Cadeia de Markov: uma análise dos níveis de precipitação na Região Metropolitana do Recife-PE

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Sóstenes Jerônimo da
Data de Publicação: 2023
Outros Autores: Souza, Syntia Regina Rodrigues de, Silva, Antônio Edson Brandão da, Silva, José Ailton Alencar da, Jale, Jader Silva, Stosic, Tatijana
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Research, Society and Development
Texto Completo: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/42766
Resumo: Este trabalho apresenta uma análise do índice de precipitação em seis estações experimentais da Agência Pernambucana de Águas e Clima (APAC) com o objetivo de monitorar o comportamento desse índice em alguns municípios da região metropolitana do Recife - Pernambuco: Jaboatão dos Guararapes, Olinda, Várzea/Recife, Lamepe ITEP/Recife, Jaboatão dos Guararapes - TIP e Camaragibe). Foram coletados dados diários de precipitação entre 1960 e 2020. Identificou-se os seguintes estados a serem utilizados na cadeia de Markov: sem chuva, chuva fraca, chuva fraca a moderada, chuva moderada, chuva moderada a forte e chuva forte. Além disso, aplicou-se o método de janelas móveis de 180 dias. Obteve-se a matriz de probabilidade de transição da cadeia de Markov para os estados supracitados. Essa informação é essencial para estimar a probabilidade de ocorrência de eventos adversos em que as fortes chuvas podem impactar a vida de milhares de habitantes da Região Metropolitana do Recife (RMR). Trabalhos futuros podem utilizar-se da matriz de probabilidade de transição estimada no presente trabalho para simular cenários de chuva e potenciais riscos de inundação e deslizamentos de encostas.
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Identificou-se os seguintes estados a serem utilizados na cadeia de Markov: sem chuva, chuva fraca, chuva fraca a moderada, chuva moderada, chuva moderada a forte e chuva forte. Além disso, aplicou-se o método de janelas móveis de 180 dias. Obteve-se a matriz de probabilidade de transição da cadeia de Markov para os estados supracitados. Essa informação é essencial para estimar a probabilidade de ocorrência de eventos adversos em que as fortes chuvas podem impactar a vida de milhares de habitantes da Região Metropolitana do Recife (RMR). Trabalhos futuros podem utilizar-se da matriz de probabilidade de transição estimada no presente trabalho para simular cenários de chuva e potenciais riscos de inundação e deslizamentos de encostas.This study presents an analysis of the precipitation index at six experimental stations operated by the Pernambuco Water and Climate Agency (APAC) to monitor the behavior of this index in selected municipalities of the metropolitan region of Recife, Pernambuco: Jaboatão dos Guararapes, Olinda, Várzea/Recife, Lamepe ITEP/Recife, Jaboatão dos Guararapes - TIP, and Camaragibe. Daily precipitation data were collected between 1960 and 2020. The following states were identified for use in the Markov chain: no rain, light rain, light to moderate rain, moderate rain, moderate to heavy rain, and heavy rain. Additionally, the 180-day moving window method was applied. The transition probability matrix of the Markov chain for the states mentioned above was obtained. This information is essential for estimating the probability of adverse events in which heavy rains can impact the lives of thousands of inhabitants in the Metropolitan Region of Recife (RMR). Future work can utilize this study's estimated transition probability matrix to simulate rainfall scenarios and assess potential risks of flooding and landslides.Este estudio presenta un análisis del índice de precipitación en seis estaciones experimentales de la Agencia Pernambucana de Aguas y Clima (APAC) con el objetivo de monitorear el comportamiento de este índice en algunos municipios de la región metropolitana de Recife - Pernambuco: Jaboatão dos Guararapes, Olinda, Várzea/Recife, Lamepe ITEP/Recife, Jaboatão dos Guararapes - TIP y Camaragibe). Se recopilaron datos diarios de precipitación entre 1960 y 2020. Se identificaron los siguientes estados a utilizar en la cadena de Markov: sin lluvia, lluvia ligera, lluvia ligera a moderada, lluvia moderada, lluvia moderada a intensa y lluvia intensa. Además, se aplicó el método de ventanas móviles de 180 días. Se obtuvo la matriz de probabilidad de transición de la cadena de Markov para los estados mencionados anteriormente. Esta información es esencial para estimar la probabilidad de eventos adversos en los que las fuertes lluvias pueden afectar la vida de miles de habitantes de la Región Metropolitana de Recife (RMR). Trabajos futuros pueden utilizar la matriz de probabilidad de transición estimada en este estudio para simular escenarios de lluvia y evaluar los potenciales riesgos de inundaciones y deslizamientos de tierra.Research, Society and Development2023-08-05info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/4276610.33448/rsd-v12i8.42766Research, Society and Development; Vol. 12 No. 8; e0512842766Research, Society and Development; Vol. 12 Núm. 8; e0512842766Research, Society and Development; v. 12 n. 8; e05128427662525-3409reponame:Research, Society and Developmentinstname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEIporhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/42766/34520Copyright (c) 2023 Sóstenes Jerônimo da Silva; Syntia Regina Rodrigues de Souza; Antônio Edson Brandão da Silva; José Ailton Alencar da Silva; Jader Silva Jale; Tatijana Stosichttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Sóstenes Jerônimo da Souza, Syntia Regina Rodrigues de Silva, Antônio Edson Brandão da Silva, José Ailton Alencar da Jale, Jader Silva Stosic, Tatijana2023-09-03T18:32:41Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/42766Revistahttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/indexPUBhttps://rsdjournal.org/index.php/rsd/oairsd.articles@gmail.com2525-34092525-3409opendoar:2023-09-03T18:32:41Research, Society and Development - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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