Mapeamento dos Índices de Umidade, Hídrico e Aridez através do BHC, Notas de estudo de Engenharia Agrícola

Baixe Mapeamento dos Índices de Umidade, Hídrico e Aridez através do BHC e outras Notas de estudo em PDF para Engenharia Agrícola, somente na Docsity! Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1093 ISSN:1984-2295 Revista Brasileira de Geografia Física Homepage: www.ufpe.br/rbgfe Análise e Mapeamento dos Índices de Umidade, Hídrico e Aridez através do BHC para o Estado da Paraíba Paulo Roberto Megna Francisco1, Raimundo Mainar de Medeiros2, Rigoberto Moreira de Matos3, Maria Marle Bandeira4, Djail Santos5 1Pesquisador DCR CNPq/Fapesq, Universidade Federal da Paraíba, UFPB, Areia-PB, paulomegna@ig.com.br; 2Doutorando em Meteorologia, Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, Campina Grande-PB, mainarmedeiros@gmail.com; 3Mestrando em Eng. Agrícola, Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, Campina Grande-PB, rigobertomoreira@gmail.com; 4Mestre em Meteorologia, Agência de Águas do Estado da Paraíba, AESA, Campina Grande-PB, marle@aesa.pb.gov.br; 5Doutor em Ciência do Solo, Prof. Titular CCA, UFPB, Areia-PB, santosdj@cca.ufpb.br Artigo recebido em 13/02/2015 e aceite em 28/12/2015. R E S U M O A Paraíba tem como características climáticas marcantes, as irregularidades, tanto espacial quanto temporal do seu regime de chuvas. Índices climáticos representam parte da caracterização de uma determinada região, obtidos por meio de variáveis do balanço hídrico e da evapotranspiração potencial. Objetivou-se a realizar através do balanço hídrico climático uma análise e o mapeamento dos índices de umidade, hídrico e aridez para o Estado da Paraíba. Utilizou-se dados obtidos nos postos pluviométricos da SUDENE e da AESA. Utilizou-se do software Estima_T para estimar a temperatura. Foi elaborada uma planilha eletrônica e realizado os cálculos e pluviosidade, da evapotranspiração potencial, cálculo do balanço hídrico, e dos índices de umidade, hídrico e aridez utilizando a metodologia de Thornthwaite e Mather. Os mapas elaborados foram todos espacializados utilizando o software Surfer 9.0 pelo método estatístico de interpolação krigeagem para determinar a média, desvio padrão e coeficiente de variação. Os resultados demonstraram que a utilização da geoestatística apresentou resultados satisfatórios quanto às estimativas obtidas pelo método de interpolação de Krigeagem estando condizentes com as características climatológicas locais da região, tanto na distribuição espacial quanto sazonal dos índices; que a distribuição espacial da precipitação pluviométrica ocorreu de forma irregular e com grande variação durante todo o ano; a distribuição espacial da temperatura apresentou grande variabilidade com variação na distribuição anual da temperatura; na variação do índice de aridez destacaram-se núcleos localizados na região do Brejo e na região do Litoral; no índice de umidade ocorreram reduções significativas na região do Cariri/Curimataú e em boa parte da divisa com o Rio Grande do Norte, e nas regiões do Sertão e Alto Sertão com oscilações de umidade fraca à moderada; os índices do balanço hídrico demonstraram grande variabilidade espacial da aridez, hídrico e umidade ao longo de todo o Estado, entretanto nas regiões do Cariri/Curimataú, Sertão e Alto Sertão os índices de aridez estão acima dos valores estabelecidos para a desertificação. Palavras-chave: Índices climáticos, Geoespacialização, Krigeagem, Semiárido. Analysis and mapping of moisture indices, water and aridity through the BHC for the Paraíba state A B S T R A C T Paraíba has the outstanding climatic characteristics, irregularities as much spatial and temporal of your rainfall. Climate indices represent part of the characterization of a certain region, obtained by the water balance and potential evapotranspiration variables. It aimed to achieve through the water balance analysis and mapping of moisture contents, water and dryness to the State of Paraíba. We used data obtained from pluviometric posts of SUDENE and the AESA. We used the Estima_T software to estimate the temperature. A spreadsheet was developed