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Define-se seca como a relação entre a duração de estiagem e seu impacto no balanço hídrico em uma bacia hidrográfica. A classificação da seca tem base na análise das médias baixas da disponibilidade de água, pode resultar em secas: meteorológica, agrícola, hidrológica ou socioeconômica. Os objetivos principais deste artigo foram analisar a sensibilidade da seca, quanto a sua resiliência, vulnerabilidade e exposição à vulnerabilidade utilizando o Google Earth Engine (GEE), e propor um monitoramento para detecção de mudanças por eventos hidrológicos extremos a fim de otimizar a gestão integrada de recursos hídricos. Foram calculados os Índices de Aridez (IA), de Precipitação Padronizada (IPP) e de Severidade de Seca (ISS) para modelar o comportamento da seca hidrológica na bacia do Alto Descoberto, Distrito Federal no período de dezenove anos de 2001 a 2019, assim avaliar o déficit hídrico anual e sazonal. Os resultados demonstraram que a seca na bacia nesta série temporal está classificada como moderada, o seu limite de resiliência é ultrapassado devido a uma crescente demanda hídrica e destaca o fato do uso e ocupação da cobertura do solo da bacia inadequado, que expõe ao risco de estresse hídrico e requer medidas mais sustentáveis. Os índices - IPP, ISS e IA - foram eficazes para a análise da seca hidrológica e compor um panorama da variabilidade do déficit hídrico regional. Esse artigo contribui para a compreensão da sazonalidade da seca e sua importância nas tomadas de decisões em políticas públicas.

Esta pesquisa analisa tendências de extremos climáticos de temperatura na região sul do Brasil (SB), baseada em oito índices, quatro absolutos (maiores e menores temperaturas máximas (TX) e mínimas (TN) anuais) e quatro em percentis (porcentagem de dias com TX e TN inferiores ao percentil 10, e de dias com Tmax e Tmin superiores ao percentil 90), calculados a partir de séries de dados observados em alta resolução espacial de 0.25°x0.25°, no período 1980-2016. O teste de Mann-Kendall (MK) foi usado para analisar a significância das tendências, em °C/década. Resultados mostraram aumento da intensidade e frequência de extremos no SB, com tendências negativas generalizadas dos extremos absolutos de TN, e positivas dos extremos absolutos de TX, podendo-se inferir desse resultado uma dilatação da amplitude térmica diária no período. Os extremos norte e sul do SB mostram tendência negativa no número de dias e noites frias, ao passo que a área central do SB mostra tendências positivas no número de dias e noites frias, e negativas no percentual de dias e noites quentes, com a exceção ocorrendo na periferia da região SB. No entanto, os resultados apresentados devem servir de alerta para o gerenciamento de uma das mais importantes atividades econômicas do SB, a agricultura, com especial atenção para culturas de inverno em relação ao aumento/diminuição do número de horas de frio.

Resumo O monitoramento dos parâmetros biofísicos de uma determinada região é de suma importância para sua população, tendo em vista os impactos causados por fenômenos climáticos de grande escala e a sazonalidade dos sistemas meteorológicos que afetam a região. Portanto, o objetivo do estudo é analisar a sazonalidade dos parâmetros biofísicos índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN) e temperatura da superfície terrestre (TST) assim como, sua interação com a chuva no Estado de Alagoas para os anos de 2001 e 2016 sobe influência de La Niña. Foram utilizados produtos de IVDN e TST do sensor MODIS, satélite TERRA, processados através do software Qgis 2.18.3. Inicialmente, foram realizados cálculos com os fatores de ajuste nas imagens de IVDN e TST, e posteriormente foram elaborados os mapas temáticos. Os resultados obtidos mostram um aumento no último trimestre do ano de 2016 nas classes de vegetação rala e solo exposto e uma diminuição da vegetação densa em relação ao ano de 2001, nas demais classes houve uma variabilidade sazonal da cobertura vegetal. Os mapas de TST apresentam correlação forte com o IVDN, mostrando uma relação inversamente proporcional entre os parâmetros. Na precipitação verificou-se a sua influência direta na resposta do IVDN e TST, devido ao tipo de vegetação encontrado na região. Abstract The monitoring of the biophysical parameters of a given region is of paramount importance for its population, in view of the impacts caused by large-scale climatic factors and the seasonality of the meteorological systems that affect the region. Therefore, the objective of the study is analyzing the seasonality of the biophysical parameters Index of Vegetation by Normalized Difference (IVDN) and Land surface temperature (LST) as well, TST interaction with rainfall in the State of Alagoas for the years 2001 and 2016 rises under the influence of La Niña. IVDN and TST product TST from the MODIS sensor, TERRA satellite, were processed using the Qgis 2.18.3 software. Initially, calculations were performed with the adjustment factors in the IVDN and TST images, and later the thematic maps were prepared for the analyzes. The result TST obtained show an increase in the last quarter of 2016 in the classes of thin vegetation and exposed soil and a decrease in dense vegetation compared to 2001, in the other classes there is a seasonal variability of the vegetation cover. TST maps have direct influence with IVDN, showing an inversely proportional relationship between the parameters. In precipitation, TST direct influence on the response of IVDN and TST was verified, due to the type of vegetation found in the region.

Resumo Alterações no uso e ocupação do solo das cidades tem consequências diretas no campo térmico urbano, cujas características físicas e microclimáticas tornam-se atrativos à convivência humana. Esta pesquisa teve como objetivo analisar a variação de um índice biometeorológico e estudar quantitativamente o ciclo diurno do conforto térmico humano em Maceió-AL, por meio de dados horários disponibilizados pela estação meteorológica automática do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) entre os anos de 2004 a 2015. Em média, observa-se sensação de conforto das 00 às 09 horas UTC; das 11 às 20 UTC prevalece a sensação de desconforto térmico pelo calor. A partir das 21 UTC o desconforto devido ao calor vai apresentando uma diminuição e o conforto começa a aumentar, prevalecendo essa sensação, não sendo identificados casos de desconforto ou estresse devido ao frio. é comum, a depender da época do ano, ocorrência de horas de estresse pelo calor entre 10 a 19 UTC, com maior frequência das 15 às 17 UTC. Apesar de constatados desconforto e estresse por calor, predomina na maior parte das horas do dia condições de conforto, não sendo observados em todo o período de estudo nenhum caso de desconforto por frio. Abstract Changes in land use and occupation in cities have direct consequences in the urban thermal field, whose physical and microclimate characteristics become attractive to human coexistence. This research aimed to analyze the variation of a biometeorological index and to quantitatively study the diurnal cycle of human thermal comfort in Maceió-AL, using hourly data provided by the automatic meteorological station of the National Institute of Meteorology (INMET) between the years 2004 to 2015. On average, there is a feeling of comfort from 00 to 09 UTC; from 11 to 20 UTC the sensation of thermal discomfort by heat prevails. After 21 UTC, the discomfort due to heat decreases and comfort begins to increase, with this feeling prevailing, with no cases of discomfort or stress due to the cold being identified. It is common, depending on the time of year, for hours of heat stress between 10 to 19 UTC, more frequently from 15 to 17 UTC. Despite discomfort and heat stress, comfort conditions prevail in most hours of the day, with no case of discomfort due to cold being observed throughout the study period.

