TENDÊNCIAS CLIMÁTICAS NAS SÉRIES TEMPORAIS DO MUNICÍPIO DE SANTA MARIA/RS
A alteração temporal do clima é uma característica a ser discutida, pois o estudo nas mais diferentes escalas permite compreender como era o clima terrestre no passado e como é no presente além de permitir, a partir de modelos, simular situações de clima no futuro. Com isso o objetivo deste trabalho foi verificar a ocorrência de tendência climática nas séries temporais de temperaturas do ar e precipitação. Os dados do município de Santa Mariaforam obtidos a partir da estação meteorológica da UFSM e do INMET, foram utilizados 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. Todos os métodos estatísticos foram conduzidos ao nível de 5% de significância. A GEV foi ajustada para todas as séries estudadas sendo que a adoção de modelos GEV não estacionários resultou em melhor ajuste da descrição probabilística da série climática de temperatura máxima do ar.
TENDÊNCIAS CLIMÁTICAS NAS SÉRIES TEMPORAIS DO MUNICÍPIO DE SANTA MARIA/RS
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DOI: 10.22533/at.ed.7262014108
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Palavras-chave: Distribuição geral dos valores extremos. Mudança climática. Testes de aderências
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Keywords: Generalized extreme value. Climate change. Adhesion tests.
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Abstract:
The climate change is a characteristic to be discussed, because the study in the most different scales allows to understand what was the terrestrial climate in the past and how it is in the present, besides allowing, from models, to simulate future climate situations. Thus, the objective of this work was to verify the occurrence of climatic tendency in the time series of air temperatures and precipitation. Data from Santa Maria municipality were obtained from the UFSM and INMET weather stations. Non-stationary models were used based on the general distribution of extreme values (GEV) with parameters estimated as a function of the covariate time. The GEV distribution was employed in its stationary and non-stationary forms with parameters estimated by the maximum likelihood method. Lilliefors and Anderson-Darling tests, quantile-quantile plots, and Akaike information criteria were used to verify GEV fit to the data. All statistical methods were conducted at the 5% significance level. The GEV was adjusted for all series studied and the adoption of non-stationary GEV models resulted in a better fit of the probabilistic description of the climatic series of maximum air temperature.
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Número de páginas: 15
- Sandro Luis Petter Medeiros
- Izabele Brandão Kruel
