Modelo probabilístico de previsão climática: aplicações à pluviometria do Estado de Pernambuco.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: FERREIRA, Maria Aparecida Fernandes.
Data de Publicação: 2004
Tipo de documento: Dissertação
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/9307
Resumo: Nesta pesquisa foi analisada a performance de um modelo probabilístico de previsão climática apresentado por Silva (1988), quando aplicado a pluviometria do estado de Pernambuco. Foram definidas quatro estacoes chuvosas (EC), subdivididas em dois períodos - inicial (X) e final (Y), para três mesorregiões geográficas de Pernambuco: duas para o Sertão, uma para o Agreste e uma para a Zona da Mata/ Litoral. A metodologia proposta pelo modelo consiste em ajustar proporções Zi, razoes entre o total pluviométrico do primeiro período (Xi) e o total da EC (Xi + Yi), a distribuição Beta e estimar valores máximo e minimo da precipitação pluviométrica de Y, baseado nos primeiro e quarto quintis de Zi e na precipitação do primeiro período da EC. Utilizou-se o teste Kolniogorov- Smimov para avaliar o ajuste da distribuição Beta aos valores de Z i , em cada posto, e em todos se obteve ajustes satisfatórios ao nível de significância a = 0,20. A validação do modelo foi verificada com dados de 1994 a 2002, para cada EC. Foi constatado índice de acerto superior a 80%, nos prognósticos da precipitação minima (Ymin) e máxima (Ymax), quando analisado para cada EC como um todo e que ha uma tendencia de um numero maior de falhas de Ymin e Ymax, nos anos extremamente secos ou chuvosos. Foram elaboradas mapas com a precipitação minima esperada ao nível de 80%, que proporcionam forte contribuição ao planejamento de diversas atividades, notadamente agrícolas e hidrológicas. Na obtenção das probabilidades de ocorrência de chuvas acima da media histórica de Y foi constatada que em anos cujos valores de X são muito superiores a media climatológica, que as ocorrências são muito diferentes do esperado, o que sugere que seja identificado um limite para X, antes de proceder ao calculo de tal probabilidade.
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A metodologia proposta pelo modelo consiste em ajustar proporções Zi, razoes entre o total pluviométrico do primeiro período (Xi) e o total da EC (Xi + Yi), a distribuição Beta e estimar valores máximo e minimo da precipitação pluviométrica de Y, baseado nos primeiro e quarto quintis de Zi e na precipitação do primeiro período da EC. Utilizou-se o teste Kolniogorov- Smimov para avaliar o ajuste da distribuição Beta aos valores de Z i , em cada posto, e em todos se obteve ajustes satisfatórios ao nível de significância a = 0,20. A validação do modelo foi verificada com dados de 1994 a 2002, para cada EC. Foi constatado índice de acerto superior a 80%, nos prognósticos da precipitação minima (Ymin) e máxima (Ymax), quando analisado para cada EC como um todo e que ha uma tendencia de um numero maior de falhas de Ymin e Ymax, nos anos extremamente secos ou chuvosos. Foram elaboradas mapas com a precipitação minima esperada ao nível de 80%, que proporcionam forte contribuição ao planejamento de diversas atividades, notadamente agrícolas e hidrológicas. Na obtenção das probabilidades de ocorrência de chuvas acima da media histórica de Y foi constatada que em anos cujos valores de X são muito superiores a media climatológica, que as ocorrências são muito diferentes do esperado, o que sugere que seja identificado um limite para X, antes de proceder ao calculo de tal probabilidade.In this research the performance of a probabilistic model, proposed by Silva (1988) and applied to monthly rainfall of Pernambuco state, was analyzed. For this proposal were defined four rainy stations (EC), subdivided in two periods - initial (X) and final (Y), for three geographical mesorregioes of Pernambuco: two for the Interior, one for the Rural and one for the Zona da Mata/Litoral. The methodology proposed by the model consists of adjusting proportions Z i , ratio o f accumulated rainfall of the first period (Xi) and the total rainfall of the EC ( X i + Y i ) , to the distribution Beta. Based on the first and fourth quintis o f Zi the maximum and minimum values for the period Y of the EC were determined. The Kolmogorov-Smirnov test was used to evaluate the adjustment of the model for each set of values related to each EC, respectively. The validation o f the model was verified with data collected from 1994 to 2002 for each EC. In more than 80 % of the stations the model performed with success in the prognostics of the minimum precipitation (Ymin) and maximum (Ymax), when analyzed regionally for each EC. In extremely dry or rainy years there is a tendency for fails associated with the Ymin and Ymax forecasted values. Maps with the expected minimum precipitation at the level o f 80% were elaborated, since they provide strong contribution to the planning o f several activities, especially agricultural and hydrological. In obtaining the probabilities of rainfall above the historical average of Y was verified that when X values are very superior to the climatological value, there were great differences between observation and predicted values. It means that there is a need for establishing a limit for X, before proceeding to the calculation o f such probability.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNPÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIAUFCGSILVA, Bernardo Barbosa da.SILVA, B. B.http://lattes.cnpq.br/8285693170429747SOUSA, Francisco de Assis Salviano de.ANDRADE, Eunice Maia de.FERREIRA, Maria Aparecida Fernandes.2004-112019-11-20T13:57:38Z2019-11-202019-11-20T13:57:38Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9307FERREIRA, Maria Aparecida Fernandes. Modelo probabilístico de previsão climática: aplicações à pluviometria do Estado de Pernambuco. 2004. 114f. (Dissertação de Mestrado em Meteorologia), Programa de Pós-graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande – Paraíba – Brasil, 2004. 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