967 resultados para Dados de precipitação
Resumo:
A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.
Resumo:
O agronegócio da soja, caracterizado como investimento em atividade produtiva, envolve problemas de incertezas com o comprometimento definitivo de recursos, com a impossibilidade de reverter decisões tomadas e, também, com o esforço de prever a renda a ser obtida com a colheita. A questão relevante para o sojicultor é como avaliar o rendimento esperado de grãos em um contexto de incertezas, base para o cômputo da taxa de retorno do investimento na produção de soja. Este trabalho teve como objetivo estabelecer uma metodologia que associa um modelo estocástico de precipitação a um modelo de predição do rendimento da cultura de grãos de modo a permitir a atribuição de probabilidades aos rendimentos esperados de soja. Foram utilizados dados meteorológicos diários referentes à precipitação pluvial, temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa do ar, radiação solar global e velocidade do vento a 2 metros, bem como o rendimento de soja de Cruz Alta(RS) do período 1/1/1975-31/12/1997 A precipitação pluvial diária foi ajustada à cadeia de Markov de primeira ordem e dois estados e na função gama com variação sazonal para os meses de outubro a abril. Os resultados indicaram que a metodologia associando a geração de séries de precipitação pluvial, evapotranspiração da soja e evapotranspiração real, aplicadas como variáveis de entrada no modelo de predição do rendimento de grãos, possibilitou a definição da densidade de probabilidade do rendimento esperado de soja e, por conseguinte, a quantificação do risco na forma da distribuição de probabilidade acumulada do rendimento. O risco de ocorrência de um valor de rendimento de soja, menor que um valor mínimo de aceitação, quantiifcado pela sua distribuição de probabilidade acumulada, fundamentada em um fenômeno da natureza - a precipitação pluvial - que não depende da vontade humana. A obtenção do rendimento desejado envolve um processo que depende de organização, isto é, depende de fatores subjetivos, de decisões e escolhas. Enfim, um processo que comporta alternativas e depende de iniciativas humanas.
Resumo:
A seqüência evaporítica Aptiana da Bacia de Santos constitui-se num dos maiores depósitos salíferos antigos conhecidos no mundo, tanto em área como em espessura. Esta última chega a atingir 2.500 m em alguns locais com baixa deformação. Devido à intensa halocinese ocorrida a partir do Albiano, sua estratificação deposicional ficou preservada em poucos locais. O Platô de São Paulo, feição fisiográfica que se estende até as águas profundas da Bacia de Santos, teve papel importante na preservação do acamadamento original. Dois poços e traços de uma seção sísmica, localizados nesta área, foram utilizados para o estudo cicloestratigráfico do pacote evaporítico. A correlação dos dois poços, a partir de seus perfis geofísicos, permitiu a identificação de um ciclo evaporítico principal com grande continuidade lateral e de espessura variável. Este ciclo deposicional foi classificado como do tipo brining upward/downward, e caracteriza-se pela precipitação rítmica de anidrita, halita, sais complexos, halita e, novamente, anidrita, no final de um ciclo e início do seguinte. Esta ordem de deposição foi interpretada como função da variação da espessura da lâmina de água e da concentração da salmoura. A análise cicloestratigráfica dos perfis geofísicos dos dois poços (raios gama, velocidade e densidade) e dos dois traços sísmicos resultou na correlação do principal ciclo identificado com o ciclo orbital de Milankovich de precessão longa, com 22 ka. Um outro ciclo secundário, com maior espessura, foi interpretado como resultado de variações climáticas em função do ciclo de obliqüidade, com um período de 39 ka. As taxas de deposição de cada ciclo são bastante variáveis em função da quantidade de cada tipo de evaporito. Através das análises cicloestratigráficas e do estudo das proporções em que cada sal ocorre, chegou-se a uma taxa de deposição da halita entre 10 e 11,5 m/ka, e de 0,61 a 0,64 m/ka para a anidrita. Esta diferença entre as taxas de