Navegando por Assunto "Average precipitation"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Probabilidade de ocorrência de chuvas e sua variação espacial e temporal na bacia hidrográfica do Rio Tapajós(Universidade Federal do Pará, 2017-06-30) SANTOS, Vanessa Conceição dos; BLANCO, Claudio José Cavalcante; http://lattes.cnpq.br/8319326553139808Os estudos da probabilidade de ocorrência de chuvas e de sua variação espacial e temporal são importantes no planejamento de atividades agrícolas e de engenharia de recursos hídricos. Entretanto, análises estatísticas relacionadas às chuvas encontram limitações referentes ao tamanho das séries históricas disponíveis, que em sua maioria são insuficientes ou apresentam um grande número de falhas. Uma boa alternativa para superar essas limitações é a geração de séries pluviométricas por meio do uso de modelos estocásticos. Nesse sentido, o objetivo foi elaborar uma metodologia para determinar a probabilidade de ocorrência de dias secos e chuvosos e estimar chuvas médias diárias. Desse modo, a determinação das ocorrências foi feita com a utilização de Cadeias de Markov de 1a ordem e dois estados e, para as quantidades, foram utilizadas as distribuições cumulativas de probabilidade Gama e Weibull, cujos parâmetros foram estimados tanto pelo Método da Máxima Verossimilhança quanto pelo Método dos Momentos. O modelo desenvolvido foi aplicado a 80 estações pluviométricas distribuídas na Bacia Hidrográfica do Rio Tapajós (BHRT). Os resultados das probabilidades de ocorrência de períodos secos e chuvosos definiram para a BHRT a estação seca de maio a setembro e a estação chuvosa de outubro a abril. Os elementos da matriz de transição de probabilidades e os parâmetros alfa e beta evidenciaram a variabilidade em relação ao tempo e, além disso, a influência da posição geográfica da estação pluviométrica na determinação de períodos secos e chuvosos em localidades específicas. A validação do modelo foi realizada por meio do teste de aderência de Kolgomorov-Smirnov, que demonstrou que a chuva média diária pode ser estimada com bom desempenho por meio da Cadeia de Markov de 1a ordem e dois estados com a distribuição Gama e Weibull a dois parâmetros. Entretanto, a distribuição Gama destacou-se na estimativa da chuva média diária para a maioria dos meses do ano, com exceção dos meses de março, julho e dezembro, para os quais a distribuição Weibull se mostrou eficiente.