Resumo As cidades brasileiras vêm crescendo de forma desordenada e sofrendo conturbados processos antropogênicos, o que transforma de forma severa a atmosfera local, influenciando na qualidade de vida da sociedade. Esta pesquisa tem por finalidade a análise da variação de temperatura através do uso de sensoriamento remoto, buscando identificar ilhas de calor e frescor, sua origem e a variação espaço-temporal, tendo como área de estudo o município de São Paulo, uma grande cidade com densidade demográfica de 7.398,26 hab/km2 e mais de 12.000.000 de habitantes. Optou-se por utilizar de imagens do satélite Landsat 5 e da metodologia do algoritmo SEBAL para cálculo de temperatura da superfície. Os resultados encontrados evidenciam que a variação de temperatura da superfície vem sofrendo aumento com o passar dos anos, o município de São Paulo, a presença de grandes zonas industriais, o crescimento urbano desordenado, a presença de impermeabilização do solo através de revestimento asfáltico, são alguns dos fatores que contribuem para o surgimento de ilhas de calor. Também ficou evidenciada a presença de zonas de frescor, boa parte delas em áreas arborizadas, o que colabora para a redução da temperatura e melhoramento da condição de vida da população. Abstract Brazilian cities have been growing in a disorderly manner and undergoing a disturbed anthropogenic process, which severely transforms the local atmosphere, influencing the quality of life of society. The purpose of this research is to analyze the temperature variation through the use of remote sensing, seeking to identify heat and freshness islands, their origins and the space-behavioral variation, having as study area the Municipality of São Paulo, a large city with population density of 7,398.26 inhabitants/km2 and more than 12,000,000 inhabitants. We opted to use Landsat 5 satellite images and SEBAL algorithm methodology for surface temperature calculation. The results show that the surface temperature variation has been increasing over the years, the city of São Paulo, the presence of large industrial zones, the disordered urban growth, the presence of soil sealing through asphalt coating, are some of the factors that contribute to the emergence of heat islands. It was also evidenced the presence of freshness zones, most of them in wooded areas, which contributes to reducing the temperature and improving the living conditions of the population.

In this work, we used the MICE (Multivariate Imputation by Chained Equations) technique to impute missing daily data from six meteorological variables (precipitation, temperature, relative humidity, atmospheric pressure, wind speed and insolation) from 96 stations located in the northeast region of Brazil (NEB) for the period from 1961 to 2014. We then applied tests with a quality control system (QCS) developed for the detection, correction and possible replacement of suspicious data. Both the applied gap filling technique and the QCS showed that it was possible to solve two of the biggest problems found in time series of daily data measured in meteorological stations: the generation of plausible values for each variable of interest, in order to remedy the absence of observations, and how to detect and allow proper correction of suspicious values arising from observations.

The Northeast region of Brazil (NEB) is characterized by large climate variability that causes extreme and long unseasonal wet and dry periods. Despite significant model developments to improve seasonal forecasting for the NEB, the achievement of a satisfactory accuracy often remains a challenge, and forecasting methods aimed at reducing uncertainties regarding future climate are needed. In this work, we implement and assess the performance of an empirical model (EmpM) based on a decomposition of historical data into dominant modes of precipitation and seasonal forecast applied to the NEB domain. We analyzed the model’s performance for the February-March-April quarter and compared its results with forecasts based on data from the North American Multi-model Ensemble (NMME) project for the same period. We found that the first three leading precipitation modes obtained by empirical orthogonal functions (EOF) explained most of the rainfall variability for the season of interest. Thereby, this study focuses on them for the forecast evaluations. A teleconnection analysis shows that most of the variability in precipitation comes from sea surface temperature (SST) anomalies in various areas of the Pacific and the tropical Atlantic. The modes exhibit different spatial patterns across the NEB, with the first being concentrated in the northern half of the region and presenting remarkable associations with the El Niño-Southern Oscillation (ENSO) and the Atlantic Meridional Mode (AMM), both linked to the latitudinal migration of the intertropical convergence zone (ITCZ). As for the second mode, the correlations with oceanic regions and its loading pattern point to the influence of the incursion of frontal systems in the southern NEB. The time series of the third mode implies the influence of a lower frequency mode of variability, probably related to the Interdecadal Pacific Oscillation (IPO). The teleconnection patterns found in the analysis allowed for a reliable forecast of the time series of each mode, which, combined, result in the final rainfall prediction outputted by the model. Overall, the EmpM outperformed the post-processed NMME for most of the NEB, except for some areas along the northern region, where the NMME showed superiority.

A thermal comfort index for the Northeast of Brazil was analyzed for two scenarios of climatic changes, A1B and A2, for 2021-2080, and compared with the reference period 1961-1990. A technique of regionalization was applied to rainfall, maximum and minimum temperature data from meteorological stations, obtained by statistical downscaling of projections from four global climate models. The results pointed to a significant reduction of rainfall and an increase of temperature for three different climatically homogeneous subregions. Regarding the thermal comfort index, the results point to an increase in days with heat discomfort between 2021 and 2080. In the northern portion, the higher percentage of days with heat discomfort will be significant since the first half of the period under appreciation, i.e., from 2021 to 2050. Conversely, in the eastern of northeastern Brazil, the increase of days with heat discomfort should happen in the period from 2051 to 2080, whereas the central-western part of the region, which, in the reference period, had recorded less than 1% of days with heat discomfort, might see an elevation of that percentage to 7% between 2021 and 2050, potentially reaching 48% of its days made uncomfortable by heat between 2051 and 2080.

