Distribuição espacial da freqüência de chuvas na região hidrográfica do Atlântico, Leste de Minas Gerais

Júnior, Júlio César Ferreira de Melo; Sediyama, Gilberto Chohaku; Ferreira, Paulo Afonso; Leal, Brauliro Gonçalves; Minusi, Rosandro B.

doi:10.1590/s1415-43662006000200024

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“…(Conti, 1975;Melo Júnior et al, 2006;Milanesi & Galvani, 2011). Os dados foram observados nas estações pluviométricas do Departamento de Águas e Energia Elétrica.…”

Section: Introductionunclassified

Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

Carvalho¹,

Assad²,

Pinto

2012

Pesq. agropec. bras.

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Resumo -O objetivo deste trabalho foi quantificar a contribuição da variável auxiliar altitude, na estimativa da distribuição espacial da precipitação anual média no Estado de São Paulo. A estatística quadrado médio do erro (QME) foi usada em dois conjuntos de observações de precipitação anual média (1957 a 1997): o completo, com 1.027 observações, e o reduzido, com 445. Bolsões de precipitação foram perfeitamente definidos nos mapas de variabilidade espacial que utilizaram o conjunto completo de dados, e indicaram a existência de possíveis microclimas. O interpolador geoestatístico de krigagem ordinária apresentou desempenho 82 vezes mais preciso que o interpolador do inverso do quadrado da distância, quando o QME foi usado como critério de comparação para o conjunto de dados completo. Para o conjunto reduzido, essa magnitude foi de duas vezes. Os erros de estimação obtidos por krigagem ordinária foram menores no conjunto completo, enquanto os obtidos por cokrigagem ordinária foram menores no reduzido. Isso indica que esses interpoladores devem ser usados para determinação da distribuição espacial da precipitação anual média. O uso da altitude como variável auxiliar beneficia o interpolador de cokrigagem ordinária e define microrregiões mais uniformes quanto à distribuição espacial da precipitação anual média.Termos para indexação: cokrigagem ordinária, geoestatística, krigagem ordinária, métodos de interpolação, microclima, risco climático. Geostatistical interpolation in the analysis of spatial distribution of annual rainfall and of its relationship to altitudeAbstract -The objective of this work was to quantify the contribution of the auxiliary variable elevation in the estimate of the spatial distribution of annual average rainfall in the state of São Paulo, Brazil. The statistic mean square error (MSQR) was used in two observation sets for the mean annual rainfall (1957 to 1997): a full set, with 1,027 observations, and a reduced one, with 445. Areas of rainfall concentration were clearly defined in spatial variability maps that used the full data set, indicating possible microclimates. Ordinary kriging geostatistical interpolation had a performance 82 times more accurate than that of interpolation by the inverse square of the distance when the MSQR was used as a benchmark for the full set. For the reduced set, this magnitude was of two times. The estimation errors obtained by ordinary kriging were lower in the full set, whereas those obtained by ordinary cokriging were lower in the reduced one. This indicates that these interpolators should be used for determining the spatial distribution of annual average rainfall. The use of altitude as an auxiliary variable benefits the ordinary cokriging interpolator and defines more uniform micro regions as to the spatial distribution of annual average rainfall.Index terms: ordinary cokriging, geostatistics, ordinary kriging, interpolation methods, microclimate, climatic risk. IntroduçãoTanto o setor público quanto a administração privada têm exigido informações mete...

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“…(Conti, 1975;Melo Júnior et al, 2006;Milanesi & Galvani, 2011). Os dados foram observados nas estações pluviométricas do Departamento de Águas e Energia Elétrica.…”

Section: Introductionunclassified

Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

Carvalho¹,

Assad²,

Pinto

2012

Pesq. agropec. bras.

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“…Melo Júnior et al (2006) também recomendam a delimitação de regiões com distribuição espacial de chuva homogênea para fins de manejo.…”

Section: II Ii I Sunclassified

“…São Desidério e Correntina são dois municípios do estado da Bahia que se destacam pela área utilizada para a produção de grãos (SANO et al, 2011). A grande disponibilidade de terras com topografia ideal para a mecanização, índice pluviométrico ideal e a alta tecnologia utilizada garantem a boa produtividade.…”

Section: Introductionunclassified

Distribuição Espacial da Chuva em Fazendas de Soja e Algodão no Extremo Oeste da Bahia

