Análise de eventos extremos de precipitação no Nordeste do Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Daniele Tôrres
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28110
Resumo: Eventos climáticos extremos estão se tornando cada vez mais frequentes no Brasil, provocando inundações, estiagem, incêndios florestais, desabamentos, ondas de frio ou de calor, entre outras. Estes eventos têm grandes implicações na sociedade, em especial na saúde, agricultura e recursos hídricos. Diante deste cenário, ter o conhecimento do comportamento e da frequência com que valores extremos ocorrem é de grande importância para sociedade. No entanto, um grande fator de dificuldade para realização destas análises está na qualidade das séries de dados utilizadas, principalmente as que estão na escala diária. Portanto, os objetivos deste estudo são avaliar a qualidade dos métodos de imputação múltipla para o preenchimento de dados faltantes de precipitação diária, investigar a capacidade do produto 3B42 da Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA) do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) em estimar a ocorrência e intensidade dos eventos de precipitação diária e extrema, estimar o nível de retorno dos eventos extremos de precipitação diária e classificar os parâmetros microfísicos das nuvens geradoras de precipitação extrema para o Nordeste do Brasil. Esta região apresenta alta variabilidade espacial e temporal da precipitação e é vulnerável a extremos de precipitação diária. Para isso, fez o uso de dados diários de precipitação provindos de pluviômetros, durante o período de 01/01/1986 à 31/12/2015 e dos produtos 3B42, 2ACLIM e 2A12 do satélite TRMM, durante o período de desde 01/01/2000 à 31/12/2015. A análise dos dados se deu por meio de medidas e métodos estatísticos como: média, desvio-padrão, viés, erro quadrático médio, correlação, imputação múltipla, teste t-student, análise de sensibilidade, analise de cluster, teoria de valores extremos, analise de variância, teste F, teste de Tukey, entre outros. Os principais resultados indicaram que a imputação múltipla de dados por meio do método Bootstrap EM algorithm pode ser uma ferramenta que venha a corroborar com a reconstrução de séries históricas de dados de precipitação diária. De forma geral, os dados do produto 3B42 do satélite TRMM apresentaram um bom desempenho ao estimar os valores de precipitação para o NEB. Sua qualidade varia de acordo com a localização e a escala temporal em que ocorre a precipitação. As estimativas do nível de retorno apontaram que a intensidade da precipitação extrema diária esperada depende do período sazonal e do local de ocorrência da mesma. O leste do Nordeste do Brasil destacou-se como a região onde são esperadas as maiores intensidades de precipitação extrema. Foram caracterizados parâmetros, como quantidade de água líquida e gelo integrado, altura do topo de congelamento e tipo de chuva, das nuvens geradoras de precipitação extrema em relação a diferentes regiões do NEB.
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spelling Rodrigues, Daniele TôrresSpyrides, Maria Helena ConstantinoNegri, Renato GalanteSilva, Cláudio Moisés Santos eAlcântara, Clênia RodriguesLúcio, Paulo SérgioGonçalves, Weber Andrade2019-12-02T22:33:08Z2019-12-02T22:33:08Z2019-08-28RODRIGUES, Daniele Tôrres. Análise de eventos extremos de precipitação no Nordeste do Brasil. 2019. 122f. Tese (Doutorado em Ciências Climáticas) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28110Eventos climáticos extremos estão se tornando cada vez mais frequentes no Brasil, provocando inundações, estiagem, incêndios florestais, desabamentos, ondas de frio ou de calor, entre outras. Estes eventos têm grandes implicações na sociedade, em especial na saúde, agricultura e recursos hídricos. Diante deste cenário, ter o conhecimento do comportamento e da frequência com que valores extremos ocorrem é de grande importância para sociedade. No entanto, um grande fator de dificuldade para realização destas análises está na qualidade das séries de dados utilizadas, principalmente as que estão na escala diária. Portanto, os objetivos deste estudo são avaliar a qualidade dos métodos de imputação múltipla para o preenchimento de dados faltantes de precipitação diária, investigar a capacidade do produto 3B42 da Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA) do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) em estimar a ocorrência e intensidade dos eventos de precipitação diária e extrema, estimar o nível de retorno dos eventos extremos de precipitação diária e classificar os parâmetros microfísicos das nuvens geradoras de precipitação extrema para o Nordeste do Brasil. Esta região apresenta alta variabilidade espacial e temporal da precipitação e é vulnerável a extremos de precipitação diária. Para isso, fez o uso de dados diários de precipitação provindos de pluviômetros, durante o período de 01/01/1986 à 31/12/2015 e dos produtos 3B42, 2ACLIM e 2A12 do satélite TRMM, durante o período de desde 01/01/2000 à 31/12/2015. A análise dos dados se deu por meio de medidas e métodos estatísticos como: