Submitted by Lucienne Costa (lucienneferreira@ufcg.edu.br) on 2018-08-08T20:51:33Z No. of bitstreams: 1 LEYDSON GALVÍNCIO DANTAS – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 2738181 bytes, checksum: db3cee5c7f083124e00eb4eb3220492c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-08T20:51:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LEYDSON GALVÍNCIO DANTAS – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdf: 2738181 bytes, checksum: db3cee5c7f083124e00eb4eb3220492c (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / CNPq / A variabilidade espacial e temporal das precipitações no estado da Paraíba, proporciona irregularidades na distribuição da mesma, como frequentemente observado nos eventos de secas prolongadas e excesso de precipitação em intervalos curtos de tempo, comprometendo em termos gerais a qualidade de vida da população. Neste trabalho é elaborado o preenchimento das falhas encontradas nas séries temporais em alguns municípios do Estado, obtendo deste modo, uma séria robusta o bastante, na qual tem a função de auxiliar, as análises dos resultados ao ser trabalhada com a metodologia de Box-Jenkins para séries temporais. Visando assim, a elaboração de prognósticos pluviométricos em algumas cidades do Estado por intermédio de modelos estocásticos, onde nota-se que a forma do modelo SARIMA(1,0,1)×(1,1,1) é o que melhor se ajusta pela análise dos critérios e resíduos, dentre os municípios onde as previsões chegaram a equivaler alguns dos valores observados nas estações pluviométricas. Os municípios localizados nas proximidades do Planalto da Borborema foram os que demonstraram a melhor acurácia em termos de previsibilidade ao ser comparado com os outros analisados neste estudo. / The spatial and temporal variability of rainfall in the state of Paraiba, provides irregularities in the distribution of the same, as often observed in prolonged droughts events and excess rainfall in short time intervals, affecting generally the quality of life of the population. This paper prepared filling the gaps found in the time series in some cities of the State, thereby obtaining a robust serious enough, which has a helper function, the analysis of the results to be crafted with the Box-Jenkins methodology for time series. Aiming thus the development of rainfall predictions in some cities of the State through stochastic models, where it is noted that the model shape SARIMA(1,0,1)×(1,1,1) is the best fit for analysis the criteria and waste from the municipalities where the predictions come to equate some of the values observed in the rainfall stations. The Cities located near of the Planalto of Borborema were the ones that showed the best accuracy in terms of predictability when compared to the other analyzed in this study.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In order to obtain an increase of quality seasonal climate forecast of precipitation, for the state of Rio Grande do Sul, were implemented and evaluated nine types of simulations that uses different cumulus parameterization schemes available in the Regional Climate Model version 4 RegCM4.The tested parameterizations were Grell with closure Arakawa and Schubert - AS and Fritsch and Chappell - FC, MIT-Emanuel and mixed convection that is the use of different convection schemes on the land and the sea. The evaluation method consisted of analysis qualitative and quantitative statistics of seasonal precipitation climate forecasts of five regions of Rio Grande do Sul, from August 2013 to August 2014.The statistics applied were Taylor diagram, random and systematic error analysis, concordance index and contingency table. The forecasts were evaluated using observed data from meteorological stations of the Instituto Nacional de Meteorogia (INMET). The analysis showed the RegCM4 had higher correlations and lower errors compared to the Global Model. The best results were observed in the northern and western part of the state with the parameterizations Grell FC, Grell AS and the combination of Emanuel simulated ocean and Grell AS on land. Although some regions were not adequately represented by the Regional Climate Model RegCM4, yet it performed well reducing the overestimation of precipitation observed in the simulation of the Global Model and improved temporal distribution of the same. / Com a finalidade de se obter uma previsão climática sazonal de precipitação de qualidade para o Estado do Rio Grande do Sul foram realizadas e avaliadas nove tipos de simulações que utilizam diferentes esquemas de parametrização cumulus, disponíveis no Modelo Regional Climático RegCM versão 4. As parametrizações testadas foram Grell com fechamento Arakawa e Schubert - AS e Fritsch e Chappell FC, MIT-Emanuel e convecção mista que é a utilização dos diferentes esquemas de convecção sobre a terra e o mar. O método de avaliação consistiu de análises estatísticas qualitativas e quantitativas das previsões climáticas de precipitação sobre cinco regiões do Rio Grande do Sul no período de agosto de 2013 a agosto de 2014. As estatísticas aplicadas foram Diagrama de Taylor, análise de erro aleatório e sistemático, índice de concordância e tabela de contingência. As previsões foram avaliadas através dos dados observados de estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia. As análises mostraram que o RegCM4 apresentou correlações maiores e erros menores em comparação com o Modelo Global. Os melhores resultados foram observados na metade norte e oeste do Estado com as parametrizações Grell FC, Grell AS e a combinação de Emanuel simulado sobre o oceano e Grell AS sobre a terra. Apesar de algumas regiões não terem sido representadas adequadamente pelo Modelo Regional Climático RegCM4, ainda assim ele teve um bom desempenho em reduzir as superestimações de precipitação observadas na simulação do Modelo Global e melhora na distribuição temporal da mesma.