No presente estudo foram utilizados dados climáticos oriundos de 60 estações meteorológicas e 414 postos pluviométricos. Para as localidades onde existiam somente postos pluviométricos, foram ajustados modelos de regressão, visando estimar as temperaturas mínima, média e máxima, mensais e anuais, tendo como variáveis independentes a latitude, a longitude e a altitude. Com o objetivo de comparar a influência da densidade de localidades com os dados climáticos nos trabalhos de classificação ecológica, foi realizada uma classificação com base em dados de precipitação média anual e temperaturas mínima, média e máxima anual, utilizando somente os dados das 60 estações meteorológicas, que foram comparados com os dados destas estações acrescidos dos 414 postos pluviométricos. O aumento do número de localidades com disponibilidade de dados climáticos evidenciou maior sensibilidade na delimitação de regiões ecológicas. A classificação ecológica final foi realizada mediante o uso de 30 variáveis climáticas, para um total de 474 localidades. A área de estudo foi dividida em cinco blocos, para que, em seguida, fossem efetuadas interpolações numéricas das variáveis, gerando uma nova estrutura ( raster ), com dados em forma de quadrículas (células) de 15,8 x 15,8 km, totalizando 4.704 células. Os valores interpolados das 30 variáveis climáticas foram submetidos à análise fatorial, gerando três fatores, que apresentaram 86,75% de explicação acumulada dos valores originais. As variáveis com carga fatorial igual ou superior a 0,7 foram utilizadas para gerar três composições lineares, cujos valores resultantes foram utilizados para as análises de agrupamento e discriminante. A classificação ecológica realizada com valores interpolados de altitude e de 30 variáveis climáticas permitiu que a região fosse delimitada em sete regiões ecológicas, identificadas por meio de valores mínimo, médio e máximo, de cada variável utilizada, além de informações complementares sobre sua geomorfologia e vegetação.
An ecological classification of the Brazilian territory located between the latitude 16 and 24º South and the longitude 48 and 60º West was undertaken by using altitude and climatic variables such as air temperature, precipitation, relative humidity and Thornthwaite’s indices. The climatic variables were obtained from 60 meteorological stations and 414 pluviometric stations. Regression equations based on altitude, latitude and longitude were adjusted to estimate monthly and annual minimum, medium and maximum temperatures for the 414 localities which had only precipitation data, with the purpose to enlarge the climatic database. The ecological classification using data from 60 meteorological stations was compared with that obtained by using data of the 60 meteorological stations in addition to 414 pluviometric stations to evaluate the influence of number and geographic distribution of climatic data source on the precision of ecological regions delimitation. This comparison was undertaken by using only the mean annual precipitation and the annual mean, maximum and minimum temperature. The ecological classification based on larger number of localities with climatic data exhibited greater sensibility in the delimitation of ecological regions. The final ecological classification for the studied region involved data of 30 climatic variables from 474 localities. The studied area was subdivided into five blocks which were subdivided into cells of 15.8 x 15.8 km for data interpolation. The resulting interpolated data were submitted to a factorial analysis generating three factors which corresponded to 86.75% of cumulative explanation of the variance of the original data. The variables with loadings greater than 0.7 were used to generate three linear composition to obtain the data for further cluster and discriminant analyses. The ecological classification using interpolated altitude and climatic variables allowed the delimitation of the studied area into seven ecological regions. Each region was described based on minimum, medium and maximum value of each variable used in the classification system, in addition to information on geomorphology and vegetation.
