Modelo estocástico para simulação da precipitação pluviométrica diária de uma região

Autores

  • Mario Silva Genneville
  • Araê Boock

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab1983.v18.15403

Palavras-chave:

cadeias de Markov, linguagem FORTRAN, cerrado, Brasil

Resumo

Desenvolveu-se um modelo estocástico de precipitação diária, em linguagem FORTRAN, para a região de Cerrados do Brasil. O modelo foi construído usando-se basicamente duas variáveis: (1) a probabilidade de ocorrência de chuva em cada dia do mês, e (2) a probabilidade de ocorrência dessa chuva dentro de certa magnitude. Definiu-se a primeira variável por uma probabilidade de transição, que considera a série histórica de precipitação com base no processo de Markov, onde o sistema passa de um estado a outro, em ensaios sucessivos, considerando o que sucedeu no estado anterior. A segunda variável foi gerada consecutivamente para cada "dia chuvoso", conforme as probabilidades mensais reais de ocorrência nas classes. Fizeram-se três diferentes simulações para se avaliar o modelo, e os resultados foram comparados aos dados históricos. As médias simuladas de precipitação anual foram maiores que as da série histórica, sendo os desvios de apenas 0,9 a 3,6%. As médias mensais e seus desvios-padrão (DP) também estiveram relativamente próximos das médias da série histórica, embora os DP das simulações de dezembro tenham sido subestimados. Outras variáveis usadas para avaliar o ajuste das simulações foram: (1) número médio de dias de chuva por mês (2) frequência mensal de precipitações segundo a magnitude, (3) frequência mensal de dias consecutivos de chuva, e (4) frequência mensal de dias consecutivos sem chuva. Todas as comparações mostraram bom ajuste aos dados reais.

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Como Citar

Genneville, M. S., & Boock, A. (2014). Modelo estocástico para simulação da precipitação pluviométrica diária de uma região. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 18(9), 959–966. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab1983.v18.15403

Edição

Seção

ESTATÍSTICA