A Global Assessment of Bimodality Underlying Normalized Drought Indices (SPI and SPEI)
Esta avaliação global confirma que a suposição de distribuição unimodal subjacente a índices de seca normalizados como o SPI e o SPEI é válida para a maioria das localizações e aplicações, sendo a bimodalidade um fenômeno raro, limitado primordialmente a períodos de acumulação curtos em regiões áridas e altamente sazonais, onde frequentemente decorre de artefatos de dados em vez de processos climáticos reais.
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Durante décadas, meteorologistas e gestores de recursos hídricos têm dependido de uma forma específica de medir a seca para decidir quando uma região está em apuros. Eles não olham apenas para quanta chuva caiu ontem; eles olham para quanta chuva caiu ao longo de um período de tempo, como três meses ou um ano, e comparam esse total com o que é normal para essa época específica do ano. Essa comparação cria uma pontuação que nos diz se um lugar está mais úmido ou mais seco do que o habitual. Para transformar esses números brutos em uma pontuação, os cientistas usam uma ferramenta matemática que assume que os padrões de chuva em qualquer lugar seguem uma curva única e suave. Imagine uma colina com um pico no meio; esse formato sugere que a maioria dos anos é média, com menos anos sendo muito úmidos ou muito secos, e que a transição entre esses estados é gradual. Essa suposição tem sido a base do monitoramento global de secas, mas, até agora, ninguém havia verificado minuciosamente se o mundo real realmente se ajusta a esse formato de colina única em todos os lugares.
Uma equipe de pesquisadores partiu para testar essa suposição mantida há muito tempo em todo o planeta. Eles queriam saber se os dados de chuva usados para calcular as pontuações de seca algum dia formam dois picos distintos em vez de um. No mundo real, um padrão de dois picos significaria que um lugar tem dois tipos de anos climáticos muito diferentes: talvez um grupo de anos muito secos e um grupo separado de anos muito úmidos, com poucos anos entre eles. Se esse padrão de "colina dupla" existir, as ferramentas matemáticas padrão usadas para medir a seca podem ser enganosas, potencialmente escondendo a verdadeira severidade dos períodos secos ou identificando erroneamente os períodos úmidos. Os pesquisadores examinaram registros climáticos globais, analisando dados de precipitação de 1901 a 2021, para ver se esse comportamento de pico duplo era uma característica comum de nosso clima ou uma exceção rara.
O estudo, que analisou dados de dois grandes conjuntos de dados climáticos globais, descobriu que a preocupação com um padrão de pico duplo é, em grande parte, infundada para a maior parte do mundo. Os pesquisadores descobriram que a suposição de colina única é verdadeira na vasta maioria dos locais e para quase todas as estações. A bimodalidade, o termo científico para ter dois picos, foi considerada um evento raro. Quando ela apareceu, foi quase exclusivamente em regiões quentes e secas, como as bordas do Saara, a Península Arábica e partes da Austrália e América do Sul. Mesmo nesses lugares secos, o padrão de pico duplo só era visível ao observar janelas de tempo muito curtas, como um acúmulo de chuva de três meses. À medida que os pesquisadores observavam períodos mais longos, como seis meses ou um ano inteiro, os dois picos desapareciam, fundindo-se novamente em uma curva única e suave. Isso sugere que, embora um mês específico em um deserto seco possa ter dois modos climáticos distintos, o clima ao longo de um período mais longo suaviza essas diferenças.
Os pesquisadores também investigaram por que alguns dados pareciam mostrar dois picos quando não deveriam. Eles descobriram que muitas instâncias de padrões aparentemente de pico duplo não foram causadas pela natureza, mas por erros nos próprios dados. Em alguns locais, os registros continham longos períodos de números idênticos, provavelmente porque dados ausentes foram preenchidos com valores médios sem as devidas sinalizações. Em outros lugares, os dados foram arredondados para alguns números específicos, criando picos artificiais que pareciam um segundo pico. Uma vez removidos esses erros de dados, o número de locais que mostravam um verdadeiro padrão de pico duplo diminuiu significamente. O estudo também observou como a inclusão de dias com zero chuva afetou os resultados. Embora incluir dias de zero chuva tenha aumentado a aparência de picos duplos em áreas secas, os pesquisadores observaram que os cálculos padrão de seca geralmente lidam com esses zeros separadamente, portanto, isso não é um problema prático importante para a maioria dos usuários.
Quando os pesquisadores compararam o índice de precipitação padrão com uma versão mais complexa que também considera a evaporação e o uso da água pelas plantas, os resultados permaneceram consistentes. A versão complexa mostrou ainda menos instâncias de picos duplos, sugerindo que adicionar mais detalhes físicos ao cálculo na verdade faz com que os dados pareçam mais com uma curva única e suave. O estudo concluiu que o medo de que a bimodalidade viole as regras do monitoramento de seca é exagerado. Para a grande maioria do globo, e para as escalas de tempo mais comumente usadas pelos monitores de seca, o modelo de colina única é preciso. Os poucos lugares onde o modelo pode falhar são limitados a climas secos especificamente sazonais entre 30 graus norte e 30 graus sul, e apenas quando observando janelas de tempo muito curtas.
Para os cientistas e autoridades que rastreiam a seca, essa descoberta é um alívio. Significa que eles podem continuar a usar os métodos estabelecidos e confiáveis para calcular as pontuações de seca sem a necessidade de reformular seus sistemas para a maior parte do mundo. No entanto, o estudo oferece um aviso específico para aqueles que trabalham em regiões áridas com estações secas e úmidas acentuadas. Nesses locais específicos, particularmente ao usar janelas de três meses, é prudente dar uma rápida olhada nos dados para garantir que eles não possuam dois picos distintos. Se um pico duplo for encontrado, existem ferramentas matemáticas mais avançadas disponíveis para lidar com isso, mas elas são necessárias apenas em uma fração minúscula de casos. A pesquisa confirma que a abordagem simples de curva única é robusta, lidando com a complexidade do clima global com uma precisão surpreendente, e que as raras exceções são geralmente apenas peculiaridades dos dados, e não uma falha fundamental na ciência.
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