Impacto das Ondas de Calor no Conforto Térmico Humano na Região da Floresta Nacional do Tapajós, Oeste do Pará

Autores

  • Tiago Bentes Mandú Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  • Ana Lucia da Silva Nascimento Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  • William Duarte Jacondino Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  • Ana Carla Dos Santos Gomes Universidade Federal do Oeste do Pará

DOI:

https://doi.org/10.37002/biobrasil.v11i4.1775

Palavras-chave:

Amazônia, Unidade de conservação, eventos climáticos extremos, sensação térmica, estresse térmico

Resumo

Ondas de calor têm sido mais recorrentes mediante um cenário de aquecimento global. As temperaturas extremas resultam no desconforto térmico humano por calor, o que pode causar e potencializar comorbidades e levar ao óbito em casos extremos. Avaliou-se neste estudo a ocorrência de ondas de calor e sua relação com o desconforto térmico humano na região da Floresta Nacional do Tapajós, localizada no estado do Pará, Brasil. Os dados foram obtidos a partir da estação meteorológica convencional do Instituto Nacional de Meteorologia, durante o período de 1971 a 2019. O conforto térmico humano foi estimado utilizando o Índice de Desconforto de Thom, que é uma metodologia empírica capaz de representar o ambiente térmico por meio de dados de temperatura máxima e umidade relativa do ar, enquanto que as ondas de calor foram identificadas a partir do índice CTX90pct. Os resultados indicam que há um aumento no desconforto térmico humano; com maiores índices de desconforto na estação menos chuvosa e potencializadas em períodos de seca na região. O Índice de Desconforto mostrou que, na presença de ondas de calor, o desconforto térmico sentido pela população aumenta em cerca de 40%. Os resultados também evidenciam que as ondas de calor potencializam os níveis de desconforto, que podem causar efeitos na saúde pública e atividades socioeconômicas da região. 

Biografia do Autor

Ana Lucia da Silva Nascimento, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Meteorologista, Mestre em Meteorologia pela Univerisdade Federal de Pelotas, Doutoranda em Meteorologia no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

William Duarte Jacondino, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais

Meteorologista, Mestre em Meteorologia pela Univerisdade Federal de Pelotas, Doutorando em Meteorologia no Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

Ana Carla Dos Santos Gomes, Universidade Federal do Oeste do Pará

Professora do Curso de Ciências Atmosféricas da Uiverisdade Federal do Oeste do Pará, doutora em Ciências Climaticas pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Referências

Alves LER & Gomes HB. Validação da Imputação Múltipla via Predictive Mean Matching para

Preenchimento de Falhas nos Dados Pluviométricos da Bacia do Médio São Francisco. Anuário do Instituto de Geociências, 43(1): 199-206, 2020.

Artaxo P. Mudanças climáticas e o Brasil. Revista USP, 103: 8-12, 2014.

Azur MJ, Stuart EA, Frangakis C & Leaf PJ. Multiple imputation by chained equations: what is it and how does it work? International journal of methods in psychiatric research, 20(1): 40-49, 2011.

Silva PL de A. Biodiversidade e mudanças climáticas no Brasil: levantamento e sistematização de referências. WWF Brasil (Relatório). Brasília, 2018.

Bitencourt DP, Fuentes MV, Maia PA & Amorim FT. Frequência, Duração, Abrangência Espacial e

Intensidade das Ondas de Calor no Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, 31(4): 506-517, 2016.

Bitencourt DP, Fuentes MV, Franke AE, Silveira RB & Alves MP. The climatology of cold and heat waves in Brazil from 1961 to 2016. International Journal of Climatology, 40(4): 2464-2478, 2020.

Fischer EM & Schär C. Future changes in daily summer temperature variability: driving processes and role for temperature extremes. Climate Dynamics, 33(7-8): 917,

Fisch G, Marengo JA & Nobre CA. The climate of Amazonia – a review. Acta Amazônica, (28)2: 101-126, 1998.

Frich P et al. Observed coherent changes in climatic extremes during the second half of the twentieth century. Climate research, 19: 193-212, 2002.

Geirinhas JL, Trigo RM, Libonati R, Coelho CA & Palmeira AC. Climatic and synoptic characterization of heat waves in Brazil. International Journal of

Climatology, 38(4): 1760-1776, 2017. Geirinhas JL, Trigo RM, Libonati R & Peres LDF. Caracterização Climática de Ondas de Calor no Brasil. Anuário do Instituto de Geociências, 41(3): 333-350, 2019.

Geirinhas JL et al. Heat-related mortality at the beginning of the twenty-first century in Rio de Janeiro, Brazil. International journal of biometeorology, 1-14, 2020. ICMBio – Instituto Chico Mendes de Conservação da Biodiversidade. Disponivel em: https://www.icmbio.

gov.br/flonatapajos/. Acesso em: 10/07/2020.

Jacondino WD, Nascimento ALDS, Nunes AB & Conrado H. Análise sinótica do mês de abril de 2018 na região Sul do Brasil: Episódio de calor extremo. Revista Brasileira de Climatologia, (25): 182-203, 2019. Jenerette GD et al. Regional relationships between surface temperature, vegetation, and human settlement in a rapidly urbanizing ecosystem. Landscape ecology,

(22): 353-365, 2007.

