Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
CRITÉRIOS PARA CLASSSIFICAÇÃO DE ANOS COM REGIME
PLUVIOMÉTRICO NORMAL, SECO E ÚMIDO1
Emerson Galvani 2
Ailton Luchiari 3
Resumo: O presente trabalho objetiva determinar para uma série suficientemente longa de
dados de precipitação (30 anos ou mais) os limites numéricos daqueles anos considerados
com regime pluviométrico normal, seco ou úmido, além daqueles considerados super
úmidos e super secos. A proposta baseia-se na determinação do Box plot. O Box plot é uma
técnica estatística que permite identificar para os totais mensais de precipitação os valores
máximos, os mínimos, a mediana, o primeiro quartil e o terceiro quartil. Assim, a série será
divida em quatro blocos, sendo que 25% dos dados estarão entre o valor mínimo e o limiar
do primeiro quartil (mês seco), 25% entre o limiar do primeiro quartil e a mediana (mês
normal), 25% entre a mediana e o limiar do terceiro quartil (mês normal) e os outros 25%
dos dados daquele mês acima do limiar do terceiro quartil (mês úmido). Poderão ocorrer
ainda meses em que os totais pluviométricos se enquadrarão abaixo do valor mínimo (super
seco) ou acima do valor máximo (super úmido). Assim, com limites determinados pelos
intervalos interquartílicos pode-se classificar quantitativamente o regime de chuvas daquela
região em determinado período (mês, estação ou ano). Esta mesma técnica pode ser
utilizada para outras localidades bastando apenas determinar os novos intervalos
interquartílicos que representará a realidade pluviométrica daquela localidade.
Palavras-chave: precipitação, mês seco, mês úmido.
1. Introdução
A caracterização de períodos úmidos e secos de longa data faz parte dos temas
abordados por pesquisadores da área de Climatologia em especial àquela Geográfica. Os
autores F. Bognouls e H. Gaussen em 1953 deram grande passo quando da proposição do
diagrama ombrotérmico de Gaussen como ficou conhecido. Este diagrama relaciona
temperatura e precipitação de forma a caracterizar os períodos denominados de secos e
úmidos. O diagrama de Gaussen não determinava o quanto seco/úmido é o mês e somente
se o mesmo é seco ou úmido (maiores detalhes consulte GALVANI, 2004).
Trabalho apresentado no VI Simpósio Brasileiro de Climatologia Geográfica, Aracaju, SE, 13 a 16 de
outubro de 2004.Por razões técnicas o trabalho não saiu publicado nos Anais do evento.
2
Laboratório de Climatologia e Biogeografia, Departamento de Geografia – FFLCH-USP. Av. Lineu
Prestes, 338, São Paulo, SP. E-mail: [email protected].
3
Laboratório de Sensoriamento Remoto, Departamento de Geografia – FFLCH-USP. Av. Lineu Prestes,
338, São Paulo, SP. E-mail: [email protected].
1
5701
Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
No Brasil Tavares (1976, p.81) definiu ano padrão “normal” como aquele em que a
distribuição da precipitação anual de um determinado lugar é semelhante à distribuição das
precipitações médias, obtidos através de vários anos para esse local. Como essa
distribuição estaria de acordo com a típica circulação atmosférica regional, em um período
de décadas, teria ocorrência maior do que os padrões extremos “secos” ou “chuvosos”.
Anos padrões “secos” ou “chuvosos” não se referem aos totais anuais de chuvas, mas à
distribuição delas no decorrer do ano. O ano padrão seco caracterizar-se-ia por uma
distribuição das precipitações que apresentasse um grande desvio em relação aos dados
médios, em função de períodos com intensa falta de chuvas, enquanto o ano padrão
chuvoso deveria suas discrepâncias ao excesso de chuva em relação aos dados mais
freqüentes. Sant`Anna Neto (2000) propõe uma carta síntese para o território paulista
agrupando o mesmo em oito unidades regionais e 25 subunidades homogêneas. Este autor
apresenta um quadro síntese dos trimestres chuvosos e secos para o estado de São Paulo.
Diante da dificuldade em repetir trabalhos presentes na literatura na caracterização
de anos com regimes pluviométricos secos, úmidos ou normais o presente trabalho objetiva
determinar para uma série suficientemente longa de dados de precipitação (30 anos ou
mais) os limites numéricos daqueles anos considerados com regime pluviométrico normal,
seco ou úmido, além daqueles considerados super úmidos e super secos fazendo uso da
técnica estatística denominada de Box plot.