Resumo O impacto das mudanças climáticas nos padrões de precipitação e temperaturas máximas e mínimas da região Nordeste do Brasil é investigado com base na média dos resultados de quatro modelos climáticos globais, ECHAM5-OM da Alemanha, HADGEM2-ES do Reino Unido, BCM2 da Noruega e o CNRM-CM3 da França, para dois cenários de emissões de gases de efeito estufa, A1B e A2 que tiveram suas projeções futuras regionalizadas para o período 2021-2080 com o emprego da técnica de downscaling estatístico. A habilidade dos modelos em simular as condições do clima presente foi validada para o período de controle 1961-1990, apresentando resultados muito satisfatórios. Foi empregado o método dos análogos para realizar o downscaling estatístico e encontrar as relações preditor-preditando. Os resultados apontam para uma redução expressiva da precipitação nos respectivos períodos chuvosos das sub-regiões do Nordeste, e aumento das temperaturas máximas no primeiro semestre de forma mais significativa, com tendência a diminuição em extensas áreas do setor norte do Nordeste em meses do segundo semestre, principalmente para o cenário A2. Para as temperaturas mínimas os resultados apontam para tendência de aumento em todo o ano com destaque para os meses de inverno. Abstract The impact of climate change on precipitation and maximum and minimum temperatures patterns in the Northeast region of Brazil is investigated based on the mean results of four global climate models, ECHAM5-OM from Germany, HADGEM2-ES from the UK, BCM2 from Norway and the CNRM-CM3 of France, for two scenarios of greenhouse gas emissions, A1B and A2, that had their future projections regionalized for the period 2021-2080 using the statistical downscaling model. The ability of the models to simulate present climate conditions was checked for the 1961-1990 control period, presenting very satisfactory results, and validated for the period 1991-2000. The analogues method was employed to perform statistical downscaling and to find predictor-prediting relationships. The results point to a significant reduction in rainfall in the respective rainy periods of the northeastern subregions, and the highest temperatures increase in the first semester, with a tendency to decrease in large areas of the northern Northeast sector in the second semester, mainly for scenario A2. For the minimum temperatures the results show a tendency of increase in all the year with highlight for the winter months.

Resumo Neste estudo, um modelo de downscaling estatístico (MDE) baseado na metodologia de análogos foi usado para projetar padrões futuros de precipitação e temperatura na cidade de Maceió, litoral leste do Nordeste (9,7° S; 35,7° W; 64,5m), e avaliar seus impactos na produtividade da cana de açúcar. Dados observados históricos foram usados para o downscaling da precipitação e temperatura usando diferentes modelos climáticos globais (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, e NorESM1-M) em relação ao período de referencia (1961-1990), e, em seguida, para cenários futuros de 2021 a 2080. Os dados foram analisados em decêndios, mesmo passo de tempo do modelo agrometeorológico usado para a cultura. Ao contrário do que se esperava, a combinação de redução das chuvas e aumento da evapotranspiração nos cenários futuros não diminuiu a estimativa da produtividade, com previsão de aumento. A este fato pode-se atribuir que a redução das chuvas previstas, mais acentuadas no período chuvoso, não serão decisivas para a diminuição da produtividade, pois na maioria dos modelos climáticos há previsão de aumento das chuvas no período seco de setembro a dezembro, crítico para o crescimento inicial da cultura, que tem calendário de plantio a partir do primeiro decêndio de setembro. Abstract In this study, a statistical downscaling model (SDSM) based on the analogous methodology was used to project future patterns of precipitation and temperature in the city of Maceió, east coast of northeastern Brazil (9.7° S; 35.7° W; 64.5m), and to evaluate its impacts on sugar cane yield. Historical observed data were used for downscaling precipitation and temperature using different global climate models (CanESM2, CNRM-CM5, IPSL-CM5A-MR, GFDL-ESM2M, MIROC-ESM, MPI-ESM-MR, and NorESM1-M) in relation to the reference period (1961-1990), and then for future scenarios from 2021 to 2080. The data were analysed in a ten days period, the same time step as the agrometeorological model used for culture. Contrary to what was expected, the combination of reduced rainfall and increased evapotranspiration in future scenarios did not decrease the estimate of yield, with an increase forecast. This effect can be attributed to the fact that the reduction in predicted rainfall, which was more pronounced in the rainy season, was not decisive for the decrease in yield, since in most MCGs there is a forecast of increased rainfall in the dry period from September to December, which is crucial for the initial growth of the crop, which has a planting schedule from the first ten-day period of September.

Resumo Este trabalho teve como objetivo principal gerar cenários climáticos futuros, e avaliar os impactos na produtividade do algodão herbáceo através de um modelo agrometeorólogico, quando comparada com a produtividade atual observada. Um downscaling estatístico foi empregado para obter as series futuras das variáveis meteorológicas necessárias para o cálculo da produtividade, obtido com um modelo agrometeorólogico devidamente calibrada para a realidade do algodão na região semiárida do Nordeste brasileiro. As series temporais das variáveis meteorológicas tiveram suas falhas devidamente preenchidas e passaram por um rigoroso sistema de controle de qualidade. As projeções futuras calculadas para os cenários climáticos A1B e A2, dos modelos ECHAM5-OM e HadGEM2-ES foram unanimes em apontar redução significativa das chuvas e aumento das temperaturas. A evapotranspiração, consequentemente, também apresenta tendência de aumento para o horizonte futuro estudado, de 2020 a 2080. Como impacto para a cultura do algodão, prevê-se, para 23 municípios estudados do semiárido nordestino, redução significativa da produtividade, que pode ser reduzida a aproximadamente metade da produtividade atual observada. Abstract This paper had as its primary objective the generation of future climatic scenarios and the evaluation of impacts over the productivity of upland cotton through an agrometeorological model, when compared to the current productivity observed. A statistical downscaling was used to obtain the future series of meteorological variables needed for the calculation of productivity, obtained with an agrometeorological model appropriately calibrated for the reality of cotton in the semi-arid region of Northeast Brazil. The time series of the meteorological variables had their flaws properly completed and went through a rigorous quality control system. The future projections calculated for the climatic scenarios A1B and A2, of the models ECHAM5-OM and HadGEM2-ES were unanimous in pointing out the significant reduction in rainfall and temperature rising. The evapotranspiration, consequently, also presents an upward trend for the future horizon studied, from 2020 to 2080. As impact for the cotton crop, is predicted, for the 23 studied municipalities of the northeast semi-arid, a significant reduction in productivity, which can be reduced to approximately half of the current observed productivity.

