Kernel smoothing dos dados de chuva no Nordeste
| Ano de defesa: | 2013 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural de Pernambuco
Departamento de Estatística e Informática Brasil UFRPE Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5235 |
Resumo: | O Nordeste do Brasil possui grande diversidade climática, sendo considerada uma região bastante complexa, despertando o interesse de estudiosos de todo o mundo. O regime de chuvas sobre esta região é considerada sazonal por comportar-se de forma mais intensa sobre três zonas internas da região, em períodos do ano diferenciados, com duração de três meses, além de sofrer fortes influências pela incidência do El Niño, La Niña e outros fenômenos atuantes sobre as bacias dos oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais. Neste trabalho foi aplicada a técnica matemática-computacional de interpolação do Kernel Smoothing nos dados de chuva sobre a Região Nordeste do Brasil coletados no período de 1904 a 1998, provenientes de 2.283 estações meteorológicas convencionais localizadas em todos os estados do Nordeste. Os cálculos realizados foram desenvolvidos no GPU "Cluster Neumann" do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada do Departamento de Estatística e Informática da UFRPE através do software "Kernel" escrito em linguagem C e Cuda. Tal ferramenta possibilitou fazer a interpolação de mais de 26 milhões de medidas de precipitação de chuva sobre todo o Nordeste, permitindo gerar mapas de intensidade de chuva sobre toda a região, além de fazer estimativas em áreas de dados ausentes, e calcular estatísticas para a precipitação do Nordeste em âmbito geral e sazonal. De acordo com as interpolações realizadas foi possível detectar, dentre o período estudado, os anos mais secos e mais chuvosos, a distribuição espacial das chuvas em cada mês, bem como a característica da precipitação pluviométrica em épocas de El Niño e La Niña. |
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Kernel smoothing dos dados de chuva no NordesteInterpolaçãoChuvaNordeste (BR)Kernel smoothingInterpolationRainNortheastern BrazilCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAO Nordeste do Brasil possui grande diversidade climática, sendo considerada uma região bastante complexa, despertando o interesse de estudiosos de todo o mundo. O regime de chuvas sobre esta região é considerada sazonal por comportar-se de forma mais intensa sobre três zonas internas da região, em períodos do ano diferenciados, com duração de três meses, além de sofrer fortes influências pela incidência do El Niño, La Niña e outros fenômenos atuantes sobre as bacias dos oceanos Pacífico e Atlântico Tropicais. Neste trabalho foi aplicada a técnica matemática-computacional de interpolação do Kernel Smoothing nos dados de chuva sobre a Região Nordeste do Brasil coletados no período de 1904 a 1998, provenientes de 2.283 estações meteorológicas convencionais localizadas em todos os estados do Nordeste. Os cálculos realizados foram desenvolvidos no GPU "Cluster Neumann" do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada do Departamento de Estatística e Informática da UFRPE através do software "Kernel" escrito em linguagem C e Cuda. Tal ferramenta possibilitou fazer a interpolação de mais de 26 milhões de medidas de precipitação de chuva sobre todo o Nordeste, permitindo gerar mapas de intensidade de chuva sobre toda a região, além de fazer estimativas em áreas de dados ausentes, e calcular estatísticas para a precipitação do Nordeste em âmbito geral e sazonal. De acordo com as interpolações realizadas foi possível detectar, dentre o período estudado, os anos mais secos e mais chuvosos, a distribuição espacial das chuvas em cada mês, bem como a característica da precipitação pluviométrica em épocas de El Niño e La Niña.Northeastern Brazil has great climatic adversity, is considered a very complex region, attracting the interest of scholars from around the world. The rainfall over this region is considered by seasonal behave more intensely on three internal zones of the region in different periods of the year, lasting three months, besides suffering heavily influenced by the incidence of El Niño, La Niña and other phenomena acting on the basins of the tropical Pacific and Atlantic oceans. In this work the technique was applied computational mathematics-interpolation Kernel Smoothing the data of rain on northeastern Brazil collected in the period from 1904 to 1998, from 2283 conventional weather stations located in all states of the Northeast. The calculations were performed on the GPU developed "Cluster Neumann" Program Graduate in Applied Statistics and Biometry, Department of Statistics and Informatics UFRPE through software "kernel" written in C language and Cuda. This tool allowed to do the interpolation of more than 26 million measurements of rainfall over the entire Northeast, allowing generate maps of rainfall intensity over the entire region, and make estimates in areas of missing data, and calculate statistics for precipitation Northeast in general scope and seasonal. According to the interpolations made could be detected among the studied period, the driest years and wettest, the spatial distribution of rainfall in each month as well as the characteristic of rainfall in times of El Niño and La Niña.Universidade Federal Rural de PernambucoDepartamento de Estatística e InformáticaBrasilUFRPEPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística AplicadaSTOSIC, BorkoSTOSIC, TatijanaLOPES, Pabrício Marcos OliveiraCUNHA FILHO, MoacyrBARBOSA, Nyedja Fialho Morais2016-08-09T13:11:01Z2013-03-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfBARBOSA, Nyedja Fialho Morais. Kernel smoothing dos dados de chuva no Nordeste. 2013. 63 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5235ark:/57462/00130000067f2porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPE2024-11-05T20:58:23Zoai:tede2:tede2/5235Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2024-11-05T20:58:23Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false |
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