Avaliação de tendências e eventos extremos de temperatura e precipitação na Região Sudoeste de Mato Grosso

Abstract

The variability of climatic factors provides an important analytical tool for the prevention, reduction, and mitigation of undesirable impacts, particularly with regard to food production, water supply, and electricity generation. Thus, the study investigates the trends and occurrence of extreme temperature and precipitation events in the Southwest Planning Region of Mato Grosso over the period from 1991 to 2020. Daily air temperature and precipitation data from the - POWER system reanalysis were used. Seventeen climate indices, developed by the World Meteorological Organization’s Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDMI/WMO), were calculated using the R software and the RClimdex package. Trends in climate parameters were assessed by estimating the slope coefficient and evaluating statistical significance using Fischer's test (p-value). The results indicate a positive trend with statistical significance for maximum and minimum temperatures, while for precipitation, significance is observed mainly for the reduction in annual precipitation.

La variabilidad de los elementos climáticos constituye un importante insumo analítico para la prevención, la reducción y la mitigación de los impactos indeseables, especialmente en lo que respecta a la producción de alimentos, el abastecimiento de agua y la generación de energía eléctrica. Por lo tanto, el estudio investiga las tendencias y la ocurrencia de eventos extremos de temperatura y precipitación en la Región de Planificación del Sudoeste de Mato Grosso, en el período de 1991 a 2020. Se utilizaron datos diarios de temperatura del aire y precipitación del sistema de reanálisis Power de la NASA. Diecisiete índices climáticos, desarrollados por el Equipo de expertos en detección y índices del cambio climático de la Organización Meteorológica Mundial, se calcularon utilizando el software R y el paquete RClimdex. Las tendencias de los parámetros climáticos se evaluaron estimando el coeficiente de pendiente y valorando la significación estadística mediante la prueba de Fischer (valor p). Los resultados indican una tendencia positiva con significación estadística para las temperaturas máximas y mínimas, mientras que para las precipitaciones se observa significación principalmente para la reducción de las precipitaciones anuales.