Programa computacional para geração de séries sintéticas de precipitação

Zanetti, Sandra Aparecida Serra; Pruski, Fernando Falco; Moreira, Michel Castro; Sediyama, Gilberto Chohaku; Silva, Demetrius D.

doi:10.1590/s0100-69162005000100011

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“…Since this time series can be considerate one of the oldest continuous data record available from the coastal area of the State, the evaluation of the presence of trends and periodical components within this data sample may aggregate substantive information to the climate literature of the State of São Paulo. In addition, the knowledge of the rainfall distribution in time-space domain plays an important roll in activities related to agriculture, civil engineering, transports and, tourism (ZANETTI et al, 2005).…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Probabilistic structure of an annual extreme rainfall series of a coastal area of the State of São Paulo, Brazil

Blain

Camargo

2012

Eng. Agríc.

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This study aimed to describe the probabilistic structure of the annual series of extreme daily rainfall (Preabs), available from the weather station of Ubatuba, State of São Paulo, Brazil (1935-2009, by using the general distribution of extreme value (GEV). The autocorrelation function, the Mann-Kendall test, and the wavelet analysis were used in order to evaluate the presence of serial correlations, trends, and periodical components. Considering the results obtained using these three statistical methods, it was possible to assume the hypothesis that this temporal series is free from persistence, trends, and periodicals components. Based on quantitative and qualitative adhesion tests, it was found that the GEV may be used in order to quantify the probabilities of the Preabs data. The best results of GEV were obtained when the parameters of this function were estimated using the method of maximum likelihood. The method of L-moments has also shown satisfactory results. KEYWORDS: extreme values, adhesion tests, time series. ESTRUTURA PROBABILÍSTICA DE UMA SÉRIE ANUAL DE PRECIPITAÇÃO PLUVIAL EXTREMA DE UMA REGIÃO DO LITORAL DO ESTADO DE SÃO PAULORESUMO: O objetivo do trabalho foi descrever a estrutura probabilística da série anual de precipitação pluvial extrema diária (Preabs), da estação meteorológica de Ubatuba, Estado de São Paulo, Brasil (1935Brasil ( -2009, empregando a distribuição geral dos valores extremos (GEV). A fim de avaliar a presença de correlações seriais, tendências e periodicidades, empregou-se a função auto--correlação, o teste de Mann-Kendall e a análise de ondaletas. Considerando os resultados obtidos com estes três métodos estatísticos, foi possível aceitar as hipóteses de que essa série temporal é livre de persistência, tendências e componentes periódicas. Com base em testes de aderência qualitativos e quantitativos, verificou-se que a GEV pode ser usada para quantificar as probabilidades associadas aos dados de Preabs. A GEV apresentou melhor desempenho quando os parâmetros desta função foram estimados pelo método da máxima verossimilhança. O método dos momentos-L também apresentou desempenho satisfatório. PALAVRAS-CHAVE:valores extremos, testes de aderência, séries temporais.

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Probabilistic structure of an annual extreme rainfall series of a coastal area of the State of São Paulo, Brazil

Blain

Camargo

2012

Eng. Agríc.

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“…O gerador climático usado foi o ClimaBR 2.0 -Gerador de Séries Sintéticas de Dados Climáticos (Oliveira, 2003;Zanetti et al, 2005;Baena, et al, 2005), pois foi desenvolvido e validado por Zanetti et al (2006) para as condições climáticas do Brasil, e as séries sintéticas produzidas possuem informações associadas à precipitação importantes para o cálculo da erosividade, como precipitação total diária, duração do evento, intensidade máxima instantânea de precipitação, tempo de ocorrência da intensidade máxima e parâmetros que caracterizam o perfil da precipitação.…”

Section: Methodsunclassified

Espacialização da erosividade das chuvas no Brasil a partir de séries sintéticas de precipitação

