| Summary: | Com base no fato de que a altitude, a latitude e a longitude influenciam as características climáticas de uma região, objetivou-se com o presente trabalho verificar a existência de ganho de informação quando é aplicado o procedimento estatístico de regressão linear múltipla, na predição dos totais precipitados anuais, mensais e sazonais, para alguns municípios localizados no estado do Rio Grande do Sul. Para tanto foram utilizados dados de precipitação diária de 26 estações climatológicas, além de outras 7, utilizadas para a validação dos modelos lineares propostos. Os dados foram obtidos junto a Agência Nacional de Água (ANA), os quais pertencem a sete mesorregiões do estado do Rio Grande do Sul. Após a constituição das séries, os valores de precipitação foram ajustados a partir de modelos lineares, utilizando a regressão linear múltipla, em que a variável dependente foi a precipitação e as variáveis independentes, as coordenadas geográficas latitude e longitude, e a altitude. A predição dos valores das precipitações anuais, sazonais e mensal, em função das coordenadas geográficas e altitute, pode ser realizada a partir da regressão linear múltipla. Das três variáveis analisadas, a latitude parece ser a que mais influencia na estimativa dos valores de precipitação.
ABSTRACT: Based on the fact that the altitude, latitude and longitude influence climate characteristics of a region, the aim of the present work was to verify the existence of information gain when the statistical procedure of multiple linear regression is applied for the prediction of total precipitates annual, monthly and seasonal, for some municipalities in the state of Rio Grande do Sul were used daily rainfall data from 26 weather stations. Therefore, besides other 7, used for validation of the proposed linear models. Data were obtained from the Agência Nacional de Águas (ANA), which belong to seven mesoregions the state of Rio Grande do Sul. After the formation of the series, precipitation values were adjusted from linear models using linear regression Multiple, in which the dependent variable was the precipitation and the independent variables, the geographic coordinates latitude and longitude, and altitude. The prediction of the values of annual, seasonal and monthly precipitation, depending on the geographical coordinates and altitute, can be performed from the multiple linear regression. Of the three variables, the latitude seems to be that most influences the estimation of precipitation.
Keywords: multiple linear regression, latitude, meteorological variables
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