and realized the calculations and rainfall, potential evapotranspiration, water balance calculation, and moisture contents, water and dry using the methodology of Thornthwaite and Mather. Elaborate maps were all spatially using the Surfer 9.0 software for statistical kriging interpolation method to determine the mean, standard deviation and coefficient of variation. The results showed that the use of geostatistics showed satisfactory results as the estimates obtained by Kriging interpolation method being consistent with local climatic characteristics of the region, both in spatial distribution as seasonal indices; the spatial distribution of rainfall was irregular and with great variation throughout the year; the spatial distribution of temperature showed great variability with variation in annual temperature distribution; the variation of the aridity index stood out cores located in the the Brejo region and the the Litoral region; the moisture content were significant reductions in the Cariri/Curimataú region and much of the border with Rio Grande do Norte, and in the regions of Alto Sertão and Sertão Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1094 with poor moisture fluctuations to moderate; the contents of the water balance showed great spatial variability of aridity, water and humidity throughout the state, but in the regions of Cariri/Curimataú, Sertão and Alto Sertão the aridity indices are above the values established for desertification. Keywords: Climate indices, Geospatialization, Kriging, Semiarid. Introdução A região Nordeste do Brasil caracteriza-se pela irregularidade espacial e temporal da precipitação e dos processos de escoamento e erosão dos solos, como também pelo alto potencial para evaporação da água em função da enorme disponibilidade de energia solar e altas temperaturas durante todo o ano. Assim, a região Nordeste do Brasil é considerada como uma região anômala no que se refere à distribuição espacial e temporal da precipitação ao longo do ano (Souza et al., 1998). O clima é formado por vários elementos como radiação solar, precipitação pluviométrica, temperatura do ar, umidade do ar, vento, pressão atmosférica, evaporação entre outros, onde é importante analisar a ação desses no ambiente. A variabilidade é um dos elementos mais conhecidos da dinâmica climática, e o impacto produzido por essa variabilidade, mesmo dentro do esperado pode ter reflexos significativos nas atividades humanas (Oliveira et al., 2014). A Paraíba tem como características climáticas marcantes, as irregularidades, tanto espacial quanto temporal do seu regime de chuvas. Essas condições climáticas interferem diretamente na produção de alimentos, fazendo com que haja a necessidade de se aumentar a produção e produtividade das culturas, mas para que haja esse aumento é indispensável que sejam aplicadas tecnologias já adaptadas para cada região, bem como, pesquisar novas tecnologias (Menezes et al., 2010). As informações das condições climáticas de uma determinada região são necessárias para que se possam instituir estratégias, que visem o manejo mais adequado dos recursos naturais, planejando dessa forma, a busca por um desenvolvimento sustentável e implementação das práticas agrícolas viáveis e seguras para o meio ambiente e a produtividade agropecuária do Estado da Paraíba. A agricultura é uma atividade econômica que por estar sujeita à variabilidade do clima, do mercado e da política agrária, torna-se instável e de alto risco, devendo ser bem planejada para garantir o seu sucesso. Entre todas as atividades econômicas, é a que mais depende das condições climáticas, sendo esta variável responsável por 60 a 70% da variabilidade final da produção (Ortolani e Camargo, 1987). A produção depende essencialmente do balanço de umidade do solo, que é dependente, da precipitação, temperatura, evaporação, etc. Portanto, o mapeamento de variáveis que compõem o balanço hídrico é fundamental para o planejamento de técnicas do uso da terra e para entender, explicar e prever o crescimento e o desenvolvimento dos recursos naturais, com a finalidade de promover a sua utilização racional. De acordo com Camargo (1971), para saber se uma região apresenta deficiência ou excesso de água durante o ano, é indispensável comparar dois elementos opostos do balanço hídrico: a precipitação que aumenta a umidade do solo e a evapotranspiração que diminui a umidade do solo (Horikoshi e Fisch, 2007). O planejamento hídrico é a base para se dimensionar qualquer forma de manejo integrado dos recursos hídricos, assim, o balanço hídrico permite o conhecimento da necessidade e disponibilidade hídrica no solo ao longo do tempo. O balanço hídrico (BH) como unidade de gerenciamento, permite classificar o clima de uma região, realizar o zoneamento agroclimático e ambiental, o período de disponibilidade e necessidade hídrica no solo, além de favorecer ao gerenciamento integrado dos recursos hídricos de conformidade com Lima (2009). O Balanço Hídrico (BH) é uma primeira avaliação de uma região, que se determina a contabilização de água de uma determinada camada do solo onde se define os períodos secos e úmidos de um determinado local conforme Reichardt (1990), assim, identificando as áreas onde as culturas e a indústria pode ser explorada com maior eficácia (Barreto et al., 2009). O termo evapotranspiração de referencia (ETo) foi definido por Thornthwaite (1948) como a perda de água de uma extensa superfície vegetada, de porte rasteiro, em fase de desenvolvimento ativo e sem limitação hídrica. De acordo com Pereira et al. (1997), a evapotranspiração é controlada pela disponibilidade de energia, pela demanda atmosférica e pelo suprimento de água do solo às plantas. Evapotranspiração terrestre é um dos componentes mais importantes do ciclo hidrológico, afetando o equilíbrio de água na superfície da Terra. É também uma das variáveis meteorológicas que é muito aplicada à tomada de decisão em hidrologia, agroecologia, irrigação e Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1097 geral da atmosfera (Varejão-Silva, 2006; Aragão, 1998; França et al., 2000). Os principais sistemas responsáveis são a Zona de Convergência Intertropical - ZCIT (Hastenrath e Heller, 1977), as Frentes Frias (Aragão, 1976; Kousky, 1979), os Distúrbios de Leste ou Ondas de Leste (Yamazaki e Rao, 1977) e os Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis (VCAN) (Aragão, 1976; Kousky e Gan, 1981). A Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) que é o principal sistema meteorológico provedor de chuvas no setor norte do NEB, onde o Estado da Paraíba esta inserido. Normalmente a ZCIT migra sazonalmente de sua posição mais ao norte, aproximadamente 12ºN, em agosto-setembro para posições mais ao sul e aproximadamente 4ºS, em março-abril (Uvo, 1989). A Frente Fria é outro importante sistema causador de chuvas na Paraíba. A penetração de Frentes Frias até as latitudes tropicais entre os meses de novembro e janeiro é responsável pelas chuvas na faixa litorânea da região. As frentes frias são bandas de nuvens organizadas que se formam na região de confluência entre uma massa de ar frio (mais densa) com uma massa de ar quente (menos densa). A massa de ar frio penetra por baixo da quente, como uma cunha, e faz com que o ar quente e úmido suba, formando nuvens convectivas e estratiformes e consequentemente as chuvas (Kousky, 1979). Os distúrbios ondulatórios de leste são ondas que se formam no campo de pressão atmosférica, na faixa tropical do globo terrestre, na área de influência dos ventos alísios, e se deslocam de oeste para leste, ou seja, desde a costa da África até o litoral leste do Brasil. Este sistema provoca chuvas principalmente na Zona da Mata que se estende desde o Recôncavo Baiano até o litoral do Rio Grande do Norte (Ferreira et al., 1990). Os Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis (VCAN) que atingem a região Nordeste do Brasil formam-se no Oceano Atlântico entre os meses de outubro e março e sua trajetória normalmente é de leste para oeste, com maior frequência durante os meses de janeiro e fevereiro (Kousky e Gan, 1981). Na metodologia utilizaram-se os dados obtidos nos postos pluviométricos da Rede Básica do Nordeste, implantados inicialmente pela Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste (SUDENE, 1990), posteriormente em 1992 a Rede Pluviométrica foi repassada ao Estado da Paraíba para a Agência Executiva de Gestão das Águas do Estado da Paraíba (AESA- PB), realizaram-se as junções das referidas séries e selecionando-se os postos que possuem 30 ou mais anos de observações. Tal fato da escolha foi para unificação de intervalos entre os postos, vistos que os espaçamentos são amplos, conforme distribuição espaço-temporal demostrada na Figura 3. Figura 3. Distribuição espacial dos postos pluviométricos da área de estudo. Fonte: Adaptado de IBGE (2009). Na metodologia utilizada foi elaborada uma planilha eletrônica e elaborados os cálculos de temperatura e pluviosidade, da evapotranspiração potencial, cálculo do balanço hídrico, e dos índices de umidade, hídrico e aridez. Os mapas elaborados foram todos espacializados utilizando Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1098 o software Surfer 9.0 pelo método estatístico de interpolação denominado krigeagem para determinar a média, desvio padrão e coeficiente de variação e após todos os mapas foram recortados utilizando os limites do Estado (IBGE, 2009). O estimador da krigeagem é obtido, segundo Matheron (1963), conforme equação 1: 𝑍 ∗(𝑥0) = ∑ 𝜆𝑖 . 𝑛 𝑖=𝑙 𝑍(𝑋𝑖) (1) Onde: Z*(X0) é o atributo da variável estimado no ponto; li são os ponderadores de krigagem; Z(Xi) é o valor observado da variável Z no i-ésimo ponto. Para a krigeagem ser ordinária deve-se satisfazer a condição de que: ∑ 𝜆𝑖 𝑛 𝑖=𝑙 = 1 Os ponderadores são obtidos pela resolução de um sistema de equações lineares do tipo AX=B, denominado sistema de krigagem, de acordo com Rocha et al. (2007) pode ser escrito como segue: [ 𝛾(𝑥1; 𝑥1) ⋯ 𝛾(𝑥1; 𝑥𝑛) ⋮ ⋱ ⋮ 𝛾(𝑥𝑛; 𝑥1) ⋯ 𝛾(𝑥𝑛; 𝑥𝑛) 1 ⋯ 1 1 ⋮ 1 0 ] [ 𝜆1 ⋮ 𝜆𝑛 𝜇 ] = [ 𝛾(𝑥1; 𝑥0) ⋮ 𝛾(𝑥𝑛; 𝑥0) 1 ] Onde: y(xn; xn) é a variância espacial da n-ésima amostra com relação a ela mesma; μ é o Multiplicador de Lagrange; e y(xn; x0) é a variância espacial entre a n-ésima amostra e o ponto x0 que será estimado. Pluviosidade A utilização dos dados foi procedida de uma análise no tocante à sua consistência, homogeneização e no preenchimento de falhas em cada série (município a município), além das séries já publicadas pela SUDENE até o ano de 1985. Não foi possível adotar, neste trabalho, um período de observação comum a todas as localidades, haja vista a diferença do número de anos e/ou mesmo do número de postos que tal procedimento acarretaria, devido a diferença de início da operação desses postos. Assim, para cada localidade com série de observação igual ou superior a trinta anos, foi considerado para o período disponível, independente do início. Foi elaborada uma planilha eletrônica com os dados obtidos e após calculada as médias anuais. Para o cálculo da pluviosidade média foi utilizada uma planilha eletrônica e os dados dos totais mensais de precipitações obtidos nos postos pluviométricos onde se obteve as médias anuais. Temperatura Na metodologia utilizada os valores da temperatura média do ar foram estimados pelo software Estima_T (Cavalcanti e Silva, 1994; Cavalcanti et al., 2006). O modelo empírico de estimativa da temperatura do ar é uma superfície quadrática para as temperaturas média, máxima e mínima mensal, em função das coordenadas locais: longitude, latitude e altitude de conformidade com os autores Cavalcanti et al. (2006), dada por: T = C0 + C1 λ + C2Ø + C3h + C4 λ2 + C5 Ø2 + C6h2 + C7 λ Ø + C8 λ h + C9Øh (2) Onde: C0, C1,...., C9 são as constantes; λ, λ2, λ Ø, λ h longitude; Ø, Ø2, λ Ø latitude; h, h2, λ h, Ø h altura. Também se pode estimar a série temporal de temperatura, adicionando a esta à anomalia de temperatura do Oceano Atlântico Tropical de acordo com Cavalcanti et al. (2006). Tij = Ti + AATij (3) Onde: i= 1,2,3,...,12; j= 1950, 1951, 1952, 1953,...,2014. Cálculo da Evapotranspiração Potencial A estimativa da evapotranspiração potencial (ETP) utilizada na metodologia requer apenas dados de temperatura média mensal do ar e da insolação máxima expresso em mm/mês. Define- se a evapotranspiração potencial da seguinte forma, de acordo com Thornthwaite e Mather (1948; 1953). (ETP)j = Fj . Ej (4) Onde: Ej representa a evapotranspiração potencial (mm/dia) não ajustada resumida da seguinte forma: 𝐸𝑗 = 0,553 ( 10.