Resumo Esta pesquisa teve como objetivo calibrar e validar um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico aplicado à cultura do algodão herbáceo em 23 municípios da região Nordeste. Os resultados mostraram diferentes cenários, com produtividades variando de extremamente baixas, com média anual inferior a 500 kg/ha, a extremamente altas, com média anual superior a 3500 kg/ha. O processo de calibração do modelo agrometeorológico levou em consideração o nível de produtividade máxima tecnológica, estimada a partir de um ajuste estatístico baseado na série de dados das produtividades reais observadas, permitindo simulações satisfatórias dos valores disponibilizados pelo IBGE. Nos municípios com produtividades muito baixas até 500 kg/ha, a produtividade média observada (PMO) e simulada (PSO) foi de 333 e 361 kg/ha com erro médio absoluto (EMA) de ±56 kg/ha, para municípios com produtividades baixas entre 500 e 1000 kg/ha, a PMO e PSO foi de 774 e 814 kg/ha com EMA de ±172 kg/ha, nos municípios com produtividades medianas entre 1000 e 2000 kg/ha foi de 1358 e 1400 kg/ha com EMA de ±198 kg/ha, e nos municípios com altas produtividades, acima de 2000 kg/ha, a PMO e PSO foi de 3233 e 3357 kg/ha com EMA de ±319 kg/ha, respectivamente. Abstract This research aimed to calibrate and validate an agrometeorological model of penalization for water deficit applied to the herbaceous cotton culture in 23 municipalities in the Northeast region. The results showed different scenarios, with yield varying from extremely low, with an annual average of less than 500 kg/ha, to extremely high, with an annual average of more than 3500 kg/ha. The calibration process of the agrometeorological model took into account the level of maximum technological productivity, estimated from a statistical adjustment based on the data series of the actual observed yield, allowing satisfactory simulations of the values made available by IBGE. In municipalities with very low yield up to 500 kg/ha, the average observed (AOY) and simulated (ASY) yield was 333 and 361 kg/ha with mean absolute error (MAE) of ± 56 kg/ha, for municipalities with yield between 500 and 1000 kg/ha, the AOY and ASY was 774 and 814 kg/ha with MEA of ± 172 kg/ha, in the municipalities with median yield between 1000 and 2000 kg/ha, the AOY and ASY was 1358 and 1400 kg/ha with MAE of ± 198 kg/ha, and in municipalities with high yield, above 2000 kg/ha, the AOY and ASY was 3233 and 3357 kg/ha with MAE of ± 319 kg/ha, respectively.

Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficiência do uso de Redes Neurais Artificiais (RNA) para a classificação de uso do solo da Bacia Hidrográfica do Rio Japaratuba - SE, a partir de uma imagem de sensoriamento remoto. Uma classificação pelo método Máxima Verossimilhança foi realizada para ser comparada com as classificações geradas por RNA, uma vez que o primeiro método já é consolidado na literatura. Para avaliar a eficiência das classificações foram analisados o índice Kappa, Exatidão Global e Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ). A classificação por Máxima Verossimilhança obteve índice Kappa de 0,95 e Exatidão Global de 96,43%. A RNA cuja arquitetura se mostrou mais eficiente obteve índice Kappa de 0,93, Exatidão Global de 94,14% e REMQ oscilando entre 0,35 e 0,45 durante suas 10000 iterações, sendo o valor estipulado como ótimo igual a 0,10. As RNA se mostraram eficientes na classificação de uso de solo a partir de imagens de sensoriamento remoto, tendo em vista que os resultados dos parâmetros de acurácia apresentaram valores que indicam uma concordância quase perfeita na classificação realizada por seis das oito arquiteturas de RNA testadas. Dessa forma os produtos gerados podem ser utilizados como ferramenta técnico-gerencial para a gestão ambiental da área de estudo. Abstract The objective of this work was to evaluate the efficiency of the use of Artificial Neural Networks (ANN) for the classification of land use of the Japaratuba River Basin - SE, from a remote sensing image. A classification by the Maximum Likelihood method was performed to be compared with the classifications generated by ANN, since the first method is already consolidated in the literature. To assess the classifications efficiency, the Kappa Index, Global Accuracy and Root Mean Square Error (RMSE) were analyzed. The Maximum Likelihood classification obtained Kappa Index of 0.95 and Global Accuracy of 96.43%. The ANN architecture more efficient obtained a Kappa Index of 0.93, Global Accuracy of 94.14% and RMSE oscillating between 0.35 and 0.45 during its 10,000 iterations, while the value stipulated as excellent was 0.10. The ANN proved to be efficient in the classification of land use from remote sensing images, since the results of the accuracy parameters showed values that indicate an almost perfect agreement in the classification performed by six of the eight ANN's architectures tested. Thus the generated products can be used as a technical-managerial tool for the environmental management of the study area.

Resumo O cultivo de milho em regime de sequeiro no estado de Alagoas é determinado pela variabilidade climática, especialmente sob as recorrentes secas que influenciam a recarga dos recursos hídricos em toda a região Nordeste do Brasil. Uma das formas de minimizar o risco de perdas é estabelecer uma janela climática ótima para o plantio. Nessa pesquisa utilizou-se um modelo agrometeorológico de penalização por déficit hídrico para simular a produtividade em todos os municípios de Alagoas no período de 1980 a 2015. A alta correlação entre simulações e observações, e o erro médio absoluto baixo para estações de referência validaram o modelo. Há diferentes janelas favoráveis ao plantio, mais curta no sertão durante o mês de abril, entre o terceiro decêndio de março e o terceiro decêndio de maio no agreste, e entre o primeiro decêndio de março e o segundo decêndio de junho no leste alagoano. Em média, as perdas relativas de produtividade no sertão são de 45%, no agreste de 40% a 45%, e em torno de 20% no leste. Estes resultados podem auxiliar o Zoneamento Agrícola de Risco Climático de Culturas do Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento, a estabelecer um calendário mais criterioso para a semeadura do milho no estado de Alagoas. The cultivation of corn under a rainfed regime along the state of Alagoas is deeply influenced by climate variability, especially when considering the recurring droughts affecting the entire Northeast region of Brazil. One way of minimizing the risk of losses is establishing a climate window that is optimal for the sowing time. This study resorted to an agrometeorological model of damages by water deficit to simulate the productivity in every municipality of Alagoas from 1980 to 2015. The high correlation between simulations and observations, and the low absolute mean error for reference stations validated the model. There are different windows favourable to planting, shorter in the hinterland during the month of April, between the third ten days of March and the third ten days of May in the wild, and between the first ten days of March and the second ten days of June in eastern Alagoas. On average, relative productivity losses are about 45% in “Sertão”, 40-45% in “Agreste”, and around 20% in the coast. Such results can aid the Brazilian Ministry of Agriculture, Livestock, and Supply, in the elaboration of its Agricultural Climate Risk Zoning of Crops, potentially resulting in a more considerate calendar for corn sowing in Alagoas.

