Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Vassoler, Rogério Tronco |
| Orientador(a): |
Zebende, Gilney Figueira |
| Banca de defesa: |
Guarieiro, Lilian Lefol Nani,
Ambrizzi, Tércio |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC
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| Programa de Pós-Graduação: |
Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/735
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Resumo: |
O clima, bem como sua variabilidade, é um dos temas mais estudados atualmente e, por se tratar de um sistema complexo não linear, existe a grande dificuldade em realizar modelos matemáticos. Desta forma, foi proposto neste trabalho, uma maneira alternativa de quantificar correlações cruzadas entre os dados climatológicos, através do coeficiente DCCA (Detrended Cross-Correlation Analisys). Foram analisadas e quantificadas correlações cruzadas entre as séries temporais de temperatura do ar e umidade relativa do ar, através da utilização de históricos de dados climatológicos de várias estações (cidades) ao redor do mundo. Os resultados encontrados apresentaram três tipos de comportamento para as séries analisadas, ou seja, correlação cruzada negativa, correlação cruzada positiva e nenhuma correlação cruzada, dependendo da localização da estação analisada. Estes comportamentos distintos, são influenciados por sazonalidades (semana, mês, estação do ano, ano e mais de um ano). |
