Fator erosividade da chuva de Piraju (SP): distribuição, probabilidade de ocorrência, período de retorno e correlação com o coeficiente de chuva

Foram selecionadas 874 chuvas individuais erosivas, de uma série contínua de 23 anos de registros de dados pluviográficos. As chuvas selecionadas foram cotadas, digitalizadas e, posteriormente, analisadas. O índice de erosividade, EI30, médio anual calculado foi de 7.074 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Espera-se que este índice ocorra no local pelo menos uma vez a cada 2,33 anos, com uma probabilidade de 42,92%. Os valores dos índices anuais de erosividade de Piraju, esperados nos períodos de retorno de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos, foram, respectivamente, de 6.696, 8.730, 10.076, 11.367, 13.039 e 14.292 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Foi observada uma distribuição de 78,5% do total da erosividade anual durante o semestre de outubro a março, indicando que, nesse período, era esperada a maior parte das perdas de solo por erosão. Observou-se elevada correlação entre o índice de erosividade, EI30, médio mensal e o coeficiente de chuva. Portanto, a equação de regressão determinada permite que seja estimado, com boa margem de segurança, o EI30 para outros locais que não possuam dados pluviográficos, mas que disponham de dados pluviométricos e condições climáticas semelhantes às de Piraju (SP).

A erosividade das chuvas em Fortaleza (CE): II - correlação com o coeficiente de chuva e atualização do fator R no período de 1962 a 2000

A correlação entre o índice de erosividade EI30 e o coeficiente de chuva (Rc) no período de 1962 a 1981, em Fortaleza (CE), foi avaliada com o objetivo não só de analisar a viabilidade de utilização do Rc na atualização dos valores da erosividade no período de 1982 a 2000 nesse município, mas também de identificar uma equação que pudesse ser empregada para estimar a erosividade em outras localidades da zona litorânea do estado do Ceará onde não existem diagramas de pluviógrafos. Um alto coeficiente de correlação (r = 0,99**) foi encontrado entre os valores mensais do índice EI30 e o Rc. O melhor ajuste na regressão entre essas variáveis foi encontrado na equação EI30 = 73,989Rc0,7387. O emprego dessa equação permitiu atualizar o fator R em Fortaleza no período de 1962 a 2000, estendendo, dessa forma, a computação de dados de erosividade para uma série contínua de 39 anos. O fator R atualizado para essa série foi de 6.900 MJ mm (ha h ano)-1 , com 69,5 % desse valor anual distribuído nos meses de janeiro a abril. Este trabalho também forneceu informações úteis para planejar o controle da erosão e para estimar, com precisão razoável, a erosividade em outros locais do litoral cearense, desprovidos de diagramas de pluviógrafos.

Erosividade, coeficiente de chuva, padrões e período de retorno das chuvas de Quaraí, RS

O conhecimento da potencialidade das chuvas em causar erosão é necessário para planejamento de atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Quaraí (RS), foram determinados a erosividade da chuva e a relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos diários do período 1966-2003. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros, foram calculadas as erosividades mensal, anual e média das chuvas pelo índice EI30, no Sistema Internacional de Unidades, e os padrões hidrológicos de chuva, bem como o coeficiente de chuva. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios mensais (p) e anuais (P) de precipitação e do coeficiente de chuva (Rc). Foi calculada a intensidade máxima da chuva pelo método da distribuição extrema tipo 1 para durações de chuva de 1/6, 1/3, 1/2, 1, 2, 4, 8, 12, 24 e 48 h e períodos de retorno da chuva de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. Foram ajustadas equações que relacionam a intensidade máxima e a duração da chuva para os períodos de retorno da chuva de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos, pelo método de regressão linear simples, e construído o gráfico que relaciona essas características da chuva. O valor médio anual de EI30 (fator R da USLE) calculado para Quaraí foi de 9.292 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. Obtiveram-se as equações EI30 = -754,37 + 13,50 p (r² = 0,85) e EI30 = -47,35 + 82,72 Rc (R² = 0,84). Em relação ao total das chuvas estudadas, 44 % do número e 90 % do volume foram erosivas. Do número total das chuvas erosivas, 51 % foram do padrão hidrológico avançado, 25 % do intermediário e 24 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 57 % foram do padrão avançado, 25 % do intermediário e 18 % do atrasado. Das chuvas erosivas, 57 % da erosividade correspondeu a chuvas do padrão avançado, 25 % a chuvas do padrão intermediário e 18 % a chuvas do padrão atrasado.

