Alternativamente ao preenchimento de falhas, buscou-se neste estudo apresentar uma metodologia para a geração de séries de precipitações mensais médias apenas com os dados observados disponíveis nas estações pluviométricas presentes na área de estudo e seu entorno. Neste caso, para cada época da série, somente os dados disponíveis foram utilizados para o cálculo da precipitação média, assim em cada época admitiu-se que uma combinação diferente de postos pluviométricos fosse utilizada para o seu cálculo. Para isso foi desenvolvida uma ferramenta computacional em ambiente SIG para automatizar todas as etapas do estudo. Os resultados das séries de precipitação mensal média para uma bacia hidrográfica calculados segundo a metodologia alternativa apresentada foram comparados a dois métodos de preenchimento de falhas comumente utilizados nos estudos hidrológicos. Posteriormente foram avaliados os impactos do quantitativo de falhas nas séries. Também foram avaliados os reflexos na aplicação das séries na modelagem chuva-vazão e por fim a metodologia foi aplicada a um caso concreto. Os resultados encontrados e os testes estatísticos apontam resultados satisfatórios e equivalentes nas condições testadas. Verificou-se uma degradação na correlação entre a série gerada a partir dos dados sem falhas e as séries geradas com os dados com as imposições das falhas com o aumento do número de falhas impostas. As séries de vazões médias mensais geradas utilizando-se o modelo mensal SMAP quando da aplicação das séries de precipitação calculadas pela metodologia alternativa também se mostraram equivalentes, segundo os testes estatísticos realizados, às séries geradas de dados de precipitação sem falhas ou com as falhas preenchidas. As diferenças encontradas entre as séries foram pequenas o que se refletiu nos Índices de Nash-Sutcliffe que foram próximos. / In this study, we proposed a methodology for the generation of average monthly rainfall series only with the observed data available in the rainfall stations present in the study area and its surroundings. In this case, for each season of the series only the available data were used for the calculation of the average precipitation, so in each season it was admitted that a different combination of pluviometric stations was used for its calculation. For this, a computational tool was developed with a GIS approach to automate all stages of the study. The results of the average monthly rainfall series for a river basin calculated according to the alternative methodology presented were compared to two methods of filling gaps commonly used in hydrological studies. Subsequently, the impacts of the number of failures in the series were evaluated. We also evaluated the reflexes in the application of the series in the rainfall-flow modeling and finally the methodology was applied to a case study. The results found and the statistical tests show satisfactory and equivalent results under the conditions tested. There was a degradation in the correlation between the series generated from the data without fail and the series generated with the data with the impositions of the failures with the increase of the gaps imposed. The series of monthly average flows generated using the SMAP monthly model when applying the rainfall series calculated by the alternative methodology were also shown to be equivalent, according to the statistical tests carried out, to the series generated of data of precipitation without gaps or with the gaps fulfilled. The differences found between the series were small, which was reflected in the Nash-Sutcliffe Indices that were close.

Alternativamente ao preenchimento de falhas, buscou-se neste estudo apresentar uma metodologia para a geração de séries de precipitações mensais médias apenas com os dados observados disponíveis nas estações pluviométricas presentes na área de estudo e seu entorno. Neste caso, para cada época da série, somente os dados disponíveis foram utilizados para o cálculo da precipitação média, assim em cada época admitiu-se que uma combinação diferente de postos pluviométricos fosse utilizada para o seu cálculo. Para isso foi desenvolvida uma ferramenta computacional em ambiente SIG para automatizar todas as etapas do estudo. Os resultados das séries de precipitação mensal média para uma bacia hidrográfica calculados segundo a metodologia alternativa apresentada foram comparados a dois métodos de preenchimento de falhas comumente utilizados nos estudos hidrológicos. Posteriormente foram avaliados os impactos do quantitativo de falhas nas séries. Também foram avaliados os reflexos na aplicação das séries na modelagem chuva-vazão e por fim a metodologia foi aplicada a um caso concreto. Os resultados encontrados e os testes estatísticos apontam resultados satisfatórios e equivalentes nas condições testadas. Verificou-se uma degradação na correlação entre a série gerada a partir dos dados sem falhas e as séries geradas com os dados com as imposições das falhas com o aumento do número de falhas impostas. As séries de vazões médias mensais geradas utilizando-se o modelo mensal SMAP quando da aplicação das séries de precipitação calculadas pela metodologia alternativa também se mostraram equivalentes, segundo os testes estatísticos realizados, às séries geradas de dados de precipitação sem falhas ou com as falhas preenchidas. As diferenças encontradas entre as séries foram pequenas o que se refletiu nos Índices de Nash-Sutcliffe que foram próximos. / In this study, we proposed a methodology for the generation of average monthly rainfall series only with the observed data available in the rainfall stations present in the study area and its surroundings. In this case, for each season of the series only the available data were used for the calculation of the average precipitation, so in each season it was admitted that a different combination of pluviometric stations was used for its calculation. For this, a computational tool was developed with a GIS approach to automate all stages of the study. The results of the average monthly rainfall series for a river basin calculated according to the alternative methodology presented were compared to two methods of filling gaps commonly used in hydrological studies. Subsequently, the impacts of the number of failures in the series were evaluated. We also evaluated the reflexes in the application of the series in the rainfall-flow modeling and finally the methodology was applied to a case study. The results found and the statistical tests show satisfactory and equivalent results under the conditions tested. There was a degradation in the correlation between the series generated from the data without fail and the series generated with the data with the impositions of the failures with the increase of the gaps imposed. The series of monthly average flows generated using the SMAP monthly model when applying the rainfall series calculated by the alternative methodology were also shown to be equivalent, according to the statistical tests carried out, to the series generated of data of precipitation without gaps or with the gaps fulfilled. The differences found between the series were small, which was reflected in the Nash-Sutcliffe Indices that were close.