média, desvio-padrão, viés, erro quadrático médio, correlação, imputação múltipla, teste t-student, análise de sensibilidade, analise de cluster, teoria de valores extremos, analise de variância, teste F, teste de Tukey, entre outros. Os principais resultados indicaram que a imputação múltipla de dados por meio do método Bootstrap EM algorithm pode ser uma ferramenta que venha a corroborar com a reconstrução de séries históricas de dados de precipitação diária. De forma geral, os dados do produto 3B42 do satélite TRMM apresentaram um bom desempenho ao estimar os valores de precipitação para o NEB. Sua qualidade varia de acordo com a localização e a escala temporal em que ocorre a precipitação. As estimativas do nível de retorno apontaram que a intensidade da precipitação extrema diária esperada depende do período sazonal e do local de ocorrência da mesma. O leste do Nordeste do Brasil destacou-se como a região onde são esperadas as maiores intensidades de precipitação extrema. Foram caracterizados parâmetros, como quantidade de água líquida e gelo integrado, altura do topo de congelamento e tipo de chuva, das nuvens geradoras de precipitação extrema em relação a diferentes regiões do NEB.Extreme weather events are becoming increasingly frequent in Brazil, causing floods, drought, forest fires, landslides, river flows, cold or hot flashes, among others. This events have major implications for society, especially health, agriculture and water resources. Given this scenario, having knowledge of the behavior and frequency with which extreme values occur is of great importance to society. However, a major difficulty factor in performing these analyzes is the quality of the data series used, especially those on the daily scale. Therefore, the objectives of this study are to evaluate the quality of multiple imputation methods for filling in missing daily rainfall data, to investigate the ability of Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA) 3B42 product to estimate occurrence and intensity of daily and extreme precipitation events, to estimate the return level of extreme daily precipitation events and to classify the microphysical parameters of the extreme precipitation generating clouds for Northeaster of Brazil (NEB). This region has high spatial and temporal variability of precipitation and is vulnerable to extremes of daily precipitation. For this purpose, it made use of daily rainfall data from rainfall during the period from 01/01/1986 to 12/31/2015 and from products 3B42, 2ACLIM and 2A12 from the TRMM satellite during the period from 01/01/2000 to 12/31/2015. Data analysis was performed by means of statistical measures and methods such as mean standard deviation, bias, mean square error, correlation, multiple imputation, t-student test, sensitivity analysis, cluster analysis, extreme value theory, analysis of variance, F test, Tukey test, among others. The main results indicated that multiple data imputation using the Bootstrap EM algorithm method could be a tool that corroborates the reconstruction of historical series of daily precipitation data. Overall, TRMM 3B42 product data performed well when estimating precipitation values for NEB. Its quality varies according to the location and time scale at which precipitation occurs. Estimates of the return level indicate that the expected daily extreme rainfall intensity depends on the seasonal period and where it occurs. The East of the NEB stands out as the region where the highest intensities of extreme precipitation are expected. Parameters such as amount of liquid water and integrated ice, height of the freezing top and type of rain were characterized, generating extreme precipitation clouds in relation to different NEB regions.CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRATRMMPeríodo de retornoMicrofísica da nuvemAnálise de eventos extremos de precipitação no Nordeste do Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CLIMÁTICASUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTAnáliseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf.txtAnáliseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf.txtExtracted texttext/plain243159https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28110/2/An%c3%a1liseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf.txt9252d8996a4a768ffba49345a60de32bMD52THUMBNAILAnáliseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf.jpgAnáliseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1286https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28110/3/An%c3%a1liseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf.jpg1ce8e63540d49412c05acd4b3c31ef15MD53ORIGINALAnáliseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdfapplication/pdf4537461https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/28110/1/An%c3%a1liseeventosextremos_Rodrigues_2019.pdf33ff5ee37a7b385bdf4e7c4ebe6756e4MD51123456789/281102019-12-08 02:26:15.221oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/28110Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-12-08T05:26:15Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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