3 resultados para Bayesian inference on precipitation

em Universidade Federal do Rio Grande do Norte(UFRN)


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Este estudo tem como objetivo investigar os impactos da oscilação de Madden-Julian (OMJ) na precipitação da região Nordeste do Brasil (NEB). Para tanto foram utilizados dados diários de precipitação baseados em 492 pluviômetros distribuídos na região e cobrindo um período de 30 anos (1981 − 2010). As análises através de composições de anomalias de precipitação, radiação de onda longa e fluxo de umidade, foram obtidas com base no índice da OMJ desenvolvido por Jones-Carvalho. Para distinguir o sinal da OMJ de outros padrões de variabilidade climática, todos os dados diários foram filtrados na escala de 20 − 90 dias; portanto somente dias classificados como eventos da OMJ foram considerados nas composições. Uma análise preliminar baseada apenas nos dados de precipitação foi feita para uma pequena área localizada no interior semiárido do NEB, conhecida como Seridó. Essa microrregião é uma das áreas mais secas do NEB e foi reconhecida pela Convenção das Nações Unidas para o Combate à Desertificação e Mitigação dos Efeitos das Secas como particularmente vulnerável à desertificação. Composições de anomalias de precipitação foram feitas para cada uma das oito fases da OMJ durante Fevereiro-Maio (principal período chuvoso da microrregião). Os resultados mostraram a existência de variações significativas nos padrões de precipitação (de precipitação excessiva à deficiente) associados à propagação da OMJ. A combinação dos sinais de precipitação obtidos durantes as fases úmidas e secas da OMJ mostrou que a diferença corresponde cerca de 50 − 150% de modulação das chuvas na microrregião. Em seguida, uma investigação abrangente sobre o papel da OMJ sobre toda a região Nordeste foi feita considerando-se as quatro estações do ano. Os resultados mostraram que os impactos da OMJ na precipitação intrassazonal do NEB apresentam forte sazonalidade. A maior coerência espacial dos sinais de precipitação ocorreram durante o verão austral, quando cerca de 80% das estações pluviométricas apresentaram anomalias positivas de precipitação durante as fases 1 − 2 da OMJ e anomalias negativas de precipitação nas fases 5 − 6 da oscilação. Embora impactos da OMJ na precipitação intrassazonal tenham sido encontrados na maioria das localidades e em todas as estações do ano, eles apresentaram variações na magnitude dos sinais e dependem da fase da oscilação. As anomalias de precipitação do NEB observadas são explicadas através da interação existente entre as ondas de Kelvin-Rossby acopladas convectivamente e as características climáticas predominantes sobre a região em cada estação do ano. O aumento de precipitação observado sobre a maior parte do NEB durante o verão e primavera austrais encontra-se associado com o fluxo de umidade de oeste (regime de oeste), o qual favorece a atividade convectiva em amplas áreas da América do Sul tropical. Por outro lado, as anomalias de precipitação durante o inverno e outono austrais apresentaram uma variabilidade espacial mais complexa. Durante estas estações, as anomalias de precipitação observadas nas estações localizadas na costa leste do NEB dependem da intensidade do anticiclone do Atlântico Sul, o qual é modulado em grande parte por ondas de Rossby. As características topográficas do NEB parecem desempenhar um papel importante na variabilidade observada na precipitação, principalmente nestas áreas costeiras. A intensificação do anticiclone aumenta a convergência dos ventos alísios na costa contribuindo para a ocorrência de precipitação observada à barlavento do planalto da Borborema. Por outro lado, o aumento da subsidência parece ser responsável pelos déficits de precipitação observados à sotavento. Tais condições mostraram-se típicas durante o predomínio do regime de leste sobre a região tropical da América do Sul e o NEB, durante o qual ocorre uma diminuição no fluxo de umidade proveniente da Amazônia.

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The portfolio theory is a field of study devoted to investigate the decision-making by investors of resources. The purpose of this process is to reduce risk through diversification and thus guarantee a return. Nevertheless, the classical Mean-Variance has been criticized regarding its parameters and it is observed that the use of variance and covariance has sensitivity to the market and parameter estimation. In order to reduce the estimation errors, the Bayesian models have more flexibility in modeling, capable of insert quantitative and qualitative parameters about the behavior of the market as a way of reducing errors. Observing this, the present study aimed to formulate a new matrix model using Bayesian inference as a way to replace the covariance in the MV model, called MCB - Covariance Bayesian model. To evaluate the model, some hypotheses were analyzed using the method ex post facto and sensitivity analysis. The benchmarks used as reference were: (1) the classical Mean Variance, (2) the Bovespa index's market, and (3) in addition 94 investment funds. The returns earned during the period May 2002 to December 2009 demonstrated the superiority of MCB in relation to the classical model MV and the Bovespa Index, but taking a little more diversifiable risk that the MV. The robust analysis of the model, considering the time horizon, found returns near the Bovespa index, taking less risk than the market. Finally, in relation to the index of Mao, the model showed satisfactory, return and risk, especially in longer maturities. Some considerations were made, as well as suggestions for further work

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In northeastern semiarid, seasonality on precipitation temporal distribution, high intensity storm events and inadequate management of native vegetation can promote soil erosion. Vegetation removal causes soil surface exposure, reduces soil water storage capacity and can be the source degradation processes. In this context, this approach aims to analyze water and soil erosion processes on a 250 m2 undisturbed experimental plot with native vegetation, slope 2.5% by using 2006 and 2007 monitoring data. The site was instrumented to monitor rainfall, overland flow runoff and erosion by using a 5 m³ tank downstream the plot. Soil erosion monitoring was made by transported sediment and organic matter collection after each event. Field infiltration experiments were made at 16 points randomly distributed within the plot area by using a constant head infiltrometer during drought and rainy seasons, respectively. Infiltration data revealed high spatial and temporal variability. It was observed that during the beginning of the rainy period, 77% of the events showed runoff coefficient less than 0.05. As the rainy season began, soil water increase produced annual species germination. High intensity storms resulted in runoff coefficients varying between 0.33 and 0.42. Once the annual species was established, it was observed that approximately 39% of the events produced no runoff, which reflects an increase on soil water retention capacity caused by the vegetation. A gradual runoff reduction during the rainy season emphasizes the effect of vegetative density increase. Soil erosion observed data allowed to fit an empirical relationship involving soil loss and precipitation height, which was used to analyze the plot installation impact on soil erosion. Observed soil loss in 2006 and 2007 was 230 Kg/ha and 54 Kg/ha, respectively