deposição da halita e da anidrita explica a grande variação de espessura do ciclo principal, especialmente entre o depocentro e a borda da bacia. A menor concentração da salmoura nas proximidades da borda justifica uma menor espessura do ciclo e uma proporção bem maior de anidrita, quando se compara com uma deposição próxima ao depocentro. A cicloestratigrafia aplicada aos traços sísmicos apresentou resultados similares aos encontrados nos dois poços. A grande variação das propriedades físicas entre os diferentes tipos de evaporitos, especialmente entre a anidrita e os sais complexos, permite a intercalação de refletores com grande amplitude e continuidade. Foram contabilizados 22 ciclos nos dois traços analisados, os quais somados com o nível superior não analisado, mais rico em anidrita, totalizam 573 ka para a idade da seqüência evaporítica. Este resultado, mais os encontrados nos dois poços, permite uma previsão de tempo para a deposição de toda a seqüência entre 400 e 600 ka. Como um modelo mais provável para a deposição de toda a seqüência evaporítica, defende-se, neste trabalho, a hipótese de uma bacia profunda com lâmina de água também profunda. Os ciclos teriam se depositados a partir de mudanças de concentração da salmoura originadas pela variação de uma lâmina de água de cerca de 1000 m, na deposição da anidrita, para menos de 200 na deposição dos sais complexos, na parte mais profunda da bacia. Corroboram para este modelo, a grande continuidade, do depocentro até as bordas, das camadas de cada ciclo, a declividade, mesmo que bastante baixa, da bacia e a impossibilidade de valores de taxas de subsidência similares aos de deposição do ciclo evaporítico.
Resumo:
Os impactos das variações climáticas tem sido um tema amplamente pesquisado na macroeconomia mundial e também em setores como agricultura, energia e seguros. Já para o setor de varejo, uma busca nos principais periódicos brasileiros não retornou nenhum estudo específico. Em economias mais desenvolvidas produtos de seguros atrelados ao clima são amplamente negociados e através deste trabalho visamos também avaliar a possibilidade de desenvolvimento deste mercado no Brasil. O presente trabalho buscou avaliar os impactos das variações climáticas nas vendas do varejo durante período de aproximadamente 18 meses (564 dias) para 253 cidades brasileiras. As informações de variações climáticas (precipitação, temperatura, velocidade do vento, umidade relativa, insolação e pressão atmosférica) foram obtidas através do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) e cruzadas com as informações transacionais de até 206 mil clientes ativos de uma amostra não balanceada, oriundos de uma instituição financeira do ramo de cartões de crédito. Ambas as bases possuem periodicidade diária. A metodologia utilizada para o modelo econométrico foram os dados de painel com efeito fixo para avaliação de dados longitudinais através dos softwares de estatística / econometria EViews (software proprietário da IHS) e R (software livre). A hipótese nula testada foi de que o clima influencia nas decisões de compra dos clientes no curto prazo, hipótese esta provada pelas análises realizadas. Assumindo que o comportamento do consumidor do varejo não muda devido à seleção do meio de pagamento, ao chover as vendas do varejo em moeda local são impactadas negativamente. A explicação está na redução da quantidade total de transações e não o valor médio das transações. Ao excluir da base as cidades de São Paulo e Rio de Janeiro não houve alteração na significância e relevância dos resultados. Por outro lado, a chuva possui efeito de substituição entre as vendas online e offline. Quando analisado setores econômicos para observar se há comportamento diferenciado entre consumo e compras não observou-se alteração nos resultados. Ao incluirmos variáveis demográficas, concluímos que as mulheres e pessoas com maior faixa de idade apresentam maior histórico de compras. Ao avaliar o impacto da chuva em um determinado dia e seu impacto nos próximos 6 à 29 dias observamos que é significante para a quantidade de transações porém o impacto no volume de vendas não foi significante.
