ANÁLISE DA TEMPERATURA MÁXIMA DE PIRACICABA (SP) VIA DISTRIBUIÇÃO GEV NÃO ESTACIONÁRIA: UMA ABORDAGEM BAYESIANA
DOI:
https://doi.org/10.5380/abclima.v27i0.73763Palabras clave:
Tendência, nível de retorno, intervalo de credibilidade, distribuição GEV, prioris.Resumen
O presente estudo teve como objetivo modelar via abordagem Bayesiana a temperatura máxima mensal de Piracicaba em São Paulo-Brasil, utilizando funções lineares e não-lineares para incorporar a tendência no parâmetro de posição da distribuição generalizada de valores extremos (GEV). Foram analisadas distribuições a priori informativas e não informativas e para a obtenção das distribuições marginais a posteriori foi utilizado o método Monte Carlo via cadeias de Markov. Analisando o fator de Bayes e critérios de seleção, verificou-se que nos meses janeiro a março e agosto e setembro, a melhor distribuição foi a GEV estacionária. Nos meses de abril a junho e outubro, a melhor distribuição foi a GEV não estacionária com tendência linear e com tendência não-linear para os meses julho, novembro e dezembro. Em quatro dos meses a priori informativa propiciou resultados mais precisos. As temperaturas máximas esperadas para diferentes tempos de retorno foram preditas.Descargas
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