ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO MENSAL PROVÁVEL PARA O MUNICÍPIO DE JOINVILLE (SC) E REGIÃO (ANALYSIS OF MONTHLY RAINFALL PROBABLE TO MUNICIPALITY OF JOINVILLE (SC) AND REGION)
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Data de Publicação: | 2015 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Climatologia (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/42975 |
Resumo: | O conhecimento sobre a quantidade de chuva que precipita sobre uma área é essencial para o planejamento socioeconômico e ambiental de um território. O objetivo deste trabalho foi analisar a precipitação mensal provável para Joinville (SC) e região por meio da distribuição gama. Foram selecionados 42 pluviômetros compreendendo um período de 30 anos, o preenchimento de falhas foi realizado pelos métodos de regressão linear múltipla, simples e ponderação regional. Os dados foram analisados por diferentes compartimentações topográficas, pois o relevo da região comporta planície, serra e planalto. Para analisar a distribuição de probabilidade dos dados mensais de precipitação, por meio da distribuição gama, foi elaborada uma rotina computacional no software Maple que inclui o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov. Os resultados mostraram correlação alta da série preenchida em relação à bruta, um coeficiente de correlação médio de 0,93. Com base nos resultados do teste de aderência observou-se que a distribuição gama ajustou-se bem a série histórica analisada. A diferença de precipitação entre as compartimentações topográficas é maior nos meses de verão, principalmente em janeiro entre a frente da serra e o planalto, a precipitação provável segue o mesmo padrão. A maior pluviosidade na região de estudo é esperada para o mesmo período do ano, registrando 90% de probabilidade de precipitar no mínimo 97,5 mm de chuva no verão. |
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ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO MENSAL PROVÁVEL PARA O MUNICÍPIO DE JOINVILLE (SC) E REGIÃO (ANALYSIS OF MONTHLY RAINFALL PROBABLE TO MUNICIPALITY OF JOINVILLE (SC) AND REGION)Computação Algébrica; Regressão linear; Ponderação Regional; Probabilidade gama.O conhecimento sobre a quantidade de chuva que precipita sobre uma área é essencial para o planejamento socioeconômico e ambiental de um território. O objetivo deste trabalho foi analisar a precipitação mensal provável para Joinville (SC) e região por meio da distribuição gama. Foram selecionados 42 pluviômetros compreendendo um período de 30 anos, o preenchimento de falhas foi realizado pelos métodos de regressão linear múltipla, simples e ponderação regional. Os dados foram analisados por diferentes compartimentações topográficas, pois o relevo da região comporta planície, serra e planalto. Para analisar a distribuição de probabilidade dos dados mensais de precipitação, por meio da distribuição gama, foi elaborada uma rotina computacional no software Maple que inclui o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov. Os resultados mostraram correlação alta da série preenchida em relação à bruta, um coeficiente de correlação médio de 0,93. Com base nos resultados do teste de aderência observou-se que a distribuição gama ajustou-se bem a série histórica analisada. A diferença de precipitação entre as compartimentações topográficas é maior nos meses de verão, principalmente em janeiro entre a frente da serra e o planalto, a precipitação provável segue o mesmo padrão. A maior pluviosidade na região de estudo é esperada para o mesmo período do ano, registrando 90% de probabilidade de precipitar no mínimo 97,5 mm de chuva no verão.Universidade Federal do Paranáde Mello, YaraKohls, WernerOliveira, Therezinha Maria Novais de2015-12-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/4297510.5380/abclima.v17i0.42975Revista Brasileira de Climatologia; v. 17 (2015)2237-86421980-055X10.5380/abclima.v17i0reponame:Revista Brasileira de Climatologia (Online)instname:ABClimainstacron:ABCLIMAporhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/42975/27322info:eu-repo/semantics/openAccess2016-02-15T22:58:13Zoai:revistas.ufpr.br:article/42975Revistahttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/indexPUBhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/oaiegalvani@usp.br || rbclima2014@gmail.com2237-86421980-055Xopendoar:2016-02-15T22:58:13Revista Brasileira de Climatologia (Online) - ABClimafalse |
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