Fator erosividade da chuva de Piraju (SP): distribuição, probabilidade de ocorrência, período de retorno e correlação com o coeficiente de chuva

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Erosividade da chuva: distribuição e correlação com a precipitação pluviométrica de Teodoro Sampaio (SP)

Foram separadas 812 chuvas individuais consideradas erosivas de uma série contínua de 19 anos de registros de dados pluviográficos. As chuvas selecionadas foram cotadas, digitalizadas e, posteriormente, analisadas pelo programa desenvolvido por Cataneo et al. (1982). O fator erosividade da chuva, expresso pelo parâmetro EI30 médio anual calculado, foi de 7.172 MJ mm ha-1 h-1 ano-1, fator esperado no local pelo menos uma vez a cada 2,33 anos, com uma probabilidade de ocorrência de 42,9 %. Os valores anuais de erosividade de Teodoro Sampaio, esperados nos períodos de retorno de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos, foram, respectivamente, de 6.831, 8.666, 9.877, 11.046, 12.546 e 13.675 MJ mm ha-1 h-1 ano-1. No semestre de outubro a março, ocorreu 74,0 % da erosividade anual, sendo 45,7 % de dezembro a fevereiro. Observou-se elevada correlação entre o parâmetro EI30 médio mensal e o coeficiente de chuva (P²/P). Portanto, a equação de regressão determinada permite que seja estimado, com boa margem de segurança, o fator R para outros locais que não disponham de dados pluviográficos, mas que, entretanto, tenham dados pluviométricos e condições climáticas semelhantes às de Teodoro Sampaio (SP).

Erosividade mensal e anual da chuva no Estado de Minas Gerais

Este trabalho objetivou estimar e mapear a erosividade média (EI30) mensal e anual, analisar a distribuição espacial da precipitação, durante o período chuvoso, e identificar zonas similares quanto a EI30 no Estado de Minas Gerais. Foram levantadas séries históricas de precipitação diária de 248 estações climatológicas para estimativa do coeficiente de chuva de Fournier (Rc). Baseado na relação EI30 x Rc, verificada em algumas localidades do Estado, o índice EI30 mensal foi estimado para as 248 estações. A geoestatística foi aplicada no mapeamento dos dados. O Estado de Minas Gerais pôde ser dividido em três zonas, com erosividade anual variando de 5.000 a 12.000 MJ mm ha-1 ano-1 : erosividade média-alta, nas regiões central, nordeste e parte da Zona da Mata; alta, no Triângulo Mineiro (extremo da região), e parte do nordeste e sul do Estado; e muito alta, na maior parte do Triângulo Mineiro, Alto Paranaíba, noroeste e leste. A erosividade não apresentou relação com a latitude e longitude e foi influenciada por efeitos orográficos e características climáticas de cada região.

Erosividade da chuva: distribuição e correlação com a precipitação pluviométrica de Teodoro Sampaio (SP)

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Erosividade das chuvas em Uruguaiana, RS, determinada pelo índice EI30, com base no período de 1963 a 1991

A erosividade representa o potencial que as chuvas têm de provocar erosão hídrica no solo. O índice EI30 é um método de determinação dessa erosividade das chuvas e é calculado, para cada chuva individual e erosiva, pelo produto da energia cinética total da chuva e sua intensidade máxima em 30 min. O objetivo deste trabalho foi calcular a erosividade das chuvas do município de Uruguaiana, RS, para subsidiar aplicações práticas em conservação do solo. A partir de pluviogramas diários, foram separados, para cada chuva individual e erosiva, os segmentos com a mesma intensidade, registrados em planilha, digitados e analisados com o programa Chuveros, que calculou o índice EI30. Foram analisadas 978 chuvas erosivas de Uruguaiana, no período de 1963 a 1991, sendo encontrados valores de precipitação média anual de 1.399,8 mm ano-1 e erosividade média anual das chuvas de 8.875 MJ mm ha-1 h-1. Esse é o valor do Fator "R" (erosividade das chuvas) para ser usado na Equação Universal de Perdas de Solo, para predição das perdas de solo por erosão hídrica em Uruguaiana, RS. O período de outubro a abril apresentou 67 e 77,5 % da precipitação e da erosividade anual, respectivamente, sendo por isso necessários maiores cuidados quanto ao manejo dos solos agrícolas. O mês de fevereiro é o de maior potencial erosivo, com 1.403 MJ mm ha-1 h-1. O município de Uruguaiana apresentou 49,2 % do total das chuvas no padrão avançado, 24,5 no padrão intermediário e 26,3 % no padrão atrasado. A erosividade média anual de Uruguaiana pode ser igualada ou superada pelo menos uma vez a cada dois anos. O EI30 médio mensal de Uruguaiana e seu entorno podem ser estimados usando as relações apresentadas com o coeficiente de chuvas, permitindo utilizar dados pluviométricos. O modelo matemático que apresentou a melhor correlação entre o EI30 médio mensal e o coeficiente de chuvas Rc foi o quadrático (r = 0,9948).

