dc.creator.ID |
LIMA, S. L. |
pt_BR |
dc.creator.Lattes |
http://lattes.cnpq.br/9724080345845333 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
SILVA, Madson Tavares. |
|
dc.contributor.advisor1ID |
Silva, Madson T. |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8829792848536805 |
pt_BR |
dc.contributor.referee1 |
CAVALCANTI, Enilson Palmeira. |
|
dc.contributor.referee1ID |
CAVALCANTI, E. P. |
pt_BR |
dc.contributor.referee1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/8091357561663457 |
pt_BR |
dc.contributor.referee2 |
GUEDES, Roni Valter de Souza. |
|
dc.contributor.referee2ID |
GUEDES, R. V. S. |
pt_BR |
dc.contributor.referee2Lattes |
http://lattes.cnpq.br/7184807680256037 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
A seca é fenômeno climático que atinge inúmeras regiões pelo mundo, associando à
escassez de água por períodos prolongados, representando um dos perigos naturais mais
complexos e menos compreendidos, avaliar os riscos causados pela seca é difícil, pois,
não há um método globalmente aceito para mensurar e qualificar os seus impactos. Os
efeitos da seca podem ser mais drásticos em regiões susceptíveis a escassez hídrica, como
as regiões semiáridas, onde está inserido o estado do Rio Grande do Norte, pelo qual vem
sofrendo com impactos causados pelo déficit de precipitação durante vários anos
consecutivos. Diante disso este trabalho tem como objetivo analisar os eventos de seca
no estado do Estado do Rio Grande do Norte no período de 1950 a 2018 com base em
dados do índice de seca SPEI. Nesse estudo o índice SPEI foi utilizado em diferentes
escalas de tempo, juntamente com à estatística multi - variada e modelo de previsão. A
estatística multi - variada foi aplicada com o intuito de definir regiões homogêneas de seca.
Os resultados mostram a eficiência da análise de agrupamento ao identificar regiões com
características similares de seca, onde foram determinados cinco grupos divididos por
microrregiões, os valores do SPEI-3 refletem variações complexas nas condições de seca
de acordo com sua classificação. A maior concentração da seca, de acordo com sua
duração ocorreu no grupo G4 com a maior presença de seca moderada, já a seca severa
foi identificada nos grupos G1 e G5 e, a extrema, nos grupos G3 e G5, com maior
intensidade, porém com menor duração, sendo assim o G4 foi considerado o grupo mais
seco e o G1 o mais úmido. Assim como foi possível ver a distribuição de seca hidrológica
para os dois grupos acima citados como o mais úmido e mais seco, onde o G1 se destacou
por ter uma evolução maior frequência de períodos úmidos, em contrapartida o G4
apresentou uma maior evolução episódios secos aumentando a quantidade de episódios
de seca hidrológica. Mediante a previsão realizada para os grupos G1 e o G4, a mesma se
mostrou eficiente, pois os dois grupos apresentaram valores do r2 significativo, sendo que
o G4 apresentou o melhor valor (0,9061), a série prevista seguiu o mesmo padrão tanto
da validada quanto da observado, considerando assim o modelo ARIMA satisfatório para
os grupos analisado, todavia, devem ser realizados ajustes para minimizar os erros e
melhorar a qualidade dos resultados, pois não se pode assegurar que se exista modelos
ideais de previsão para essa variável. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
pt_BR |
dc.publisher.department |
Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN |
pt_BR |
dc.publisher.program |
PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UFCG |
pt_BR |
dc.subject.cnpq |
Climatologia |
pt_BR |
dc.title |
Análise de secas no Estado do Rio Grande do Norte baseada em índice climático. |
pt_BR |
dc.date.issued |
2020-02-20 |
|
dc.description.abstract |
Drought is a climatic phenomenon that affects numerous regions around the world,
associated with water scarcity for prolonged periods, representing one of the most
complex and least understood natural hazards, assessing the risks caused by drought is
difficult as there is no globally accepted method to measure and qualify their impacts.
The effects of drought can be more drastic in regions susceptible to water scarcity, such
as semiarid regions, where the state of Rio Grande do Norte is inserted, for which it has
been suffering from impacts caused by the deficit of precipitation for several consecutive
years. Therefore, this work aims to analyze drought events in the state of Rio Grande do
Norte from 1950 to 2018 based on data from the SPEI drought index. In this study, the
SPEI index was used in different time scales, together with the multivariate statistics and
forecasting model. Multivariate statistics were applied in order to define homogeneous
drought regions. The results show the efficiency of the cluster analysis when identifying
regions with similar drought characteristics, where five groups were determined divided
by micro-regions, the SPEI-3 values reflect complex variations in drought conditions
according to their classification. The highest concentration of drought, according to its
duration, occurred in group G4 with the greatest presence of moderate drought, whereas
severe drought was identified in groups G1 and G5 and the extreme in groups G3 and G5,
with greater intensity, however with a shorter duration, so G4 was considered the driest
group and G1 the most humid. It was also possible to see the distribution of hydrological
drought for the two groups mentioned above as the most humid and driest, where G1
stood out for having a higher frequency of wet periods, whereas G4 showed a greater
evolution for dry episodes, increasing the number of episodes of hydrological drought.
Through the forecast made for groups G1 and G4, it was shown to be efficient, since both
groups had significant r2 values, and G4 had the best value (0.9061), the predicted series
followed the same pattern both of the validated and the observed, thus considering the
ARIMA model satisfactory for the groups analyzed, however, adjustments must be made
to minimize errors and improve the quality of the results, as it cannot be guaranteed that
there are ideal forecasting models for this variable. |
pt_BR |
dc.identifier.uri |
http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26113 |
|
dc.date.accessioned |
2022-07-01T12:23:53Z |
|
dc.date.available |
2022-07-01 |
|
dc.date.available |
2022-07-01T12:23:53Z |
|
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.subject |
Seca - Estado do Rio Grande do Norte |
pt_BR |
dc.subject |
Análise de agrupamento |
pt_BR |
dc.subject |
Previsão - clima |
pt_BR |
dc.subject |
Dry Rio - Grande do Norte (State) |
pt_BR |
dc.subject |
Cluster analysis |
pt_BR |
dc.subject |
Forecast - weather |
pt_BR |
dc.subject |
Índices de seca |
pt_BR |
dc.subject |
Séries temporais |
pt_BR |
dc.subject |
Análise multivariada |
pt_BR |
dc.subject |
Método de K-means |
pt_BR |
dc.subject |
Índice SPEI |
pt_BR |
dc.subject |
Estatística multivariada |
pt_BR |
dc.subject |
Modelo ARIMA |
pt_BR |
dc.subject |
ARIMA - Auto-Regressivo Integrado e de Média Móvel |
pt_BR |
dc.subject |
Auto-Regressivo Integrado e de Média Móvel - ARIMA |
pt_BR |
dc.subject |
Estado do Rio Grande do Norte - Secas - 1950 a 2018 |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.creator |
LIMA, Santana Lívia de. |
|
dc.publisher |
Universidade Federal de Campina Grande |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.title.alternative |
Analysis of droughts in the State of Rio Grande do Norte based on climatic index. |
pt_BR |
dc.identifier.citation |
LIMA, Santana Lívia de. Análise de secas no Estado do Rio Grande do Norte baseada em índice
climático. 2020. 86 f. Dissertação de Mestrado (Programa de Pós-graduação em Meteorologia), Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/26113 |
pt_BR |