@MASTERSTHESIS{ 2023:1777009881, title = {Análise espacial da precipitação extrema no sul e sudoeste de Minas Gerais}, year = {2023}, url = "https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2290", abstract = "A ocorrência de precipitações extremas pode causar danos significativos à infraestrutura urbana, ao meio ambiente e às atividades humanas em geral. Desta forma, compreender o comportamento desse fenômeno em uma região pode auxiliar no planejamento de atividades sujeitas à tais danos. Portanto, este trabalho teve como objetivo modelar espacialmente a precipitação máxima no sul e sudoeste de Minas Gerais utilizando duas abordagens: Inferência Bayesiana associada a Krigagem e Inverso da Distância Ponderada (IDP) e, processos Máx-estáveis (PME) e modelo Generalizado de Valores Extremos (GEV) espacial. Foram utilizados no estudo, dados diários de precipitação de 29 cidades da região. Para a análise via IDP, Krigagem Ordinária (KO) e Log-Normal (KLN), foram utilizadas predições de precipitação, obtidas via Inferência Bayesiana para cada localidade e tempos de retorno (TR), 2, 5 e 10 anos. As predições foram obtidas utilizando a melhor estrutura de priori (não informativa e informativa) para cada município. Para os métodos de Krigagem, foram avaliados o melhor modelo semivariograma dentre o Gaussiano, Esférico, Exponencial e Onda. A avaliação dos modelos deu-se utilizando validação cruzada e o erro médio de predição (EMP). Os resultados da avaliação evidenciaram que para a predição espacial para o tempo de retorno mais alto o modelo mais adequado foi a KO com semivariograma Onda. Desta forma, este foi utilizado para a obtenção dos mapas de predição para os TR de 50 e 100 anos. Para a análise via PME, foram utilizados o modelo de Smith e o modelo de Schlather com função de correlação de Bessel, Cauchy, Powered Exponential e Whittle-Mátern. Nos modelos Máx-estáveis e no modelo GEV espacial foram utilizadas superfícies de tendência para os parâmetros da GEV. A análise da dependência espacial de extremos foi realizada por meio do Coeficiente Extremal, que apresentou evidências de baixa dependência espacial para os dados. Os modelos foram avaliados utilizando o Critério de Informação de Takeuchi e o cálculo do EMP. Os resultados evidenciaram similaridade entre os modelos, porém, o modelo de Smith mostrou-se o mais adequado. Logo, este foi selecionado para a obtenção dos mapas de predição para os TR de 50 e 100 anos", publisher = {Universidade Federal de Alfenas}, scholl = {Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria}, note = {Instituto de Ciências Exatas} }