Mapeamento do comportamento multivariado das principais variáveis climáticas de interesse agrícola do estado de São Paulo

• Autor(a) principal: Cardim, Márcio [UNESP]
• Data de Publicação: 2001
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/101925
• topic: Analise multivariada; Climatologia agricola - São Paulo (Estado); Análise espacial (Estatística); Análise de componentes principais

O presente trabalho teve como objetivo desenvolver um estudo do comportamento multivariado das principais variáveis climáticas de interesse agrícola do estado de São Paulo, mediante aplicação dos métodos de análise de agrupamento, análise dos componentes principais e geoestatísticos. Utilizou-se dados de 25 variáveis climáticas compreendendo a altitude, precipitações pluviométricas médias mensais e temperaturas do ar médias mensais, coletados em 117 postos meteorológicos distribuídos pelo estado de São Paulo, excluindo-se o litoral por apresentar características climáticas distintas do restante do estado. Sobre as variáveis climáticas, aplicou-se a análise de agrupamento com o objetivo de caracterizar e determinar regiões climáticas homogêneas, usando a distância euclidiana, entre as variáveis climáticas, como medida de similaridade. O dendograma identificou visualmente os possíveis agrupamentos climáticos homogêneos no estado de São Paulo de acordo com a medida de similaridade escolhida. Em seguida, as variáveis climáticas foram submetidas à análise dos componentes principais, aplicada sobre a matriz de correlação R . Dos componentes resultantes, foram retidos somente os que apresentavam autovalores maiores que a unidade, ou seja, os três primeiros componentes. Estas análises mostram que as 25 variáveis climáticas podem ser substituídas pelos três primeiros componentes, que explicaram respectivamente, 57,20%, 26,18% e 5,88% da variabilidade total dos dados. Sobre os três componentes retidos, foi aplicada a rotação ortogonal de fatores conhecida como Varimax, que fornece fatores ortogonais linearmente independentes. Os pesos dos fatores, após rotação ortogonal, com valor absoluto maior que 0,79, combinados com as variáveis correspondentes, foram usados para modelar três índices climáticos, chamados de índice térmico, índice... .