Modelo para geração de séries sintéticas de dados climáticos

• Autor(a) principal: Baena, Luiz Gustavo Nascentes
• Data de Publicação: 2004
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/9699
• topic: Modelagem hidrológica; Clima; Precipitação; Erosão hídrica; Desenvolvimento sustentável; Meio ambiente; Ciências Agrárias

Neste trabalho desenvolveu-se um modelo, e um software a ele associado, para a geração de séries sintéticas de dados climáticos, por meio do aprimoramento da metodologia para a geração das variáveis associadas ao perfil da precipitação utilizada no modelo para geração de séries sintéticas de precipitação (ClimaBR) e do desenvolvimento de um modelo para geração de séries sintéticas de temperaturas máxima e mínima, radiação solar, velocidade do vento e umidade relativa. Para a geração da duração, intensidade máxima instantânea e tempo para sua ocorrência foram estabelecidas sete regiões homogêneas em termos de precipitação, para as quais determinou-se os parâmetros de entrada necessários para a geração de cada variável. Utilizou-se a distribuição gama para a geração da duração e da intensidade máxima instantânea da precipitação, e a exponencial para a geração do tempo de ocorrência da intensidade máxima instantânea. Os parâmetros de cada distribuição foram obtidos conforme o mês e a faixa de total precipitado para se considerar a influência da época do ano e a correlação entre as variáveis e o total precipitado. As temperaturas máxima e mínima e a radiação solar foram geradas de forma conjunta, considerando o alto grau de associação existente entre elas, sendo considerada ainda a condição do dia (seca ou chuvosa). A velocidade do vento e a umidade relativa foram geradas com base nas distribuições de probabilidade Pearson tipo III normalizada e beta, respectivamente, sendo também considerada na sua geração a condição do dia. A avaliação do desempenho do modelo foi feita comparando-se os dados gerados pelo modelo com os observados, analisando-se o erro relativo percentual, o índice de confiança, o coeficiente de correlação da reta de regressão linear e os testes de Kolmogorov-Smirnov e Qui-quadrado. Os erros relativos percentuais variaram entre 5 e 30% para as variáveis associadas ao perfil de precipitação, sendo observados valores mais baixos nos meses mais chuvosos. O índice de confiança também apresentou resultados muito bons para esta variável, variando entre 0,64 e 0,99 nas sete regiões homogêneas, sendo ainda que os testes de aderência aplicados às distribuições de freqüência dos eventos observados e gerados foram significativos em todas as regiões. Com relação às temperaturas máxima e mínima, radiação solar, velocidade do vento e umidade relativa, os resultados foram ainda mais expressivos, com o erro relativo percentual variando entre 1 e 10%, o índice de confiança sempre superior a 0,75 e os testes de aderência significativos. As correlações entre as variáveis geradas de forma conjunta no modelo multivariado foram mantidas, porém o modelo não representou bem a expressiva correlação da temperatura máxima e da radiação solar com a umidade relativa. Além disso, apesar do modelo ter apresentado resultados muito bons quanto à relação de cada variável com a condição do dia, a correlação com o total precipitado não foi bem representada. O modelo computacional desenvolvido, denominado ClimaBR 2.0, que emprega os aprimoramentos e desenvolvimentos realizados, permite a seleção de estações pluviométricas e climatológicas a partir de um banco de dados de fácil manipulação, possibilitando então a geração de séries sintéticas de dados climáticos para diversas localidades do Brasil.