Modelagem da ocorrência e da quantidade de chuva em Piracicaba

Abstract

RESUMO: É proposto um modelo para descrever chuva diária de Piracicaba-SP em termos da sua ocorrência e da quantidade. Ambos, a ocorrência de dias com e sem chuva, quando considerados como seqüências de 31 dias a partir de determinada data, puderam ser bem representadas pela distribuição binomial negativa truncada, com parâmetros ajustados a uma função periódica com dois harmônicos. A quantidade de chuva nos dias com chuva, foi adequadamente ajustada à distribuição gama com o seu parâmetro de forma (g) permanecendo constante mas o parâmetro de escala (b) apresentando variação periódica que pode ser descrita por uma função com dois harmônicos. A análise dos dados mostrou que as séries de chuva de 1917 a 1944 e de 1945 a 1989, resultantes da mudança dos postos de observação, são homogêneas. Descritores: chuva, precipitação pluviométrica, distribuição gama, distribuição binomial negativa truncada MODELING OF OCCURRENCE AND RAIN AMOUNT IN PIRACICABAABSTRACT: A model to describe the daily rainfall in Piracicaba, SP, Brazil, is proposed to relate the ocurrence of rainy and rainless days, and in terms of their amount. Both, the occurrence of days without and with rain, in tems of their sequences of 31 days following a given date, can well be represented by the truncated negative binomial distribution function with its parameters adjusted to a periodic funtion with the first two harmonics. The amount of rain was well described by the gamma distribution; the shape parameter (g) remaining constant but the scale parameter (b) had a periodic variation which could be represented by a periodic function with two harmonics. Analysis of the data shows that the rainfall series for Piracicaba (1917 to 1944 and 1945 to 1989) can be considered omogeneus, even though the weather station had been moved from its original location. Key Words: rain, rainfall, gamma distribution, truncated negative binomial distribution INTRODUÇÃOOs dados de chuva tanto do ponto de vista da sua ocorrência quanto da sua quantidade podem ser analisados mediante a obtenção das freqüências observadas dos seus registros históricos ou através da elaboração de um modelo teórico. STERN & COE (1982) bem como STERN et al. (1982a1982b), discutem estes aspectos evidenciando o fato de que o modelo teórico apresenta a vantagem de sumarizar os dados de uma série histórica de forma bastante concisa.Provavelmente o primeiro modelo matemático para descrever a ocorrência de dias sem chuva e/ou chuvosos em seqüências foi desenvolvido por GABRIEL & NEUMANN (1962) com dados de Israel. Eles mostraram que existia uma forte persistência entre dias chuvosos consecutivos e obtiveram um bom ajuste teórico utilizando um modelo com base na cadeia de Markov de primeira ordem. WILLIAMS, (1952), analisando dados da Inglaterra, verificou que a distribuição de freqüência de dias chuvosos e, principalmente de dias sem chuva, ajustou-se muito bem a distribuição logarítmica. Para LONGLEY (1953) a relação entre o comprimento das seqüências de dias sem chuva ou chuvosos e o logaritmo de suas f...

Precipitação pluvial mensal em níveis de probabilidade pela distribuição gama para duas localidades do sudoeste da Bahia

“…Entre estes podemos citar: precipitação pluvial (ASSAD & CASTRO, 1991;ASSIS, 1991;ASSIS et al, 1996;ÁVILA et al, 1996;BERLATO, 1987;CASTRO, 1996;BOTELHO & MORAIS, 1999;CATALUNHA et al, 2002), temperatura do ar (BURIOL et al, 2000b;MOTA et al, 1999) e radiação solar (BURIOL et al, 2000a).…”

Sequências de dias chuvosos: fator de risco à colheita em Goiás

“…As Figuras 2b, 3b, 4b e 5b (sequências de três dias chuvosos), 2c , 3c, 4c e 5c (sequências de quatro dias chuvosos) apresentam faixas de probabilidades abaixo de 10%, que são consideradas baixas, conforme Assis & VILLA NOVA(1994). Porém, mesmo nestas Figuras ocorrem faixas com mais de 10% de probabilidade de ocorrência.…”

“…O conhecimento sobre a distribuição e o comportamento das precipitações é de fundamental importância para o desenvolvimento de projetos hidroagrícolas, sendo essencial no planejamento e manejo de sistemas de irrigação, escolha de épocas de plantio ou manejo do solo com fins conservacionistas (ASSIS & VILLA NOVA, 1994;ARAI et al, 2010;SILVA et al, 2010). Na maioria dos estudos, a chuva é analisada visando à determinação da probabilidade de ocorrência de uma determinada lâmina precipitada e de sequências de períodos chuvosos e não chuvosos.…”

Ajustes de funções de distribuição de probabilidade à radiação solar global no Estado do Rio Grande do Sul

“…Já as distribuições uniforme, normal, log-normal, gama, valores extremos ou gumbel, weibull, exponencial, beta, qui-quadrado, t de Student, F de Snedecor, entre outras, podem ser ajustadas a série de dados amostrais de variáveis aleatórias contínuas. Estudos de ajustes de função de distribuição de probabilidade ou estimativas de probabilidade usando funções de distribuição de probabilidade teóricas em relação a variáveis climáticas, como precipitação pluvial (Berlato, 1987;Assad & Castro, 1991;Assis, 1991Assis, , 1993Castro, 1996;Ávila et al, 1996;Botelho & Morais, 1999;Catalunha et al, 2002), temperatura do ar (Mota et al, 1999;Buriol et al, 2000bBuriol et al, , 2000c) e radiação solar (Buriol et al, 2000a(Buriol et al, , 2001) têm sido desenvolvidos, enfatizando os benefícios no planejamento de atividades que minimizem riscos climáticos.…”