Tendências e probabilidades de ocorrência de extremos de precipitação e temperaturas do ar no Rio Grande do Sul
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Data
2019-06-25Primeiro membro da banca
Blain, Gabriel Constantino
Segundo membro da banca
Lúcio, Alessandro Dal'Col
Terceiro membro da banca
Durigon, Angelica
Quarto membro da banca
Koefender, Jana
Metadata
Mostrar registro completoResumo
Investigações 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.
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