Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
XAVIER JÚNIOR, Sílvio Fernando Alves
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| Orientador(a): |
STOSIC, Tatijana |
| Banca de defesa: |
CUNHA FILHO, Moacyr,
OLIVEIRA, Tiago Almeida de,
STOSIC, Borko |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada
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| Departamento: |
Departamento de Estatística e Informática
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/4505
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Resumo: |
No presente trabalho duas metodologias diferentes foram investigadas a fim de obter uma melhor compreensão dos fenômenos de chuva e suas consequências sobre uma região particular que sofre escassez de recursos hídricos. Em primeiro lugar, foram selecionados modelos de semivariogramas para determinar as tendências de precipitação mensal no Estado da Paraíba usando krigagem ordinária. A metodologia envolve a aplicação de interpolação geoestatística de registros de precipitação de 51 anos de 69 estações pluviométricas em todo o Estado. As análises de semivariogramas mostraram que a ocorrência da anisotropia durante meses específicos teve uma forte dependência espacial (Índice de Dependência Espacial - IDE < 25 %). As tendências foram submetidas aos seguintes modelos: Gaussian, rational quadratic, circular, esférico, pentaspherical, exponencial, KBessel e tetraspherical. Os modelos com o melhor ajuste foram selecionados pela validação cruzada e Índice de Comparação de Erros (ICE). Cada conjunto de dados apresentou uma estrutura de dependência espacial particular, o que tornou necessário definir modelos específicos de semivariogramas, a fim de melhorar o ajuste do semivariograma experimental. Além disso, o mapa de previsão de erro padronizado e Hot Spots foram obtidos com o objetivo de justificar os modelos escolhidos. Um sistema climático é um sistema nãolinear bastante complexo. Para descrever as características de complexidade das séries de precipitação na Paraíba, propomos o uso do Sample Entropy, um algoritmo baseado na entropia de Shannon, para medir a complexidade da série de precipitação. Quatro macro-regiões da Paraíba foram analisadas: Mata, Agreste, Borborema e Sertão. Os resultados das análises mostraram que as complexidades de precipitação mensal média têm diferenças nas macro-regiões. Sample Entropy pode refletir a mudança dinâmica da série de precipitação proporcionando uma nova maneira de investigar a complexidade das séries hidrológicas. A complexidade apresenta uma variação regional do sistema de recursos hídricos locais que podem influenciar a base para a utilização e desenvolvimento de recursos em áreas secas. |
