Geoestatística como ferramenta para estudos da variabilidade da precipitação pluviométrica no estado de Pernambuco, Brasil

Autores

DOI:

https://doi.org/10.30612/agrarian.v13i50.11982

Palavras-chave:

Distribuição da precipitação pluviométrica. Semivariograma. Semiárido nordestino.

Resumo

O conhecimento do comportamento espaço temporal da precipitação pluviométrica nesse contexto apresenta um papel relevante quando o objetivo é tomar decisões a respeito do recurso mais importante. O objetivo deste trabalho foi investigar a contribuição da longitude, da latitude e a covariável altitude, como variáveis auxiliares na obtenção de estimativas da distribuição espacial da precipitação anual média no estado de Pernambuco. Dentre os modelos testados o exponencial apresentou melhor ajuste aos dados observados, e as tendências apresentaram forte dependência espacial e estão diretamente correlacionadas com a precipitação pluviométrica média anual. A utilização da ferramenta apresentou-se eficaz na estimativa da precipitação pluviométrica, e pode ser empregada em diversas áreas do conhecimento, principalmente como ferramenta de apoio para tomada decisão.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Timóteo Herculino da Silva Barros, Escola superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP)

Departamento de Engenharia de Biossistemas

Rubens Duarte Coelho, Escola superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ/USP)

Departamento de Engenharia de Biossistemas

Referências

ANA. ANA discute recursos hídricos do Nordeste em Simpósio — Agência Nacional de Águas. Disponível em: https://www.ana.gov.br/noticias-antigas/ana-discute-recursos-hadricos-do-nordeste-em.2019-03-15.2688459806. Acesso em: 13 maio. 2020.

BAO, Z.; ZHANG, J.; LIU, J.; WANG, G.; YAN, X.; WANG, X.; ZHANG, L.l. Sensitivity of hydrological variables to climate change in the Haihe River basin, China. Hydrological Processes, v. 26, n. 15, p. 2294–2306, 15 jul. 2012.

BATTISTI, R.; BENDER, F. D.; SENTELHAS, P. C. Assessment of different gridded weather data for soybean yield simulations in Brazil. Theoretical and Applied Climatology, v. 135, n. 1–2, p. 237–247, 2019.

BENDER, F. D.; SENTELHAS, P. C. Solar radiation models and gridded databases to fill gaps in weather series and to project climate change in Brazil. Advances in Meteorology, v. 2018, 2018.

BOZDOGAN, H. Model selection and Akaike’s Information Criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions. Psychometrika, v. 52, n. 3, p. 345–370, set. 1987.

BUTTAFUOCO, G.; CASTRIGNANÒ, A.; CUCCI, G.; LACOLLA, G.; LUCÀ, F. Geostatistical modelling of within-field soil and yield variability for management zones delineation: a case study in a durum wheat field. Precision Agriculture, v. 18, n. 1, p. 37–58, 1 fev. 2017.

CASTRIGNANÒ, A.; BUTTAFUOCO, G.; QUARTO, R.; PARISI, D.; VISCARRA ROSSEL, R.A.; TERRIBILE, F., LANGELLA, G., VENEZIA, A. A geostatistical sensor data fusion approach for delineating homogeneous management zones in Precision Agriculture. Catena, v. 167, p. 293–304, 1 ago. 2018.

CORTÉS, J.L.; BAUTISTA, F.; DELGADO, C.; QUINTANA, P.; AGUILAR, D.; GARCÍA, A.; FIGUEROA, C.; GOGICHAISHVILI, A. Distribución espacial de los metales pesados en polvos urbanos de la ciudad de Ensenada, Baja California, México. Revista Chapingo, Serie Ciencias Forestales y del Ambiente, v. 23, n. 1, p. 47–60, 1 jan. 2017.

DEXTER, A.R.; CZYZ, E.A.; RICHARD, G.; RESZKOWSKA, A. A user-friendly water retention function that takes account of the textural and structural pore spaces in soil. Geoderma, v. 143, n. 3–4, p. 243–253, 2008.

