Discriminação de Cenários Pluviométricos do Estado da Paraíba Utilizando Distribuição Gama Incompleta e Teste Kolmogorov-Smirnov

Abstract

A incorporação de cenários pluviométricos a estudos de aptidão agrícola é desejável, pois possibilita torná-los ajustados e adequados à variabilidade natural das precipitações e às expectativas pluviométricas dos modelos numéricos de previsão climatológica em uso no Brasil. Devido à importância de conhecer a distribuição das chuvas de uma determinada região, objetiva-se por este trabalho determinar cenários pluviométricos do Estado da Paraíba utilizando o modelo probabilístico distribuição Gama incompleta e o teste de Kolmogorov-Smirnov. Utilizaram-se os totais mensais de precipitações que possuem vinte ou mais anos de observações. Para cada posto pluviométrico, foi estabelecido o total de precipitação pluviométrica registrado nos três meses consecutivos mais chuvosos de cada ano hidrológico completo. Os conjuntos dos anos secos, regulares e chuvosos de cada posto foram utilizados para obter as correspondentes médias mensais dos totais pluviométricos, necessárias para caracterizar os cenários. Para a determinação dos níveis de 25, 50 e 75% de probabilidade de precipitação foi realizado com auxílio do modelo probabilístico de distribuição Gama incompleta e o ajuste das distribuições de foram avaliados pelo teste Kolmogorov-Smirnov a 95% de significância. Para o mapeamento foi utilizado a Krigeagem. Os resultados demonstraram que o uso do modelo probabilístico distribuição Gama incompleta e do teste de Kolmogorov-Smirnov responderam bem aos dados trabalhados apresentando boa coerência; com o uso do método geoestatístico de interpolação de dados pela Krigeagem foi possível mapear os resultados apresentando bons resultados na espacialização dos cenários pluviométricos; os cenários seco, regular e chuvoso apresentaram padrões de valores maiores de probabilidade de ocorrência de chuvas na região do Litoral, Agreste e Brejo, e menores valores na região do Cariri/Curimataú, voltando a aumentar na região do Sertão e Alto Sertão do Estado da Paraíba. Palavras -chave: Climatologia, estatística, teste de aderência, krigeagem. A B S T R A C TThe incorporation of rainfall scenarios of agricultural aptitude studies is desirable because it allows make them adjusted and appropriate to the natural variability of rainfall and rainfall expectations of numerical models of climatological forecast in use in Brazil. Due to the importance of knowing the distribution of rainfall in a given region, the objective is for this work to determine rainfall scenarios of the State of Paraíba using the probabilistic model incomplete distribution range and the Kolmogorov-Smirnov test. They used the monthly totals of precipitation that have twenty or more years of observations. For each rainfall station, it was established the total rainfall recorded in three consecutive months rainiest of each full hydrological year. The sets of dry, regular and rainy years each station were used to obtain the corresponding monthly average of total rainfall, needed to characterize the scenarios. To determine the levels of 25, 50 and 75% probability of precipitation ...

Space–Time Kriging of Precipitation: Modeling the Large-Scale Variation with Model GAMLSS

“…of the SST in the tropical Atlantic region due to its proximity to the study area. In the literature, several studies have evaluated precipitation in this region using spatial statistics techniques [7,8]. However, these previous works did not take spatial and temporal dependence into account simultaneously.…”

“…The periodicity is related to the general behavior of sea surface temperature (SST) in the tropical Pacific region, contributing to the events of El Niño and La Niña, and most notably, by the behavior of the SST in the tropical Atlantic region due to its proximity to the study area. In the literature, several studies have evaluated precipitation in this region using spatial statistics techniques [7,8]. However, these previous works did not take spatial and temporal dependence into account simultaneously.…”

Avaliação do potencial eólico na região de Petrolina-PE utilizando dados de reanálises do ERA5-Land durante a influência relativa dos oceanos Pacífico Tropical e Atlântico Tropical Sul

“…Ao nível de significância de 0,05, (Quadro 1) apenas os dados de reanálise no mesmo período dos dados da estação convencional, seguiram normalidade, sendo assim, foi utilizado o teste de Kolgomorov-Smirnov (K-S), que não necessita da suposição quanto à distribuição do conjunto de dados. O teste K-S é um teste não paramétrico geralmente usado em variáveis aleatórias continuas e serve para comparar as probabilidades empíricas de uma variável com as probabilidades teóricas, estimadas pela função de distribuição em teste (FRACISCO et al, 2016). Esse teste verifica se os valores de uma amostra podem ser considerados como provenientes de uma população com aquela distribuição teórica, e baseia-se no módulo da maior diferença entre a probabilidade observada e a estimada.…”

Temporal dynamics of rainfall using the gamma distribution for the municipality of Chimoio, Mozambique

“…Other works carried out by Mossini Junior et al ( 2016) and Passos et al (2017) used the probable monthly and annual rainfall at the levels of 10,20,30,40,50,70,75,80, and 90% using the Gamma probability distribution, having observed that the probable monthly and annual rainfall were achieved with probabilistic levels of 40 to 50%. However, Coan et al (2014);Francisco et al (2015); Francisco et al (2016) worked with the probabilistic model of incomplete Gamma distribution at the levels of 25, 50, and 75% of probability of rainfall.…”