Análise de dados pluviométricos em função das coordenadas geográficas
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 1973 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/0/tde-20240522-110353/ |
Resumo: | Propôs-se o presente trabalho ao seguinte: 1. Estabelecer equações de regressões polinomiais para dados pluviométricos médios do Estado do Rio Grande do Norte; 2. Abordar alguns aspectos de ordem teórica e prática da utilização do método de regressão polinomial. O modelo polinomial postulado para os referidos dados é mostrado a seguir em sua expressão geral, tendo sido conduzido até o 4º grau em cada variável, Yi = f(X1i, X2i, X3i) + εi, onde Yi representa a pluviosidade média de um determinado posto ou estação meteorológica i; X1i, X2i e X3i, representam latitude geográfica, longitude geográfica e altitude, respectivamente, desses postos ou estações; εi é um erro de natureza aleatória. As equações obtidas foram treze, sendo que doze delas se referem aos doze meses do ano, e uma, relativa ao ano em si. As melhores estimativas foram aquelas referentes aos meses mais chuvosos do ano. Em relação as variáveis independentes usadas, de um modo geral, todas mostraram-se relevantes para a explicação do fenômeno estudado. |
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Análise de dados pluviométricos em função das coordenadas geográficasCOORDENADAS GEOGRÁFICASPLUVIOMETRIAPropôs-se o presente trabalho ao seguinte: 1. Estabelecer equações de regressões polinomiais para dados pluviométricos médios do Estado do Rio Grande do Norte; 2. Abordar alguns aspectos de ordem teórica e prática da utilização do método de regressão polinomial. O modelo polinomial postulado para os referidos dados é mostrado a seguir em sua expressão geral, tendo sido conduzido até o 4º grau em cada variável, Yi = f(X1i, X2i, X3i) + εi, onde Yi representa a pluviosidade média de um determinado posto ou estação meteorológica i; X1i, X2i e X3i, representam latitude geográfica, longitude geográfica e altitude, respectivamente, desses postos ou estações; εi é um erro de natureza aleatória. As equações obtidas foram treze, sendo que doze delas se referem aos doze meses do ano, e uma, relativa ao ano em si. As melhores estimativas foram aquelas referentes aos meses mais chuvosos do ano. Em relação as variáveis independentes usadas, de um modo geral, todas mostraram-se relevantes para a explicação do fenômeno estudado.A polynomial expressed as: Yi = f(X1i, X2i, X3i) + εi where: Yi = average rainfall; X1i = geographical latitude; X2i = geographical longitude; X3i = altitude, of meteorological station i, respectively. εi = aleatory error; was utilized to calculate through statistical methods polynomial regression equations for rainfall data from the State of Rio Grande do Norte. The polynomial was carried to the 4th degree for each variable. A total of thirteen equations were obtained, one for each, month and one for the whole year. The best estimates (Ŷ) were those for the months of higher rainfall. All of the independent variables selected for this study proved to be adequate to explain the phenomena.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPMoraes, Roberto SimionatoFernandes, Mario Bezerra1973-12-18info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/0/tde-20240522-110353/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2024-05-23T15:47:02Zoai:teses.usp.br:tde-20240522-110353Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212024-05-23T15:47:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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