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T21:50:51Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Graciela_Redies_Fischer.pdf: 562537 bytes, checksum: e10a16427d8b4f6352c366ea11522b0c (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T22:45:21Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Graciela_Redies_Fischer.pdf: 562537 bytes, checksum: e10a16427d8b4f6352c366ea11522b0c (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-21T22:45:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Graciela_Redies_Fischer.pdf: 562537 bytes, checksum: e10a16427d8b4f6352c366ea11522b0c (MD5) Previous issue date: 2007-10-18 / Sem bolsa / A precipitação pluvial, medida em estações meteorológicas, nem sempre é um bom parâmetro para avaliar-se a disponibilidade hídrica em determinado período. Os totais da precipitação pluvial correspondem a todo o período considerado, não sendo levado em conta se foram bem ou mal distribuídos. Com o Número de Dias de Chuva, tem-se uma idéia da intensidade da precipitação pluvial, pois ao se analisar o mesmo total de chuva, em intervalos de tempo distintos, obtém-se qual a intensidade, bem como a variabilidade quantitativa da mesma. Conhecer e poder prever grandezas meteorológicas tem sido objeto de estudo de pesquisadores de todo globo: os prognósticos devem contemplar tanto a escala temporal quanto a espacial. Partindo da hipótese de que as escalas dos modelos de previsão de longo prazo, atualmente existentes, não contemplam as diversidades climáticas regionais do Estado do Rio Grande do Sul e que estudos regionalizados podem melhorar as informações demandadas pela sociedade, este trabalho teve como objetivo principal determinar as relações preditivas entre o Número de Dias de Chuva (NDC) de algumas estações meteorológicas do Rio Grande do Sul e as Temperaturas da Superfície do Mar (TSM). Nesta pesquisa foram usados dois conjuntos de dados: o primeiro formado por dados mensais de Número de Dias de Chuva de 17 estações meteorológicas do Estado, para o período de 1982 a 2005; o segundo, composto por dados de Temperatura da Superfície do Mar, para o período de 1982 a 2005. A série foi dividida em dois períodos: o dependente, compreendendo o intervalo de 1982 a 2002, para determinação das equações preditivas, bem como os coeficientes de regressão, e o período independente, cujo intervalo foi de 2003 a 2005, para validação do modelo. Os dados de TSM foram utilizados para, através das equações de regressão, estabelecer as relações entre as variáveis. Depois de estabelecidas as equações, foram calculados os valores previstos de NDC, e então comparados com valores observados, a fim de se verificar a eficiência do modelo. Para todas as regiões e para os meses analisados, obtiveram-se bons resultados na previsão de NDC. A série de dados prevista e a observada seguem um mesmo padrão de distribuição desta variável, embora existam alguns valores previstos que apresentam diferenças dos observados, essas não são significativas. No período independente, a série prevista mostra as maiores diferenças em relação aos valores observados. A região em que o modelo apresenta melhor destreza é a região ecoclimática da Campanha (R9) e o mês de melhor previsão é julho. / A pluvial precipitation measured in meteorologic stations, is not always a good parameter to evaluate the hydric availability in a determined period. The total pluvial precipitation corresponds the whole period considered, not taking into account if they were distributed well or badly. With the Number of Rainfall Days, there is an idea of the intensity of the pluvial precipitation, as analysing the same total of rain in intervals of distinct time, obtaining the intensity as well as the quantitative variability of the same. To know and be able to predict grandeur meteorologics has been the purpose of researchers in the whole world. The forecast must contemplate the temporal scale as much as the spatial. Starting from the theory that the scales of model prediction at long term, now existing, does not contemplate the diverse climatical regions State of Rio Grande do Sul and the regional studies can improve the information demanded by society, this study had as main objective to determine the predicted relations between the Number of Rainfall Days (NRD) of some meteorologic stations of Rio Grande do Sul and the Sea Surface Temperature (SST). In this research, were used two sets of data; the first formed by monthly datas of Number of Rainfall Days in 17 meteorologic stations in the State, from the period of 1982 to 2005. The second, composed of datas of the Sea Surface Temperature, from period 1982 to 2005. The series were divided into two periods, the dependent, comprehending the gap from 1982 to 2002, for determination of predicted equations as well as the factor of regression, and the independent period, which gap was from 2003 to 2005, for validation of the model. The datas of SST were used to, through the equations of regression, establish the relations between the variables. After establishing the equations, the values predicted of NRD were calculated, and them compared with the values observed, in order to verify the efficiency of the model. For all the regions analysed, were obtained good results in the prediction of Number of Rainfall Days for all the months analysed. The series of observed data, proceeds the same standard of distribution of this variable, although there are some foreseen values that present differences in observed values, but are not significant. In the independent period, the foreseen series show the biggest differences in relation to the observed values. The region in which the model presents the best dexterity is the echoclimatic region of Campanha (R9) and the month of best prediction is July.

