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dc.creatorFaria, Elaine Silva de
dc.date.accessioned2022-06-15T18:33:29Z
dc.date.available2022-06-15T18:33:29Z
dc.date.issued2021-03-11
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/24882
dc.description.abstractThe automatic weather stations provide hourly information over pluviometric precipitation, and it is recurrent the occurrence of missing data in these data series. This situation compromise the data analysis, since it makes the data series inconsistent and smaller, what creates considerable uncertainty towards the estimation of precipitation quantity. Considering that, this paper has as goal to characterize the behavior of missing data in pluviometric precipitation series obtained in automatic weather stations, located in the state of Rio Grande do Sul, during the period of january 1, 2015 to december 31, 2019. With the hourly data of pluviometric precipitation, to the 38 automatic weather stations, from the Nacional Institute of Meteorology (INMET), it was created maps to visualize the spacial behavior of the average hourly faults in each weather station and in each month of the year. The next step was to assess the efect of the different months of the year in the mean number of hourly missing diary data, it was applied a non-parametric analysis of variance for repeted measures. To assess the efect of the quantity of hours with effective information in the composition of a valid diary data in the precipitation series, it was proposed four definitions of a valid diary data. Based on yhe values of mean pluviometric precipitation and valid hourly numbers in each definition, it was calculated deviations from mean precipitation values. To model the mean diary precipitation desviations it was used the Gama regression model with adjustment in zero. It was observed that most of the automatic weather stations with higher mean values of hourly faults were located in the state borders of Rio Grande do Sul, with spotlight to the west/south border of the state of RS. Most of the automatic weather stations presented a lower mean numbers of hourly faults in the month of december. And the higher mean quantities of hourly faults happened in june and july. It was possible to define the minimal number of 19 hours with measurement values of pluviometric precipitation to be considered a valid day of pluviometric precipitation.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
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.subjectPrecipitações pluviométricaspor
dc.subjectObservações incompletaspor
dc.subjectDados horáriospor
dc.subjectDados diáriospor
dc.subjectEstações meteorológicas automáticaspor
dc.subjectPluviometric precipitationeng
dc.subjectIncomplete observationseng
dc.subjectHourly dataeng
dc.subjectDaily dataeng
dc.subjectAutomatic weather stationseng
dc.titleCaracterização do comportamento de falhas nas séries de precipitação do Rio Grande do Sulpor
dc.title.alternativeCharacterization of failure behavior in the precipitation series of Rio Grande do Suleng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoAs estações meteorológicas automáticas fornecem informações horárias sobre a precipitação pluviométrica, sendo que é comum a ocorrência de dados faltantes nessas séries de dados, essa situação compromete a análise dos dados, já que os tornam inconsistentes e em tamanho reduzido, gerando estimações de quantidades de chuvas com altas incertezas associadas. Neste sentido, o presente trabalho tem como objetivo caracterizar o comportamento dos dados faltantes das séries de precipitação pluviométrica obtidas de estações meteorológicas automáticas, localizadas no estado do Rio Grande do Sul, durante o período de 01 de janeiro de 2015 a 31 de dezembro de 2019. Com os dados horários de precipitação pluviométrica, para as 38 estações meteorológicas automáticas, do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), foram gerados mapas para visualização do comportamento espacial das falhas horárias médias em cada estação meteorológica e em cada mês do ano. Em seguida, para avaliar o efeito dos diferentes meses do ano no número médio de horários faltantes diários, foi aplicada a análise de variância não-paramétrica para medidas repetidas. Para avaliar o efeito da quantidade de horários com informação efetiva na composição de um dado diário válido nas series de precipitação, foram propostas quatro definições de dado diário válido. Com base nos valores de precipitação pluviométrica média e número de horários válidos em cada definição, calcularamse desvios de valores médios de precipitação. Para modelar os desvios de precipitação média diária foi usado modelo de regressão Gama com ajuste de zero. Observou-se que a maioria das estações meteorológicas automáticas com maiores números médios de falhas horarias se localizam nas fronteiras do estado do Rio Grande do Sul, com destaque para a fronteira oeste/sul do estado do RS. A maioria das estações meteorológicas automáticas apresentou menores números médios de horários com falhas no mês de dezembro. Já as maiores quantidades medias de horários com falhas ocorreram em junho e julho. Foi possível definir o número mínimo de 19 horários com valores de medição de precipitação pluviométrica para se considerar um dia válido da precipitação pluviométrica.por
dc.contributor.advisor1Seidel, Enio Júnior
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7115995033005231por
dc.contributor.referee1Vieira, Afrânio Márcio Corrêa
dc.contributor.referee2Piccilli, Daniel Gustavo Allasia
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9014215586862485por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentEngenharia Ambientalpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Ambientalpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIASpor
dc.publisher.unidadeCentro de Tecnologiapor


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