Resumo Este artigo avalia a aplicabilidade e efetividade da ferramenta estatística “Convergência e Divergência de Médias Móveis” (MACD) à previsibilidade das vazões médias anuais do Rio Paraná medidas na cidade de Corrientes-Argentina, com amplitude temporal de 100 anos. Esta técnica é amplamente utilizada no mercado financeiro para previsão de tendências e reversões em valores de commodities e ações, tendo sofrido ajustes para uso nesse estudo. às médias móveis exponenciais (EMA) do oscilador, atribuíram-se períodos correspondentes a ciclos astronômicos que produzem efeitos na variável climatológica em estudo: o Ciclo solar de Schwabe, de periodicidade de 11,2 anos, o Ciclo Nodal Lunar, de 18,6 anos, e o Ciclo Apsidal Lunar, de 8,85 anos. Há um crescente entendimento científico de que tais parâmetros cíclicos astronômicos exercem influência no clima terrestre, inclusive sobre oscilações oceano-atmosféricas de escala global, como a Oscilação Decadal do Pacífico (ODP) e a El Niño-Oscilação Sul (ENOS), que, por sua vez, sabidamente se relacionam à variável, a qual é resposta das condições de pluviometria que levam águas a dois dos rios mais importantes da bacia do Prata: o Paraná e o Uruguai. Propriedades específicas da MACD obtiveram desempenho considerável na predição de tendências de aumento/diminuição em diversos períodos nessa série centenária de vazões. Encoraja-se a aplicação da MACD a outras variáveis climáticas, como precipitação, PNM e TSM, de modo a efetivá-la como mais uma ferramenta a fornecer esteio às previsões climáticas. Abstract This article assesses the applicability and effectiveness of the statistical tool “Convergence and Divergence of Moving Averages” (MACD) to the predictability of the average annual flow of the Paraná River measured in the city of Corrientes-Argentina, with a time span of 100 years. This technique is widely used in the financial market for forecasting trends and reversals in commodities and stock prices. Given the versatile nature of this technique, its parameters were easily adapted to be implemented in this study. The periods assigned to the exponential moving averages (EMA), an inherent parameter of the oscillator, allude to astronomical cycles that produce effects on the climatological variable in the addressed timescale, namely, the Schwabe Solar Cycle, with a periodicity of 11.2 years, the Lunar Nodal Cycle, of 18.6 years, and the Apsidal Lunar Cycle, of 8.85 years. There is a growing scientific understanding that such astronomical cyclical parameters do influence the terrestrial climate, especially via the modulation of ocean-atmospheric oscillations of global scale, such as the Pacific Decadal Oscillation (ODP) and El Niño-Oscilação Sul (ENOS), which are known to be related to the variable in study, which, in turn, is responsive to the rainfall conditions that supply water to two of the most important rivers in the La Plata basin: Paraná and Uruguay. Specific properties of MACD obtained considerable performance in predicting trends of increase/decrease in several periods of that centennial data series of river flow. The use of MACD for other climate variables, such as rainfall, Sea Level Pressure and Sea Surface Temperature, is highly encouraged, in order to consummate it as an additional tool to improve confidence in climate prediction.

Resumo A avaliação da vulnerabilidade da população é uma análise dos impactos esperados, modelagem de risco, exposição, sensibilidade e falta de capacidade de adaptação de uma região ou de um setor específico aos efeitos de eventos climáticos extremos. A vulnerabilidade engloba uma variedade de conceitos incluindo sensibilidade ou suscetibilidade a danos e falta de capacidade para lidar e adaptar. Uma forma de analisar estes aspectos tão diferenciados é através de um processo estocástico, como a probabilidade condicional. Neste artigo, apresenta-se um modelo conceitual para avaliar a vulnerabilidade da população ao clima, levando em conta uma das regiões susceptíveis brasileiras, a Nordeste. Os resultados mostram que o indicador proposto IVPopS apresenta a região central semiárida mais vulnerável, além de uma avaliação detalhada em cada componente do indicador. áreas produtivas como Petrolina-PE estão com índices elevados de risco (0,604), exposição (0.863), sensibilidade (0,910), enquanto a incapacidade de adaptação está com índices baixos (0,002). Abstract The population's vulnerability assessment is an analysis of the expected impacts, risk modeling, exposure, sensitivity and lack of adaptability of a specific region or sector to the effects of extreme weather events. The vulnerability encompasses a variety of concepts including sensitivity or susceptibility to harm and a lack of ability to cope and adapt. One way to analyze these very different aspects is through a stochastic process, such as conditional probability. In this article, a conceptual model is presented to assess the population's vulnerability to the climate, taking into account one of the susceptible regions of Brazil, the Northeast. The results show that the proposed indicator IVPopS presents the most vulnerable central semi-arid region, in addition to a detailed assessment in each component of the indicator. Production areas such as Petrolina-PE have high levels of risk (0,604), exposure (0,863), sensitivity (0,910), while the inability to adapt is low (0.002).

