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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.11.2011.tde-28062011-103251
Document
Author
Full name
Gláucia Tatiana Ferrari
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Piracicaba, 2011
Supervisor
Committee
Ozaki, Vitor Augusto (President)
Cárdenas, Ramiro Ruiz
Zocchi, Silvio Sandoval
Title in Portuguese
Imputação de dados pluviométricos e sua aplicação na modelagem de eventos extremos de seca agrícola
Keywords in Portuguese
Banco de dados
Controle de qualidade
Estações meteorológicas
Modelagem de dados
Pluviometria
Precipitação atmosférica
Seca
Abstract in Portuguese
Este trabalho relata o procedimento utilizado na obtenção de um banco de dados contínuo de precipitação diária de estações meteorológicas localizadas no Estado do Paraná. O banco de dados é composto por 484 séries históricas com dados entre janeiro de 1975 a dezembro de 2009. Para preencher os dados faltantes do banco de dados foram testados três métodos de imputação: o vizinho mais próximo, distância inversa ponderada e regressão linear. A raiz do erro quadrático médio (REQM) foi utilizada para comparar os métodos e o método da distância inversa ponderada proporcionou o melhor resultado. Após a imputação, os dados passaram por um processo de controle de qualidade que teve como objetivo identificar possíveis erros como precipitação idêntica em sete dias consecutivos (não aplicados a dados de precipitação zero) e valores de precipitação que diferem significativamente dos valores em estações meteorológicas vizinhas. Neste processo foram substituídos 1,21% valores de precipitação. Com o banco de dados contínuo, o interesse foi utilizar a teoria de valores extremos para modelar o período seco (número máximo de dias consecutivos com precipitação abaixo de 7mm para o período entre janeiro e fevereiro) crítico para a fase de enchimento de grãos da soja nas cinco principais mesorregiões (Centro Ocidental, Centro Sul, Norte Central, Oeste e Sudoeste) produtoras do Estado do Paraná. Pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, ao nível de 5% de significância, a distribuição Gumbel foi a que melhor se ajustou aos dados de cada mesorregião e assim, a probabilidade de ocorrência de valores extremos de seca acima de 5, 25, 35 e 45 dias, o período de retorno para os maiores valores registrados em cada mesorregião e os níveis de retorno para o período de 5, 25, 50 e 75 anos foram calculados.
Title in English
Imputation of rainfall data and its application in modeling extreme events of agricultural drought
Keywords in English
Data Modeling
Database
Drought.
Precipitation
Quality control
Rainfall
Weather stations
Abstract in English
This paper describes the procedure used to obtain a continuous database of daily precipitation from weather stations located in the state of Parana. The database consists of 484 time series with data from January 1975 to December 2009. To complete missing data from the database were tested three imputation methods: the nearest neighbour, inverse distance weighting and linear regression. The root mean square error (RMSE) was used to compare the methods and the inverse distance weighting method yielded better results. After imputing the data went through a process of quality control that aimed to identify possible errors as precipitation identical in seven consecutive days (not applied to precipitation data zero) and precipitation values that dier signicantly from the values in neighboring meteorological stations. In this process were replaced 1.21 % values of precipitation. With a continuous database, the interest was to use the Extreme Value Theory to model the dry period (maximum number of consecutive days with precipitation less than 7mm for the period between January and February) for the critical grain lling stage of soybean in ve main regions (Central West South Central, North Central, West and Southwest) producing state of Parana. Through the Kolmogorov-Smirnov, at 5 % level of signicance, the Gumbel distribution was best tted the data of each regions and therefore the probability of extreme values of drought over 5, 25, 35 and 45 days, the return period for the highest values in each and levels return for the period of 5, 25, 50 and 75 years were calculated.
 
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Errata.pdf (29.75 Kbytes)
Publishing Date
2011-06-29
 
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