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Previous issue date: 2000-06-18 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho teve como objetivos específicos: testar a distribuição de probabilidade que melhor se ajusta à freqüência das precipitações; analisar os dados de precipitação, considerando sua variabilidade espacial e temporal, nos períodos anual, chuvoso, seco e mensal, bem como o número médio de dias com chuva nos mesmos períodos, estabelecendo valores médios para todo o estado; e identificar, por intermédio de técnicas de análise de agrupamento, regiões com precipitação homogênea no Estado de Minas Gerais. Foram analisadas as distribuições de probabilidade exponencial, gama, log-normal (a dois e três parâmetros), normal e Weibull. Os testes, não-paramétricos, de qui-quadrado, a 5% de significância, e de Kolmogorov-Smirnov, a 20% de significância, foram utilizados para verificar a aderência das probabilidades estimadas aos dados observados. Foram considerados, para fins de análise espacial e temporal, o total médio e número médio de dias com chuva, para os períodos anual, chuvoso, seco e mensal de precipitação. Como período chuvoso, consideraram-se os meses de janeiro, fevereiro, março, outubro, novembro e dezembro, e como período seco, os meses de abril, maio, junho, julho, agosto e setembro. Foram considerados dias com chuva aqueles em que se observou precipitação maior ou igual a 0,1 mm. Foram feitas combinações entre os métodos de agrupamento (encadeamento simples e encadeamento completo) e as medidas de dissimilaridade (distância euclidiana, distância euclidiana média e distância de Mahalanobis), aplicados aos dados de precipitação, considerando também a otimização pelo método de Toucher. Para os valores diários de precipitação, observou-se a superioridade do ajustamento da distribuição Weibull, com exceção dos decêndios do período seco, em que predomina a distribuição exponencial. No caso dos valores totais de precipitação para o período seco, predominou a distribuição exponencial; no período chuvoso, houve uma variação entre as distribuições Weibull, exponencial, gama e normal, nesta ordem; esta última aparece somente em dois meses. A geoespacialização dos dados apresentou distinção nítida entre o período chuvoso e o seco, conforme os índices obtidos. A análise de agrupamento mostrou ser uma ferramenta importante para definir a existência de estações pluviométricas com totais médios diferentes, evitando a generalização de informações por região. / This work was carried out: a) to test the probability density function that fits better to the observed precipitation frequency; b) to analyze the precipitation data, considering its time and space variability, for annual, monthly rainy, and dry periods, including the average number of days with rainfall in the annual and monthly basis. The clustering analysis technique was also used to identify areas with homogeneous precipitation in the State of Minas Gerais. The Gamma, exponential, normal, Weibull, and log-normal probability distributions (with two and three parameters) were also analyzed. The non-parametric test of qui- square, at 5% of significance, and the Kolmogorov-Smirnov test, at 20% of significance were used to verify the goodness of fit between estimated and observed rainfall data. Days with rainfall larger than 0.1 mm were considered a rainy day. Combinations among the clustering methods (simple linkage and complete linkage) and the dissimilarity measures (Euclidean distance, average Euclidean distance, and Mahalanobis distance) on precipitation data were also analyzed, using the Toucher method for optimization. For the daily precipitation values, the superiority of Weibull distribution function was demonstrated, except for ten dry days period, in which the exponential probability distribution function prevailed. For accumulated total precipitation for dry period, the exponential probability distribution prevailed. In the rainy period, the best probabilities distributions were the Weibull distribution, exponential, gamma, and normal, in this order. The later only in two months of the year. The precipitation data geoespatialization showed clearly the distinction between rainy days, and dry periods. The clustering analysis of the rainfall data showed to be an important tool to define the existence of a particular spatial variability in the rainfall regime in the State of Minas Gerais. / Não foi localizado mo CPF do autor.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:123456789/8130 |
| Date | 18 June 2000 |
| Creators | Catalunha, Márcio José |
| Contributors | Leal, Brauliro Gonçalves, Ribeiro, Aristides, Soares, Carlos Pedro Boechat, Sediyama, Gilberto Chohaku |
| Publisher | Universidade Federal de Viçosa |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFV, instname:Universidade Federal de Viçosa, instacron:UFV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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