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dc.creatorFrança, Rúbia Wilhelms
dc.date.accessioned2020-11-19T13:20:16Z-
dc.date.available2020-11-19T13:20:16Z-
dc.date.issued2016-06-23
dc.identifier.citationFRANÇA, Rúbia Wilhelms. Análise espaço-temporal do volume mensal de chuva no município de Toledo e no estado do Paraná. 2016. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, 2016.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/15858-
dc.description.abstractThe most significant and influential weather element in agricultural production is precipitation. Therefore, a history of 12 years period of monthly rainfalls from January 1st 2003 to December 31st 2014 was used as a statistical model in the city of Toledo-PR. In order to evaluate/analyze the monthly variability of rainfall through time distribution and the potential of the following probability distribution functions: Weibull, Gamma, Log-Normal and Exponential, determining monthly total rainfall in the city of Toledo-PR.Through the Kolmogorov Sminorv test the 5% significance, the distribution adherence was verified by the monthly rainfall data. The Gama and Weibull were the functions that presented adherence. However, the results indicated that the Gama model fit more appropriately to the monthly rainfall of Toledo-PR. The Weibull mo-del best fit in the rain data the period of the soybean crop, which allowed the calculation of the area limited by the curve and the ideal range, showing that there are 35% rain probability of occurrence in the range. Now, for the study of temporal-spacial rainfall analysis in the state of Paraná, the rainfall data were obtained from 39 stations in 2015 where, through geostatistical techniques, a spatial analysis of precipitation was performed in order to adjust and select spa-tial models of semivariogram, using the main theoretical models: Gaussian, Exponential and Spherical to represent the spatial variability of rainfall by means of maps for each month of un-dergoing study. The spherical model best adjusted the sampling points for the months of March and August. The Gaussian model for the months of February, June and September. And finally the Exponential model for the month of April. Highlighting that none of the months in the study showed a weak spatial dependence, considering the value of the relative nugget effect.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectPrecipitação (Meteorologia) - Variabilidadept_BR
dc.subjectEstatística matemáticapt_BR
dc.subjectProbabilidadespt_BR
dc.subjectPrecipitation variabilitypt_BR
dc.subjectMathematical statisticspt_BR
dc.subjectProbabilitiespt_BR
dc.titleAnálise espaço-temporal do volume mensal de chuva no município de Toledo e no Estado do Paranápt_BR
dc.title.alternativeMonthly spationtemporal analysis volume of rain in the city of Toledo and the State of Paranápt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoO elemento meteorológico mais significante e influente na produção agrícola é a precipitação. Dessa forma, foi utilizada uma série histórica de precipitações pluviométricas mensais no pe-ríodo de 01 de janeiro de 2003 a 31 de dezembro de 2014, totalizando um histórico de 12 anos, para a análise de modelos probabilísticos no município de Toledo-PR. Com o objetivo de ava-liar/analisar a variabilidade mensal de chuva, através da distribuição temporal e o potencial das seguintes funções de distribuição de probabilidades: Weibull, Gama, Log-Normal e Exponen-cial na determinação de totais mensais de precipitação na cidade de Toledo-PR. Por meio do teste de Kolmogorov Sminorv à 5% de significância foi verificada a aderência das distribuições decorrentes dos dados pluviométricos mensais. As funções que apresentaram aderência foram Gama e Weibull. Entretanto, os resultados obtidos indicaram que o modelo Gama ajustou-se mais adequadamente a precipitação mensal da cidade de Toledo-PR. O modelo Weibull ajustou-se melhor nos dados de chuva referentes ao período da safra de soja, o qual permitiu o cálculo da área limitada pela curva e pelo intervalo ideal, nos mostrando que há 35% de probabilidade de ocorrência de chuva no intervalo. Já, para o estudo da análise espaço-temporal da precipitação pluvial no Estado do Paraná, os dados de precipitação utilizados foram obtidos de 39 estações no ano de 2015 onde, por meio das técnicas geoestatísticas, realizou-se uma análise espacial da precipitação com o objetivo de ajustar e selecionar modelos espaciais de semivariograma, utilizando-se os principais modelos teóricos: Gaussiano, Exponencial e Esférico, a fim de re-presentar por meio de mapas a variabilidade espacial da precipitação pluvial para cada mês em estudo. Sendo que, o modelo Esférico melhor ajustou os pontos amostrais referentes aos meses de março e agosto. O modelo Gaussiano para os meses de fevereiro, junho e setembro e por fim, o modelo Exponencial para o mês de abril. Ressaltando que nenhum dos meses em estudo apresentou fraca dependência espacial, tendo em vista o valor do efeito pepita relativo.pt_BR
dc.degree.localToledopt_BR
dc.publisher.localToledopt_BR
dc.contributor.advisor1Assumpção, Rosangela Aparecida Botinha
dc.contributor.referee1Assumpção, Rosangela Aparecida Botinha
dc.contributor.referee2Piovesan, Marcia Regina
dc.contributor.referee3Marins, Araceli Ciotti de
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programLicenciatura em Matemáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApt_BR
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