𝑇𝑗 𝐼 )𝑎 (5) Em que: representa a temperatura média mensal do ar do mês (°C); I é o índice anual de calor definido através de: I = ∑ 𝑖𝑗12𝑗=1 (6) Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1099 Sendo, o índice térmico de calor no mês dado por: 𝑖𝑗 = ( 𝑇𝑗 5 )1,514 (7) Por fim, o expoente “a” da equação (8) é uma função cúbica desse índice anual de calor, expresso da seguinte forma: 𝑎 = 6,75𝑥10−7 − 7,71𝑥10−5𝐼2 + 1,79𝑥10−2 𝐼 + 0,49 (8) O fator de correção da equação (1) é definido em função do número de dias do mês Dj (em janeiro, Dj= 31; em fevereiro Dj=28; etc.) e da insolação máxima do dia 15 do mês J (Nj), considerado representativo da média desse mês, definido por: 𝐹𝑗 = 𝐷𝑗.𝑁𝑗 12 (9) Para o cálculo da insolação máxima do dia 15, utilizou-se a seguinte expressão: 𝑁𝑗 = ( 2 15 ) [arc. cos(−𝑡𝑎𝑔∅. 𝑡𝑎𝑔𝛿)] (10) Onde: Ø Latitude do local; δ Declinação do Sol em graus, para o dia considerado; definido por: 𝛿 = 23,450𝑠𝑒𝑛[360(284 + d)/365] (11) Em que, “d” é o número de ordem, no ano do dia considerado (dia Juliano). A estimativa da evapotranspiração potencial por meio da equação (4) só é válida para valor de temperatura média do ar do mês inferior a 26,5°C. Quando a temperatura média desse mês for igual ou superior a 26,5°C, Thornthwaite e Mather (1948; 1953) assumiu que Ej independe do índice anual de calor e utiliza-se para sua estimativa uma tabela apropriada. Cálculo do Balanço Hídrico O balanço hídrico utilizado calcula a disponibilidade de água no solo para as comunidades vegetais. Contabiliza a precipitação perante evapotranspiração potencial, levando em consideração a capacidade de campo de armazenamento de água no solo (CAD). O modelo utilizado para determinar o balanço hídrico foi o proposto por Thornthwaite (1948; 1953). O balanço hídrico foi realizado apenas com dados de precipitação média e temperatura média mensal do ar e um valor correspondente à capacidade de água disponível (CAD) utilizando o valore de 100mm. A estrutura do cálculo do balanço hídrico foi desenvolvida em planilhas eletrônicas. Índices Climáticos O Índice de Aridez caracteriza-se por indicar a deficiência hídrica expressa em percentagem da evapotranspiração potencial (necessidade). É definido em função da deficiência e evapotranspiração potencial (ambas anuais), expresso da seguinte forma: Ia = 100 𝐷𝐸𝐹 𝐸𝑇𝑃 (9) O índice de umidade representa o excesso hídrico expresso em percentagem da necessidade que é representada pela evapotranspiração potencial, ambas anuais, segundo a expressão: Iu = 100 𝐸𝑋𝐶 𝐸𝑇𝑃 (10) Geralmente tem-se durante o ano estações de excesso e falta da água. Por isso, define-se o índice hídrico da seguinte maneira: Ih = 𝐼𝑢 − 0,6. 𝐼𝑎 (11) Resultados e discussão Temperatura Na distribuição espacial da temperatura média mensal do ar de janeiro a dezembro no Estado da Paraíba (Figura 4), observa-se que os menores valores de temperatura estão nas áreas de altitudes mais elevadas, destacando-se, assim, a microrregião do Brejo e grande parte do Planalto da Borborema. No Litoral (setor Leste) e em grande parte da mesorregião do Sertão (setor Oeste) da Paraíba, onde as altitudes são baixas, observam-se os maiores valores de temperatura média ao longo do ano. Os meses com temperaturas mais baixas são os meses de junho, julho e agosto, enquanto os meses mais quentes são outubro, novembro e dezembro, no Estado como um todo, sendo esses os meses com os menores índices de precipitação pluviométrica, pois é o período mais seco da região. Destaca-se dois núcleos ativos durante os 12 meses estudados, núcleos estes localizados no extremo oeste do Estado e o outro núcleo se localiza nas proximidades do município de Areia, onde estes núcleos aparecem todos os meses devido à orografia provocada pelo relevo da região. Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1102 precipitação média apresenta uma flutuação entre 11,5 a 152,1mm e sua média é de 854,6mm. Figura 6. Pluviosidade mensal média (mm). Tabela 2. Variação da pluviosidade Mês Variação (mm) Mínimo Mediana Máxima Média Desvio Padrão Variância Coef. de Variação Janeiro 13,2 71,0 176,1 71,4 30,5 931,9 0,42 Fevereiro 33,2 94,6 191,9 99,8 38,5 1482,6 0,38 Março 40,5 145,5 272,9 152,1 51,8 2684,7 0,84 Abril 60,8 153,8 254,0 148,9 41,9 1762,5 0,28 Maio 36,5 89,9 305,1 103,1 53,3 2846,7 0,51 Junho 14,8 48,5 369,4 91,3 81,2 6592,9 0,88 Julho 1,8 32,0 298,0 73,1 69,6 4844,0 0,95 Agosto 1,0 13,0 179,2 39,5 43,9 1932,1 1,11 Setembro 0,1 7,1 103,4 20,3 22,5 506,2 1,10 Outubro 1,1 9,9 38,5 11,5 7,2 51,8 0,62 Novembro 0,6 13,7 48,1 14,2 8,5 72,4 0,59 Dezembro 6,8 26,1 93,9 29,3 13,3 176,3 0,45 Anual 332 843,1 1979,3 854,6 315,66 99644 0,37 Na Figura 7 observa-se a distribuição temporal da precipitação média anual para a área de estudo. Sua variabilidade oscila entre 300 a 1.900mm, os menores índices pluviométricos ocorrem na área oeste e na região central, assim como o destaque de maiores oscilações do parâmetro referenciado no Litoral. Observam-se valores mais elevados em áreas isoladas, tais elevações devem-se aos fatores atuantes na atmosfera como a baixa intensidade dos raios solares, e alta cobertura de nuvens, flutuações irregulares da umidade relativa do ar e a oscilação da pressão atmosférica. Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1103 Figura 7. Pluviosidade anual média dos últimos 52 a 102 anos (mm). Deficiência Hídrica Na Figura 8 observa-se a deficiência hídrica na capacidade de campo (CAD) de 100mm para o Estado da Paraíba. As deficiências são baixas na faixa litorânea e brejo, intermediaria na faixa do Agreste e contornado a divisa com o Estado de Pernambuco, para a região do Cariri/Curimataú e no setor norte das regiões do Sertão e Alto Sertão têm-se os máximos valores de deficiências hídricas. A coerência dos resultados está no fato que as menores deficiências são localizadas predominantemente no Litoral e Brejo do Estado; já as maiores deficiências hídricas registra-se no Sertão e Alto Sertão e em algumas áreas isoladas na divisa do Rio Grande do Norte. Figura 8. Deficiência hídrica para a capacidade de campo de 100mm. Excedente Hídrico Na Figura 9 observa-se a distribuição espacial do excedente hídrico. De acordo com a distribuição do excedente hídrico observa-se que em praticamente todo o Estado da Paraíba apenas a faixa litorânea e pontos isolados do Brejo apresenta os maiores índices. Os maiores índices foram registrados no Litoral Sul em torno de 750mm e o menor na região central no Sertão, Cariri e no Curimataú em torno de 50mm. Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1104 Figura 9. Excedente hídrico para a capacidade de campo de 100mm. Índice de Umidade O índice de umidade representa o excesso hídrico representado pela evapotranspiração potencial, expresso em percentagem. Na Figura 10 observa-se a variabilidade da flutuação deste índice no Estado Paraíba para os 223 postos pluviométricos estudados, definida através de limites determinados pela classificação climática de Thornthwaite (1948), para facilitar o entendimento e auxiliar nas possíveis classificações futuras. De acordo com a Figura 6, o índice de umidade no Estado, ocorre uma redução significativa na região do Cariri/Curimataú neste caso, por mudarem de faixa de subdivisão climática. As regiões do Litoral, Agreste e Brejo são as que contem os melhores índices de umidade, nas regiões do Cariri/Curimataú, Sertão e Alto Sertão predomina pequeno ou nenhum excesso de água. Na região do Cariri/Curimataú não apresenta variabilidade, esse resultado é devido à grande variabilidade espaço temporal de chuva na região. Figura 10. Índice de umidade para a CAD de 100mm. Revista Brasileira de Geografia Física V. 08 N. 04 (2015) 1093-1108. Francisco, P. R. M.; Medeiros, R. M. de; Matos, R. M. de; Bandeira, M. M.; Santos, D. 1107 Tropical. Revista Brasileira de Meteorologia, 3685-3693. Francisco, P.R.M. 2010. Classificação e mapeamento das terras para mecanização do Estado da Paraíba utilizando sistemas de informações geográficas. 122f. Dissertação (Mestrado em Manejo de Solo e Água). Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal da Paraíba, Areia. Francisco, P.R.M.; Chaves, I.B.; Lima, E.R.V. de; Santos, D. 2014. 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