Erosividade, padrões hidrológicos, período de retorno e probabilidade de ocorrência das chuvas em São Borja, RS

A capacidade erosiva da chuva pode ser estimada utilizando-se de alguns índices, dentre os quais o mais utilizado é o EI30, que representa o produto da energia cinética de impacto das gotas da chuva (E) pela intensidade máxima de precipitação em 30 min (I30). O objetivo deste trabalho foi determinar a erosividade, os padrões hidrológicos, o período de retorno e a probabilidade de ocorrência das chuvas em São Borja, RS, com base no período de 1956 a 2003. Foram utilizados pluviogramas diários da estação meteorológica da FEPAGRO, em São Borja, RS, a partir dos quais as chuvas individuais foram separadas em erosivas e não-erosivas. De cada chuva considerada erosiva foram cotados os segmentos de mesma inclinação, a hora e a quantidade acumulada, anotados em planilha, digitalizados e processados pelo programa computacional CHUVEROS, o qual calcula não só o índice EI30 da chuva e a erosividade mensal e anual, mas também determina os padrões hidrológicos de cada chuva. O período de outubro a abril concentrou 76 % da erosividade anual, o que coincide com o preparo do solo, semeadura e crescimento das culturas de verão. O pico mais notável no potencial erosivo ocorreu em março e abril (EI30 médio mensal de 1.260-1.269 MJ mm ha-1 h-1), quando, normalmente, as culturas praticamente estão em pleno desenvolvimento, enquanto o menor potencial erosivo ocorreu em julho e agosto (EI30 médio mensal de 268-271 MJ mm ha-1 h-1). Do número total de chuvas erosivas, 47, 25 e 28 % apresentaram padrões hidrológicos do tipo avançado, intermediário e atrasado, respectivamente, enquanto esses padrões perfizeram 50, 26 e 24 % do volume médio anual de chuvas erosivas e 53, 25 e 22 % da erosividade média anual das chuvas. O valor do índice de erosividade anual para São Borja, RS, foi de 9.751 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 o qual representa o Fator "R" da Equação Universal de Perdas de Solo. A relação linear e potencial, que expressa o Fator "R" da USLE, foi obtido de dados pluviométricos, representados pelo coeficiente de chuva, que pode ser utilizado para regiões climáticas semelhantes que apenas dispõem de dados pluviométricos. O valor da erosividade média anual de 9.751 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 é esperado pelo menos uma vez a cada 2,2 anos, com uma probabilidade de ocorrência de 44,9 %.

Erosividade e características hidrológicas das chuvas de Rio Grande (RS)

As características específicas das chuvas variam entre regiões, e o conhecimento da sua potencialidade em causar erosão é necessário para planejar atividades agrícolas e de engenharia civil. Para a localidade de Rio Grande (RS), foi determinada a erosividade e sua relação com a precipitação e o coeficiente de chuva, os padrões hidrológicos e o período de retorno das chuvas. Utilizaram-se dados pluviográficos de 23 anos de Rio Grande. Para cada chuva erosiva, foram separados os segmentos do pluviograma com a mesma intensidade e registrados os dados em planilha. Com o programa Chuveros foram calculados a erosividade mensal, anual e média pelo índice EI30 no Sistema Internacional de Unidades e os padrões hidrológicos das chuvas. Os valores médios mensais da precipitação e do índice de erosividade foram expressos como percentagens do valor médio anual da precipitação e do índice de erosividade, respectivamente, a fim de obter a curva de distribuição acumulada da precipitação e do índice de erosividade em função do tempo. O coeficiente de chuva (Rc) foi calculado. Foram realizadas correlações de Pearson e regressões lineares simples entre o índice de erosividade EI30 e os valores médios anuais de precipitação e de coeficiente de chuva. O período de retorno foi calculado para 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos. O valor médio anual da erosividade das chuvas com base no índice EI30 para o Rio Grande foi de 5.135 MJ mm ha-1 h-1, valor que representa o Fator "R" da Equação Universal de Perdas de Solo (USLE). As equações de regressão entre EI30 e precipitação e coeficiente de chuva não foram significativas. Em relação ao total das chuvas, 32,6 % do número e 99,3 % do volume foram erosivos. Do número total das chuvas erosivas, 45,6 % foram do padrão hidrológico avançado, 25,6 % do intermediário e 28,7 % do atrasado, ao passo que, do volume total das chuvas erosivas, 47,8 % foram do padrão avançado, 28,0 % do intermediário e 24,2 % do atrasado. Da erosividade anual, 49,1 % correspondeu a chuvas do padrão avançado, 28,9 % a chuvas do padrão intermediário e 22,1 % a chuvas do padrão atrasado. O método da distribuição extrema tipo I foi adequado para obter as curvas de intensidade-duração-frequência. Os períodos de retorno da chuva podem ser calculados por meio das equações, utilizando os valores dos parâmetros encontrados, ou pelos gráficos das curvas de intensidade-duração-frequência.