Jiménez-Muñoz JC et al. Record-breaking warming and extreme drought in the Amazon rainforest during the course of El Niño 2015–2016. Scientific reports, (6): 33130, 2016.

Kong Q, Guerreiro SB, Blenkinsop S, Li XF & Fowler HJ. Increases in summertime concurrent drought and heatwave in Eastern China. Weather and Climate Extremes, 28(1): 100242, 2020.

Laaidi K et al. The impact of heat islands on mortality in Paris during the August 2003 heat wave. Environmental health perspectives, 2(120): 254-259, 2012.

Li KH, Raghunathan TE & Rubin DB. Large-sample significance levels from multiply imputed data using moment-based statistics and an F reference distribution.

Journal of the American Statistical Association, 86(416): 1065-1073, 1991. Lima NGB, Galvani E, Falcão RM & Cunha-Lignon M. Air temperature and canopy cover of impacted

and conserved mangrove ecosystems: a study of a subtropical estuary in Brazil. Journal of Coastal

Research, (65): 1152-1157, 2013.

Luo M, Ning G, Xu F, Wang S, Liu Z & Yang Y. Observed heatwave changes in arid northwest China:

Physical mechanism and long-term trend. Atmospheric Research, 1(1): 105009, 2020.

Mandú TB, Gomes ACDS, Costa GB & Neves TTDAT. Avaliação de tendência nas ondas de calor

registradas em Manaus/AM, Brasil. Revista Brasileira de Climatologia, 27(1): 405-425, 2020a.

Mandú TB, Gomes ACDS & Coutinho MDL. Caracterização do conforto térmico da cidade de

Santarém/PA. Revista Geonorte, 11(37): 279-291, 2020b.

Marengo JA. O futuro clima do Brasil. Revista USP, 103: 25-32, 2014.

Marengo JA & Valverde MC. Caracterização do clima no Século XX e Cenário de Mudanças de clima para o Brasil no Século XXI usando os modelos do IPCC-AR4. Revista Multiciência, 8: 5-28, 2007.

McGeehin MA & Mirabelli M. The potential impacts of climate variability and change on temperaturerelated morbidity and mortality in the United States. Environmental health perspectives, 2(109): 185-189, 2001.

Mitchell D et al. Attributing human mortality during extreme heat waves to anthropogenic climate change. Environmental Research Letters (11): 074006, 2016. Nick LM & Nedel AS. Análise do Conforto Térmico Humano ao Longo do Verão na Cidade de Pelotas/RS e a Relação com Condições Meteorológicas Extremas. Anuario do Instituto de Geociencias, 2(41): 211-222, 2018.

Opitz-Stapleton S et al. Heat index trends and climate change implications for occupational heat exposure in Da Nang, Vietnam. Climate Services (2): 41-51, 2016.

Parsons K. 2014. Human thermal environments: the effects of hot, moderate, and cold environments on human health, comfort, and performance. 1 ed. CRC press. 545p.

Perkins SE, Alexander LV & Nairn JR. Increasing frequency, intensity and duration of observed global heatwaves and warm spells. Geophysical Research Letters, 39(20): 1-5, 2012.

Reis NCS, Boiaski NT & Ferraz SET. Characterization

and Spatial Coverage of Heat Waves in Subtropical Brazil. Atmosphere, 10(5): 1-15, 2019.

Rusticucci M & Barrucand M. Climatología de temperaturas extremas en la Argentina. Consistencia de datos. Relación entre la temperatura media estacional y la ocurrencia de días extremos. Meteorologica, (26): 69-84, 2002.

Santos J, Silva V, Lima E, Araújo L & Costa A. Campo Térmico Urbano e a sua Relação com o Uso e Cobertura do Solo em Cidade Tropical Úmida. Revista Brasileira de Geografia Física, 5(3): 540 557, 2012.

Shiva J, Chandler DG & Kunkel KE. Localized changes in heat wave properties across the United States. Earth’s Future, 7(3): 300-319, 2019.

Sugahara S, Rocha RP, Ynoue RY & Silveira RB. Homogeneity assessment of a station climate series (1933–2005) in the Metropolitan Area of São Paulo: instruments change and urbanization effects. Theoretical and applied climatology, 107(3-4): 361-374, 2012.

Stott PA et al. Attribution of weather and climaterelated events. Climate science for serving society, 1(1): 307-337, 2013.

Thom EC. The discomfort index. Weatherwise, (12)2: 57-61, 1959.

Wilks DS. 2011. Statistical methods in the atmospheric sciences. 3 ed. Academic press. 661p.

WMO. World Meteorological Organization. Guide to Meteorological Instruments and Methods of

Observation. Note n°8, Secretariat of the WMO, Geneva, 2008.

Downloads

Publicado

10/11/2021

Edição

Seção

Análise de Componentes do Sistema Climático e a Biodiversidade no Brasil