Temperatura Mínima Esperada Para Piracicaba-Sp via Distribuições De Valores Extremos

Reis, Carlos José dos; Beijo, Luiz Alberto; Avelar, Fabricio Goecking

doi:10.7127/rbai.v11n400574

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“…Em relação aos extremos de temperatura, não existe um consenso sobre distribuições preferenciais. Sansigolo (2008) constatou que a distribuição Gumbel é adequada para estudos de extremos de temperatura máxima, bem como Reis et al (2017), que constataram que a distribuição Gumbel foi a que melhor se ajustou às temperaturas mínimas em alguns meses em Piracicaba, SP.…”

Section: Introductionunclassified

Análise Probabilística Da Temperatura Máxima Em Uruguaiana, Rs

Ferreira

Liska

2019

RBAI

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RESUMOA teoria dos valores extremos desempenha um papel fundamental na modelagem de eventos associados a probabilidades baixas ou eventos raros. Os modelos probabilísticos baseados nesta teoria visam predizer, a partir de um conjunto de valores máximos de um processo ambiental registrado num período relativamente curto (30 anos, por exemplo), os valores máximos esperados em um período maior (50, 100 ou mais anos). Para o caso específico das temperaturas, são de grande utilidade, por exemplo, no planejamento de projetos agrícolas. Este trabalho teve por objetivo empregar as distribuições generalizada de valores extremos (GVE) e Gumbel aos dados de temperatura máxima mensal registradas durante um período de 64 anos (1951 a 2015) em Uruguaiana, Estado do Rio Grande do Sul. Para a estimação dos parâmetros dessa distribuição, foi utilizado o método da máxima verossimilhança. O ajuste aos dados foi avaliado por meio dos gráficos de envelopes simulado e do teste de Kolmogorov-Smirnov. A distribuição GVE se ajustou aos dados em todos os meses do ano e, em particular, nos meses de março, outubro e novembro a distribuição Gumbel é mais adequada. Nos meses de maio a agosto ocorreram as menores temperaturas previstas para todos os níveis de retorno, e nos meses de dezembro a fevereiro ocorreram as maiores temperaturas previstas para todos os níveis de retorno calculados.Palavras-chave: variáveis meteorológicas, distribuição Gumbel, eventos extremos, climatologia. PROBABILISTIC ANALYSIS OF MAXIMUM TEMPERATURE IN URUGUAIANA, RS. ABSTRACTThe extreme value theory plays a fundamental role in modeling events associated with low probabilities or rare events. The probabilistic models based on this theory aim to predict, from a set of maximum values of an environmental process registered in a relatively short period (30 years, for example), the maximum values expected in a longer period of time (50, 100 or more years). For the specific case of temperatures, they are very useful, for example, in the planning of agricultural projects. The objective of this work was to evaluate the generalized extreme value distributions (GEV) and

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Section: Introductionunclassified

Análise Probabilística Da Temperatura Máxima Em Uruguaiana, Rs

Ferreira

Liska

2019

RBAI

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Evapotranspiração de referência sazonal simplificada para o Oeste Baiano (BA) e Região de Piracicaba (SP), Brasil

Haddad Souza Vieira,

Tonoli Felisberto,

Junior Nandorf

et al. 2023

RBClima

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O método Penman-Monteith é utilizado mundialmente para a estimativa da evapotranspiração de referência, sem que se tenha necessidade de calibrações locais, devido ao seu embasamento físico. No entanto, o método exige a utilização de uma estação meteorológica completa, devido à quantidade de variáveis necessárias, tornando, assim, a estimativa onerosa e inviabilizando seu uso em pequenos e médios empreendimentos. Objetivou-se com este estudo comparar a estimativa da evapotranspiração de referência pelo método Penman-Monteith com dados faltantes e Hargreaves-Samani com o método Penman-Monteith completo, em escalas anual e sazonal, para os municípios de Luís Eduardo Magalhães-BA e Piracicaba-SP. A comparação se baseou nos parâmetros da regressão linear, coeficiente de determinação, índice de concordância de Willmott, coeficiente de correlação, coeficiente de confiança e raiz quadrada do erro médio. A melhor alternativa ao método padrão, em Luís Eduardo Magalhães, foi o método com dados faltantes de radiação solar e umidade relativa, apresentando valores de R² acima de 0,75 em todas as escalas de observação, enquanto para Piracicaba, todos os métodos utilizados apresentaram um desempenho classificado como bom, muito bom ou excelente. Para os dois municípios, nota-se que a escala anual é suficiente para estimar a evapotranspiração de referência, descartando a necessidade de análise sazonal.

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Temperatura Mínima Esperada Para Piracicaba-Sp via Distribuições De Valores Extremos

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Análise Probabilística Da Temperatura Máxima Em Uruguaiana, Rs

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Evapotranspiração de referência sazonal simplificada para o Oeste Baiano (BA) e Região de Piracicaba (SP), Brasil

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