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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-8883-1666
Document type: Tese
Access type: Acesso Aberto
Title: (Des)continuidade espacial da precipitação pluvial no Estado de Mato Grosso – Brasil
Alternate title (s): Spatial discontinuity of rainfall in the State of Mato Grosso – Brazil
Author: Oliveira, Janiel Lopes de
First Advisor: Silva, Claudionor Ribeiro da
First member of the Committee: Lima, Evaldo de Paiva
Second member of the Committee: Valle Junior, Renato Farias do
Third member of the Committee: Ferreira, Vanderlei de Oliveira
Fourth member of the Committee: Silveira, Alan
Summary: A precipitação pluvial é uma variável atmosférica que apresenta grande variabilidade temporal e espacial, ela tem importância para a sustentabilidade ambiental. Há uma busca continuada por identificar e compreender dinâmicas espaciais e tendências das chuvas ao longo do tempo, e entender a relação dessa variável com outros fatores do meio físico, bem como prever situações futuras com base em conjuntos de registros históricos. Nesse contexto, esta pesquisa foi realizada para identificar a continuidade espacial das precipitações pluviais no Estado de Mato Grosso, bem como estimar valores médios de precipitação para locais não amostrados no período de 1985 a 2020. Nessa perspectiva foram utilizadas séries históricas de 109 estações pluviométricas da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), atentando-se aos critérios da Organização Meteorológica Mundial (OMM), com registros de no mínimo de 30 anos corridos e percentual de falhas de 10% dos dados. No tratamento e processamento dos dados foram utilizados recursos da Estatística e da Geoestatística, aplicações em planilha eletrônica e uso de ferramentas do Sistema de Informação Geográfica (SIG). A pesquisa seguiu delineamento partindo da tabulação e correção das falhas nas séries históricas, seguindo com a estatística descritiva, distribuição de frequência e a preparação dos dados segundo preceitos da Geoestatística, modelagens com uso de semivariogramas experimentais, interpolação com a krigagem ordinária e análise dos dados de precipitação média anual em diferentes cenários. Nos resultados, destaca-se a estatística descritiva onde as médias mensais de novembro até março variam de 136,2 a 296,7 mm, e julho teve a menor média para o período com 7,1 mm. Para as médias anuais, o valor máximo foi de 1.971,6 mm em 2013, e o mínimo de 1.511,4 mm em 2015. Quanto a distribuição de frequência, 81,48% das precipitações tiveram médias variando de 1.373,3 mm a 2.159,6 mm. Já no coeficiente de correlação (r) entre as variáveis dependentes (y) e independentes (x), os valores foram: 0,681 (chuva e latitude) e 0,483 (chuva e longitude). Entretanto no cálculo da dependência entre x e y, o coeficiente de determinação r² foi de 0,667, o erro padrão de 165,87. Na continuidade espacial modelada com semivariograma para a escala regional o alcance do fenômeno foi de 336,1 km, com r² de 0,973, IDE equivalente a 0,14, e validação cruzada com r² de 0,996. Na escala local, o alcance foi 174,3 km, com r² de 0,995, IDE equivalente a 0,04, validação cruzada com valor de r² de 0,253. Na krigagem, para as escalas regional e local foram estimados mais de 36.000 valores, representando a precipitação média anual para todos os municípios de Mato Grosso, em específico aqueles que não têm estações pluviométricas. Cabe destaque às médias estimadas dos municípios de Colniza–MT, com valor estimado de 2.406,03 mm (máxima) e Alta Taquari–MT, com 1.135,84 mm (mínima). A análise dos dados em diferentes cenários teve indicadores e desvios médios dos dados de chuvas quando relacionados os períodos de 12 anos frente ao período de 36 anos, indicando comportamentos que se alteram em intervalos de tempos menores que 30 anos.
Abstract: Rainfall is an atmospheric variable that presents great temporal and spatial variability and is important for environmental sustainability. There is a continued search to identify and understand spatial dynamics and rainfall trends over time, and understand the relationship of this variable with other factors in the physical environment, as well as predict future situations based on sets of historical records. In this context, this research was carried out to identify the spatial continuity of rainfall in the state of Mato Grosso, as well as to estimate average precipitation values for non-sampled locations in the period from 1985 to 2020. From this perspective, historical series from 109 rainfall stations in the state were used. National Water and Basic Sanitation Agency (ANA), taking into account the criteria of the World Meteorological Organization (WMO), with records of at least 30 consecutive years and a failure rate of 10% of the data. In the treatment and processing of data, Statistics and Geostatistics resources, spreadsheet applications and the use of Geographic Information System (GIS) tools were used. The research followed a design starting from the tabulation and correction of flaws in the historical series, followed by descriptive statistics, frequency distribution and data preparation according to geostatistics precepts, modeling using experimental semivariograms, interpolation with ordinary kriging and data analysis of average annual precipitation in different scenarios. In the results, the descriptive statistics stand out where the monthly averages from November to March range from 136.2 to 296.7 mm, and July had the lowest average for the period with 7.1 mm. For annual averages, the maximum value was 1,971.6 mm in 2013, and the minimum was 1,511.4 mm in 2015. As for frequency distribution, 81.48% of precipitation had averages ranging from 1,373.3 mm to 2,159.6 mm. As for the correlation coefficient (r) between the dependent (y) and independent (x) variables, the values were: 0.681 (rain and latitude) and 0.483 (rain and longitude). However, when calculating the dependence between x and y, the coefficient of determination r² was 0.667, the standard error was 165.87. In the spatial continuity modeled with semivariogram for the regional scale, the range of the phenomenon was 336.1 km, with r² of 0.973, IDE equivalent to 0.14, and cross validation with r² of 0.996. At the local scale, the range was 174.3 km, with r² of 0.995, IDE equivalent to 0.04, cross-validation with an r² value of 0.253. In kriging, for regional and local scales, more than 36,000 values were estimated, representing the average annual precipitation for all municipalities in Mato Grosso, specifically those that do not have rainfall stations. It is worth highlighting the estimated averages for the municipalities of Colniza–MT, with an estimated value of 2,406.03 mm (maximum) and Alta Taquari–MT, with 1,135.84 mm (minimum). The analysis of data in different scenarios had indicators and average deviations of rainfall data when relating periods of 12 years to a period of 36 years, indicating behaviors that change in time intervals shorter than 30 years.
Keywords: Estatística
Statistics
Geoestatística
Geostatistics
Semivariogramas Experimentais
Experimental Semivariograms
Krigagem Ordinária
Ordinary Kriging
Desvios Médios
Average Deviations
Precipitação Média Anual
Average Annual Precipitation
Area (s) of CNPq: CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA
Subject: Geografia
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Geografia
Quote: OLIVEIRA, Janiel Lopes de. (Des)continuidade espacial da precipitação pluvial no Estado de Mato Grosso – Brasil. 2024. 158 f. Tese (Doutorado em Geografia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.284.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2024.284
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/42083
Date of defense: 18-Mar-2024
Sustainable Development Goals SDGs: ODS::ODS 13. Ação contra a mudança global do clima - Tomar medidas urgentes para combater a mudança climática e seus impactos.
ODS::ODS 15. Vida terrestre - Proteger, recuperar e promover o uso sustentável dos ecossistemas terrestres, gerir de forma sustentável as florestas, combater a desertificação, deter e reverter a degradação da Terra e deter a perda da biodiversidade.
Appears in Collections:TESE - Geografia

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