Oliveira

Cecílio

Pruski

et al. 2015

Agraria

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RESUMOObjetivou-se espacializar a erosividade das chuvas no Brasil a partir de séries sintéticas de precipitação. O trabalho foi realizado para o Brasil, usando dados de 142 estações pluviográficas. As erosividades foram calculadas a partir de registros pluviográficos reais diários e a partir de séries pluviográficas sintéticas diárias, geradas a partir do software ClimaBR. Uma rotina computacional específica foi desenvolvida para identificar as chuvas consideradas erosivas. Para a espacialização da erosividade foram avaliados os métodos de interpolação inverso da potência da distância e krigagem ordinária, simples e universal. A comparação entre os métodos de interpolação foi feita por meio das medidas estatísticas, erro médio percentual, erro absoluto médio, raiz do erro quadrático médio e índice de concordância de Willmott. Os resultados permitem concluir que o do método inverso da potência da distância apresentou melhor desempenho para interpolar a erosividade em relação ao método da krigagem.Palavras-chave: conservação do solo e água, equação universal de perda de solo, gerador climático Spatial distribution of rainfall erosivity in Brazil from synthetic precipitation series ABSTRACTThe aim of this study was to spatialize the rainfall erosivity in Brazil from synthetic precipitation series. The study was conducted in Brazil, using data from 142 stations pluviographic. The erosivity were calculated from actual daily rain gauge records and from pluviographic daily synthetic series, generated from the ClimaBR software. A computer routine was specifically developed to identify rain erosive considered. For the spatial distribution of erosivity the methods of inverse distance interpolation power and ordinary, simple and universal kriging were evaluated. Comparison of interpolation methods was done by means of statistical measures, average percentage error, mean absolute error, root mean square error and Willmott index. The results indicate that the inverse power method of distance presented better performance to interpolate the erosivity relative to the kriging method.

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“…Naquele trabalho, foi notário o bom desempenho de ambos os modelos, sendo que as principais limitações foram relativas ao desempenho dos modelos ao gerar o perfil de precipitação. Zanetti (2003) desenvolveu um gerador de séries sintéticas de precipitação diária (ClimaBR) baseando-se em registros pluviográficos. O desempenho do modelo foi comparado com os dados observados e com dados obtidos, através do CLIGEN e apresentando resultados que mostram a potencialidade dos dois modelos para a geração de séries sintéticas de dados climatológicos.…”

Section: Considerações Sobre O Modelo Cligenunclassified

Avaliação do desempenho do modelo CLIGEN em gerar dados climáticos para modelos hidrológicos e agronômicos

Evangelista¹,

Ferreira²,

Pruski³

et al. 2006

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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Tendo em vista o grande número de variáveis que envolvem e dificultam a avaliação de sistemas agronômicos e hidrológicos, a utilização de modelos torna-se desejável, pois proporciona rapidez para a análise dos resultados, além de permitir que um grande número de fatores e efeitos seja contabilizado. A utilização desses modelos requer, na maioria das vezes, uma base de dados climáticos onde alguns dos elementos não são registrados em muitas estações climáticas localizadas no território brasileiro e, normalmente, as séries históricas existentes são de curta duração sendo, portanto, pouco representativas. Desta forma, objetivou-se, com este trabalho, avaliar o desempenho do modelo CLIGEN, quanto a gerar os elementos climáticos normalmente utilizados como entrada em modelos hidrológicos e agronômicos, comparando-se os valores dos elementos climáticos gerados com os observados. CLIGEN é um modelo gerador de dados climáticos, capaz de produzir séries sintéticas de elementos climáticos para uso em modelos destinados ao estudo de erosão e movimento de água no solo. De maneira geral, este modelo mostrou bom desempenho em gerar os elementos climáticos.

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Programa computacional para geração de séries sintéticas de precipitação

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Probabilistic structure of an annual extreme rainfall series of a coastal area of the State of São Paulo, Brazil

Probabilistic structure of an annual extreme rainfall series of a coastal area of the State of São Paulo, Brazil

Espacialização da erosividade das chuvas no Brasil a partir de séries sintéticas de precipitação

Avaliação do desempenho do modelo CLIGEN em gerar dados climáticos para modelos hidrológicos e agronômicos

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