Zoneamento de Parâmetros Climáticos no Estado de São Paulo (Brasil) Utilizando Técnicas de Geoestatística (Zoning of Climatic Parameters in the State of São Paulo (Brazil) Using Geostatistics Techniques)

A precipitação pluvial (mm) e a temperatura do ar (ºC) são os principais parâmetros do clima utilizados nos sistemas de classificação do clima. A má distribuição e o reduzido número de pontos de medida dos atributos do clima acarretam dificuldades para se determinar a temperatura do ar. O objetivo d...

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Bibliographic Details
Main Authors: Glécio Machado Siqueira, Joel Medeiros Bezerra, Sidney Rosa Vieira, Marcelo Bento Paes de Camargo
Format: Article
Language:Portuguese
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2012-11-01
Series:Revista Brasileira de Geografia Física
Subjects:
Online Access:https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/232874
Description
Summary:A precipitação pluvial (mm) e a temperatura do ar (ºC) são os principais parâmetros do clima utilizados nos sistemas de classificação do clima. A má distribuição e o reduzido número de pontos de medida dos atributos do clima acarretam dificuldades para se determinar a temperatura do ar. O objetivo deste trabalho foi analisar o zoneamento climático, com as variáveis precipitação pluvial e temperatura do ar, no Estado de São Paulo, com o auxílio de ferramentas de geoestatistica e geotecnologias. O estudo foi desenvolvido utilizando dados de precipitação pluvial média anual e temperatura do ar média mensal de 416 estações climáticas do estado São Paulo, referente ao período de 30 anos de dados, 1977 a 2006. Sendo estimada a variável temperatura do ar em função da altitude e a latitude do estado, por meio de modelo de regressão linear múltipla. Foram realizadas analises estatística e geoestatísticas, seguido da interpolação por krigagem para confecção dos mapas temáticos. A maior diferença nos valores de temperatura do ar medida e estimada foram localizados na faixa litorânea, enquanto as diferenças minimas estão situadas nas regiões serranas de maior altitude. O semivariograma escalonado para todos os parâmetros climáticos descreve que a altitude e a temperatura do ar estimada apresentam distribuição espacial dos pares de semivariância similar devido a sua forte correlação. A integração de ferramentas de geoprocessamento com modelos e ajustes da geoestatística permite uma abordagem sistematizada, possibilitando a espacialização dos dados meteorológicos. Palavras - chave: Gerenciamento, planejamento climático, variabilidade espacial   Zoning of Climatic Parameters in the State of São Paulo (Brazil) Using Geostatistics Techniques   ABSTRACT The rainfall (mm) and air temperature (ºC) are the main parameters used climate classification systems in the climate. Poor distribution and small number of points of the weather attributes, cause difficulties in determining the air temperature. The objective of this study was to analyze climatic zoning, with the variables rainfall and air temperature in the State of São Paulo, with the aid of geostatistical tools and geotechnology. The study was conducted using data from annual precipitation and air temperature monthly average of 416 weather stations in Sao Paulo State (Brazil), for the period from 30 years of data from 1977 to 2006. The variable being estimated air temperature with altitude and latitude of the State, by means of multiple linear regression models. Were carried out statistical and geostatistical analysis followed by kriging for the construction of thematic maps. The biggest difference in the values of air temperature measured and estimated were located in the coastal strip, while the minimal differences are located in highland areas of higher altitude. The scaled semivariogram for all climatic parameters describing the altitude and air temperature have estimated the spatial distribution of pairs of similar semivariance due to its strong correlation. The integration of geoprocessing tools and settings with models of geostatistics allows a systematic approach, allowing the spatial distribution of meteorological data. Keywords: Management, planning climate, spatial variability
ISSN:1984-2295