Modelagem não estacionária GAMLSS aplicada à precipitação no Estado da Paraíba, Brasil.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26534 |
Resumo: | O estado da Paraíba faz parte da região semiárida do Brasil, onde nos últimos anos vem convivendo com secas severas, resultando em grandes prejuízos socioeconômicos associados à variabilidade climática. A compreensão do quanto e como a precipitação pode ser influenciada pelo comportamento da temperatura da superfície do mar (TSM) na região tropical pode auxiliar na mitigação de problemas como este. Para isso, é necessário ajustar um modelo que consiga capturar a influência da TSM nas séries temporais de precipitação. Neste estudo, o modelo aditivo generalizado para localização, escala e forma (GAMLSS) foi aplicado com o objetivo de filtrar os índices climáticos com maior eficiência preditiva e, consequentemente, realizar prognósticos climáticos de precipitação. Os resultados evidenciam a frequente influência da TSM no estado, sendo a colaboração do Oceano Atlântico tropical mais efetiva que a do Oceano Pacífico tropical na distribuição das chuvas, destacando os índices TNA, TSA, AMO, SOI e PDO, como os principais preditores. O modelo GAMLSS demostrou habilidade preditiva durante o verão e outono austral na Paraíba. Essa performance é verificada durante a aplicação dos prognósticos climáticos nos anos de 2016 e 2017, destacando os trimestres de JFM, FMA, MAM e AMJ, como os de maior potencial preditivo. A metodologia demonstra características inovadoras pelo potencial na geração de prognóstico climático. Permitindo aos diversos setores, possibilidades de gestão regional e sustentável dos recursos hídricos, o que pode promover, de modo prático, resiliência ao risco climático. |
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Modelagem não estacionária GAMLSS aplicada à precipitação no Estado da Paraíba, Brasil.Non-stationary GAMLSS modeling applied to precipitation in the state of Paraiba, Brazil.Não-estacionárioRecursos hídricosÍndices climáticosNordesteDistribuição ZAGANon-stationaryWater resourcesClimate indicesNortheastZAGA distributionMeteorologiaO estado da Paraíba faz parte da região semiárida do Brasil, onde nos últimos anos vem convivendo com secas severas, resultando em grandes prejuízos socioeconômicos associados à variabilidade climática. A compreensão do quanto e como a precipitação pode ser influenciada pelo comportamento da temperatura da superfície do mar (TSM) na região tropical pode auxiliar na mitigação de problemas como este. Para isso, é necessário ajustar um modelo que consiga capturar a influência da TSM nas séries temporais de precipitação. Neste estudo, o modelo aditivo generalizado para localização, escala e forma (GAMLSS) foi aplicado com o objetivo de filtrar os índices climáticos com maior eficiência preditiva e, consequentemente, realizar prognósticos climáticos de precipitação. Os resultados evidenciam a frequente influência da TSM no estado, sendo a colaboração do Oceano Atlântico tropical mais efetiva que a do Oceano Pacífico tropical na distribuição das chuvas, destacando os índices TNA, TSA, AMO, SOI e PDO, como os principais preditores. O modelo GAMLSS demostrou habilidade preditiva durante o verão e outono austral na Paraíba. Essa performance é verificada durante a aplicação dos prognósticos climáticos nos anos de 2016 e 2017, destacando os trimestres de JFM, FMA, MAM e AMJ, como os de maior potencial preditivo. A metodologia demonstra características inovadoras pelo potencial na geração de prognóstico climático. Permitindo aos diversos setores, possibilidades de gestão regional e sustentável dos recursos hídricos, o que pode promover, de modo prático, resiliência ao risco climático.The state of Paraíba makes part of the semiarid region of Brazil, where in recent years, it has been living with severe droughts, resulting in major socioeconomic losses associated with climate variability. Understanding how much and how precipitation may be influenced by sea surface temperature (SST) behavior in the tropical region can assist in mitigating problems like this. Thus, it is necessary to adjust a model that can capture the influence of the SST on the precipitation time series. In this study, the generalized additive models for location, scale, and shape (GAMLSS) was applied to filter the climatic indices with higher predictive efficiency and consequently to perform climatic precipitation predictions. The results show the frequent influence of SST in the State, being the collaboration of the tropical Atlantic Ocean more effective than that of the tropical Pacific Ocean in the distribution of rainfall, highlighting the TNA, TSA, AMO, SOI and PDO indexes, as the main predictors. The GAMLSS model showed predictive ability during the summer and austral fall in Paraíba. This performance is verified during the application of climate forecasts in the years 2016 and 2017, highlighting the trimesters of JFM, FMA, MAM, and AMJ, as those with the highest predictive potential. The methodology demonstrates innovative characteristics by the potential in generating climate prognosis. Allowing different sectors, possibilities for regional and sustainable management of water resources, which can promote, in a practical way, resilience to climate risk.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNPÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIAUFCGSANTOS, Carlos Antonio Costa dos.SANTOS, C. A. C.Dos Santos, C.A.C.Santos, Carlos A. C.http://lattes.cnpq.br/8478223179930197BRITO, José Ivaldo Barbosa de.BRITO, J. I. B.BRITO, JOSÉ IVALDO BARBOSA DE.DE BRITO, JOSÉ.http://lattes.cnpq.br/0969175544734620SILVA, Bernardo Barbosa da.SILVA, B. B. da.SILVA, Bernardo Barbosa da.Da Silva, Bernardo B.http://lattes.cnpq.br/8285693170429747OLINDA, Ricardo Alves de.OLINDA, R. A.Olinda, Ricardo Alves de.OLINDA, RICARDO A.http://lattes.cnpq.br/7767223263366578SANTOS, Celso Augusto Guimarães.SANTOS, Celso A. G.SANTOS, C. A. G.SANTOS, Celso Augusto G.http://lattes.cnpq.br/4223859537570442MARTINS, Eduardo Sávio Passos Rodrigues.MARTINS, Eduardo Sávio P. 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