Análise multifractal das correlações cruzadas entre séries temporais de precipitação e vazão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: CHAGAS, Evelyn Souza
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE
Texto Completo: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4976
Resumo: Hydrological systems are composed of many components (precipitation, runoff, evaporation, transpiration, infiltration, etc.) and exhibit nonlinear behavior, with all individual components exhibiting non linear behavior as well. Although nonlinearity of hydrological processes has been recognized for many years, recent development of computational power and data acquisition technologies provide researches with powerful tools to evaluate existing methods and develop new more efficient techniques to study spatial and temporal variability and complexity of these phenomena. Considering that rainfall is the mayor natural factor that governs the stream flow regime, in this work we study non linear relationship between these components of the hydrological system, by examining multifractal correlations of individual rainfall and streamflow temporal series, as well as multifractal cross correlations between two processes. To this end we apply methods Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) and Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis (MF-DXA) on daily rainfall and streamflow temporal series registered in Piracicaba River Basin which is located in the state of São Paulo, Brazil. The results show that rainfall and streamflow temporal series exhibit multifractal correlations and cross correlations indicated by the generalized Hurst exponent, Renyi exponent and multifractal spectrum. The multifractal spectrum obtained by cross correlation analysis is similar to the multifractal spectrum of streamflow, for Corumbataí, Jaguari e Atibaia sub-basin, while for Camanducaia and Piracicaba sub-basin the cross correlation spectrum is more similar to the multifractal spectrum of precipitation. This difference could be related with land use and type of soil that affect the process of evapotranspiration and thus the whole hydrological cycle.
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Although nonlinearity of hydrological processes has been recognized for many years, recent development of computational power and data acquisition technologies provide researches with powerful tools to evaluate existing methods and develop new more efficient techniques to study spatial and temporal variability and complexity of these phenomena. Considering that rainfall is the mayor natural factor that governs the stream flow regime, in this work we study non linear relationship between these components of the hydrological system, by examining multifractal correlations of individual rainfall and streamflow temporal series, as well as multifractal cross correlations between two processes. To this end we apply methods Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) and Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis (MF-DXA) on daily rainfall and streamflow temporal series registered in Piracicaba River Basin which is located in the state of São Paulo, Brazil. The results show that rainfall and streamflow temporal series exhibit multifractal correlations and cross correlations indicated by the generalized Hurst exponent, Renyi exponent and multifractal spectrum. The multifractal spectrum obtained by cross correlation analysis is similar to the multifractal spectrum of streamflow, for Corumbataí, Jaguari e Atibaia sub-basin, while for Camanducaia and Piracicaba sub-basin the cross correlation spectrum is more similar to the multifractal spectrum of precipitation. This difference could be related with land use and type of soil that affect the process of evapotranspiration and thus the whole hydrological cycle.Sistemas hídricos são compostos por vários componentes (precipitação, escoamento, evaporação, transpiração, infiltração, etc) e exibem um comportamento não linear, com todos os componentes individuais exibindo um comportamento não linear também. Apesar da não linearidade dos processos hidrológicos ter sido reconhecida por muitos anos, o desenvolvimento recente do poder computacional e tecnologias de aquisição de dados proporcionam ferramentas poderosas para avaliar os métodos existentes e desenvolver novas técnicas mais eficientes para estudar a variabilidade espacial e temporal e a complexidade desses fenômenos. Considerando-se que a precipitação é o fator natural que mais influencia o regime de fluxo de vazão, neste trabalho estuda-se a relação não linear entre os componentes do sistema hidrológico, através da análise de correlações multifractais de séries temporais individuais de precipitação e vazão, assim como correlações cruzadas entre os dois processos. Para isto, são aplicados os métodos Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) e Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis (MF-DXA) em séries temporais diárias de precipitação e vazão registradas na Bacia do Rio Piracicaba, a qual está localizada no estado de São Paulo, Brasil. Os resultados mostram que séries temporais da precipitação e vazão possuem correlações e correlações cruzadas multifractais indicadas pelo comportamento das medidas multifractais: expoente de Hurst generalizado, expoente de Rényi e espectro multifractal. O espectro multifractal obtido pela análise de correlação cruzada (MF-DXA) é semelhante ao espectro multifractal da vazão (obtido pelo MF-DFA) para as sub-bacias Corumbataí, Jaguari e Atibaia, enquanto para as sub-bacias Camanducaia e Piracicaba a multifractalidade das correlações cruzadas é semelhante a multifractalidade da precipitação. Esta diferença poderia ser relacionada ao uso da terra e o tipo de solo que afeta o processo de evapotranspiração, e consequentemente todo o ciclo hidrológico da bacia.Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-07-05T16:37:45Z No. of bitstreams: 1 Evelyn Souza Chagas.pdf: 2596910 bytes, checksum: 3edb34779be1962370072564bb024b44 (MD5)Made available in DSpace on 2016-07-05T16:37:45Z (GMT). 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