Bittencourt¹,

Mantovani²,

Sediyama³

et al. 2013

Anais Do III Simpósio De Geoestatística Aplicada Em Ciências Agrárias

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I II II I SSi im mp pó ós si io o d de e G Ge eo oe es st ta at tí ís st ti ic ca a A Ap pl li ic ca ad da a e em m C Ci iê ên nc ci ia as s A Ag gr rá ár ri ia as s 0 08 8 a a 1 10 0 d de e m ma ai io o d de e 2 20 01 13 Spatial distribution of rainfall in soybean and cotton farms in the far west of BahiaAbstract -In counties São Desidério and Correntina pluviographs were disposed during the 2008-2009 and 2009-2010 crops to monitor the daily volumes of rainfall. Consider the wettest quarter, December, January and February, we performed the modeling of the total rainfall. To perform the modeling of rainfall were adopted statistical techniques that consisted in a detection of outliers, modeling of spatial dependence, cross validation and construction of the rainfall distribution map through ordinary kriging. Was detected different spatial behavior for both crops, as were also observed different dispersion values for volumes of quarterly total rainfall. The rainfall excess for the month of January in the 2008-2009 had higher peaks than in , in the same month, the temporal distribution of precipitation was more homogeneous.Key words: West of Bahia; geostatistics; kriging. IntroduçãoSão Desidério e Correntina são dois municípios do estado da Bahia que se destacam pela área utilizada para a produção de grãos (SANO et al., 2011). A grande disponibilidade de terras com topografia ideal para a mecanização, índice pluviométrico ideal e a alta tecnologia utilizada garantem a boa produtividade. O município de São Deisdério, segundo o IBGE (2010), é o maior produtor de algodão herbáceo do Brasil, sendo o responsável por 15,7% da produção brasileira e 46,5% da produção baiana. A produção de soja, na safra de 2010, apresentou crescimento de 26,0%, representando cerca de 738.990 toneladas desse grão.No Oeste da Bahia, o período de maior volume de chuva corresponde, segundo Tanajura et al. (2010), ao trimestre dezembro-janeiro-fevereiro (DJF). O máximo neste trimestre chega a 700 mm. O pico de chuva está associado à ZCAS e com vestígios de frentes frias que penetram em baixas latitudes.A chuva é um elemento climático fundamental para as plantas, sendo essencial para o crescimento, desempenhando um papel importante na fotossíntese e, portanto, na produção. Segundo Doorenbos e Kassan (1994) se o suprimento de água atende em sua totalidade às necessidades hídricas da cultura, a produtividade dependerá, principalmente, das características genéticas da planta e do grau de adaptação ao ambiente. Portanto, considerando os demais elementos responsáveis pela produção como fixos e em nível ótimo, a produtividade depende exclusivamente da água.Segundo Mantovani et al. (2009), a chuva é um elemento climático que pode variar espacialmente, e, dependendo da área plantada, é necessária a adoção de manejo diferenciado com o objetivo de atender às

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“…Nessa situação, o uso da geoestatística proporciona melhorias na qualidade final dos mapas (VIEIRA, 2000). Diversos estudos têm sido conduzidos com o objetivo de avaliar metodologias para o mapeamento da precipitação, destacando as qualidades das técnicas geoestatísticas em comparação a outros interpoladores (MELLO et al, 2003;MELO JÚNIOR et al, 2006;GOMES et al, 2007;MELLO et al, 2007;MELLO et al, 2008;VIOLA et al, 2010;SANTOS et al, 2011;MELLO;VIOLA, 2013).…”

Section: Introductionunclassified

Monthly and annual precipitation and maximum daily precipitation distribution at the Formoso river basin, Tocantins

et al. 2016

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ResumoA precipitação é uma variável de notória variabilidade espaço-temporal, com reflexos diretos sobre a disponibilidade hídrica superficial. A distribuição sazonal da precipitação, bem como a sua distribuição espacial, é informação de caráter essencial para as mais diversas atividades humanas. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi mapear, por meio de técnicas geoestatísticas, a precipitação média mensal e anual, bem como a precipitação máxima média diária anual na bacia hidrográfica do rio Formoso, Tocantins. Um estudo geoestatístico, utilizando o programa GeoR, foi conduzido, modelando-se o semivariograma experimental com os modelos esférico, exponencial e gaussiano, ajustados pelo método dos mínimos quadrados ponderados. A partir deste estudo, o modelo que apresentou o menor erro médio obtido por validação cruzada foi aplicado ao processo de mapeamento por

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Distribuição espacial da freqüência de chuvas na região hidrográfica do Atlântico, Leste de Minas Gerais

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Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

Distribuição Espacial da Chuva em Fazendas de Soja e Algodão no Extremo Oeste da Bahia

Monthly and annual precipitation and maximum daily precipitation distribution at the Formoso river basin, Tocantins

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