio de Janeiro. Anuário do Instituto de Geociências – UFRJ, 1, 116–138. Oliveira Júnior, J. F.; Caúla, R. H.; Gois, G.; Teodoro, P. E.; Silva Junior, C. A.; Santiago, D. B.; Correia Filho, W. L. F. 2019. Meteorological Systems Influences Rainfall in Seropédica. Revista Brasileira de Geografia Física, 12, 2141-2151. Oliveira Júnior, J. F.; Gois, G.; Terassi, P. M. B.; Silva Junior, C. A.; Blanco, C. J. C.; Sobral, B. S.; Gasparini, K. A. C. 2018. Drought severity based on the SPI index and its relation to the ENSO and PDO climatic variability modes in the regions North and Northwest of the State of Rio de Janeiro - Brazil. Atmospheric Research, 212, 91-105. Peres, L. F.; Lucena A. J.; RotunnoFilho, O. C.; França J. R. A. 2018.The urban heat island in Rio de Janeiro, Brazil, in the last 30 years using remote sensing data.International Journal of Applied Earth Observation Geoinformation, 64, 104-116. Rolim, G. S.; Camargo, M. B. P.; Lania D. G.; Moraes, J. F. L. 2007. Classificação climática de Köppen e de Thornthwaite e sua aplicabilidade na determinação de zonas agroclimáticas para o estado de São Paulo. Bragantia, 66, 4.; Sobral, B. S.; Oliveira Júnior, J. F.; Gois, G.; Pereira Júnior, E. R. 2018. Spatial variability of SPI and RDI drought indices applied to intense episodes of drought occurred in Rio de Janeiro State, Brazil. International Journal of Climatology, 38, 3896-3916. Terassi, P. M. B.; Oliveira Júnior, J. F.; Gois, G.; Oscar Junior, A. C.; Sobral, B. S.; Biffi, V. H. R.; Blanco, C. J. C.; Correia Filho, W. L. F.; Vijith, H. 2020. Rainfall variability and erosivity in the municipality of Rio de Janeiro - Brazil. Urban Climate, 33, 1-23. Thornthwaite, C. W. 1948. An Approach toward a Rational Classification of Climate. Geographical Review, 38, 55-94. Thornthwaite, C. W.; Mather, J. R. 1955.The water balance. Publications in Climatology, Drexel Inst. of Technology, New Jersey 195p. Vörösmarty, C. J., Green, P., Salisbury, J., Lammers, R. B. 2000.Global water resources: vulnerability from climate change and population growth. Science, 289, 284–288. Willuweit, L. E.; O’sullivan J. J. 2013. A decision support tool for sustainable planning of urban water systems: presenting the dynamic urban water simulation model. Water Research, 47, 7206 -7220. Zeri, M; Oliveira-Júnior, J. F.; Lyra, G. B. 2011. Spatiotemporal analysis of particulate matter, sulfur dioxide and carbon monoxide concentrations over the city of Rio de Janeiro, Brazil. Meteorology and Atmospheric Physics (Print), 113, 139-152.; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/244069
No Comments.