Modelos de dispersão para extremos de precipitação. Estudo de caso: o nordeste do Brasil
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Data de Publicação: | 2014 |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/19656 |
Resumo: | Nesta tese foram utilizados três diferentes modelos de regressão, os Modelos Lineares Generalizados via regressão logística e de Poisson e os Modelos Vetoriais Lineares Generalizados via distribuição generalizada de valores extremos (MVLG-GEV) com o objetivo de detectar os extremos de precipitação no Nordeste do Brasil. Inicialmente aplicaram-se os modelos de regressão logística e de Poisson para identificar as interações entre os extremos de precipitação e as demais variáveis a partir das razões de chances e de riscos relativos. Constatou-se que a variável indicadora da ocorrência de extremos de precipitação é a radiação de onda longa, verificada nas regiões leste, norte e semiárido do NEB, e a umidade relativa foi verificada no sul do NEB, em ambos os modelos. Os resultados apresentados pelos modelos de regressão logística e de Poisson mostram evidências de que estes extremos de precipitação são impulsionados pela Oscilação Madden-Julian, que ao interagir com os outros sistemas meteorológicos locais, regionais e grande escala podem ocasionar a ocorrência destes extremos. O terceiro modelo, MVLG-GEV, avaliou os extremos a partir dos máximos anuais de precipitação de forma múltipla (a partir de um conjunto de variáveis) e constatou-se que as variáveis que subsidiaram a ocorrência dos extremos de precipitação foram: as componentes zonal e meridional do vento, evaporação e TSM (Atlântico e Pacífico). Este artigo mostra evidências de que a variabilidade da TSM vistas no Atlântico como no Pacífico (El Niño-Oscilação Sul) interfera na variabilidade interanual da precipitação, modificando o padrão de circulação atmosférica na região, resultando na intensificação ou inibição da ocorrência dos extremos de precipitação. Os coeficientes de regressão logística, de Poisson e de MVLG-GEV demonstraram significância estatística, inferiores a 5%. Em relação aos níveis de retorno para os próximos 30 anos pelos MVLG-GEV, o menor nível foi de 91,62mm no sul da Bahia, enquanto o maior foi de 185,72mm no norte do Ceará. |
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Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/19656Nesta tese foram utilizados três diferentes modelos de regressão, os Modelos Lineares Generalizados via regressão logística e de Poisson e os Modelos Vetoriais Lineares Generalizados via distribuição generalizada de valores extremos (MVLG-GEV) com o objetivo de detectar os extremos de precipitação no Nordeste do Brasil. Inicialmente aplicaram-se os modelos de regressão logística e de Poisson para identificar as interações entre os extremos de precipitação e as demais variáveis a partir das razões de chances e de riscos relativos. Constatou-se que a variável indicadora da ocorrência de extremos de precipitação é a radiação de onda longa, verificada nas regiões leste, norte e semiárido do NEB, e a umidade relativa foi verificada no sul do NEB, em ambos os modelos. Os resultados apresentados pelos modelos de regressão logística e de Poisson mostram evidências de que estes extremos de precipitação são impulsionados pela Oscilação Madden-Julian, que ao interagir com os outros sistemas meteorológicos locais, regionais e grande escala podem ocasionar a ocorrência destes extremos. O terceiro modelo, MVLG-GEV, avaliou os extremos a partir dos máximos anuais de precipitação de forma múltipla (a partir de um conjunto de variáveis) e constatou-se que as variáveis que subsidiaram a ocorrência dos extremos de precipitação foram: as componentes zonal e meridional do vento, evaporação e TSM (Atlântico e Pacífico). Este artigo mostra evidências de que a variabilidade da TSM vistas no Atlântico como no Pacífico (El Niño-Oscilação Sul) interfera na variabilidade interanual da precipitação, modificando o padrão de circulação atmosférica na região, resultando na intensificação ou inibição da ocorrência dos extremos de precipitação. Os coeficientes de regressão logística, de Poisson e de MVLG-GEV demonstraram significância estatística, inferiores a 5%. Em relação aos níveis de retorno para os próximos 30 anos pelos MVLG-GEV, o menor nível