Revista Brasileira de Agrometeorologia, v. 16, n. 02 (2008)

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Caracterização espacial e temporal da temperatura média do ar, em escala diária e mensal, no Estado de Mato Grosso. Spatial and temporal characterization of average air temperature on daily and monthly scale in the Mato Grosso State.

Bruno Gherardi, Durval Dourado Neto, Paulo César Sentelhas

Resumo


Dessa forma, qualquer localidade passou a ter parametros necessarios para gerar series sinteticas, assumindo o processo multivariado continuo. Para a criacao da serie sintetica de temperatura, usou-se Tm, σT, ρ. Foram geradas series de 100 anos, em 507 localidades, para temperatura media diaria e mensal. A validacao do modelo gerador de series sinteticas foi feita utilizando indices de correlacao entre a media da serie historica e a serie sintetica.

 

Usou-se a ERP (erro relativo percentual), o coefi ciente de correlacao de Pearson (r), o indice de concordancia (d) e o produto entre o coefi ciente de correlacao e o indice de concordancia, chamado de indice de confi anca (c).

Obtiveram-se indices de confi anca baixos para a estimativa de temperatura media diaria. No entanto, o modelo teve bom desempenho para dados mensais, obtendo indices de boa correlacao linear e concordancia.

As condicoes climaticas de determinada regiao sao de importancia estrategica para o planejamento agricola, sendo comum encontrar localidades distantes de alguma estacao meteorologica. O objetivo deste trabalho foi fazer a caracterizacao espacial e temporal da temperatura media do ar, em escala diaria e mensal, para qualquer localidade do Estado de Mato Grosso. Os dados de temperatura foram obtidos do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Estimaram-se equacoes para dados diarios, atraves da regressao linear multipla entre as variaveis: temperatura media do ar (Tm) versus altitude, latitude e longitude, desvio-padrao da temperatura (σT) versus altitude, latitude e longitude, correlacao da temperatura (ρ) com o dia anterior versus altitude, latitude e longitude para cada dia do ano; verifi cou-se a signifi cancia pelo metodo t de student, a 5% de probabilidade.

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Revista Brasileira de Agrometeorologia - RBAGRO

ISSN Eletrônico - 2175-7666