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Campo DCValorIdioma
dc.creatorREIS, Claudiana Goulart dos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/8263948217533597por
dc.contributor.advisor1BEIJO, Luiz Alberto-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8194104388434526por
dc.contributor.advisor-co1GOMES, Davi Butturi-
dc.contributor.referee1LISKA, Gilberto Rodrigues-
dc.contributor.referee2NOGUEIRA, Denismar Alves-
dc.date.accessioned2021-03-09T12:34:52Z-
dc.date.issued2020-10-29-
dc.identifier.citationREIS, Claudiana Goulart dos. Espacialização da probabilidade de ocorrência de veranicos extremos em regiões de Minas Gerais: uma abordagem Bayesiana. 2020. 67 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2021.por
dc.identifier.urihttps://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/1755-
dc.description.resumoA ocorrência de veranicos extremos, ou seja, longos períodos de dias consecutivos sem chuva, tende a provocar danos e prejuízos à sociedade de uma forma geral. A variabilidade climática de uma região exerce importante influência nas diversas atividades socioeconômicas. Neste sentido, a previsão da ocorrência de veranicos extremos apresenta grande relevância para as atividades humanas, principalmente para o setor agropecuário, subsidiando o planejamento agrícola para a otimização do uso eficiente dos recursos hídricos nas áreas cultiváveis, bem como, para o manejo adequado de plantações e pastagens. Deste modo, o presente trabalho tem como objetivo principal espacializar a probabilidade de ocorrência de veranicos máximos para as estações chuvosa e seca em diferentes regiões de Minas Gerais via inferência Bayesiana, inicialmente comparando-se diferentes estruturas de distribuição a priori para o ajuste da distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) aos conjuntos de dados de veranico máximo anual. As séries históricas foram construídas a partir dos dados de precipitação diária acumulada de postos pluviométricos da região de estudo, sendo obtidos junto aos registros do Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Para obtenção das marginais das distribuições a posteriori, foi aplicado o método Monte Carlo via Cadeia de Markov por meio do software R e do freeware OpenBugs. Posteriormente, foi aplicada a estrutura de priori mais eficiente para calcular a probabilidade de ocorrência de veranicos extremos para diferentes níveis de retorno e, assim, construir mapas a partir da espacialização desta variável. Foi observado que a incorporação de informação a priori de Belo Horizonte ou Lavras permitiu que melhores resultados fossem obtidos na análise de veranicos máximos na maioria dos municípios analisados. Os valores mais expressivos de probabilidade de ocorrência de veranicos máximos na estação seca ocorreram predominantemente na porção próxima ao limite entre as mesorregiões Central Mineira e Metropolitana de Belo Horizonte, enquanto para a estação chuvosa os maiores valores de probabilidade ficaram concentrados nas regiões Campo das Vertentes, Metropolitana de Belo Horizonte e Sul/Sudoeste de Minas. A região com maior vulnerabilidade para a produção agrícola em função da ocorrência de veranicos com duração acima de 60 e 70 dias sem uma precipitação superior a 1 e 5 mm na estação seca, respectivamente, está localizada junto aos municípios de Bom Despacho, Curvelo e Sete Lagoas.por
dc.description.abstractThe occurrence of extreme dry spells, that is, long periods of consecutive days without rain, tends to cause damage and losses to society in general. The climatic variability of a region has an important influence on the various socioeconomic activities. Therefore, the prediction of the occurrence of extreme dry spells has great importance for human activities, mainly for the agricultural sector, subsidizing agricultural planning to optimize the efficient use of water resources in cultivable areas, as well as for the proper management of plantations and pastures. Thus, the present work has as main objective to spatialize the probability of occurrence of maximum summer for the rainy and dry seasons in different regions of Minas Gerais using Bayesian inference, initially comparing different prior distribution structures for the adjustment of the Generalized Distribution of Extreme Values (GEV) to the annual maximum dry spells data sets. The historical series were constructed from the accumulated daily precipitation data of pluviometric stations in the study region, being obtained from the records of the Meteorological Database for Teaching and Research (BDMEP) of the National Institute of Meteorology (INMET). To obtain the marginals of the posterior distributions, the Markov chain Monte Carlo method was applied using software R and freeware OpenBugs. Subsequently, the most efficient informative prior structure was applied to calculate the probability of occurrence of extreme dry spells for different return periods in each season in the region to build maps from the spatialization of this variable. It was observed that the insertion of prior information from Belo Horizonte or Lavras made it possible to obtain better results in the analysis of maximum dry spells in most of the analyzed cities. The most significant values of probability of occurrence of maximum summer in the dry season were observed predominantly in the portion close to the limit between the regions Central Mineira and Metropolitan de Belo Horizonte. The highest probability values for the rainy season were concentrated in the regions Campo das Vertentes, Metropolitana de Belo Horizonte and Sul/Sudoeste de Minas. The areas with the greatest vulnerability for agricultural production due to the occurrence of dry spells over 60 and 70 days without a rainfall greater than 1 and 5 mm during the dry season, respectively, were estimated for the region close to Bom Despacho, Curvelo and Sete Lagoas.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlom César da Silva (marlom.silva@unifal-mg.edu.br) on 2021-03-09T12:33:51Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao de Claudiana Goulart dos Reis.pdf: 2088063 bytes, checksum: 894aee29434d82ac97bce349bcf6fedd (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.description.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - FAPEMIGpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIFAL-MGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometriapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectDistribuição (Teoria da probabilidade)por
dc.subjectPrecipitação (Meteorologia)por
dc.subject.cnpqPROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADEpor
dc.titleEspacialização da probabilidade de ocorrência de veranicos extremos em regiões de Minas Gerais: uma abordagem Bayesianapor
dc.typeDissertaçãopor
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