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.

The present work has as its primary objective to characterize the pluviometric system in the state of Sergipe and evaluate the applicability of the artificial neural networks in the process of fulfilling malfunctions in the historical series of pluvimetric data. It is intended, with this work, to socialize the technical knowledge about the existing system in the state and present to the users data of precipitation, a possible tool for the treatment of this information. To characterize the pluviometric system in the state of Sergipe, interviews were carried in public organizations, at the state and federal level, that have pluviometric posts or stations in Sergipe, aiming at identifying the profile of the people responsible for the stations; the structure of the network; and the process of monitoring and validating the precipitation data. To evaluate the functioning of the neural networks when the failures were fulfilled, three experiments were carried out, varying the structure of the created system. The results of the research reveal that Sergipe has a pluviometric system with good density, but poor distribution of stations. Also, a considerable number of stations today are inactive, and amongst the ones that are active, the great majority is conventional, and models that do not meet the recommendations of the World Meteorology Organization. This points out the urgent need to restructure the pluviometric system in the state. It has also been discovered that failures in the process of collection and transmission of data generate innumerous problems and inconsistence in the data of historical series of pluviometric data. About the applicability of the neural network to overcome the last problem, the experiments showed that the neural systems are able to generate satisfactory results. Nevertheless, there is some difficulty to obtain the values with precision, because the series of pluviometric data are not obtained with regularity, which implies in problems to recognize a specific pattern. Whereas researchers aim at consistent and precise data, this technique should not be disregarded, but improved and utilized after the pre-treatment of the data through simpler models. / O presente trabalho tem como objetivo caracterizar a rede pluviométrica do Estado de Sergipe e avaliar a aplicabilidade das redes neurais artificiais no preenchimento de falhas nas séries históricas de dados pluviométricos. Pretende-se, com este trabalho, socializar os conhecimentos técnicos sobre a rede existente no Estado e apresentar aos usuários dos dados de precipitação uma possível ferramenta voltada ao tratamento desses dados. Para caracterizar a rede pluviométrica do Estado, foram realizadas entrevistas nas entidades públicas, estaduais e federais, que possuem postos ou estações pluviométricas no Estado, visando identificar o perfil das pessoas responsáveis pelas estações; a estrutura da rede; e o processo de monitoramento e validação dos dados de precipitação. E, para avaliar o comportamento das redes neurais, quando aplicadas ao preenchimento de falhas, foram realizados 03 experimentos, variando a estrutura da rede criada. Os resultados da pesquisa revelam que Sergipe possui uma rede pluviométrica com boa densidade, mas com má distribuição das estações. Além disso, um número significativo de estações estão atualmente desativadas e dentre as que estão em funcionamento, a grande maioria é do tipo convencional e de modelos que não atendem às recomendações da Organização Mundial de Meteorologia OMM. O que mostra a urgente necessidade de reestuturação da rede pluviométrica do Estado. Constatou-se também que as falhas no processo de coleta e transmissão dos dados geram inúmeros problemas de inconsistência de dados e lacunas nas séries históricas de dados pluviométricos. Quanto à aplicabilidade das redes neurais para solucionar este último problema, os experimentos mostraram que as redes neurais conseguem gerar resultados satisfatórios. Porém, com certa dificuldade de obter valores com precisão, pois as séries de dados pluviométricos não apresentarem muita regularidade, dificultando o reconhecimento de uma lógica ou de um padrão. No entanto, embora o que se almeje sejam dados consistentes e precisos, esta técnica não deve ser descartada, mas sim aprimorada e utilizada após o prétratamento dos dados através de modelos mais simples.

