Downscaling estocástico para extremos climáticos via interpolação espacial

• Ano de defesa: 2010
• Autor(a) principal: Carvalho, Daniel Matos de
• Orientador(a): Lúcio, Paulo Sergio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Estatística
• Departamento: Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática
• País: BR
• Palavras-chave em Português: Distribuição Generalizada de Valores Extremos; Distribuição Generalizada de Pareto; Krigagem.
• Palavras-chave em Inglês: Generalized extreme value; generalized pareto distribuction; Krigagem
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::MATEMATICA APLICADA
• Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17008

Present day weather forecast models usually cannot provide realistic descriptions of local and particulary extreme weather conditions. However, for lead times of about a small number of days, they provide reliable forecast of the atmospheric circulation that encompasses the subscale processes leading to extremes. Hence, forecasts of extreme events can only be achieved through a combination of dynamical and statistical analysis methods, where a stable and significant statistical model based on prior physical reasoning establishes posterior statistical-dynamical model between the local extremes and the large scale circulation. Here we present the development and application of such a statistical model calibration on the besis of extreme value theory, in order to derive probabilistic forecast for extreme local temperature. The dowscaling applies to NCEP/NCAR re-analysis, in order to derive estimates of daily temperature at Brazilian northeastern region weather stations