Resumo A Evapotranspiração (ET) é a segunda variável mais importante do ciclo hidrológico e influencia inúmeros processos da atmosfera. Desta forma, é interessante estudar as mudanças desta variável sob o contexto das mudanças climáticas antropogênicas e da constante ocorrência de secas no Nordeste Brasileiro (NEB). Foram analisadas as tendências da ET no NEB entre 1980 e 2016 a partir de dados em grade com alta resolução de 0.25° x 0.25º, constituindo 2071 pontos no NEB. Uma análise de agrupamentos mostrou que é plausível dividir a região em quatro grupos homogêneos. O grupo 1 é referente a área do semiárido na porção central do NEB. O grupo 2 é a faixa que circunda o semiárido. O grupo 3 localiza-se ao norte do Maranhão e o 4 na costa e noroeste do NEB. Analisando-se a tendência média da ET, observa-se que os grupos 2, 3 e 4 apresentaram tendências significativas de aumento da ET de 2,7 mm/ano, 3,51 mm/ano e 2,57 mm/ano, respectivamente. Em análise ponto por ponto, a porção central do NEB e semiárido apresentaram tendências positivas de ET anual (~0.8 mm/ano), enquanto o litoral noroeste e uma parte da região central da Bahia apresentaram tendências negativas (~1 mm/ano). Tais resultados devem estar associados as recentes tendências de temperatura e chuvas observadas no NEB, com impactos importantes nos núcleos de desertificação observados em muitas áreas da região, servindo de alerta a gestores ambientais e de recursos hídricos. Abstract Evapotranspiration (ET) is the second most important variable in the hydrological cycle and influences several atmospheric processes. Therefore, the scientific interest in studying changes in that variable under the context of climate change and the usual occurrence of droughts in the Northeast of Brazil (NEB) is particularly valid. ET trends in the NEB were analysed from high resolution grid data (0.25°x0.25°) for the period between 1980 and 2016, comprising 2071 points in the NEB. A cluster analysis has shown that the region is climatically divisible into four homogenous groups. Group 1 represents the semiarid area in the central portion of the NEB. Group 2 is formed by the non-contiguous lands that surround the semiarid region. Group 3 is located in the north of Maranhão, whereas Group 4 is composed of patches spreading mostly over the eastern coast and the northwest of the NEB. By analysing the mean ET trend, it is possible to observe that groups 2, 3 and 4 show significant upward trends of 2.7 mm/year, 3.51 mm/year and 2.57 mm/year, respectively. According to a step-by-step analysis, the central (semiarid) area of the NEB presented a positive ET trend (~0.8 mm/year), whilst the northwestern coast and part of central Bahia showed negative trends (~ -1 mm/year). Such results may be linked to recent temperature and rainfall trends observed in the NEB, with important impacts for the desertification nuclei observed in many parts of the region, which represent a warning for environmental and water resources managers.

Neste estudo utilizou-se a equação de Penman-Monteith para analisar os padrões temporais de mudanças da Evapotranspiração Potencial (ETP), para as três mesorregiões do Estado de Alagoas: sertão, agreste e litoral, com base na composição regional das series temporais desta variável a partir de estações meteorológicas localizadas em cada uma das regiões, para o período 1961-2016. Os maiores valores médios diários da ETP ocorrem no sertão, seguido do agreste e litoral, com máximos de outubro a março, e mínimos de abril a setembro. As tendências foram analisadas para trimestres representativos das estações do ano, e em nível anual, via regressão linear pelo método dos mínimos quadrados, e pelo teste seqüencial de Mann-Kendall, com o objetivo de encontrar também os pontos de ruptura que indicam o provável inicio das tendências. No verão observou-se tendências positivas e estatisticamente significativas, por regressão linear e teste de MK apenas para o agreste, assim como no outono, a partir da década de 80. O inverno foi a única estação onde as três regiões apresentaram a mesma tendência, negativa, e com significância estatística. Na primavera o sertão apresenta tendência de decréscimo dos valores diários da ETP, estatisticamente significante, enquanto no agreste a tendência é de aumento também com significância pelos dois métodos de análise, com o litoral apresenta tendência negativa mas sem significância. Em suma, anualmente, percebe-se tendências estatisticamente significantes de decréscimo da ETP média diária no sertão e de aumento no agreste, enquanto há predomínio de neutralidade no litoral. Investigar estas diferenças torna-se um objetivo futuro de pesquisa, a fim de analisar a maior contribuição para as tendências, seja pela componente radiativa ou pela componente aerodinâmica da equação de PM. A B S T R A C T In this study, the Penman-Monteith equation was used to analyze the temporal patterns of Potential Evapotranspiration (PET) changes for the three mesoregions of the State of Alagoas: sertão, agreste and litoral, based on the regional composition of the time series of this variable from meteorological stations located in each of the regions, for the period 1961-2016. The highest daily mean values of ETP occur in the sertão, followed by the agreste and litoral, with maximum and minimum values from October to March, and April to September, respectively. The trends were analyzed for the three representative months of the seasons, and at the annual level, using linear regression using the least squares method, and by the Mann-Kendall sequential test, with the objective of also finding the break points that indicate the probable beginning trends. In the summer, positive and statistically significant trends were observed, by linear regression and MK test, only for the agreste, as well as in autumn, starting from the 80's. Winter was the only season where the three regions showed the same trend, negative, and with statistical significance. In the spring the sertão shows a tendency to decrease the daily values of the ETP, statistically significant, while in the agreste the trend is also increased with significance by the two methods of analysis, with the litoral showing a negative but not significant trend. In summary, annually, there are statistically significant decreases in the mean daily ETP in the sertão and increase in the agreste, while there is a predominance of neutrality in the littoral. Investigating these differences becomes a future research goal in order to analyze the major contribution to the trends, be it by the radiative component or the aerodynamic component of the PM equation.

