Please use this identifier to cite or link to this item:
https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47469| Document type: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Access type: | Acesso Aberto |
| Title: | Análise de eventos extremos de precipitação na estação pluviométrica no Município de Peixe (TO), código 83228, utilizando limiar dinâmico z-score (z ≥ 3) |
| Alternate title (s): | Analysis of extreme precipitation events at the rainfall station in the municipality of Peixe (TO), code 83228, using dynamic z-score threshold (z ≥ 3) |
| Author: | Bernardes, Thalita Merielle |
| First Advisor: | Oliveira, Luiz Antônio de |
| First member of the Committee: | Soares, Ângela Maria |
| Second member of the Committee: | Costa, Rildo Aparecido |
| Summary: | A análise estatística de eventos extremos de precipitação configura-se como uma ferramenta essencial para a compreensão do fenômeno, tanto na identificação de padrões (tendências e anomalias) em séries temporais. Este estudo tem como objetivo identificar e analisar eventos de precipitação extrema na estação PEIXE (TO), no período de 1980 a 2024. Para isso, utilizam- se dados diários de precipitação da estação pluviométrica PEIXE – TO, código 83228. Os dados são organizados e tratados em planilhas do Microsoft Excel 365, onde filtros são aplicados para a remoção de valores negativos, nulos e iguais a zero. A Estatística de Valores Extremos (EVE) é aplicada, com ênfase na técnica do Z-score. O limiar correspondente ao Z-score (Z ≥ 3) é calculado dinamicamente por mês e por década. Os resultados evidenciam maior ocorrência de eventos extremos nos meses de verão, especialmente em dezembro, janeiro e março, além de uma intensificação recente em meses tipicamente secos, como julho e agosto. A análise permite capturar tendências sazonais e decenais, evidenciando mudanças no regime pluviométrico local. Os resultados apresentam relevância como embasamento para planos de gestão e estratégias de adaptação frente às mudanças climáticas. |
| Abstract: | The statistical analysis of extreme precipitation events is an essential tool for understanding the phenomenon, particularly in identifying patterns (trends and anomalies) in time series. This study aims to identify and analyze extreme precipitation events at the PEIXE (TO) station during the period from 1980 to 2024. For this purpose, daily precipitation data from the PEIXE – TO pluviometric station, code 83228, are used. The data are organized and processed in Microsoft Excel 365 spreadsheets, where filters are applied to remove negative, null, and zero values. Extreme Value Statistics (EVS) is applied, with emphasis on the Z-score technique. The threshold corresponding to the Z-score (Z ≥ 3) is dynamically calculated by month and by decade. The results show a higher occurrence of extreme events in the summer months, especially in December, January, and March, as well as a recent intensification in typically dry months, such as July and August. The analysis captures seasonal and decadal trends, highlighting changes in the local rainfall regime. The results provide an important basis for management plans and adaptation strategies in the face of climate change. |
| Keywords: | Precipitação extrema Estação pluviométrica Peixe/TO Z-score |
| Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA::GEOGRAFIA REGIONAL::ANALISE REGIONAL |
| Language: | por |
| Country: | Brasil |
| Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Quote: | BERNARDES, Thalita Merielle. Análise de eventos extremos de precipitação na estação pluviométrica no município de Peixe (TO), código 83228, uilizando limiar dinâmico Z-score (Z ≥ 3). 2015. 10 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Geografia) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47469 |
| Date of defense: | 19-Sep-2025 |
| Appears in Collections: | TCC - Geografia (Uberlândia) |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| AnáliseEventosExtremos.pdf | 780.88 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
