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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/50959
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dc.contributor.advisor1Eber José de Andrade Pintopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5066699058781569pt_BR
dc.contributor.referee1Veber Afonso Figueiredo Costapt_BR
dc.contributor.referee2Joel Avruch Goldenfumpt_BR
dc.creatorJaildo Vieira Rocha Filhopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6118063589907443pt_BR
dc.date.accessioned2023-03-16T17:49:22Z-
dc.date.available2023-03-16T17:49:22Z-
dc.date.issued2016-07-01-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/50959-
dc.description.resumoCom o intuito de investigar a mitigação da overdispersion nos modelos bipartidos – fenômeno em que é notada de forma sistêmica uma menor variância entre a precipitação mensal da série sintética quando comparadas com a da série histórica – no presente estudo são apresentados três geradores estocásticos bipartidos de precipitação diária, aplicado a vinte estações pluviométricas localizadas na região sul e associado às fases do El Niño – Oscilação Sul (ENOS). Para esta análise, foi realizada uma comparação entre geradores similares, sem o condicionamento à variável exógena em questão. No que se refere a esta comparação, tem-se que o condicionamento pode reduzir de forma significativa as diferenças entre as variâncias da precipitação mensal simulada e observada (em torno de 50% para o mês de novembro). Contudo, devido à grande variação na redução da overdispersion ao longo dos meses, há indicação de dependência da presença do sinal ENOS. Para a região estudada, a etapa da modelagem das ocorrências de precipitação – que emprega cadeias markovianas de primeira ordem – se notabilizou por apresentar, comparativamente, um desempenho pouco adequado (variância do número de dias chuvosos), tanto para o caso condicionado quanto para o desassociado a variáveis exógenas. Neste sentido, para a região Sul do Brasil, é sugerido a utilização da modelagem através de processos de alternância com renovação. Em relação à modelagem das alturas precipitadas, o gerador que emprega a distribuição Exponencial Mista apresenta resultados superiores. Entretanto, deve-se ter cautela na aplicação desta distribuição, uma vez que a mesma apresenta uma limitação relevante nas relações do seu espaço paramétrico quando associado às características de precipitação do sul do Brasil. O uso de um critério objetivo, critério de informação de Bayes (BIC), para definir a distribuição (Game, Exponencial e Exponencial Mista) a ser utilizada na geração das alturas de precipitação, supera a modelagem que aplica a Gama sendo mais parcimoniosa e apresentando um menor erro relativo médio. Por fim, a modelagem estocástica proposta com condicionamento apresenta, em um aspecto geral, bons resultados.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA SANITÁRIA E AMBIENTALpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricospt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/*
dc.subjectENOSpt_BR
dc.subjectEl Niñopt_BR
dc.subjectExponencial Mistapt_BR
dc.subject.otherEngenharia sanitáriapt_BR
dc.subject.otherRecursos hídricos - Desenvolvimentopt_BR
dc.subject.otherMarkov, Processos dept_BR
dc.subject.otherPrecipitação (Meteorologia)pt_BR
dc.subject.otherBrasil, Sulpt_BR
dc.subject.otherEl Niño, Correntept_BR
dc.titleGerador estocástico de precipitação diária bipartido condicionado às fases enos aplicado à região Sul do Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
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