Desenvolvimento, avaliação e aplicação de um algoritmo para espacialização global dos climas árido, tropical e temperado
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMT |
Texto Completo: | http://ri.ufmt.br/handle/1/1224 |
Resumo: | Climate classification systems are used to characterize variations in the components of the climate on a local, regional or global scale, in order to delimit homogeneous areas, to characterize the biological and physical environment, but also to distinguish the key features of climatic behavior. Among the several existing classification systems, stand out those developed by Köppen-Geiger and Thornthwaite. Both used different climatic elements for classification of climate. Köppen-Geiger was based on vegetation, temperature and precipitation data. Moreover Thornthwaite has introduced new concepts and was based on the evapotranspiration and water balance, classifying the climate on scales of moisture. The aim of this study was to develop, evaluate and implement an algorithm to classify arid, tropical and temperate climates of Earth's surface, based on the moisture index of the climatic classification of Thornthwaite and in the climatic limits defined by Köppen-Geiger climatic classification, using geographic database of average annual mean air temperature and total rainfall. The algorithm was developed in stages. In a first analysis, meteorological elements data observed from 39 INMET' stations located in the state of Minas Gerais and surrounding areas were used for calculating the climatic water balance, following the method of Thornthwaite and Mather and for estimation of evapotranspiration by the method of Penman- Monteith-FAO. From these values we calculated the moisture index for each of the 39 stations. Then we developed the multiple linear regression model based on the annual moisture index as dependent variable and independent variables as the mean annual average air temperature and annual total rainfall. After generating the model, we evaluated its performance using global data of air temperature and rainfall of high resolution interpolated climate surfaces of land surface, excluding the region of Antarctica to the spatial distribution of the moisture index estimated by the algorithm in a GIS environment , for the period 1950- 2000 (Worldclim data) and for the periods of 1990-2020, 2020-2050 and 2050-2080 (CCCMA data) of future climate change scenarios A2 and B2 of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC AR3). Based on multiple linear regression model developed, it was explained approximately 92% (R2 value) of the behavior of the moisture index by using data of rainfall and air temperature. The algorithm showed good performance for the characterization of terrestrial areas with arid, tropical and temperate climates, as the results were corresponding to those found in the literature. Regarding the studies on climate change it was observed that the conditions of arid climate increased sharply in the periods analyzed, particularly in the A2 - 2080 emission scenario, considered the worst case scenario. Whereas there are still gaps relevant to currently available knowledge on some aspects of climate mitigation, as well as on the availability of climate data, the regression model developed and the methodology used to assess climate variability in this study may be useful to reduce uncertainties about the current climate and future, facilitating the decision-making related to mitigation of climate change. |
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Desenvolvimento, avaliação e aplicação de um algoritmo para espacialização global dos climas árido, tropical e temperadoClassificação climáticaRegressão linear múltiplaMudanças climáticasCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA::RECURSOS HIDRICOSClimate classificationMultiple linear regression modelClimate changeClimate classification systems are used to characterize variations in the components of the climate on a local, regional or global scale, in order to delimit homogeneous areas, to characterize the biological and physical environment, but also to distinguish the key features of climatic behavior. Among the several existing classification systems, stand out those developed by Köppen-Geiger and Thornthwaite. Both used different climatic elements for classification of climate. Köppen-Geiger was based on vegetation, temperature and precipitation data. Moreover Thornthwaite has introduced new concepts and was based on the evapotranspiration and water balance, classifying the climate on scales of moisture. The aim of this study was to develop, evaluate and implement an algorithm to classify arid, tropical and temperate climates of Earth's surface, based on the moisture index of the climatic classification of Thornthwaite and in the climatic limits defined by Köppen-Geiger climatic classification, using geographic database of average annual mean air temperature and total rainfall. The algorithm was developed in stages. In a first analysis, meteorological elements data observed from 39 INMET' stations located in the state of Minas Gerais and surrounding areas were used for calculating the climatic water balance, following the method of Thornthwaite and Mather and for estimation of evapotranspiration by the method of Penman- Monteith-FAO. From these values we calculated the moisture index for each of the 39 stations. Then we developed the multiple linear regression model based on the annual moisture index as dependent variable and independent variables as the mean annual average air temperature and annual total rainfall. After generating the model, we evaluated its performance using global data of air temperature and rainfall of high resolution interpolated climate surfaces of land surface, excluding the region of Antarctica to the spatial distribution of the moisture index estimated by the algorithm in a GIS environment , for the period 1950- 2000 (Worldclim data) and for the periods of 1990-2020, 2020-2050 and 2050-2080 (CCCMA data) of future climate change scenarios A2 and B2 of