2. Material de Métodos
2.1 A Técnica do Box Plot
A técnica do Box plot como metodologia de descrição de dados é relativamente recente
(Vieira, 1999). Antes de prosseguirmos temos que definir alguns conceitos básicos que nos
ajudarão na elaboração e interpretação do Box plot.
-
O valor máximo (Vmax) da série é aquele de maior magnitude, ou seja, o maior
valor encontrado na série. O valor mínimo (Vmin), por sua vez, é o menor valor
encontrado na série. Em princípio, parece ser uma informação sem importância, contudo
nos permite visualizar em que intervalo de medidas encontra-se distribuído o meu
conjunto de dados. Serve para evidenciar o tamanho dos dados que serão trabalhados.
-
A mediana é aplicável em séries extensas de dados (da ordem de centenas a
milhares de informações) nas quais existem extremos que possam contaminar a média,
ou seja, alguns dados que fogem da tendência central podendo sub ou superestimar as
análises. A mediana é determinada ordenando-se os dados de forma crescente ou
decrescente e obtendo a posição central da série. Em caso de séries com número impar
de elementos, a mediana estará na posição central da série. Para séries com número
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par de elementos a mediana será a média dos elementos que ocupam a posição central
da série. O conceito de Mediana gera algumas confusões: a Mediana é simplesmente o
valor que se situa ao meio da fila ordenada de valores, desde o menor ao maior. Assim,
tem que haver uma relação de ordem nos valores.
-
Os quartis dividem um conjunto de dados em quatro partes que contém, cada uma
delas, 25% dos dados da série. Então existe o primeiro quartil (1o Q), o segundo
quartil (2o Q) ou mediana e, o terceiro quartil (3o Q). Para determinação do primeiro e
terceiro quartil proceda da mesma maneira quando da determinação da mediana, mas
neste caso utiliza-se somente os valores entre o mínimo e a mediana para se determinar
o primeiro quartil e, os valores entre a mediana e o valor máximo para se obter o terceiro
quartil.
Para confecção do Box plot manualmente efetue os seguintes procedimentos:
-
Desenhar um segmento de reta em posição vertical, para representar a amplitude
dos dados;
-
Marque nessa reta o primeiro, segundo e terceiro quartil;
-
Desenhe um retângulo (Box) onde a base inferior coincida com o valor do primeiro
quartil e a superior com o terceiro quartil. O retângulo que se forma representará 50%
dos dados da série;
-
Identifique a mediana na posição central do Box plot.
No exemplo didático abaixo para o conjunto de dados da tabela 1 teremos o Box plot
apresentado na Figura 1.
10
9
Vmax
8
7
75%
3Q
Y
6
5
2Q
50%
4
3
1Q
25%
2
Vmin
1
0
x
X
Figura 1: Representação do Box plot para um conjunto de dados arbitrários.
Tabela 1: Valores arbitrários de uma variável qualquer.
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Dados brutos
Dados ordenados
1
1 (Vmin)
3
2
o
5
3 (1 Quartil)
4
4
2
5 (2o Quartil)
9
6
o
8
7 (3 Quartil)
7
8
6
9 (Vmax)
O Box plot poderá ser elaborado tendo como extremos os Vmax e Vmin como no
exemplo acima. Contudo, também poderá ser elaborado desconsiderando-se aqueles
valores extremos que possam estar contaminando a série de dados. Pode-se trabalhar com
um range de 1% a 99%, de 5% a 95% e até de 10% a 90% da série, ou seja,
desconsiderando-se
1%,
5%
ou
10%
da
série,
respectivamente.
Os
valores
desconsiderados são denominados de “outliers” (fora da reta). No caso específico da
utilização da técnica do Box plot para classificação de períodos secos e úmidos os “outliers”
serão aqueles meses em que o total de chuva for considerado super úmido ou super secos.
A figura 2 apresenta um exemplo didático para uma série de trinta anos de dados e
um range de 5 a 95%, ou seja, os 5% dos menores valores e 5% dos maiores valores da
série foram considerados “outliers”. Os dados encontram-se na tabela 2. Para a série em
questão serão considerados “outliers” os dois valores mínimos e os dois valores máximos,
pois 5 % de 30 (total de anos da série) é 1,5 aproximado para 2.