ESTIMATIVA DA EROSIVIDADE DE CHUVAS NO ESTADO DO PARANÁ PELO MÉTODO DA PLUVIOMETRIA: ATUALIZAÇÃO COM DADOS DE 1986 A 2008

Três estimativas de erosividade de chuvas no Estado do Paraná foram feitas nas décadas de 1980-90, mas nenhuma outra depois. Os objetivos deste trabalho foram atualizar, numa quarta estimativa, as informações de erosividade anual das chuvas para o Paraná, com dados pluviométricos de 1986 a 2008; e gerar informações de erosividade mensal para identificar a distribuição temporal da erosividade. Foram utilizados os métodos pluviográfico e pluviométrico de determinação de erosividade. O primeiro serviu para revalidar equações prévias de correlação entre erosividade por pluviografia e por pluviometria, isso feito em três localidades; já o segundo, para calcular o coeficiente de chuva em 114 localidades, utilizando-se dados de precipitação média mensal e anual, e então a erosividade, com as equações de correlação revalidadas. Mapas de erosividade anual e mensal foram gerados por interpolações geoestatísticas. A erosividade variou entre 5.449 e 12.581 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 e aumentou no sentido oeste, a partir da região metropolitana de Curitiba; e no sentido sul, a partir do noroeste paranaense. Isso resultou em maiores erosividades nas regiões centro-sul (Guarapuava), centro-ocidental (Campo Mourão), oeste (Cascavel) e, principalmente, sudoeste (Pato Branco). Também houve incremento de erosividade a partir da região metropolitana de Curitiba, no sentido leste, indicando o litoral como outra região crítica em termos de erosividade. A maior erosividade mensal ocorreu em janeiro (média estadual de 1394 MJ mm ha-1 h-1 mês-1), seguida por tendência de diminuição até agosto (331 MJ mm ha-1 h-1 mês-1), quando então tornou a aumentar. Porém, ocorrem dois importantes repiques de erosividade: um em maio e outro em outubro (843 e 1.173 MJ mm ha-1 h-1 mês-1, respectivamente), principalmente nas regiões sudoeste e oeste. Esses repiques coincidem com períodos de implantação de culturas de inverno ou de verão nessas regiões. Em relação à última estimativa de erosividade anual, feita em 1993, houve aumento da área delimitada pela linha isoerodente de 11.000 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 nas regiões sudoeste e oeste e um deslocamento das linhas isoerodentes de 7.000 e 8.000 MJ mm ha-1 h-1 ano-1 para o sentido leste nas regiões norte pioneiro, centro-oriental e sudeste, sugerindo elevação da erosividade nessas regiões. Tais alterações de erosividade podem estar associadas às eventuais mudanças no clima da região, mas também ao simples fato de este estudo estar considerando maior quantidade de dados em relação aos estudos anteriores. Concluiu-se que as equações de correlação determinadas entre os métodos pluviográfico e pluviométrico, obtidas para o Paraná em trabalhos anteriores, continuam válidas; os meses críticos quanto à erosividade são janeiro, maio e outubro; e as menores erosividades ocorrem nas regiões noroeste e metropolitana do Estado.

Distribuição e potencial erosivo das chuvas no Estado do Tocantins

O objetivo deste trabalho foi determinar os valores de erosividade e gerar os mapas da distribuição espaço-temporal das chuvas no Estado do Tocantins. Analisaram-se séries históricas pluviométricas de 97 postos pluviométricos, compreendendo o período de 1985 a 2009. A erosividade foi estimada por meio de equações nas quais a variável independente foi a precipitação média mensal ou o coeficiente de chuva de Fournier (Rc). A geoestatística foi aplicada para o mapeamento da erosividade tanto na escala mensal quanto na anual. A erosividade anual apresentou valores entre 6.599 e 14.000 MJ mm ha-1 h-1, com auge em dezembro, quando atingiu valores de até 2.800 MJ mm ha-1 h-1 por mês. De maio a setembro, a erosividade apresentou valores inferiores ao crítico, tido como 500 MJ mm ha-1 h-1 por mês. Foram identificadas três regiões prioritárias para ações de planejamento visando a conservação do solo e da água: região centro-oeste do Estado, nas imediações do Parque Estadual do Cantão, com maior erosividade anual; região norte do Estado, especialmente no primeiro trimestre; e região sudeste do Estado, no quarto trimestre.