Dissertação(mestrado) - Universidade Federal do Rio Grande, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Oceânica, Escola de Engenharia, 2007. / Submitted by Lilian M. Silva (lilianmadeirasilva@hotmail.com) on 2013-04-23T19:36:35Z No. of bitstreams: 1 Preenchimento de Falhas Em Séries Temporais.pdf: 1220186 bytes, checksum: 63f95a9199b69e0dc9b5f6edf4e8ea31 (MD5) / Approved for entry into archive by Bruna Vieira(bruninha_vieira@ibest.com.br) on 2013-06-03T19:44:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Preenchimento de Falhas Em Séries Temporais.pdf: 1220186 bytes, checksum: 63f95a9199b69e0dc9b5f6edf4e8ea31 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-03T19:44:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Preenchimento de Falhas Em Séries Temporais.pdf: 1220186 bytes, checksum: 63f95a9199b69e0dc9b5f6edf4e8ea31 (MD5) Previous issue date: 2007 / O estudo de observações meteorológicas históricas é importante para dar continuidade em estudos ambientais, de previsão do tempo e variabilidade climática. Neste trabalho foram analisadas séries temporais com falhas das variáveis de temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura média, umidade relativa e precipitação e foram usadas as médias mensais do ano de 1990 a 2000, de treze estações do Rio Grande do Sul. Nas séries que estavam completas criaram-se falhas artificiais e aplicaram-se os métodos estatísticos de: análise de regressão múltipla, média simples, Steurer, média de três estações, proporção normal e análise harmônica, a fim de prever os dados faltantes. Após a aplicação de cada método, calculou-se o erro absoluto, o erro quadrático e o erro percentual e avaliou-se o desempenho do método para o preenchimento em cada variável. Nestas análises constatou-se que, dos métodos estudados, os que melhor obtiveram bons resultados para previsão de dados foram os de análise de regressão múltipla, Steurer e média de três estações. / The study of time histories of meteorological observations is an essential background for environmental studies, in particular weather and climate variability predictions. In this work, monthly averages of maximum, minimum and average temperatures, relative humidity and monthly precipitation collected from thirteen meteorological stations in the State of Rio Grande do Sul (Brazil) in the period from 1990 to 2000, were analyzed. Artificial gaps were created in complete series and Multiple Regression, Simple Averages, Steurer, Three Stations Averages, Normal Proportion and Harmonic Analysis methods were applied to fill them. The performance of the methods was evaluated by comparison of absolute, quadratic and percentual computed errors. Best results were obtained with Multiple Regression, Steurer and Three Stations Methods.

Submitted by Gabriela Lopes (gmachadolopesufpel@gmail.com) on 2017-03-07T16:57:14Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) DISSERTAÇÃO_Gisele_Machado.pdf: 3307276 bytes, checksum: 592c96eced3ac21eaba699361b81eed0 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2017-03-09T20:39:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO_Gisele_Machado.pdf: 3307276 bytes, checksum: 592c96eced3ac21eaba699361b81eed0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T20:39:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DISSERTAÇÃO_Gisele_Machado.pdf: 3307276 bytes, checksum: 592c96eced3ac21eaba699361b81eed0 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2015-03-31 / O Estado do Rio Grande do Sul tem acumulado perdas na produção agropecuária e econômica, em função da ocorrência de eventos de seca. Apesar de todo o avanço tecnológico, a agricultura ainda depende das condições climáticas e meteorológicas e, por isso, estudos devem ser realizados com o intuito de auxiliar na investigação do comportamento da seca, nas mais diversas regiões. Um passo importante para o entendimento dos eventos de seca é a utilização de índices, que fazem um levantamento da situação, conforme uma escala de intensidade, que objetiva dar um panorama do comportamento hídrico da região.Assim, o presente trabalho tem como objetivo identificar e caracterizar o comportamento da seca, utilizando índices meteorológicos, em diferentes escalas temporais para 40 estações, compostas por uma série de dados de precipitação de 90 anos (1913-2002), localizadas no Estado do Rio Grande do Sul, obtidas através do banco de dados do Instituto Nacional de Meteorologia e da Agência Nacional de Águas.Para tanto, foram utilizados dois índices de seca: Índice Padronizado de Precipitação, nas escalas temporais de 1, 3, 6, 9, 12 e 24 meses, nas intensidades severa e extrema,e o Índice de Moreno,em escala trimestral e semestral,nas intensidades intensa e severa, bem como a contagem do número total de dias secos e análise da sequência de dias secos.Para o preenchimento de dados das séries de precipitação diária, foi utilizada a modelagem estocástica Cadeia de Markov de dois estados. Os resultados mostraram que para o Índice de Moreno, a escala trimestral, comparativamente à escala semestral, apresentou maior concentração de eventos de seca. Para o Índice Padronizado de Precipitação,as maiores sequências de meses secos foram encontradas na intensidade extrema; a maior ocorrência de eventos de seca severa coincidiu em 85% com os períodos de La Niña e