400
Outliers
95%
Precipitação (mm)
300
75%
50%
200
25%
100
5%
Outliers
0
Janeiro
Figura 2:Representação do Box plot dos dados de precipitação da tabela 2.
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Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
Tabela 2: Valores de precipitação (P) e precipitação ordenada em forma crescente (PO)
para uma série histórica de 30 anos de meses de janeiro em Piracicaba, SP. Em negrito os
“outliers” .
Ano P(mm)
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
326,9
252,1
272,2
322,5
126,1
263,8
180
255,1
201
147,1
PO
Ano P(mm)
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
91,5
99,2
112,6
122,4
126,1
131,8
143
147,1
147,6
154,1
168
295,2
322,7
112,6
122,4
147,6
290,1
154,1
207,5
91,5
PO
168
179,9
180
185,3
201
207,5
252,1
255,1
260,8
263,8
Ano P(mm)
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
131,8
143
342,9
185,3
370,8
271,4
266,6
99,2
179,9
260,8
PO
266,6
271,4
272,2
290,1
295,2
322,5
322,7
326,9
342,9
370,8
2.1 Utilização da técnica o Box Plot para classificação de regimes pluviométricos.
A partir dos conceitos anteriormente descritos serão classificados os totais de
precipitação de Piracicaba-SP (Latitude: 22o 42' 30'' sul - Longitude de 47o 38' 00'' oeste Altitude de 546 metros). Os valores precipitação pluviométrica (que chamaremos de
precipitação) foram obtidos em um pluviômetro Ville de Paris instalado a 1,5 m de altura na
estação meteorológica da ESALQ/USP. Para tanto será considerado um range de 5 a 95%
da série. Àqueles meses em que o total de precipitação estiver entre os 5% dos menores
valores serão de denominados de meses super secos e, aqueles meses que encontrarem
seus valores entre os 5% superiores da série serão denominados de super úmidos. Os
valores que se encontrarem entre o valor mínimo e o 1o quartil serão considerados meses
secos. Entre o 1o quartil e 3o quartil serão denominados de meses normais. E por fim
aqueles entre o 3o quartil e valor máximo serão denominados de anos úmidos. Sintetizando
teremos o quadro da tabela 3.
Tabela 3: Intervalos adotados para classificação do regime pluviométrico.
Precipitação mensal (mm)
Classificação
5% menores da série
Super secos
5% maiores da série
Super úmidos
o
Entre Vmin e 1 quartil
Secos
Entre 1o quartil e 3o quartil
Normais
o
Entre 3 quartil e Vmax
Úmidos
3. Resultados e Discussão
A série histórica estudada compreende um total de 78 anos (1917 a 1994). Assim,
adotando o range de 5 a 95% teremos os quatro menores e quatro maiores valores sendo
5705
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denominados de “outliers”. A tabela 4 apresenta os totais pluviométricos que compõem a
série histórica utilizada neste trabalho. Uma das razões que justificam a apresentação deste
trabalho é a dificuldade em se extrair alguma conclusão observando a tabela 4 (em anexo
ao fim do texto). Não restam duvidas que a tabela bruta como se apresenta não permite
obter conclusões acerca dos dados.
O primeiro passo na determinação do Box plot é o ordenamento dos dados em forma
crescente ou decrescente. A planilha eletrônica da Microsoft denominada ExcelTM efetua
esse procedimento na ferramenta dados – classificar. Cabe lembrar que o referido programa
não realiza a função Box plot o usuário devera fazer uso de outros programas que dispõem
desta função (Origin, SAS, Statistica, entre outros). Por questões de espaço não será
apresentada a tabela com os dados classificados. Desconsiderando-se os “outliers” e
determinando-se para cada mês o valor mínimo, 1o quartil, mediana, 3o quartil e valor
máximo obtém-se o seguinte quadro para a série em questão (tabela 5).
Podemos dizer que uma precipitação total no mês de janeiro de 100 mm classifica
este como sendo mês seco. Para este mesmo mês em determinado ano o total precipitado
for de 400 mm o mesmo será classificado como mês super úmido porque esta acima do
valor máximo e seria denominado de outlier. Já para o mês de julho um total de 100 mm
classificará este mês como super úmido.
Tabela 5: Valores do Box plot (Vmin, 1o Q, mediana, 3o Q e Vmax) para a série de dados de
precipitação de Piracicaba, SP, período de 1917-1994.
