Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2016-12-20T10:57:25Z No. of bitstreams: 2 Tese - Sylvia Elaine Marques de Farias - 2016.pdf: 7335718 bytes, checksum: 48824dd4042523e464e099f9a62371b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-12-27T12:49:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Sylvia Elaine Marques de Farias - 2016.pdf: 7335718 bytes, checksum: 48824dd4042523e464e099f9a62371b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-27T12:49:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Sylvia Elaine Marques de Farias - 2016.pdf: 7335718 bytes, checksum: 48824dd4042523e464e099f9a62371b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-04-18 / The Brazilian savanna is the second largest biome, covering an approximate area of 21% of the national territory. Among other factors, the rainfall favored the activities of agribusiness and hydro-dependent activities of the climate pattern of rainfall. However, the biome is complex climatologically and rainfall network is sparse or poorly distributed. In this sense, this study sought to evaluate the precipitation estimates of the Savanna. The main results of this thesis are: a) by the need to assess the rainfall pattern on the Savanna it was found that the rains are caused due to phenomena of weather and climate that operate seasonally, featuring the region by dry winters, from May to August, and rainy summers, from September to April. A deficit above -5,0 mm.mes-1 is observed between May and June, while the excess water, the rainy season can reach 240,0 mm.mes-1; b) given the complexity rainfall observed in the biome, statistical tests showed that version 7 algorithm was more accurate to estimate precipitation. As for the regions of the state inserted in the biome, Goiás presented the highest value as the Pearson correlation, 0,99. Estimates between area and pixel showed that the satellite estimates are consistent with the observations. Considering the ability of estimates of the annual and seasonal pattern, the precipitation anomalies reproduce the variability of dry and wet periods. The estimate for the year 2009, under the influence of the beginning of a moderate El Nino, played a rainy year throughout the Savanna. Conversely, 2007, characterized by end of an El Nino low intensity, reproduced a dry year; c) Analysis of Main Components (ACP) were characterized by the three most significant factors explaining 97,5% of the total variance of monthly precipitation data both for Brazil and for the Savanna. The CP1 varies linearly indicating that it explains both the Savanna as to Brazil the annual variation in rainfall. The CP2 brand significantly seasonality between Brazil and the Savanna. The CP3 varies significantly between characteristic months due to seasonality. The results suggest that the satellite rainfall estimates, version (3B43), are accurate on a complex and extensive biome as the Savanna. / O cerrado é o segundo maior bioma brasileiro, ocupando uma área aproximada de 21% do território nacional. Dentre outros fatores, a pluviosidade favoreceu ao agro e ao hidro negócio, atividades dependentes do padrão climático da precipitação. No entanto, o bioma é complexo climatologicamente e a rede pluviométrica é escassa ou mal distribuída. Neste sentido, esta pesquisa procurou avaliar as estimativas de precipitação sobre o bioma Cerrado. Os principais resultados desta tese são: a) mediante a necessidade de se avaliar o padrão pluviométrico sobre o bioma Cerrado, constatou-se que as chuvas são originadas devido a fenômenos de tempo e clima que atuam sazonalmente, caracterizando a região por invernos secos, entre maio a agosto, e verões chuvosos, entre setembro a abril. Um déficit superior a -5,0 mm.mes-1 é observado entre maio e junho, enquanto o excedente hídrico, no período chuvoso, pode chegar até 240,0 mm.mes-1; b) diante da complexidade pluviométrica observada no bioma, os testes estatísticos mostraram que a versão 7 do algoritmo se mostrou mais acurada para estimar a precipitação. E, quanto às regiões dos Estados inseridas no bioma, Goiás apresentou o maior valor quanto à correlação de Pearson, 0,99. As estimativas entre área e pixel mostraram que as estimativas por satélite estão de acordo com as observações. Considerando-se a habilidade de estimativas quanto ao padrão anual e sazonal, as anomalias de precipitação reproduziram a variabilidade dos períodos secos e chuvosos. A estimativa para o ano de 2009, sob a influência do início de um El Niño moderado, reproduziu um ano chuvoso em todo o Cerrado. Por outro lado, o ano de 2007, caracterizado pelo final de um El Niño de fraca intensidade, reproduziu um ano seco; c) as Análises de Componentes Principais (ACP) foram caracterizadas por três fatores mais significativos que explicam 97,5% da variância total dos dados mensais de precipitação tanto para o território brasileiro quanto para o bioma Cerrado. A CP1 varia linearmente indicando que ela explica tanto para o Cerrado quanto para o Brasil a variação anual da precipitação. A CP2 marca significativamente a sazonalidade entre o Brasil e o Cerrado. A CP3 varia significativamente entre meses característicos devido à sazonalidade. Os resultados sugerem que as estimativas de precipitação por satélite, versão (3B43), são acuradas sobre um bioma complexo e extenso como o Cerrado.