foi de 91,62mm no sul da Bahia, enquanto o maior foi de 185,72mm no norte do Ceará.In this thesis used four different methods in order to diagnose the precipitation extremes on Northeastern Brazil (NEB): Generalized Linear Model s via logistic regression and Poisson, extreme value theory analysis via generalized extre me value (GEV) and generalized Pareto (GPD) distributions and Vectorial Generalized Linea r Models via GEV (MVLG GEV). The logistic regression and Poisson models were used to identify the interactions between the precipitation extremes and other variables based on the odds ratios and relative risks. It was found that the outgoing longwave radiation was the indicator variable for the occurrence of extreme precipitation on eastern, northern and semi arid NEB, and the relative humidity was verified on southern NEB. The GEV and GPD distribut ions (based on the 95th percentile) showed that the location and scale parameters were presented the maximum on the eastern and northern coast NEB, the GEV verified a maximum core on western of Pernambuco influenced by weather systems and topography. The GEV and GPD shape parameter, for most regions the data fitted by Weibull negative an d Beta distributions (ξ < 0) , respectively. The levels and return periods of GEV (GPD) on north ern Maranhão (centerrn of Bahia) may occur at least an extreme precipitation event excee ding over of 160.9 mm /day (192.3 mm / day) on next 30 years. The MVLG GEV model found tha t the zonal and meridional wind components, evaporation and Atlantic and Pacific se a surface temperature boost the precipitation extremes. The GEV parameters show the following results: a) location ( ), the highest value was 88.26 ± 6.42 mm on northern Maran hão; b) scale ( σ ), most regions showed positive values, except on southern of Maranhão; an d c) shape ( ξ ), most of the selected regions were adjusted by the Weibull negative distr ibution ( ξ < 0 ). The southern Maranhão and southern Bahia have greater accuracy. The level period, it was estimated that the centern of Bahia may occur at least an extreme precipitatio n event equal to or exceeding over 571.2 mm/day on next 30 years.porUniversidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASUFRNBrasilModelos vetoriais lineares generalizadosRegressão logísticaRegressão de poissonRadiação de onda longaVariabilidade interanual da precipitação.Modelos de dispersão para extremos de precipitação. Estudo de caso: o nordeste do Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALModelosDispersãoExtremos_CorreiaFilho_2014.pdfModelosDispersãoExtremos_CorreiaFilho_2014.pdfapplication/pdf1290433https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/19656/1/ModelosDispers%c3%a3oExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf30ff1965350bbd16c411095fd9f53d97MD51TEXTWashingtonLuizFelixCorreiaFilho_TESE.pdf.txtWashingtonLuizFelixCorreiaFilho_TESE.pdf.txtExtracted texttext/plain234047https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/19656/6/WashingtonLuizFelixCorreiaFilho_TESE.pdf.txt6923c247c81d08d2148c4ac134808b36MD56ModelosDispersãoExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf.txtModelosDispersãoExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf.txtExtracted texttext/plain234047https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/19656/8/ModelosDispers%c3%a3oExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf.txt6923c247c81d08d2148c4ac134808b36MD58THUMBNAILWashingtonLuizFelixCorreiaFilho_TESE.pdf.jpgWashingtonLuizFelixCorreiaFilho_TESE.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2575https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/19656/7/WashingtonLuizFelixCorreiaFilho_TESE.pdf.jpg0e30bec90da77b26f9048d71859a599eMD57ModelosDispersãoExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf.jpgModelosDispersãoExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg2575https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/19656/9/ModelosDispers%c3%a3oExtremos_CorreiaFilho_2014.pdf.jpgb7fdee2c09db928be09fcb51e37dc6faMD59123456789/196562019-02-13 01:27:20.164oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/19656Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-02-13T04:27:20Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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