Modelagem estocástica da variação espacial sob a precipitação pluvial do estado da Paraíba - GOMES, Oseas Machado (2014)
A carência de dados e a má distribuição espacial de postos e estações meteorológicas tem sido um grande desafio para os pesquisadores na tentativa de descrever modelos estatísticos que possam explicar de forma consistente o comportamento de certos parâmetros meteorológicos tais como: precipitação, temperatura, umidade relativa dentre outras, assim como suprir essa carência de dados para locais ainda não amostrados. Uma metodologia capaz de quantificar a dependência espacial e predizer determinados atributos é a geoestatística, que foi utilizada na tentativa de explicar o comportamento da precipitação pluvial do Estado da Paraíba, através da técnica da krigagem e da análise de superfície de tendência, onde verificou-se por meio da análise variográfica a existência de dependência espacial do atributo em estudo. Por meio dos mapas de krigagem pôde-se observar os locais onde essa dependência foi mais forte. A análise de superfície de tendência foi de suma importância para explicar o comportamento de tais fenômenos, alguns critérios foram utilizados para seleção desses modelos como: O Critério de Informação (AIC), Análise de Variância (ANOVA) e o Coeficiente de Determinação Ajustado (R2a). De acordo com esses critérios observou-se que as superfícies de tendência que melhor se ajustaram aos dados de precipitação pluvial do Estado da Paraíba foram as superfícies cúbicas e de 4o grau. Diante das metodologias utilizadas, pôde-se observar, para alguns meses, que determinadas regiões apresentaram maiores valores de precipitação pluvial, pois durante esses períodos é comum a atuação de alguns sistemas meteorológicos como Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) e Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis (VCAN). As estimativas interpoladas pelos modelos selecionados foram bastante representativas no que se refere ao comportamento espacial da precipitação em cada localidade durante o período analisado. Os mapas dos resíduos mostram com exatidão os locais onde ocorreram as menores e as maiores diferenças. As análises foram realizadas por meio do software R com auxílio do pacote spatial e geoR.