Predição da precipitação na Amazônia legal usando modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS)

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Muniz, Raul Souza
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal da Paraíba
Brasil
Engenharia Civil e Ambiental
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Ambiental
UFPB
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Precipitação
Teleconexões
Amazônia legal
GAMLSS
Teleconnections
Predictions
Brazilian Legal Amazon
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Link de acesso: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37837
Resumo: The variability of precipitation in the Legal Amazon, particularly in areas with a high incidence of zeros in time series, is a significant challenge for climate modeling and accurate forecasting. This study aimed to model precipitation in the Legal Amazon using the Generalized Additive Model for Location, Scale, and Shape (GAMLSS), focusing on the analysis of teleconnections, wind speed, atmospheric pressure, and extreme temperatures as explanatory variables. Precipitation and other climatic variables were collected and analyzed during the quarters of 2021. The GAMLSS model was employed to identify regional precipitation patterns and the influence of teleconnections, using the Zero Adjusted Gamma (ZAGA) distribution to handle the high incidence of zeros in the time series. The results indicate that the ZAGA distribution was particularly effective, achieving R2 values higher than 0.75 in 132 out of the 408 pixels analyzed. The regions of Pará, Maranhão, eastern Amazonas, and northern Tocantins, along with specific areas in Acre, Rondônia, and Mato Grosso, stood out for the high performance of the model. Pará, in particular, accounted for 44% of the models with R2 values above 0.90. The conclusion highlights the robustness of the ZAGA distribution in forecasting precipitation in regions with high climate variability, providing a solid basis for future research and conservation policies in the Legal Amazon.
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spelling Predição da precipitação na Amazônia legal usando modelos aditivos generalizados de locação, escala e forma (GAMLSS)PrecipitaçãoTeleconexõesAmazônia legalGAMLSSTeleconnectionsPredictionsBrazilian Legal AmazonCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILThe variability of precipitation in the Legal Amazon, particularly in areas with a high incidence of zeros in time series, is a significant challenge for climate modeling and accurate forecasting. This study aimed to model precipitation in the Legal Amazon using the Generalized Additive Model for Location, Scale, and Shape (GAMLSS), focusing on the analysis of teleconnections, wind speed, atmospheric pressure, and extreme temperatures as explanatory variables. Precipitation and other climatic variables were collected and analyzed during the quarters of 2021. The GAMLSS model was employed to identify regional precipitation patterns and the influence of teleconnections, using the Zero Adjusted Gamma (ZAGA) distribution to handle the high incidence of zeros in the time series. The results indicate that the ZAGA distribution was particularly effective, achieving R2 values higher than 0.75 in 132 out of the 408 pixels analyzed. The regions of Pará, Maranhão, eastern Amazonas, and northern Tocantins, along with specific areas in Acre, Rondônia, and Mato Grosso, stood out for the high performance of the model. Pará, in particular, accounted for 44% of the models with R2 values above 0.90. The conclusion highlights the robustness of the ZAGA distribution in forecasting precipitation in regions with high climate variability, providing a solid basis for future research and conservation policies in the Legal Amazon.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESA variabilidade da precipitação na Amazônia Legal, especialmente em áreas com alta incidência de zeros nas séries temporais, é um problema significativo para a modelagem climática e a previsão precisa. Este estudo teve como objetivo modelar e prever a precipitação na Amazônia Legal utilizando o Modelo Aditivo Generalizado de Locação, Escala e Forma (GAMLSS), com foco na análise de teleconexões, velocidade do vento, pressão atmosférica e temperaturas extremas como variáveis explicativas. Foram coletados e analisados dados de precipitação e outras variáveis climáticas durante os trimestres de 2021. O modelo GAMLSS foi empregado para identificar padrões regionais de precipitação e a influência de teleconexões, utilizando a distribuição Zero Adjusted Gamma (ZAGA) para lidar com a alta incidência de zeros nas séries temporais. Os resultados indicam que a distribuição ZAGA foi particularmente eficaz, alcançando valores de R2 superiores a 0,75 em 132 dos 408 pixels analisados. As regiões do Pará, Maranhão, leste do Amazonas e norte do Tocantins, juntamente com áreas no Acre, Rondônia e Mato Grosso, destacaram-se pelo alto desempenho do modelo. O Pará, em particular, abrigou 44% dos modelos com R2 superiores a 0,90. A conclusão reforça a robustez da distribuição ZAGA na previsão de precipitação em regiões com alta variabilidade climática, oferecendo uma base sólida para futuras pesquisas e políticas de conservação climática na Amazônia Legal.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia Civil e AmbientalPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civil e AmbientalUFPBSantos, Celso Augusto Guimarãeshttps://lattes.cnpq.br/4223859537570442Bastiani, Fernanda dehttps://lattes.cnpq.br/5519064508209103Oliveira, Gabriel deLattes não recuperado em 08/03/2026Silva, Richarde Marques dahttps://lattes.cnpq.br/1007409099917860Muniz, Raul Souza2026-03-08T16:22:41Z2024-10-022026-03-08T16:22:41Z2024-07-29info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/37837porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2026-03-09T06:04:05Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/37837Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpb.br/oai/requestdiretoria@ufpb.br||bdtd@biblioteca.ufpb.bropendoar:25462026-03-09T06:04:05Repositório Institucional da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false
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