HOUNSOU-GBO, G.A.; SERVAIN, J.; ARAUJO, M.; MARTINS, E.S.; BOURLÈS, B.; CANIAUX, G.. Oceanic Indices for Forecasting Seasonal Rainfall over the Northern Part of Brazilian Northeast. American Journal of Climate Change, v. 05, n. 02, p. 261–274, 31 maio 2016.

MELLO, C. R.; VIOLA, M. R. Mapeamento de chuvas intensas no estado de Minas Gerais. Revista Brasileira de Ciencia do Solo, v. 37, n. 1, p. 37–44, jan. 2013.

MUÑOZ-NÁJERA, M.A.; TAPIA-SILVA, F.O.; BARRERA-ESCORCIA, G.; RAMÍREZ-ROMERO, P. Statistical and geostatistical spatial and temporal variability of physico-chemical parameters, nutrients, and contaminants in the Tenango Dam, Puebla, Mexico. Journal of Geochemical Exploration, v. 209, p. 106435, 1 fev. 2020.

NÓBREGA, R.L.B.; GUZHA, A.C.; LAMPARTER, G.; AMORIM, R.S.S.; COUTO, E.G.; HUGHES, H.J.; JUNGKUNST, H.F.; GEROLD, G. Impacts of land-use and land-cover change on stream hydrochemistry in the Cerrado and Amazon biomes. Science of the Total Environment, v. 635, p. 259–274, 2018.

QUEIROZ, M.G.; SILVA, T.G.F.; ZOLNIER, S.; SOUZA, C.A.A.; DE SOUZA, L.S.B.; NASCIMENTO ARAÚJO, G.; JARDIM, A.M. R.F.; MOURA, M.S.B. Partitioning of rainfall in a seasonal dry tropical forest. Ecohydrology and Hydrobiology, 8 fev. 2020.

RAVELLYS, L.; ALCÂNTARA, P. D.; ALVES, L.; RAYANE, I.; COSTA, D.A. Journal of Environmental mesorregiões do estado de Pernambuco Evaluation of probabilistic models for heavy rains in the mesoregions of the state of Pernambuco. v. 01, p. 90–103, 2019.

RIBEIRO JR., P. J.; DIGGLE, P. J. geoR: A package for geostatistical analysis. R-News, 2001.

SÁNCHEZ, E.; SOLMAN, S.; REMEDIO, A.R.C.; BERBERY, H.; SAMUELSSON, P.; DA ROCHA, R.P.; MOURÃO, C.; LI, L.; MARENGO, J.; CASTRO, M.; JACOB, D. Regional climate modelling in CLARIS-LPB: a concerted approach towards twentyfirst century projections of regional temperature and precipitation over South America. Climate Dynamics, v. 45, n. 7–8, p. 2193–2212, 1 out. 2015.

SHAPIRO, S. S.; WILK, M. B. An Analysis of Variance Test for Normality (Complete Samples). Biometrika, v. 52, n. 3/4, p. 591, 1965. Disponível em: http://www.jstor.org/stable/2333709?origin=crossref.

YONTS, C.D.; HAGHVERDI, A.; REICHERT, D.L.; IRMAK, S. Deficit irrigation and surface residue cover effects on dry bean yield, in-season soil water content and irrigation water use efficiency in western Nebraska high plains. Agricultural Water Management, v. 199, p. 138–147, 1 fev. 2018. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S037837741730416X. Acesso em: 12 mar. 2019.

Downloads

Publicado

2020-11-23

Como Citar

Barros, T. H. da S., Bender, F. D., Silva, F. R. B., José, J. V., Costa, J. O., & Coelho, R. D. (2020). Geoestatística como ferramenta para estudos da variabilidade da precipitação pluviométrica no estado de Pernambuco, Brasil. Agrarian, 13(50), 513–520. https://doi.org/10.30612/agrarian.v13i50.11982

Edição

Seção

Artigo - Engenharia Agrícola