a maior incidência de eventos de seca severa e intensa ocorreu na década de 1943 a 1952. Quantoà espacialização do Índice Padronizado de Precipitação, nas escalas 6, 12 e 24 meses, esta representou adequadamente os resultados obtidos nas sequências de períodos secos. / Due to the occurrence of drought events, the state of Rio Grande do Sul has accumulated losses in the agricultural and economic production. Despite the technological advances, agriculture still depends on climatic and weather conditions and, therefore, studies should be conducted in order to help the investigation of drought behavior in various regions. An important step in the understanding of drought events is the use of indexes, which survey the situation, according to an intensity scale, which aims to give an overview of the water behavior in the region. Thus, this study aims to identify and characterize drought behavior by using meteorological indexes, at different time scales for 40 seasons, consisting of a series of rainfall data from 1913 to 2002, located in the state of Rio Grande do Sul, obtained from the database of the National Institute of Meteorology (INMET) and the National Water Agency (ANA). Therefore, two drought indexes were used: Standardized Precipitation Index, in the time scales of 1, 3, 6, 9, 12 and 24 months, in severe and extreme intensities, and the Moreno Index, a quarterly and half-yearly scale, in intense to severe intensities, as well as the count of the total number and sequence analysis of dry days. For data filling of daily precipitation series, the stochastic model was used applying the Markov chain from two states. The results indicated that for the Moreno Index, the quarterly level, compared to the half-yearly scale, showed a higher concentration of drought events. For the Standardized Precipitation Index, the main sequences of dry months were found in extreme intensity; the higher incidence of severe drought events coincided in 85% with periods of La Niña and the higher incidence of severe and intense drought events occurred from 1943 to 1952. As for the spatial distribution of the Standardized Precipitation Index, in the scales 6, 12 and 24 months, it adequately represented the results obtained in the sequences of dry periods.

Made available in DSpace on 2017-07-21T14:19:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Baba.pdf: 3642224 bytes, checksum: 81e8e78f554cdf870e6f9a554b71f87a (MD5) Previous issue date: 2012-07-31 / Climatic data are more and more important to predict climate phenomena or to evaluate historical data that serve as support for decision making especially for agriculture. Ensuring the quality of these data is crucial. These data are collected by the meteorological stations, during this process some data gaps and data inconsistent may be generated. Identify suspicious or inconsistent data is very important to ensure data quality. This paper presents an approach that uses statistical and geostatistical techniques to identify incorrect and suspicious data and estimate new values to fill gaps and errors. In this research, a spatial database was used to implement these techniques (statistical and geostatistical) and to test and evaluate the weather data. To evaluate these techniques we used data from stations located in Paraná State to evaluate the temperature variable. To check the results of the estimated data, we used the mean absolute error (MAE) and the root mean square error (RMSE). As a result, the uses of these techniques have proved to be suitable to identify basic errors and historical errors. The temporal validation showed a poor performance by overestimating the amount of incorrect data. Regarding the estimation techniques applied Kriging, Inverse of Distance Weighted and Linear Regression, all showed similar performance in the error analysis. / A análise de dados climáticos serve de suporte na previsão de fenômenos relacionados, na avaliação de seus dados históricos e para a tomada de decisões, em especial na área da agricultura. Garantir a sua qualidade é fundamental. O processo de coleta desses dados, através das estações meteorológicas, pode apresentar problemas, onde dados inconsistentes podem ser geridos ou obtidos. A identificação de dados inconsistentes ou suspeitos é de fundamental importância na garantia de qualidade dos dados. Este trabalho apresenta uma abordagem para solução do problema, utilizando técnicas estatísticas e geoestatísticas na identificação de dados inconsistentes e na estimativa de dados a serem corrigidos ou preenchidos. A implementação destas técnicas em um banco de dados espacial apresentou-se como um facilitador na identificação e no preenchimento desses dados. Para avaliação destas técnicas utilizou-se de dados das estações localizadas no Estado do Paraná, para análise da variável temperatura. Para avaliar os resultados, foram utilizados os erros médio e quadrático. Como resultado, destaca-se que as técnicas de identificação de erros mostraram-se adequadas na consistência de erros básicos e históricos. A validação espacial apresentou baixo desempenho por superestimar a quantidade de dados incorretos. Quanto as técnicas utilizadas na estimativa dos dados, Krigagem, Inverso da Distância e Regressão Linear, todas apresentaram desempenho semelhantes com relação à análise dos erros.