Aplicação da Cadeia de Markov para Dias Secos e Chuvosos

Abstract

Resumo A precipitação é um fenômeno meteorológico importante na região Tropical, caracterizada por sua variabilidade espacial-temporal e eventos extremos associados. Assim, a informação prévia da ocorrência de um dia ser seco ou chuvoso é de extrema importância para diversas atividades humanas, em especial a agricultura. O objetivo desse trabalho foi analisar a ocorrência de dias secos e chuvosos na região de Rio Largo–Alagoas, por meio da Cadeia de Markov. Dados diários de precipitação entre 1973 e 2008 foram utilizados. Na definição de dias secos e chuvosos consideraram-se seis limites de precipitação e, aplicou-se a Cadeia de Markov, para identificar as probabilidades de ocorrências condicionais de dias secos e chuvosos. A região de estudo apresentou estações seca (setembro a março) e chuvosa (abril a agosto) melhor definidas, considerados valores limites de precipitação entre 0 e 2 mm. Maior ocorrência de dias secos e chuvosos ocorreu de novembro a dezembro (94%) e junho a julho (84%), respectivamente. A Cadeia de Markov permitiu concluir que a transição entre dias secos e chuvosos é baixa ao longo do ano.

Sequence of Workable Days for Mechanized Harvest of Sugarcane in Southern Brazil

“…In most of the studies reported in the literature, first and second order Markov chains have been largely used all over the world (Griffin et al, 2017). Nevertheless, the use of Markov chains of an order greater than two is of a great importance because at certain specific-sites occurrences of rainfall at one day might be conditionally dependent on the sequence of dry and rainy days throughout several previous days (Sonnadara & Jayewardene, 2015;Yang et al, 2016;Carvalho et al, 2017). This might happen, for instance, in regions where at certain stages of the crop growing season occurrences of a large number of consecutive days with rainfall or a long series of dry days are frequent (Keller Filho et al, 2006).…”