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dc.creatorKruel, Izabele Brandão
dc.date.accessioned2022-04-19T13:00:23Z
dc.date.available2022-04-19T13:00:23Z
dc.date.issued2019-06-25
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/24087
dc.description.abstractClimate trends investigations at regional scales, and the magnitude and frequency intensification of extreme weather events, are highly important to adopt measures to reduce the climate change potential impacts. Studies employ statistical models capable of detecting and incorporating temporal changes in the probability of occurrence of potentially damaging meteorological events in crop production. Thus, the present thesis aimed to describe the probabilistic structure of daily series of extreme precipitation values (Epv) and maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperature, obtained from the meteorological stations of the state of Rio Grande do Sul, using non-stationary models based on the general distribution of extreme values (GEV) with estimated parameters as a function of time covariate. The GEV distribution was employed in its stationary and non-stationary forms with estimated parameters by the maximum likelihood method. To verify GEV’s fit with the study data were used Lilliefors and Anderson-Darling tests, quantile-quantile plots, and Akaike information criteria. Climate trend detection was performed using the nonparametric Mann-Kendall test. If there was a significant trend, the Pettit test was applied to verify the year of its beginning. All statistical methods were conducted considering the 5% significance level. For thirty climatic series among eighteen municipalities studied in Rio Grande do Sul the overall distribution of the extreme values was adjusted. The adoption of non-stationary GEV models resulted in a better adjustment of the probabilistic description of the maximum temperature climatic series for the municipalities of Caxias do Sul, Lagoa Vermelha, Passo Fundo, Rio Grande, Santa Maria, and Santa Vitória do Palmar.eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDistribuição geral dos valores extremospor
dc.subjectMudança climáticapor
dc.subjectTestes de aderênciaspor
dc.subjectGeneralized extreme valueeng
dc.subjectClimate changeeng
dc.subjectAdhesion testseng
dc.titleTendências e probabilidades de ocorrência de extremos de precipitação e temperaturas do ar no Rio Grande do Sulpor
dc.title.alternativeTrends and probabilities of occurrence of extreme rainfall and air temperatures in Rio Grande do Suleng
dc.typeTesepor
dc.description.resumoInvestigações de tendências climáticas em escalas regionais juntamente sobre a intensificação da magnitude e da frequência de ocorrência de eventos meteorológicos extremos são fundamentais para adoção de medidas a fim de reduzir possíveis impactos causados pelas mudanças climáticas. Nesses estudos são empregados modelos estatísticos capazes de detectar e incorporar alterações temporais na probabilidade de ocorrência de eventos meteorológicos potencialmente danosos à produção agrícola. Sendo assim, a presente tese teve como objetivo descrever a estrutura probabilística de séries diárias de valores extremos de precipitação (Pre) e temperatura do ar máxima (Tmax) e mínima (Tmin), obtidas a partir das estações meteorológicas do estado do Rio Grande do Sul, utilizando modelos não estacionários baseados na distribuição geral dos valores extremos (GEV) com parâmetros estimados em função da covariável tempo. A distribuição GEV foi empregada em suas formas estacionária e não estacionária com parâmetros estimados por meio do método da máxima verossimilhança. Os testes Lilliefors e Anderson-Darling, os gráficos quantil-quantil e o critério de informação da Akaike foram utilizados para verificar o ajuste da GEV aos dados do estudo. A detecção de tendências climáticas foi realizada por meio do teste não paramétrico de Mann-Kendall. Havendo tendência significativa o teste de Pettit foi aplicado a fim de verificar o ano de início da mesma. Todos os métodos estatísticos foram conduzidos considerando o nível de 5% de significância. Para trinta séries climáticas entre os dezoito municípios estudados do Rio Grande do Sul a distribuição geral dos valores extremos foi ajustada. A adoção de modelos GEV não estacionários resultou em melhor ajuste da descrição probabilística das séries climáticas de temperatura máxima para os municípios de Caxias do Sul, Lagoa Vermelha, Passo Fundo, Rio Grande, Santa Maria e Santa Vitória do Palmar.por
dc.contributor.advisor1Medeiros, Sandro Luis Petter
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3944438250614221por
dc.contributor.referee1Blain, Gabriel Constantino
dc.contributor.referee2Lúcio, Alessandro Dal'Col
dc.contributor.referee3Durigon, Angelica
dc.contributor.referee4Koefender, Jana
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8289653792725517por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentAgronomiapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Agronomiapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Ruraispor


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