Sistemas de classificação climática são utilizados para caracterizar as variações dos elementos do clima em escala local, regional ou global, com a finalidade de delimitar as regiões climaticamente homogêneas, para caracterizar o meio físico e biológico, como também para distinguir as principais características do comportamento climático. Dentre os diversos sistemas de classificação existentes, destacam-se os desenvolvidos por Köppen-Geiger e Thornthwaite. Ambos utilizaram elementos climáticos diferentes para a classificação do clima. Köppen-Geiger baseou-se em dados de vegetação, temperatura e precipitação. Por outro lado Thornthwaite introduziu novos conceitos e fundamentou-se na evapotranspiração e no balanço hídrico, classificando o clima em escalas de umidade. O objetivo geral deste trabalho foi desenvolver, avaliar e implementar um algoritmo para classificar os climas árido, tropical e temperado da superfície da Terra, baseando-se no índice de umidade da classificação climática de Thornthwaite e nos limites climáticos definidos pela classificação climática de Köppen, utilizando banco de dados geográficos de média anual da temperatura média do ar e de precipitação pluvial anual total. O algoritmo foi desenvolvido por etapas. Em uma primeira análise, dados de elementos meteorológicos observados de 39 estações do INMET localizadas no estado de Minas Gerais e áreas vizinhas foram utilizados para o cálculo do balanço hídrico climatológico, segundo a metodologia de Thornthwaite e Mather e para a estimativa da evapotranspiração pelo método de Penman-Monteith-FAO. A partir desses valores foi calculado o índice de umidade para cada uma das 39 estações. Em seguida desenvolveu-se um modelo de regressão linear múltipla com base na variável dependente índice de umidade anual e variáveis independentes como a média anual da temperatura media do ar e precipitação pluvial anual total. Após a geração do modelo, avaliou-se sua performance utilizando dados globais de temperatura do ar e precipitação pluvial de superfícies climáticas interpoladas de alta resolução da superfície terrestre, excluindo a região da Antártica, para a espacialização do índice de umidade estimado pelo algoritmo, em ambiente SIG, para o período de 1950-2000 (dados do Worldclim) e para os períodos de1990-2020, 2020-2050 e 2050-2080 (dados do CCCMA) de cenários futuros de mudanças climáticas A2 e B2 do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC AR3). Com base no modelo de regressão linear múltipla desenvolvido, explicou-se aproximadamente 92% (valor de R2) do comportamento do índice de umidade por meio de dados de precipitação pluvial e da temperatura do ar. O algoritmo apresentou boa performance para a caracterização de zonas terrestres com climas árido, tropical e temperado, de acordo com a classificação de Köppen-Geiger pois os resultados foram correspondentes aos encontrados na literatura pesquisada. Em relação aos estudos sobre mudanças climáticas observou-se que as condições de clima árido são previstas de aumentar severamente nos períodos analisados, principalmente no cenário de emissão A2 – 2080, considerado o cenário mais pessimista. Considerando que existem ainda lacunas relevantes de conhecimento atualmente disponível sobre alguns aspectos de mitigação do clima, assim como sobre a disponibilidade de dados climáticos, o algoritmo desenvolvido e a metodologia utilizada para avaliar a variabilidade climática no presente estudo podem ser úteis para reduzir as incertezas sobre o clima atual e futuro, facilitando a tomada de decisões relacionadas à mitigação de mudanças climáticas.
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