Mínimo
Janeiro
85,0
Fevereiro
55,0
Marco
32,0
Abril
10,0
Maio
1,0
Junho
0,0
Julho
0,0
Agosto
0,0
Setembro
3,0
Outubro
27,0
Novembro
40,0
Dezembro
96,0
1oQ
140,0
110,0
84,0
29,0
13,0
14,0
4,0
5,0
22,0
67,0
85,0
149,0
Mediana
210,0
193,0
141,0
52,0
40,0
31,0
15,0
22,0
55,0
101,0
124,0
192,0
3oQ
291,0
246,0
189,0
99,0
76,0
62,0
39,0
50,0
88,0
146,0
168,0
235,0
máximo
353,0
338,0
302,0
168,0
161,0
120,0
88,0
86,0
189,0
215,0
232,0
336,0
Este critério de classificação considera a variação sazonal das precipitações assim
com as particularidades de cada mês e de cada ano, eliminando a subjetividade de cada
autor na classificação do regime de precipitações.
A Figura 3 apresenta o Box plot de cada mês (janeiro a dezembro) para a série
histórica de dados de precipitação de Piracicaba-SP. Observa-se também nesta figura a
5706
Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
distribuição de freqüências de ocorrência mensais. Os meses considerados mais úmidos
(outubro a março) apresentam distribuição tendendo para o normal. Já àqueles meses no
período denominado de seco (abril a agosto) a tendência de distribuição é de assimetria
positiva com acentuado número de eventos de precipitações próximas de zero (destaque
especial para junho, julho e agosto).
Analisando em detalhe o ano de 1994 representado na Figura 4, podemos observar
o quadro em anexo que este ano apresentou cinco meses com totais mensais de
precipitação dentro do intervalo considerado normal (entre 1o quartil e 3o quartil), três meses
considerados úmidos (entre 3o quartil e Vmax), um mês super úmido (acima de Vmax), um
mês seco (entre o Vmin e o 1o quartil) e dois meses super secos (abaixo de Vmin). Esse tipo
de classificação com escala mensal de tempo (não anual como a maioria das classificações)
permite avaliar o regime de precipitações mês a mês e auxiliar em estudos de climatologia
agrícola em especial aqueles relacionando clima e produção agrícola.
500
Piracicaba-SP (1917-1994)
28
26
24
400
N ú m e ro d e o c o rrê n c ia s
22
20
18
16
14
12
10
8
6
4
300
2
0
600
80 0 1 00 0 12 00 14 00 160 0 18 00 20 00 2 20 0
(mm)
19 1 7-1 9 94
200
100
0
JAN FEV MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV DEZ
4
6
Precipitação - mm
15
4
10
2
2
2
5
0
0
0
0
14
12
10
8
6
0
100 200 300 400 500
Precipitação (mm)
0
100 200 300 400
Precipitação (mm)
0
50 100 150 200 250
Precipitação (mm)
200
300
Precipitação (mm)
20
15
20
15
12
10
8
6
10
6
4
5
0
0
50
100
150
Precipitação (mm)
200
0
50
100
Precipitação (mm)
150
Precipitação (mm)
28
26
26
24
24
22
22
20
20
18
16
14
12
10
8
0
50 100 150 200 250
Precipitação (mm)
0
50 100 150 200 250
Precipitação (mm)
12
10
8
2
0
0
14
4
2
0
18
16
6
4
2
0
-20 0 20 40 60 80 100120140
30
28
6
4
5
0
100
25
25
2
2
0
30
10
4
2
100 200 300 400 500
6
20
4
4
0
8
25
18
16
8
30
Número de ocorrências
8
10
30
14
Número de ocorrências
6
10
12
10
16
35
20
12
18
30
Número de ocorrências
6
8
12
35
20
35
40
Número de ocorrências
8
10
22
Número de ocorrências
10
Número de ocorrências
Número de ocorrências
12
14
Número de ocorrências
14
12
Número de ocorrências
14
24
40
40
45
26
45
Número de ocorrências
16
16
50
28
50
18
18
14
30
55
20
20
16
16
Número de ocorrências
22
18
18
Número de ocorrências
20
0
100
200
300
Precipitação (mm)
400
0
100
200
300
400
Precipitação (mm)
Figura 3: Variação do Box plot para a serie histórica de precipitação em Piracicaba-SP,
período de 1917 a 1994.
