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dc.contributor.advisor1Machado, Roriz Luciano-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5560467728818263pt_BR
dc.contributor.referee1Machado, Roriz Luciano-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5560467728818263pt_BR
dc.contributor.referee2Marques, Valter dos Santos-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5834951870173360pt_BR
dc.contributor.referee3Oliveira, Henrique Fonseca Elias de-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/9896185645051906pt_BR
dc.creatorPacheco, Laiane Batista-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5554354144360980pt_BR
dc.date.accessioned2019-12-12T01:14:42Z-
dc.date.available2019-12-11-
dc.date.available2019-12-12T01:14:42Z-
dc.date.issued2019-11-21-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/774-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Laiane Batista Pacheco (2015103200210384@ifgoiano.edu.br) on 2019-12-11T21:28:21Z No. of bitstreams: 1 Trabalho de Conclusão de Curso - Laiane.pdf: 2115612 bytes, checksum: af1eed6d6296ca2512d7ed068632e615 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2019-12-12T01:13:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Trabalho de Conclusão de Curso - Laiane.pdf: 2115612 bytes, checksum: af1eed6d6296ca2512d7ed068632e615 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Johnathan Diniz (johnathan.diniz@ifgoiano.edu.br) on 2019-12-12T01:14:05Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Trabalho de Conclusão de Curso - Laiane.pdf: 2115612 bytes, checksum: af1eed6d6296ca2512d7ed068632e615 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-12-12T01:14:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Trabalho de Conclusão de Curso - Laiane.pdf: 2115612 bytes, checksum: af1eed6d6296ca2512d7ed068632e615 (MD5) Previous issue date: 2019-11-21en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherInstituto Federal Goianopt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentCampus Cerespt_BR
dc.publisher.initialsIF Goianopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectChuva de projetopt_BR
dc.subjectDependência espacialpt_BR
dc.subjectKrigagempt_BR
dc.subjectMapeamentopt_BR
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLOpt_BR
dc.titleESPACIALIZAÇÃO DA PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DIÁRIA ANUAL PARA O ESTADO DE GOIÁSpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Appears in Collections:Bacharelado em Agronomia

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