Resumo:
A precipitação é provavelmente a variável do ciclo hidrológico que apresenta a maior variabilidade espacial. Postos pluviométricos convencionais fornecem registros válidos apenas para um pequeno entorno do instrumento. A baixa densidade de postos pluviométricos em bacias brasileiras tem sido o fator determinante nas incertezas dos resultados de diversos modelos hidrológicos que têm sido aplicados no país. Nesse contexto, estimativas espaciais de precipitação podem constituir-se em uma ferramenta extremamente útil. Essas estimativas, embora pouco precisas quando comparadas com valores pontuais medidos no solo, fornecem uma boa noção da distribuição espacial das chuvas. Neste trabalho, avalia-se em que medida as estimativas de precipitação obtidas a partir do satélite TRMM podem ser úteis quando usadas como dado de entrada do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH, sozinhas ou associadas com os dados da rede pluviométrica. Os resultados são analisados em termos de vazão simulada, considerando que esta representa a integração de todos os fenômenos hidrológicos na bacia. Foram realizados estudos de caso na bacia do rio São Francisco até a UHE Três Marias, que conta com boa rede pluviométrica para aferir as estimativas, e na bacia do rio Tapajós, que possui baixa densidade de postos pluviométricos. O modelo alternativo, usado com estimativas de satélite, teve desempenho pouco inferior ou mesmo similar ao modelo convencional, usado com dados de pluviômetros. Além disso, os campos de precipitação obtidos por satélite são potenciais ferramentas para consistência de dados pluviométricos em escala de bacia hidrográfica e estimativa da precipitação em áreas com deficiente rede pluviométrica, considerando que os resultados obtidos pela rede e por satélites mostraram valores próximos.
Resumo:
Precipitação é toda a forma de deposição de água que cai na superfície terrestre, excluindo aquela que se deposita por nevoeiros, condensação do vapor de água e geada. A medição pontual de precipitação usando udógrafos, durante um determinado período de tempo, tem por objetivo obter uma amostra significativa da queda de precipitação numa determinada área limitada, para poder ser usada em estudos hidrológicos necessários ao planeamento dos recursos hídricos e conceção de todo o tipo de projetos de Engenharia. Estudos efetuados por todo o mundo afirmam que o efeito do vento é o erro tem maior influência na medição de precipitação de um determinado local. Neste estudo será realizado a análise do efeito do vento na medição da quantidade da precipitação, em dois locais da ilha da Madeira (Pico do Areeiro e Funchal), com o objetivo de encontrar uma equação do fator corretivo de precipitação, recorrendo a análise estatística ANOVA do SPSS. A recolha dos dados para a elaboração deste estudo processou-se de Outubro de 2011 até Abril de 2013. Os resultados demonstraram que o udógrafo ao nível do solo regista um maior número de eventos de superior registo de precipitação do que udógrafo do IPMA, situado a 1,5 m de altura acima do solo. No entanto, existe maior registo quantitativo de precipitação no udógrafo do IPMA, comparativamente com o udógrafo do solo. A ocorrência deste último facto poderá dever-se a possíveis erros no registo/medição de precipitação. Na estimativa das equações do fator corretivo de precipitação (k) do Pico do Areeiro e do Funchal, através da análise ANOVA do SPSS, chegou-se à conclusão que, o fator corretivo de precipitação do Pico do Areeiro depende da intensidade de precipitação e da velocidade do vento contudo, o fator corretivo de precipitação do Funchal depende, exclusivamente da intensidade de precipitação.