Potato (Solanum tuberosum L.), Solanaceae, is ranked fourth in food amount production, exceeded only by wheat, rice and corn. Brazil has potential in climate and soil for growing potatoes, but with a growing concern of society with possible changes in global and regional climate because of anthropogenic increase in greenhouse gases, this crop may be affected in the future. This study had the following objectives: to calibrate for Santa Maria and evaluate simulation models of potato tuber yield for Santa Maria (subtropical climate and São Joaquim (temperate climate), and evaluate the potato tuber yield in scenarios with increasing concentration of carbon dioxide and temperature in Santa Maria, RS, in different sowing dates, considering symmetric and asymmetric increase in minimum and maximum daily air temperature. We evaluated six simulation models of potato tuber yield and the statistics used to evaluate the performance of the models was the root mean square error (RQME). In order to evaluate the effect of climate change on potato tuber yield, one of the six evaluated models (SPITTERS, 1987) was used. Seven climate scenarios (0ºC, 1ºC, 2ºC, 3ºC, 4ºC, 5ºC to 6ºC) for the next 100 years were generated with the Weather Generator LARS-WG using as base series observed meteorological data from 1969 to 2003 in Santa Maria, RS. Potato tuber yield was simulated throughout the 100-year period of each climate scenario in several planting dates for the Spring and Fall growing seasons. Models with the original coefficients showed similar performance in the simulation of tuber yield in Santa Maria and São Joaquin. The models of Hartz; Moore, Johnson, and Pereira simulated better the potato tuber yield. After calibration, the Sands. model was the one that best predicted the potato tuber yield, followed by the models of Pereira and MacKerron; Waister. For the Spring growing season, a symmetrical increase in temperature of 4ºC and an asymmetrical increase of 5ºC offset the beneficial effect of increasing concentration of carbon dioxide. For the Fall growing season, the increase in temperature affected little the potato tuber yield. An anticipation of 14 days in the emergence date in the Spring growing season and a delay of seven days in emergence date in the Fall growing season decrease the negative impact of increased air temperature on the tuber yield of potato grown in Santa Maria, RS. / A batata (Solanum tuberosum L.), família Solanaceae, ocupa o quarto lugar em quantidade de produção de alimentos, sendo superada apenas pelo trigo, arroz e milho. O Brasil possui elevado potencial edafoclimático para o cultivo da batata, mas devido às possíveis mudanças no clima global e regional esta cultura poderá ser afetada no futuro. Esta tese teve como objetivos: calibrar para Santa Maria-RS e avaliar modelos de simulação da produtividade de tubérculos de batata em Santa Maria-RS (clima subtropical) e São Joaquim-SC (clima temperado) e avaliar a produtividade de tubérculos de batata em cenários com aumento da concentração de dióxido de carbono e da temperatura em Santa Maria, RS, em diferentes datas de plantio, considerando aumento simétrico e assimétrico na temperatura mínima e máxima diária do ar. Foram avaliados seis modelos de simulação da produtividade de tubérculos de batata e a estatística utilizada para avaliar o desempenho dos modelos foi a da raiz do quadrado médio do erro (RQME). Para verificar o efeito da mudança climática na produtividade de tubérculos de batata foi utilizado um dos modelos avaliados (SPITTERS, 1987). Sete cenários climáticos (0ºC, 1ºC, 2ºC, 3ºC, 4ºC, 5ºC e 6ºC) para os próximos 100 anos foram gerados com o aplicativo computacional Weather Generator LARS-WG usando-se como base a série de dados meteorológicos observados de 1969 a 2003 em Santa Maria, RS. A produtividade de tubérculos de batata foi simulada ao longo dos 100 anos de cada cenário climático em várias datas de plantio no cultivo de primavera e no cultivo de outono. Os modelos com os coeficientes originais apresentaram desempenho semelhante na simulação da produtividade de tubérculos de batata em Santa Maria e São Joaquim. Os modelos que melhor simulam a produtividade de tubérculos de batata são os modelos de Hartz; Moore, Johnson e Pereira. Após a calibração dos modelos por ajuste dos coeficientes, o modelo de Sands é o que melhor prediz a produtividade de tubérculos de batata, seguido pelos modelos de Pereira e MacKerron; Waister. Para os cultivos de primavera, um aumento simétrico na temperatura do ar a partir de 4ºC e assimétrico a partir de 5ºC (temperatura mínima 6ºC e temperatura máxima 4ºC) anulou o efeito benéfico do aumento da concentração de dióxido de carbono. Para os cultivos de outono, o aumento da temperatura do ar praticamente não afeta a produtividade de tubérculos de batata. A antecipação de 14 dias na data de emergência no cultivo de primavera e o atraso de sete dias na data de emergência no cultivo de outono diminui o impacto negativo do aumento da temperatura do ar na produtividade de tubérculos de batata em Santa Maria, RS.