Dependência temporal e espacial das probabilidades de dias secos e, ou, chuvosos em dias consecutivos, para intervalos mensais

• Autor(a) principal: Sediyama, Gilberto C.
• Data de Publicação: 1996
• Outros Autores: Melo, José Swami P. de, Alves, Adil Rainier, Coelho, Dirceu Teixeira
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.ceres.ufv.br/ojs/index.php/ceres/article/view/2335; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/20754
• topic: Dependência temporal; Dependência espacial; Probabilidades de dias secos; Probabilidade de dias chuvosos

Determinaram-se os valores das probabilidades de transição, baseadas na cadeia de Markov de dois estados, para ocorrência de dias chuvosos e, ou, secos em 10 dias consecutivos, em intervalos mensais para seis localidades compreendendo os Estados de Minas Gerais e de Goiás. Estabeleceram-se relações entre tais probabilidades de transições e as frações médias dos dias chuvosos. Para tanto, construíram-se relações lineares entre as probabilidades de dias chuvosos, dado que o dia anterior fora seco, P(C/S), versus mês, entre as probabilidades de um dia ser chuvoso, dado que o dia anterior fora também chuvoso, P(C/C), versus mês, e entre as probabilidades de um dia ser chuvoso, P(C), versus mês, com dados referentes a cada uma das localidades estudadas. Constatou-se a existência de uma relação linear (empírica) entre as probabilidades de transições e as frações médias mensais de dias chuvosos que, aparentemente, independem do tempo e do espaço. Verificou-se a possibilidade de ajustar esses modelos a partir de sumários climatológicos mensais. Observou-se que a dependência funcional entre as probabilidades de transição P(C/S) e as probabilidades P(C) pode ser expressa, em cada localidade, por intermédio de regressões lineares. Do mesmo modo, observou-se a dependência entre as «probabilidades de transição P(C/C) e P(C), porém com variações mais acentuadas nas probabilidades P(C/C), quer entre meses, quer entre as localidades estudadas.