出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：A caracterização de mudança climáticas de uma região admite determinar ações de planejamento para atividades agrícolas futuras. Sendo assim, objetivou-se modelar a precipitação pluviométrica do ano de 2017 para o Agreste Meridional de Pernambuco, Brasil, a partir de distribuições probabilísticas. Foram analisadas a qualidade do ajuste e aderência de distintas funções de probabilidade (Cos-Weibull, Weibull-Exponential, Kumaraswamy Weibull e Kumaraswamy Weibull Poisson e Gumbel). Para verificar os ajustes, foram determinados os critérios os estatísticos da AIC, BIC e HQIC, além dos testes de Anderson Darling (AD) e Cramér-von Misses (CVM). A área de estudo é formada por 71 municípios distribuídos em seis microrregiões do Agreste Pernambucano e está inserida na área de cobertura denominada "áreas sujeitas a secas", que apresenta período de estiagem inferior ao sertão. Para a elaboração deste trabalho, foram utilizados dados médios anuais de precipitação de 2017 das 71 estações meteorológicas (municípios), adquiridos da Agência de Água e Clima de Pernambucana (APAC) e da Agência Nacional de Água (ANA). As cinco funções de probabilidade resultaram em adequados e bons ajustes, exceto Kumaraswamy Weibull Poisson e Gumbel. Entretanto, os resultados obtidos indicaram que a distribuição Cos-Weibull com dois parâmetros foi mais adequadamente ajustada às condições pluviométricas das seis microrregiões do Agreste Pernambucano, seguidas pelas distribuições Weibull-Exponential, Kumweibul e Kumwpoisson. Para os dados em questão, a função de probabilidade que apresentou resultado mais acurado às condições pluviométricas das seis microrregiões do Agreste Pernambucano, foi a de Cos-Weibull com dois parâmetros, seguidas pelas distribuições Weibull-Exponential, Kumweibul, e por último a Kumaraswamy Weibull Poisson.
其他摘要：The characterization of climate change in a region allows determining planning actions for future agricultural activities. Therefore, the objective was to model the rainfall in 2017 for the Agreste Meridional of Pernambuco, Brazil, from probabilistic distributions. The quality of fit and adherence of different probability functions (Cos-Weibull, Weibull-Exponential, Kumaraswamy Weibull and Kumaraswamy Weibull Poisson and Gumbel) were analyzed. To verify the adjustments, the criteria were determined the statisticians of AIC, BIC and HQIC, in addition to the tests of Anderson Darling (AD) and Cramér-von Misses (CVM). The study area consists of 71 municipalities distributed in six regions of Agreste Pernambucano and is inserted in the coverage area called "areas subject to drought", which has a drought period lower than the sertão. For the elaboration of this work, we used average annual rainfall data of 2017 of the 71 meteorological stations (municipalities), acquired from the Water and Climate Agency of Pernambucana (APAC) and the National Water Agency (ANA). The five probability functions resulted in suitable and good adjustments, except for Kumaraswamy Weibull Poisson and Gumbel. However, the results indicated that the two-parameter Cos-Weibull distribution was more appropriately adjusted to the rainfall conditions of the six regions of Agreste Pernambucano, followed by the Weibull-Exponential, Kumweibul and Kumwpoisson distributions. For the data in question, the probability function that presented the most accurate result to the rainfall conditions of the six regions of Agreste Pernambucano was that of Cos-Weibull with two parameters, followed by the Weibull-Exponential, Kumweibul and, finally, Kumaraswamy Weibull Poisson.
关键词：Modelado; Distribución de probabilidade; Precipitación.
其他关键词：Modeling; Probability distribution; Precipitation.
