Modelagem estocástica da precipitação na Amazônia
Fecha
1997Otro título
Stochastic models of precipitation in Amazonia
Resumo
Foram ajustados modelos estocásticos de precipitação na Amazônia, utilizando registros diários de 402 estações pluviométricas, operadas pelo DNAEE. A ocorrência de chuva foi modelada através de cadeias de Markov não estacionárias, e para a quantidade de chuva adotou-se a distribuição gama, com parâmetros variando com o dia do ano. As probabilidades foram relacionadas a funções harmônicas do tempo através de Modelos Lineares Generalizados. Os coeficientes do modelo foram mapeados utilizando inte ...
Foram ajustados modelos estocásticos de precipitação na Amazônia, utilizando registros diários de 402 estações pluviométricas, operadas pelo DNAEE. A ocorrência de chuva foi modelada através de cadeias de Markov não estacionárias, e para a quantidade de chuva adotou-se a distribuição gama, com parâmetros variando com o dia do ano. As probabilidades foram relacionadas a funções harmônicas do tempo através de Modelos Lineares Generalizados. Os coeficientes do modelo foram mapeados utilizando interpolação Kriging. Para a verificação do modelo, foram utilizadas 5 estações, as quais não foram usadas no ajuste das isolinhas. Os resultados demonstraram a característica convectiva da chuva e a influência da flutuação sazonal da ZCIT, no regime de precipitação da Amazônia ...
Abstract
Stochastic models of precipitation were fitted to data from Amazonia. Daily records from 402 raingauges supplied by DNAEE, were used. Nonstationary Markov chains were fitted to the occurrence of rain, and gamma distributions, with parameters varying with time of year, were fitted to rainfall amounts. Probabilities were related to harmonic functions of time by Generalized Linear Models. Model coefficients were mapped and can be interpolated by kriging. Data from 5 stations, not used in model fit ...
Stochastic models of precipitation were fitted to data from Amazonia. Daily records from 402 raingauges supplied by DNAEE, were used. Nonstationary Markov chains were fitted to the occurrence of rain, and gamma distributions, with parameters varying with time of year, were fitted to rainfall amounts. Probabilities were related to harmonic functions of time by Generalized Linear Models. Model coefficients were mapped and can be interpolated by kriging. Data from 5 stations, not used in model fitting, were used for model verification. The result demonstrated the convective characteristic of rainfall and the influence of seasonal fluctuations in the ITCZ, on the precipitation regime of Amazon. ...
En
Rbrh : Revista Brasileira de Recursos Hídricos. Porto Alegre, RS. vol. 2, n. 2 (jul./dez.1997), p. 157-171
Origen
Nacional
Colecciones
-
Artículos de Periódicos (40175)Ingeniería (2432)
Este ítem está licenciado en la Creative Commons License