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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: ESPACIALIZAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DIÁRIA ANUAL PARA O ESTADO DE GOIÁS
metadata.dc.creator: Pacheco, Laiane Batista
metadata.dc.contributor.advisor1: Machado, Roriz Luciano
metadata.dc.contributor.referee1: Machado, Roriz Luciano
metadata.dc.contributor.referee2: Marques, Valter dos Santos
metadata.dc.contributor.referee3: Oliveira, Henrique Fonseca Elias de
metadata.dc.description.resumo: A distribuição das chuvas em uma região é dependente de fatores estáticos e dinâmicos que, associados entre si, caracterizam os índices pluviométricos nessa região. As chuvas afetam diretamente na realização de atividades humanas, nas ações como construções civis, barragens, estradas e principalmente atividades agrícolas. Many sites do not have series of rainfall, being the geostatistica an alternative for estimating data aimed at developing project rain maps. The objective was to evaluate the distribution of annual maximum daily rainfall (PMDA) for different periods of return to the state of Goiás. Os dados de chuvas utilizados foram provenientes do banco de dados HIDROWEB/ANA de 68 estações pluviométricas, compreendo um período de 1995 a 2017. Para cada estação, foi identificada a chuva máxima diária anual e, em seguida, foram estimadas precipitações associadas aos períodos de retorno de 2, 5, 10, 25, 50 e 100 anos, por meio da distribuição Gumbel. Com esses atributos determinou-se modelos experimentais de semivariogramas. Os resultados mostraram que a PMDA e PMDA associadas aos seus respectivos períodos de retorno apresentam dependência espacial fraca e predominando ajuste ao modelo esférico. Nos maiores períodos de retorno (50 e 100 anos) os modelos mostraram um menor coeficiente de correlação (R2), além de apresentar qualidade baixa na validação cruzada. Os dados podem ser usados como primeira aproximação para obtenção de valores de chuva de projeto para localidades em que essa seja a única informação. As precipitações tenderam ser maiores da região centro para norte.
Abstract: The distribution of rainfall in a region is dependent on static and dynamic factors that, associated with each other, characterize the rainfall indices in this region. The rains directly affect in the realization of human activities, in actions such as civil constructions, dams, roads and mainly agricultural activities. Many sites do not have series of rainfall, being and geostatistics are an alternative for estimating data aiming at developing project rain maps. In this sense, the present study aimed to evaluate the distribution of annual maximum daily precipitations (PMDA) for different periods of return to for state of Goiás. The rainfall data used came from HIDROWEB/ANA data base of 68 rainfall stations, I understanding a period from 1995 to 2017. For each season, the annual maximum daily rain was identified and then precipitations associated with the return periods of 2, 5, 10, 25, 50 and 100 years were estimated, by the Gumbel distribution medium. With these attributes, experimental models of semivariograms were determined. The results showed that PMDA and associated with their respective periods of return present weak spatial dependence and adjustment predominant to the spherical model. In the longer periods of return (50 and 100 years) the models showed a lower correlation coefficient (R2), besides presenting low quality in cross-validation. Data can be used as the first approximation to obtain project rain values for localities where this is the only information. Precipitation tended to be higher in the central to the north.
Keywords: Chuva de projeto
Dependência espacial
Krigagem
Mapeamento
metadata.dc.subject.cnpq: CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Instituto Federal Goiano
metadata.dc.publisher.initials: IF Goiano
metadata.dc.publisher.department: Campus Ceres
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/774
Issue Date: 21-Nov-2019
Appears in Collections:Bacharelado em Agronomia

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