Analisando toda a série de 1917 a 1994 e considerando os intervalos do Box plot
apresentados na tabela 5 obtém-se um quadro geral de toda a série. Do total de 936 meses
da série 473 (50,5%) são classificados como meses com padrão pluviométrico normal, 184
(19,7%) padrão considerado úmido, 56 (6,0%) super úmidos, 187 (20,0%) seco e 39 (4,2%)
classificados como super seco.
5707
Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
Tabela 6. Total de meses classificados como superseco, seco, normal, úmido e superúmido
para a série de dados pluviométricos de Piracicaba, SP (1917-1994)
Sseco
39
4,2
Total
(%)
seco
187
20,0
normal
473
50,5
úmido
184
19,7
Súmido
56
6,0
Total
936
100,0
A determinação dos intervalos do Box plot para séries históricas de precipitação
permite a classificação objetiva e rápida dos limites entre meses secos, úmidos, normais,
super secos e super úmidos. O Box plot pode ser determinado manualmente conforme
procedimentos apresentados no item 2.1 assim como com uso de programas estatísticos.
No caso deste trabalho utilizou-se o software Microcal ORIGIN que possui em suas barras
de ferramentas a opção Box plot. O programa pode ser obtido em uma versão demo no sitio
www.microcal.com.
400
Meses
JAN (1)
FEV (2)
MAR (3)
ABR (4)
MAI (5)
JUN (6)
JUL (7)
AGO (8)
SET (9)
OUT (10)
NOV (11)
DEZ (12)
Total
Super úmido
350
Úmido
Meses do ano (1994)
300
250
Normal
Ano
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
1994
Sseco
0
0
0
1
1
0
0
0
0
0
0
0
2
seco
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
1
normal
1
0
1
0
0
1
1
0
0
0
1
0
5
úmido
0
1
0
0
0
0
0
1
1
0
0
0
3
Súmido
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1
0
0
1
Total
Vmin
1Q
200
MD
3Q
,
Vmax
150
100
Seco
50
Super seco
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Precipitação (mm)
Figura 4: Variação anual do total de precipitação para o ano de 1994 e variação dos
parâmetros do Box plot para toda a série.
4. Considerações Finais
A técnica do Box plot pode ser utilizada na classificação de regimes pluviométricos
em escala mensal determinando os intervalos para diferenciação de anos com padrão
normal, seco, úmido, super úmido e super seco de maneira rápida e objetiva.
REFERÊNCIAS
BOGNOULS, F., GAUSSEN, H. Estação seca e índice xerotérmico. Boletim Geográfico, ano XX, n. 169, 1962.
(Tradução de Ruth Simões Bezerra dos Santos).
5708
Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
BOGNOULS, F., GAUSSEN, H. Os climas Biológicos e sua classificação. Boletim Geográfico, ano XXII, n.
176, 1963. (Tradução de Ruth Simões Bezerra dos Santos).
GALVANI, E. Considerações acerca dos estudos Bioclimáticos. IN: CARLOS, A.F.A., OLIVEIRA, A. U. As
“geografias” da Metrópole. São Paulo: Contexto, p. 221-230, 2004.
SANT`ANNA NETO, J. L. As chuvas no estado de São Paulo: a variabilidade pluvial nos últimos 100 anos. IN:
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ANEXOS
Tabela 4: Série histórica de precipitação (mm) para a localidade de Piracicaba-SP, período de 19171994.
