@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}
}