Neste estudo utilizou-se a equacao de Penman-Monteith para analisar os padroes temporais de mudancas da Evapotranspiracao Potencial (ETP), para as tres mesorregioes do Estado de Alagoas: sertao, agreste e litoral, com base na composicao regional das series temporais desta variavel a partir de estacoes meteorologicas localizadas em cada uma das regioes, para o periodo 1961-2016. Os maiores valores medios diarios da ETP ocorrem no sertao, seguido do agreste e litoral, com maximos de outubro a marco, e minimos de abril a setembro. As tendencias foram analisadas para trimestres representativos das estacoes do ano, e em nivel anual, via regressao linear pelo metodo dos minimos quadrados, e pelo teste sequencial de Mann-Kendall, com o objetivo de encontrar tambem os pontos de ruptura que indicam o provavel inicio das tendencias. No verao observou-se tendencias positivas e estatisticamente significativas, por regressao linear e teste de MK apenas para o agreste, assim como no outono, a partir da decada de 80. O inverno foi a unica estacao onde as tres regioes apresentaram a mesma tendencia, negativa, e com significância estatistica. Na primavera o sertao apresenta tendencia de decrescimo dos valores diarios da ETP, estatisticamente significante, enquanto no agreste a tendencia e de aumento tambem com significância pelos dois metodos de analise, com o litoral apresenta tendencia negativa mas sem significância. Em suma, anualmente, percebe-se tendencias estatisticamente significantes de decrescimo da ETP media diaria no sertao e de aumento no agreste, enquanto ha predominio de neutralidade no litoral. Investigar estas diferencas torna-se um objetivo futuro de pesquisa, a fim de analisar a maior contribuicao para as tendencias, seja pela componente radiativa ou pela componente aerodinâmica da equacao de PM. A B S T R A C T In this study, the Penman-Monteith equation was used to analyze the temporal patterns of Potential Evapotranspiration (PET) changes for the three mesoregions of the State of Alagoas: sertao, agreste and litoral, based on the regional composition of the time series of this variable from meteorological stations located in each of the regions, for the period 1961-2016. The highest daily mean values of ETP occur in the sertao, followed by the agreste and litoral, with maximum and minimum values from October to March, and April to September, respectively. The trends were analyzed for the three representative months of the seasons, and at the annual level, using linear regression using the least squares method, and by the Mann-Kendall sequential test, with the objective of also finding the break points that indicate the probable beginning trends. In the summer, positive and statistically significant trends were observed, by linear regression and MK test, only for the agreste, as well as in autumn, starting from the 80's. Winter was the only season where the three regions showed the same trend, negative, and with statistical significance. In the spring the sertao shows a tendency to decrease the daily values of the ETP, statistically significant, while in the agreste the trend is also increased with significance by the two methods of analysis, with the litoral showing a negative but not significant trend. In summary, annually, there are statistically significant decreases in the mean daily ETP in the sertao and increase in the agreste, while there is a predominance of neutrality in the littoral. Investigating these differences becomes a future research goal in order to analyze the major contribution to the trends, be it by the radiative component or the aerodynamic component of the PM equation.

An analysis of climate extremes indices was conducted for maximum temperatures (TMax), minimum temperatures (TMin), and daily rainfall data (PRCP) over the northeast region of Brazil for the period of 1961–2014. The indices were calculated for 96 weather stations using RClimDex software in a sub-regional study based on cluster analysis, as well as for each individual weather station, after a rigorous process of quality control, gap filling of missing values, and homogenization. The Mann-Kendall non-parametric trend test was employed to assess the statistical significance of the series. The results indicate unequivocal signs of heating. In the past decades, there were predominant trends of decrease in the percentage of cold nights (−8.4% days/decade), increase in the percentage of the number of warm nights (10.6% days/decade), increase in the number of days per decade in which the minimum temperature exceeded the threshold of 20 °C, and a trend showing an increase in heat waves. This was corroborated by the declining trend in the number of consecutive days in which TMin did not exceed the 10th percentile, and the increase in the number of consecutive days in which TMax exceeded the 90th percentile in the data distribution. With regard to PRCP, in most weather stations where there is a significant increase in consecutive dry days, there is also a trend of significant increase in consecutive wet days, thereby intensifying the seasonality, with the dry seasons becoming drier and the rainy seasons wetter. In most weather stations, a reduction was found in the total annual precipitation and in the frequency of rainy days. Moreover, in many stations, an increase in rainfall events that surpasses the threshold of 95% and 99% in the distribution was discovered. These factors highlight concerns of a region of Brazil marked by the scarcity of perennial water resources and the threat of desertification.

The Northeast region of Brazil (NRB) is the most populous semiarid area in the world and is extremely susceptible to droughts. The severity and duration of these droughts depend on several factors, and they do not necessarily follow the same behavior. The aim of this work is to evaluate the frequency of droughts in the NRB and calculate the return period of each drought event using the copula technique, which integrates the duration and severity of the drought in the NRB in a joint bivariate distribution. Monthly precipitation data from 96 meteorological stations spatially distributed in the NRB, ranging from 1961 to 2017, are used. The copula technique is applied to the Standardized Precipitation Index (SPI) on the three-month time scale, testing three families of Archimedean copula functions (Gumbel&ndash, Hougaard, Clayton and Frank) to reveal which model is best suited for the data. Averagely, the most frequent droughts observed in the NRB are concentrated in the northern sector of the region, with an observed duration varying from three and a half to five and a half months. However, the eastern NRB experiences the most severe droughts, lasting for 14 to 24 months. The probability distributions that perform better in modeling the series of severity and duration of droughts are exponential, normal and lognormal. The observed severity and duration values show that, for average values, the return period across the region is approximately 24 months. Still in this regard, the southernmost tip of the NRB stands out for having a return period of over 35 months. Regarding maximum observed values of severity and duration, the NRB eastern strip has the longest return period (&gt, 60 months), mainly in the southeastern portion where a return period above 90 months was observed. The northern NRB shows the shortest return period (~45 months), indicating that it is the NRB sector with the highest frequency of intense droughts. These results provide useful information for drought risk management in the NRB.

Os eventos climáticos extremos demonstram um papel significativo das sociedades, seja por sua intensidade, pela frequência de ocorrência ou pela vulnerabilidade socioambiental. Objetiva-se classificar e quantificar as precipitações na porção leste da região Nordeste (NE) do Brasil através do índice SPI, como também detectar maiores déficits e/ou excesso de precipitação. O Standardized Precipitation Index (SPI) foi utilizado para quantificar déficits de precipitação e identificar eventos secos e chuvosos em diferentes escalas temporais, auxiliando no monitoramento da sua dinâmica temporal. No cálculo do SPI foi utilizado a distribuição gama, e estimados os limites de precipitação que representam a cada categoria do índice. Foram utilizados dados pluviométricos das capitais dos estados que compõem no leste do Nordeste do Brasil, no período de 1961 a 2014 provenientes da Agência Nacional das Águas (ANA). A análise de Ondeletas foi utilizada com objetivo de identificar ciclos de extremos pluviométricos e de suas causas através das escalas temporais detectadas em séries de precipitação para as capitais do leste do Nordeste do Brasil. Os resultados mostraram que as ocorrências de secas foram as maiores em todas as cidades, todavia na categoria extrema os eventos chuvosos revelaram-se mais frequentes. Os anos normais foram os mais persistentes em todas cidades analisadas. Recife apresentou máximas ocorrências de eventos chuvosos. Os eventos com intensidade extrema, seja chuvoso ou seco, ocorreram em boa parte da série em anos de ENOS. O SPI revelou-se uma excelente ferramenta na detecção e no monitoramento de seca/chuvas na região analisada. A presença de escalas temporais relacionadas com eventos ENOS, Dipolo do Atlântico, ciclo de manchas solares e Oscilação Decadal do Pacífico foram identificadas em todas as capitais do leste do NEB. Characterization of Drought Events Based on the Standardized of Precipitation Index for the East NortheastA B S T R A C TExtreme weather events demonstrate a significant role for societies, whether by their intensity, frequency of occurrence or socio-environmental vulnerability. Objective-classify and quantify as precipitation in the eastern portion of the Northeast (NE) of Brazil through the SPI index, as well as detect larger deficits and / or excess occurrence. The Standardized Precipitation Index (SPI) was used to quantify use deficits and to identify dry and rainy events in different temporal variations, helping to monitor their temporal utilization. No SPI calculations were used for gamma distribution, and estimated capture limits representing each category of the index. Rainfall data were used from the capitals of the states that make up the eastern Northeast of Brazil, with no period from 1961 to 2014, Registration of the National Water Agency (ANA). A wave analysis was used to identify extreme rainfall cycles and their causes caused by temporary variations detected in monitoring series for the eastern capitals of Brazil. The results shown as drought occurrences were the highest in all cities, however in the extreme category of rain events most frequently revealed. The normal years were the most persistent in all cities analyzed. Recife presents maximum occurrences of rain events. Extreme intensity events, whether rainy or dry, occur in much of the series in ENSO years. The SPI revealed an excellent tool for detection and monitoring of drought / gloves in the analyzed region. The presence of temporary variations related to ENOS, Atlantic Dipole, sunspot cycle and Pacific Oscillation events are identified in all eastern NEB capitals.Keywords: SPI; extreme rainfall; drought; Wavelet analysis.