Ano
jan
fev
mar
abr
mai
jun
jul
ago
set
out
nov
Dez
1917 295,7 135,7 62,4 116,2 158,5
13
13,3
5,4
62,2
58,4
19,8 194,3
1918
291
81,3 152,1 25,2
22,9
15,8
55,1
26,9
68,6 130,9 125,9 127,2
1919 262,8 96,2
30,6
78
38,9 170,3
0
54,6
44,6
68,2
142 102,4
1920 209,9 135,3 164
50,2
12,3
10,6
42,9
16,8 111,3 82,3 217,6 161,6
1921 265,7 101,5 17,8
31,7
26,5
25,3
3,8
26,5
35,2
59,7
37,7 180,6
1922 387,2 176,6 117,2 29,5
17,4
72,6
22
76,2
7,7
91,7 110,7 105,6
1923 219,7 144,4 311,4 89,8
82,9 114,7
5,7
31,5 200,5 41,7
60,7 125,5
1924 108,5 154,2 139,5 15,4
53,9
19
0
13
15,5
15,2 128,4 231,8
1925 117,9 55,2
84,7
40,4
59
73,5
33
0
42,7 110,7 230,3 159,4
1926
237
20,6 214,4 238,5 33,7
32
139,2 59,8
69
67,6
74,4 360,8
1927 200,6 259,4 189,6 22,5
0
31
6
63,1 257,4 117,1 48,8 109,5
1928 195,5 220,6 155,9 34,2 161,6 66,3
29,3
1
0
58,8
83,2
272
1929 490,9 331,6 32,6
68,2 119,8
4,8
11,8
50,2
33
13,4
99,2
303
1930
257 427,8 23,4
41
14
22
68,5
47,1
52,6 116,4 108 328,6
1931 324,6 334,4 184,3 103
37
16
38,9
11
138,2 65,8
214 149,1
1932 204,2 95,7 123,8 30,4
98,2
44
4,6
46,2
48,6 113,4 174,8 336,4
1933 119,6 150
41,6
4
77
53,8
7
15,4
50,8 109,2 40,1
302
1934
22
103,4 46,7
21,6
0
37,5
0
6
59,8
70,4 122,9 415,9
1935
91,2 194,4 140
68,8
6,8
53,8
16,4
18,4 223,8 211,4
82
184,7
1936
84,8 203,4 202,4 37,8
25,6
2
20,8 106,4
88
51,8
86,8 293,6
1937
139
95,8 206,2 203
74,4
46
0
67
13,8 155,6 121,8 141,8
1938 158,3 120,6 107
66
85,5
0
13
32,5
80,3
171 129,6 209,6
1939 252,5 279,9 169,9 49,7 129,8 58,7
20,4
0
19,3
41,9 198,9 259
1940 220,8 461,7 96,8
18
15,1
4,2
1,1
3,2
28,1
95,8 196,1 198
1941 208,3 128,7 84,5
56,2
15,2
49,2
15,3
17,6 190,4 115,7 217 186,6
1942 136,6 197,2 206,7 84,3
11
46,4
57,5
4
22,8
24,3 171,3 201,1
1943 325,1 141,1 269,8 37,1
1,2
33
0,7
13,5
72,9 215,8 163,3 359,9
1944 118,7 215,2 182,9
23
0,9
13,1
2,7
0
13,3 183,5 260,1 158,7
1945
322 256,7 85,5 120,5 14,3 187,1 29,6
1,6
29,2 126,4 232,9 162,7
1946 202,9 192,6 112,8 18,1
16,9
19,6
88,9
0,3
21,3
96,2 133,4
82
1947 352,7 338,9 130,7 10,2
39,1
15
48,1
68,6
124
90,1 114,6 219,6
1948 313,5 247,7 104,3 38,6
52,6
4,1
40
15,4
9,1
147,5 147
109
1949 210,8 206,5 183,3 54,6
49
45
0
5,8
15,8 100,5 415,1 420,5
1950
231 324,7 161,1 121,6
8,6
47,9
13
0
11,1 190,2 179,8 134
1951 284,7 215,4 160,4 22,2
8,3
15,5
8
33,2
2,3
128,6 222,6
91
5709
Anais do X Encontro de Geógrafos da América Latina – 20 a 26 de março de 2005 – Universidade de São Paulo
1952
207 218,6 102,6 52,5
0
96,9
4,8
7
40,7 105,4 117,9 157,6
1953
25,1 107,5 161,8 98,8
28,1
24,3
14,9
23,2
75,6
95,8
82,3 152,4
1954 189,4 204,2 136,6 30,5
99,1
69,7
8,7
0
23,2
87,3
39,7
193
1955 272,8 63,7 194,5 120
57,3
26,5
10,9
86,5
1
64,8 127,6 197,3
1956
60,8 136,9 47,1
90,6 114,5 70,2
53,3
74
72,7
72,6
