Geoestatística no estudo de modelagem temporal da precipitação

Abstract

RESUMOA análise geoestatística é uma poderosa ferramenta utilizada em estudos de dependência espacial. No que tange à dependência temporal, poucas são as análises realizadas com essa metodologia. Neste trabalho foi utilizada a técnica de geoestatística para ajustar um modelo de série temporal de precipitação, cujo poder é avaliado em predizer valores futuros. O estudo foi realizado na Bacia do Rio Itapemirim em uma série de precipitação mensal de 1940 a 2006. O modelo geoestatístico foi comparado com um modelo de séries temporais de Box e Jenkins. O modelo geoestatístico ajustado foi aquele com 96 vizinhos utilizados na previsão e erro relativo absoluto médio de 80,46. A metodologia de geoestatistica apresentou melhores resultados na estimação da precipitação mensal, em relação ao modelo SARIMA (2,1,1)(0,1,1) 12 . Palavras-chave: Bacia do Rio Itapemirim, Box & Jenkins, series temporaisGeostatistics in the temporal modeling study of precipitation ABSTRACT Geostatistics analysis is a powerful tool which has been used in studies of spatial dependence. With respect to the temporal dependence, few analysis are performed with this kind of methodology. In this study, the geostatistics technique was used to adjust a model to a series of temporal values of precipitation and its performance to predict data was also evaluated. The study was carried out at the Rio Itapemirim Basin in a series of monthly precipitation from 1940 to 2006. The adjusted model was compared to the Box and Jenkins model. The best geostatistics model adjusted was the one which used with 96 neighbors in the prediction and mean relative absolute error of 80.46. Geostatistics methodology showed better results for estimating the monthly precipitation in relation to the SARIMA model (2,1,1)(0,1,1) 12 .

Temporal dependence of potentiometric levels and groundwater salinity in alluvial aquifer upon rainfall and evapotranspiration

“…The high value for the nugget (C 0 ) ( Table 2) for precipitation is due to events of high intensity in the wet months and dry months, and the high rainfall variability in short periods of time. The range close to 7 months is consistent to the duration of the rainy season in the region, including heavy rain for events of January and February, the weather pattern characteristics of the region (ALMEIDA et al, 2011;SARTORI et al, 2010). Semivariogram of potential evapotranspiration also presented a range close to 7 months (Table 2).…”

Variability of rainfall and the rice production in Branco River basin

“…A espacialização anual da precipitação empregou o interpolador de Krigagem, que representa um método geoestatístico que estima valores em pontos não amostrados a partir de informações dos pontos amostrados, considerando a estrutura de dependência espacial da característica em estudo (MAZZINI; SCHETTINI, 2009;ALMEIDA et al, 2011). Baseia-se na álgebra de matrizes, onde Px representa os valores observados na série; n o número de valores amostrados; A matriz de pesos de krigagem; e P (h) os pares de valores medidos em locais afastados entre si da distância h (Equações 4-6).…”

Determining Idf Equations for the State of Rondônia (Determinação De Equações Idf Para O Estado De Rondônia)

“…Such importance is due to the consequences that the lack or excess of rainfall may cause (Davis and Naguetti 2001). Because of its wide influence in populated areas, positive or not, rain can be considered the main source of water supply for human and economic activities (Almeida et al, 2011).…”