Uma análise do coeficiente de remoção de poluentes em função do espectro de gotas de chuva em diferentes localidades no Brasil e Alemanha

The pollutant transference among reservoirs atmosphere-hydrosphere, relevant to the atmospheric chemistry, depends upon scavenging coefficient (Λ) calculus, which depends on the raindrop size distribution as well as on the rainfall systems, both different to each locality. In this work, the Λ calculus will be evaluated to gas SO2 and particulate matter fine and coarse among five sites in Germany and two in Brazil. The results show three possible classifications in function of Λ, comparable to literature, however with a greater range due to the differences of rainfall system sites. This preliminary study supports future researches

Uma análise do coeficiente de remoção de poluentes em função do espectro de gotas de chuva em diferentes localidades no Brasil e Alemanha

The pollutant transference among reservoirs atmosphere-hydrosphere, relevant to the atmospheric chemistry, depends upon scavenging coefficient (Λ) calculus, which depends on the raindrop size distribution as well as on the rainfall systems, both different to each locality. In this work, the Λ calculus will be evaluated to gas SO2 and particulate matter fine and coarse among five sites in Germany and two in Brazil. The results show three possible classifications in function of Λ, comparable to literature, however with a greater range due to the differences of rainfall system sites. This preliminary study supports future researches

Análise do comportamento higrotérmico em regime variável de paredes sujeitas à acção da chuva incidente

A crise económica e social que assola Portugal desde 2008 e o aumento da exigência do nível de qualidade de vida dos utilizadores dos imóveis deram origem a um aumento de investimento na área de reabilitação de edifícios. A informação recolhida a partir dos Censos de 2011 mostra que existem cerca de dois milhões de imóveis, correspondentes a 34% do parque habitacional nacional, que necessitam de recuperação. Este facto ilustra bem a importância da aposta na reabilitação de edifícios no mercado português. A presente dissertação procura dar resposta a algumas das questões levantadas pela reabilitação de edifícios, nomeadamente em edifícios com paredes de tijolo maciço, através da análise higrotérmica de várias soluções construtivas que têm como camada de suporte o tijolo maciço, recorrendo ao programa WUFI® 4.2 - PRO. O WUFI® 4.2 - PRO foi um programa construído pelo Fraunhofer Institute for Building Physics que permite simular o transporte simultâneo de calor e de humidade unidimensional em elementos construtivos com várias camadas. Em primeiro lugar estudou-se o elemento construtivo com face à vista de modo a averiguar a influência da camada de tijolo maciço, seguindo-se uma análise à influência da espessura desta camada. Em segundo lugar analisou-se a influência do reboco exterior, interior e em ambas as faces na camada de tijolo maciço, tendo este estudo incluído argamassa de cal, de cal e cimento, e de cimento. Em terceiro lugar são analisadas as alterações que uma reabilitação térmica pelo interior ou pelo exterior impõem numa parede de tijolo maciço. Por último quantificou-se a diferença entre o coeficiente de transmissão térmica calculado em regime permanente e em regime variável, tendo esta análise sido efectuada para todos os elementos construtivos simulados na presente dissertação. O estudo desenvolvido permitiu corroborar o facto de que a chuva incidente é a principal responsável pelo transporte de humidade no interior do elemento construtivo, e que a quantidade de chuva incidente absorvida pela superfície exterior do elemento influencia tanto o fluxo de difusão como o fluxo capilar. As análises efectuadas permitiram clarificar a importância da camada de reboco. O reboco exterior diminui a quantidade de humidade na camada de tijolo maciço, enquanto o reboco interior implica um aumento. A aplicação de reboco em ambas as faces implica uma quantidade de humidade na camada de tijolo superior à aplicação apenas de reboco exterior. Dos rebocos analisados o único que não implica um aumento da quantidade de humidade é o reboco de cimento. Conclui-se que na aplicação de isolamento pelo exterior o reboco aplicado nas faces da camada de suporte não influencia de forma significativa o comportamento do elemento construtivo. No entanto, o mesmo não pode ser afirmado para a aplicação de isolamento pelo interior, já que o reboco exterior é principal responsável pela quantidade de humidade no elemento construtivo.