23,1
137
1957 313,6 128,3 185,6 66,9
4,2
20,1
90,6
51,7 123,4 64,2
57,1 197,3
1958 295,6 143,8 167,6 128,2 172,4 70,1
15,2
3,1
96,4 121,2 124,5 151,2
1959 258,4 162,5 192,1 45,2
29,4
19,3
0,1
72,3
23,2
79,6 246,7 191,1
1960 371,9 339,8 74,6
38,4
80,6
63,3
0
22,3
8,7
123,1 93,7 314,2
1961 135,5 195,5 129,6 101,7 34,5
10,1
0,1
11,9
2,2
43,4 138,3 157,9
1962 132,3 246
329 179,2 30,8
51,7
20,5
42
32,2 198,9 97,4 206,8
1963 303,1 111,4 50,6
5
4,2
0
0
7,6
3,6
148,7 163,4 148,4
1964
69,4 202,6 11,8
10,7
44
15
77
18,2
61,3 161,8 52,7 268,4
1965 326,9 278,4 147,5 55,3
78,3
15,2
50,9
3,8
51,3 112,1 99,1
292
1966 252,1 198
55,6
18,2
43,7
0
12,1
27,8 128,7 128,5 85,2 225,4
1967 272,2 196,6 152,1
3,6
4,2
81,5
13,4
0
88,7 210,5 77,5 170,8
1968 322,5 91,5
45,5
32,7
14
27,1
17,6
36,9
16,3 121,4 62,8 235,5
1969 126,1 40,9 173,8 53,1
36,6
30
15,5
31,1
59,3
83,4 212,7 198,9
1970 263,8 293,4 96,5
83,2
75,1
40,2
10,5
98,7
90,6
83,7
83,9 138,8
1971
180
91
173
28
91
109
31
29
65
147
42
167
1972 255,1 238,7 92,1 101,5
64
5,3
154,1 51,6
38,8 181,6 134
194
1973
201
176
260
88
36
35,7
59,6
19,4
55,5 174,6 121,7 328,6
1974 147,1 60,1 301,3 21,4
6,6
115,8
0
5
24
126,6 168,4 247,7
1975
168 357,2 32,9
37,3
11,3
0
39,6
32
55,1
98
236,8 315,1
1976 295,2 287 140,9 19,2
46,4
61,8
77,7
61,4 124,8 168,3 127,4 191,4
1977 322,7 37,3 199,8 107,7
0,9
46,8
6,7
19,7
91,4
66,7 134,8 238,1
1978 112,6 111,6 85,1
15,5
40,6
74
78,9
4,6
57,2
58,2 138,9 96,6
1979 122,4 114,4 84,7
63,9
96,9
0
28
81,4
98,6 101,4 102,8 105,7
1980 147,6 163,3 42,3 165,3 36,3
13,4
0
22,6
62,5
52,5 145,2 185,1
1981 290,1 71,2
65,5
74,5
44,9
68,5
1,6
3,6
5,9
231,2 167,2 211,2
1982 154,1 221,8 132,3 125,7 162,7 62,7
24,5
44,7
8,1
254,5 210,2 215
1983 207,5 283,9 225,6 189,5 334,7 174
24
2,2
197,4 129,1 88,4 161,4
1984
91,5
18,7
47,1
51,5
45,9
0
8,9
112,1 90,4
27
201,1 196
1985 131,8 118,6 203,1 134,5 42,6
22,5
1,5
21,8
76,4
11,3 134,3 71,7
1986
143
96,2 320,8 47,5
88,6
0
10,5 133,2 36,7
52,9 110,4 282,3
1987 342,9 203,1 105,6 70,6 199,9 122,7 10,6
5,9
72,9
67
113,3 190,5
1988 185,3 328,3 194,3 140 104,3 26,8
0
0
4,1
196,9
86
200,4
1989 370,8 298,3
99
103,9
47
33
85,2
32
36,1
46,3
99,9 195,1
1990 271,4 145,9 240,2 37,2
47,1
12,7 134,6 40,9 178,8 125,4 124,4 61,1
1991 266,6 217,6 431,9 129,6 42,1
35,1
15,2
4,7
68,9
70,5
56,8 194,5
1992
99,2
72,4 232,7 79,9
73,8
0,6
36,6
11,1
87,5 242,1 232,3 142,2
1993 179,9 232,1 155,9 57,7
13,7 119,7 47,0
51,8 154,4 91,6
73,4 146,4
1994 260,8 249,2 126,8
0,5
0
24,7
36,7
56,2 114,9 222,7 154,4 134,8
53,8
43,1
28,0
30,8
65,0 110,1 132,1 199,8
Média 218,0 184,6 142,9 66,3
Fonte: Estação Meteorológica do Departamento de Ciências Exatas, ESALQ (Escola Superior de
Agricultura “Luiz de Queiroz” – USP, Piracicaba, SP.
5710