Resumo:
The Northeast of Brazil (NEB) shows high climate variability, ranging from semiarid regions to a rainy regions. According to the latest report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, the NEB is highly susceptible to climate change, and also heavy rainfall events (HRE). However, few climatology studies about these episodes were performed, thus the objective main research is to compute the climatology and trend of the episodes number and the daily rainfall rate associated with HRE in the NEB and its climatologically homogeneous sub regions; relate them to the weak rainfall events and normal rainfall events. The daily rainfall data of the hydrometeorological network managed by the Agência Nacional de Águas, from 1972 to 2002. For selection of rainfall events used the technique of quantiles and the trend was identified using the Mann-Kendall test. The sub regions were obtained by cluster analysis, using as similarity measure the Euclidean distance and Ward agglomerative hierarchical method. The results show that the seasonality of the NEB is being intensified, i.e., the dry season is becoming drier and wet season getting wet. The El Niño and La Niña influence more on the amount of events regarding the intensity, but the sub-regions this influence is less noticeable. Using daily data reanalysis ERAInterim fields of anomalies of the composites of meteorological variables were calculated for the coast of the NEB, to characterize the synoptic environment. The Upper-level cyclonic vortex and the South atlantic convergene zone were identified as the main weather systems responsible for training of EPI on the coastland
Resumo:
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
Resumo:
Um evento extremo de precipitação ocorreu na primeira semana do ano 2000, de 1º a 5 de janeiro, no Vale do Paraíba, parte leste do Estado de São Paulo, Brasil, causando enorme impacto socioeconômico, com mortes e destruição. Este trabalho estudou este evento em 10 estações meteorológicas selecionadas que foram consideradas como aquelas tendo dados mais homogêneos do Que outras estações na região. O modelo de distribuição generalizada de Pareto (DGP) para valores extremos de precipitação de 5 dias foi desenvolvido, individualmente para cada uma dessas estações. Na modelagem da DGP, foi adotada abordagem não-estacionaria considerando o ciclo anual e tendência de longo prazo como co-variaveis. Uma conclusão desta investigação é que as quantidades de precipitação acumulada durante os 5 dias do evento estudado podem ser classificadas como extremamente raras para a região, com probabilidade de ocorrência menor do que 1% para maioria das estações, e menor do que 0,1% em três estações.
Resumo:
As condições meteorológicas são determinantes para a produção agrícola; a precipitação, em particular, pode ser citada como a mais influente por sua relação direta com o balanço hídrico. Neste sentido, modelos agrometeorológicos, os quais se baseiam nas respostas das culturas às condições meteorológicas, vêm sendo cada vez mais utilizados para a estimativa de rendimentos agrícolas. Devido às dificuldades de obtenção de dados para abastecer tais modelos, métodos de estimativa de precipitação utilizando imagens dos canais espectrais dos satélites meteorológicos têm sido empregados para esta finalidade. O presente trabalho tem por objetivo utilizar o classificador de padrões floresta de caminhos ótimos para correlacionar informações disponíveis no canal espectral infravermelho do satélite meteorológico GOES-12 com a refletividade obtida pelo radar do IPMET/UNESP localizado no município de Bauru, visando o desenvolvimento de um modelo para a detecção de ocorrência de precipitação. Nos experimentos foram comparados quatro algoritmos de classificação: redes neurais artificiais (ANN), k-vizinhos mais próximos (k-NN), máquinas de vetores de suporte (SVM) e floresta de caminhos ótimos (OPF). Este último obteve melhor resultado, tanto em eficiência quanto em precisão.
Resumo:
The objective of this work was to carry a descriptive analysis in the monthly precipitation of rainfall stations from Rio de Janeiro State, Brazil, using data of position and dispersion and graphical analyses, and to verify the presence of seasonality and trend in these data, with a study about the application of models of time series. The descriptive statistics was to characterize the general behavior of the series in three stations selected which present consistent historical series. The methodology of analysis of variance in randomized blocks and the determination of models of multiple linear regression, considering years and months as predictors variables, disclosed the presence of seasonality, what allowed to infer on the occurrence of repetitive natural phenomena throughout the time and absence of trend in the data. It was applied the methodology of multiple linear regression to removal the seasonality of these time series. The original data had been deducted from the estimates made by the adjusted model and the analysis of variance in randomized blocks for the residues of regression was preceded again. With the results obtained it was possible to conclude that the monthly rainfall present seasonality and they don't present trend, the analysis of multiple regression was efficient in the removal of the seasonality, and the rainfall can be studied by means of time series.
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
Resumo:
Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA
Resumo:
Pós-graduação em Geociências e Meio Ambiente - IGCE