As previsões da meteorologia e a realidade ocorrida em Dom Pedrito-RS

• Autor(a) principal: Rodrigues, Gilson Freitas
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3161
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Precipitação; Temperatura; Previsão do tempo.; Precipitation; Temperature; Weather forecast.

No agronegócio, faz-se necessário o manejo das áreas cultiváveis, seja na agricultura, pecuária, logística ou em outros segmentos, sendo necessária a tomada de decisões importantes, em que, para a sua execução, é necessário saber o comportamento do tempo atmosférico para o dia seguinte e para isso, utiliza-se sites de previsão. Assim, o objetivo desse trabalho foi buscar informações de sites de previsão do tempo atmosférico (precipitação pluviométrica, temperatura máxima e temperatura mínima do ar), e confrontá-las com o real ocorrido para o município de Dom Pedrito, no Estado do Rio Grande do Sul. Para isso foram coletados dados diariamente, de cinco sites de previsão do tempo atmosférico, relativos à previsão fornecida para o dia seguinte durante um período de quatro meses, sendo de fevereiro à maio de 2016 e confrontados com o real ocorrido na estação meteorológica da associação dos agricultores de Dom Pedrito. Como critério de avaliação dos dados estipulouse que seriam avaliadas as informações para as variáveis, precipitação pluviométrica, temperatura máxima e temperatura mínima do ar. Após, os dados foram tabulados em planilhas eletrônicas e realizada uma estatística descritiva dos dados. Observou-se que a média geral de acertos entre os sites de previsão foi de 67,24% para a variável precipitação pluviométrica, 34,94% para temperatura máxima do ar, e 41,12% para temperatura mínima do ar. Contudo, há necessidade de analisar uma série de dados durante um maior período de avaliação para que possam ser fornecidos dados confiáveis, além de analisar um maior número de estações meteorológicas para as variáveis estudadas.