the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC AR3). Based on multiple linear regression model developed, it was explained approximately 92% (R2 value) of the behavior of the moisture index by using data of rainfall and air temperature. The algorithm showed good performance for the characterization of terrestrial areas with arid, tropical and temperate climates, as the results were corresponding to those found in the literature. Regarding the studies on climate change it was observed that the conditions of arid climate increased sharply in the periods analyzed, particularly in the A2 - 2080 emission scenario, considered the worst case scenario. Whereas there are still gaps relevant to currently available knowledge on some aspects of climate mitigation, as well as on the availability of climate data, the regression model developed and the methodology used to assess climate variability in this study may be useful to reduce uncertainties about the current climate and future, facilitating the decision-making related to mitigation of climate change.CNPqSistemas de classificação climática são utilizados para caracterizar as variações dos elementos do clima em escala local, regional ou global, com a finalidade de delimitar as regiões climaticamente homogêneas, para caracterizar o meio físico e biológico, como também para distinguir as principais características do comportamento climático. Dentre os diversos sistemas de classificação existentes, destacam-se os desenvolvidos por Köppen-Geiger e Thornthwaite. Ambos utilizaram elementos climáticos diferentes para a classificação do clima. Köppen-Geiger baseou-se em dados de vegetação, temperatura e precipitação. Por outro lado Thornthwaite introduziu novos conceitos e fundamentou-se na evapotranspiração e no balanço hídrico, classificando o clima em escalas de umidade. O objetivo geral deste trabalho foi desenvolver, avaliar e implementar um algoritmo para classificar os climas árido, tropical e temperado da superfície da Terra, baseando-se no índice de umidade da classificação climática de Thornthwaite e nos limites climáticos definidos pela classificação climática de Köppen, utilizando banco de dados geográficos de média anual da temperatura média do ar e de precipitação pluvial anual total. O algoritmo foi desenvolvido por etapas. Em uma primeira análise, dados de elementos meteorológicos observados de 39 estações do INMET localizadas no estado de Minas Gerais e áreas vizinhas foram utilizados para o cálculo do balanço hídrico climatológico, segundo a metodologia de Thornthwaite e Mather e para a estimativa da evapotranspiração pelo método de Penman-Monteith-FAO. A partir desses valores foi calculado o índice de umidade para cada uma das 39 estações. Em seguida desenvolveu-se um modelo de regressão linear múltipla com base na variável dependente índice de umidade anual e variáveis independentes como a média anual da temperatura media do ar e precipitação pluvial anual total. Após a geração do modelo, avaliou-se sua performance utilizando dados globais de temperatura do ar e precipitação pluvial de superfícies climáticas interpoladas de alta resolução da superfície terrestre, excluindo a região da Antártica, para a espacialização do índice de umidade estimado pelo algoritmo, em ambiente SIG, para o período de 1950-2000 (dados do Worldclim) e para os períodos de1990- 2020, 2020-2050 e 2050-2080 (dados do CCCMA) de cenários futuros de mudanças climáticas A2 e B2 do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC AR3). Com base no modelo de regressão linear múltipla desenvolvido, explicou-se aproximadamente 92% (valor de R2 ) do comportamento do índice de umidade por meio de dados de precipitação pluvial e da temperatura do ar. O algoritmo apresentou boa performance para a caracterização de zonas terrestres com climas árido, tropical e temperado, de acordo com a classificação de Köppen-Geiger pois os resultados foram correspondentes aos encontrados na literatura pesquisada. Em relação aos estudos sobre mudanças climáticas observou-se que as condições de clima árido são previstas de aumentar severamente nos períodos analisados, principalmente no cenário de emissão A2 – 2080, considerado o cenário mais pessimista. Considerando que existem ainda lacunas relevantes de conhecimento atualmente disponível sobre alguns aspectos de mitigação do clima, assim como sobre a disponibilidade de dados climáticos, o algoritmo desenvolvido e a metodologia utilizada para avaliar a variabilidade climática no presente estudo podem ser úteis para reduzir as incertezas sobre o clima atual e futuro, facilitando a tomada de decisões relacionadas à mitigação de mudanças climáticas.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilFaculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia (FAET)UFMT CUC - CuiabáPrograma de Pós-Graduação em Recursos HídricosAlves, Marcelo de CarvalhoSanches, Lucianahttp://lattes.cnpq.br/2358137001200356http://lattes.cnpq.br/1691831453683402Alves, Marcelo de Carvalho807.527.051-72http://lattes.cnpq.br/1691831453683402Sanches, Luciana773.270.980-00http://lattes.cnpq.br/2358137001200356807.527.051-72773.270.980-00Carvalho, Luiz Gonsaga dehttp://lattes.cnpq.br/2238061404809786.Zeilhofer, Peter696.821.431-87http://lattes.cnpq.br/1101747116364613Campelo Júnior, José Holanda060.018.233-91http://lattes.cnpq.br/6483708313638774Sampaio, Marcelly da Silva2019-07-10T15:52:12Z2012-11-092019-07-10T15:52:12Z2012-07-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSAMPAIO, Marcelly da Silva. Desenvolvimento, avaliação e aplicação de um algoritmo para espacialização global dos climas árido, tropical e temperado. 78 f. Dissertação (Mestrado em Recursos Hídricos) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Arquitetura, Engenharia e Tecnologia, Cuiabá, 2012.http://ri.ufmt.br/handle/1/1224porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2019-07-11T07:08:11Zoai:localhost:1/1224Repositório InstitucionalPUBhttp://ri.ufmt.br/oai/requestjordanbiblio@gmail.comopendoar:2019-07-11T07:08:11Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
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