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 À série de dados original foram acrescidos os campos **Estiagem** (variável que categoriza o dia por grupo de "dias seguidos de seca"), **Semestre** (categoriza o semestre, 1 ou 2), **ElNino** (categoriza por intensidade do fenômeno El Niño), e **Estacao** (indica a estação climática: Verão 22/12-20/3, Outono 21/3-20/6, Inverno 21/6-22/9, e Primavera 23/9-21/12). Versões atualizadas da tabela no formato csv e xlsx estão disponíveis no [[https://github.com/FlorestaR/dados/tree/main/X_PIRACLIM|GitHub]].
-Nesse sentido, algumas abordagens para tratamento dos dados e extração de informações foram realizadas. Para as duas próximas análises a serem apresentadas, utilizei a linguagem R, conforme código disponível no [[https://posit.cloud/content/10042613|Posit]]. Inicialmente, buscou-se conhecer a Temperatura Média Anual ao longo do tempo. Este dado, entretanto, só começou a ser registrado a partir de 1917. Os dados foram então agrupados por ano e a média do grupo foi registrada graficamente. Além disso, foi usada uma linha de tendência suavizada (LOESS - //Locally Estimated Scatterplot Smoothing//) como técnica de regressão não linear, ajustando a curva aos dados de forma a identificar uma tendência nos valores do gráfico, conforme Figura 1. Verifica-se uma tendência crescente (> 1 ºC) na temperatura média registrada na cidade até 2025.
+Nesse sentido, algumas abordagens para tratamento dos dados e extração de informações foram realizadas. Para as duas próximas análises a serem apresentadas, utilizei a linguagem R, conforme código disponível no [[https://posit.cloud/content/10042613|Posit]]. Inicialmente, buscou-se conhecer a Temperatura Média Anual ao longo do tempo. Este dado, entretanto, só começou a ser registrado a partir de 1917. Os dados foram então agrupados por ano e a média do grupo foi registrada graficamente. Além disso, foi usada uma linha de tendência suavizada (LOESS - //Locally Estimated Scatterplot Smoothing//) como técnica de regressão não linear, ajustando a curva aos dados de forma a identificar uma tendência nos valores do gráfico, conforme Figura 1. Verifica-se uma tendência crescente (> 1 ºC) na temperatura média registrada na cidade até 2025. Esse aumento foi considerado significativo (p < 0,05) ao longo dos anos. Destaca-se a necessidade de mais análises com um conjunto mais variado de informações para verificar os principais fatores que contribuem para esse aumento observado.
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 Figura 3. Precipitação acumulada por ano.
-Os dados foram então classificados entre os mais secos, médios e chuvosos, conforme Figura 4. Os anos do 1º tercil foram classificados como secos, os do 2º tercil como médios e os do 3º tercil como chuvosos. Assim, é possível observar períodos mais chuvosos e secos, como a maior concentração de anos chuvosos na década de 90.
+Os dados foram então classificados entre os mais secos, médios e chuvosos, conforme Figura 4. Os anos do 1º tercil foram classificados como Secos, os do 2º tercil como Médios e os do 3º tercil como Chuvosos. Assim, é possível observar períodos mais chuvosos e secos, como a maior concentração de anos chuvosos na década de 90. Essas observações estão fortemente correlacionadas com o fenômeno El Niño, que influenciou os padrões de chuva entre 1990 e 1995, sendo o evento mais longo na série histórica registrada. Verifica-se que o ano mais úmido (1983) também esteve sob influência do fenômeno.
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 Figura 4. Classificação dos anos em função da precipitação. Os anos estão organizados em chuvosos, secos e médios.
+Já em relação ao vento médio (km/h), a medição começou a ser feita a partir do ano de 1964. Os dados foram agrupados por mês e os valores médios estão presentes na Figura 5 abaixo, em que percebe-se que o período de inverno é o que possui menores velocidades para vento máximo médio. Por outro lado, sazonalmente o período que possui os ventos mais intensos é o verão.
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+Figura 5. Vento médio (km/h) por mês para a cidade de Piracicaba entre 1964 e 2025.