Utilização da geoestatística na construção de mapas de temperatura média mensal para o Estado do Paraná

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Melem, Vanderli Marino [UNESP]
Data de Publicação: 2002
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/101952
Resumo: Sabe-se que a época de plantio de determinadas culturas é dependente da ocorrência de chuva e das condições de temperatura e, também, que estas épocas variam de região para região. Muitos estudos, utilizando procedimentos clássicos de estatística para analisar como a temperatura afeta o crescimento de plantas e a produção de grãos na agricultura, já foram realizados no Brasil. Este trabalho apresenta uma alternativa para analisar valores de temperatura média do ar envolvendo distribuição espacial dos dados. Assim, com o objetivo de construir o mapeamento climático do Estado do Paraná por meio de uma técnica eficiente, simples e acurada (Geoestatística), foram utilizados dados obtidos pelo Instituto Agronômico do Paraná – IAPAR, coletados diariamente em 33 estações agrometeorológicas. A Geoestatística considera as associações entre amostras vizinhas através de sua geometria, ou seja, da localização das amostras no campo e detecta se existe influência de uma amostra sobre a outra, de acordo com a distância entre elas. As técnicas geoestatísticas de interpolação que se baseiam nessas associações entre amostras vizinhas, podem estimar com eficiência valores em locais não amostrados. A existência de dependência espacial é detectada pelo variograma (ou pelo covariograma). As análises permitiram concluir pela existência de dependência espacial na temperatura média do ar para os meses de janeiro e julho e o modelo esférico foi o que melhor expressou esta dependência espacial. As estimativas de temperatura em pontos não amostrados (um quadriculado com 50 colunas e 35 linhas, totalizando 1750 pontos sobre o Estado) foram obtidas através da técnica de interpolação Krigagem Universal e os mapas, comparados com os existentes no IAPAR, apresentaram-se eficientes, mesmo não considerando a variável altitude como variável auxiliar.
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