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dc.creator.IDMELO, V. S.pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5248816690615973pt_BR
dc.contributor.advisor1SOUSA, Francisco de Assis Salviano de.-
dc.contributor.advisor1IDSOUSA, F. A. S.pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5392432872592612pt_BR
dc.contributor.advisor-co1OLINDA, Ricardo Alves de.-
dc.contributor.advisor-co1IDOLINDA, R. A.pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7767223263366578pt_BR
dc.contributor.referee1SILVA, Bernardo Barbosa da.-
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi o de ajustar funções densidades de probabilidades aos dados das variáveis Severidade e Duração de secas em três sub-regiões do Semiárido do Brasil (SAB). Para tanto, foram utilizados dados de totais mensais precipitados de 320 postos pluviométricos, no período de 1984 a 2014, gentilmente cedidos pela Agência Nacional de Águas (ANA). Foi utilizado o método “RUN” para se obter os dados de Severidade e Duração de secas, a partir dos totais mensais precipitados. Em seguida utilizou-se a técnica de Análise de Agrupamento para regionalizar a Severidade e Duração de secas. O passo seguinte foi obter os ajustes à função distribuição de probabilidades para cada sub-região. As funções distribuição de probabilidades: Gama, GEV e Logística foram as que melhor se ajustaram à variável Severidade de secas, já a os modelos GEV, Weibull com três parâmetros e Gama com dois parâmetros se ajustaram melhor aos dados de Duração de secas para as sub-regiões homogêneas 1, 2 e 3 respectivamente. Os ajustes das variáveis Severidade e Duração de secas à distribuição de probabilidades Normal bivariada não logrou êxito em nenhuma sub-região do SAB.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRNpt_BR
dc.publisher.programPÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIApt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqMeteorologiapt_BR
dc.titleAnálise de frequência de secas utilizando análise de agrupamento e distribuições de probabilidades.pt_BR
dc.date.issued2016-06-
dc.description.abstractThe objective of this study was to adjust probability density functions to data of severity and duration of droughts in three sub-regions of the semiarid region of Brazil (SAB). To accomplish this task, the totals monthly precipitated of 320 rain gauges were used in the period 1984-2014. These data were kindly provided by the National Water Agency (ANA). Then, was used the method "RUN" to get the severity and duration of droughts based on totals monthly precipitated. Then we used the Cluster Analysis technique to regionalize the severity and duration of droughts. The next step was to get the adjustment of data to Probability Distribution Function (PDF) for each sub-region. The GEV and Logistics were the PDFs that best fitted to the severity of droughts. On the other hands, the GEV models, Weibull three parameters and Gamma with two parameters were adjusted better to the duration of droughts in the sub homogeneous-regions 1, 2 and 3 respectively. Lastly, the severity and duration of droughts were adjusted to normal bivariate distribution. This adjustment was not successful in any subregion of the SAB studied.pt_BR
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1189-
dc.date.accessioned2018-07-17T15:07:40Z-
dc.date.available2018-07-17-
dc.date.available2018-07-17T15:07:40Z-
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subjectDistribuição de Probabilidadept_BR
dc.subjectSecas - Severidade e Duraçãopt_BR
dc.subjectSemiárido do Brasil (SAB)pt_BR
dc.subjectAnálise de Agrupamento (Técnica)pt_BR
dc.subjectProbability Densitypt_BR
dc.subjectDroughtspt_BR
dc.subjectSemiarid Region of Brazilpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorMELO, Valneli da Silva.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeFrequency analysis of droughts using cluster analysis and probability distributions.-
dc.description.sponsorshipCapespt_BR
dc.identifier.citationMELO, V. da S. Análise de frequência de secas utilizando análise de agrupamento e distribuições de probabilidades. 2016. 101 f. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) – Programa de Pós-Graduação em Meteorologia, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2016. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1189pt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Meteorologia.

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VALNELI DA SILVA MELO – DISSERTAÇÃO (PPGMET) 2016.pdfValneli da Silva Melo - Dissertação PPGMet CTRN 20161.46 MBAdobe PDFView/Open


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