Esta pesquisa avaliou as tendencias balanco de ondas curtas (BOC) e balanco de ondas longas (BOL) e do saldo de radiacao (SR), para relacionar com a tendencia observada do numero de horas de frio (NHF) para a cidade de Cruz Alta-RS, a partir de dados horarios da estacao meteorologica automatica do Instituto Nacional de Meteorologia. O periodo analisado foi de 2010 a 2018. As analises foram relativas aos periodos das estacoes do ano, e para obtencao das tendencias foi utilizado o teste nao parametrico de Mann-Kendall. O BOC e o BOL apresentaram tendencias positivas no inverno e primavera, e negativas no verao e outono. O SR apresentou tendencias negativas no outono, inverno e primavera, e positiva no verao. Nao foram observada horas de frio no verao. No outono houve a tendencia de aumento estatisticamente significante do NHF, enquanto no inverno e primavera as tendencias foram de reducao do NHF, com significância estatistica no inverno. A tendencia de reducao de -1,4 horas de frio no inverno e preocupante, pois esta e a estacao do ano para o acumulo natural de NHF para diversas culturas, e anos com NHF reduzido estao associados aos piores indices de produtividade destas culturas. Trend analysis of the radiation balance components and number of cold hours in Cruz Alta-RS A B S T R A C T This research evaluated the shortwave balance (BOC), longwave balance (BOL) and net radiation (SR) trends to correlate with the observed trend of chill hours (NHF) for the city of Cruz Alta-RS. Hourly data from the INMET automatic weather station were used from 2010 to 2018. The analyzes were relative to the seasons, and to obtain the trends, the nonparametric Mann-Kendall test was used. BOC and BOL showed positive trends in winter and negative trends in summer and fall. SR showed negative trends in fall, spring and summer, and positive trends in winter. No cold hours were observed in summer. In the fall there was a trend of statistically significant increase in NHF, while in winter and spring the trends were in NHF reduction, with statistical significance in winter. The tendency to reduce -1.39 chill hours in winter and -0.11 chill hours in spring may be associated with a significant reduction in cold front passage and cold air masses in southern Brazil in the last years of analysis. These results need attention, as it is mainly in winter that natural accumulation of NHF should occur for several crops. In general, years with reduced NHF are associated with worse crop yields that need to accumulate chili hours. Keywords: radiation, temperature, agriculture.

Este trabalho teve como objetivo aplicar e estudar 11 indices de extremos de precipitacao formulados pelo ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices, www.clivar.org/organization/etccdi), para a cidade de Cabaceiras-PB, utilizando dados diarios de precipitacao continuos de 90 anos. Os indices foram calculados para o comprimento total da serie, 1928 a 2017, assim como para tres segmentos de 30 anos (1928-1957, 1958-1987 e 1988-2017). Os resultados evidenciaram que para muitos indices, tendencias opostas e estatisticamente significativas podem ser observadas a depender do subperiodo estudado, assim como haver diferenca entre estas tendencias e as obtidas ao analisar-se o periodo total dos dados. Exemplos disso aconteceram para os indices R1mm, R10mm, R20mm, CWD e PRCPTOT. Trends in extreme precipitation indexes in Cabaceiras (PB) for different periods A B S T R A C T This work aimed to apply and analyze 11 precipitation extremes indexes formulated by ETCCDI (Expert Team on Climate Change Detection and Indices, www.clivar.org/organization/etccdi), for the city of Cabaceiras, located in the Borborema mesoregion and microregion of Paraiba Oriental Cariri. A municipality in the semiarid region, it has the title of municipality where it rains less in Brazil, with an annual average of just over 300mm. Daily 90-year continuous precipitation data were used for the extreme indices, with the time series analyzed for four distinct periods, the total length of the series, 1928 to 2017, as well as three 30-year segments (1928-1957, 1958- 1987 and 1988-2017). The results showed that for many indices, opposite and significant trends can be observed depending on the sub period studied, as well as differences between these trends and those obtained by analyzing the total data period. The R1, R10 and R20mm indices show significant negative trends in the 1928-1957 sub period, but positive in the following two sub periods, reflecting a significant positive trend in the total period from 1928 to 2017. Other interesting examples are CDD indices for consecutive dry days, and PRCPTOT, for total annual rainfall with rainfall greater than 1mm. The CDD showed significant positive trend only in the 1928-1957 sub period, but non-significant negative trends in the subsequent sub periods, reflecting non-significant negative trends in the total length of the series. The PRCPTOT index shows behavior opposite to the CDD index, with a significant negative trend in the 1928-1957 sub period, positive in 1958-1987 and negative again in 1988-2017, but for the total length of the series the trend is positive and significant. These results show that the analysis of extreme trends is noticeably sensitive to the sample of the analyzed period, and may not reflect the reality of the time series the longer the total length of the time series, and need to be used with caution. Keywords: climate variability, dry and wet periods, semiarid.