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Título: Downscaling estocástico para extremos climáticos via interpolação espacial
Autor(es): Carvalho, Daniel Matos de
Palavras-chave: Distribuição Generalizada de Valores Extremos;Distribuição Generalizada de Pareto;Krigagem.;Generalized extreme value;generalized pareto distribuction;Krigagem
Data do documento: 31-Mai-2010
Editor: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Referência: CARVALHO, Daniel Matos de. Downscaling estocástico para extremos climáticos via interpolação espacial. 2010. 89 f. Dissertação (Mestrado em Probabilidade e Estatística; Modelagem Matemática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2010.
Resumo: Os dados de reanálise de temperatura do ar e precipitação do NCEP National Centers for Environmental Predictions serão refinados para a produção dos níveis de retorno para eventos extremos nas 8 capitais do Nordeste Brasileiro - NB: São Luis, Teresina, Fortaleza, Natal, João Pessoa, Recife, Maceió, Aracaju e Salvador. A grade do Ncep possui resolução espacial de 2.5° x 2.5° disponibilizando séries históricas de 1948 a atualidade. Com esta resolução a grade envolve o NB utilizando 72 localizações (séries). A primeira etapa consiste em ajustar os modelos da Distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) e da Distribuição Generalizada de Pareto (GPD) para cada ponto da grade. Utilizando o método Geoestatístico denominado Krigagem, os parâmetros da GEV e GPD serão interpolados espacialmente. Considerando a interpolação espacial dos parâmetros, os níveis de retorno para extremos de temperatura do ar e precipitação poderão ser obtidos aonde o NCEP não fornece informação relevante. Visando validar os resultados desta proposta, serão ajustados os modelos GEV e GPD as séries observacionais diárias de temperatura e precipitação de cada capital nordestina, e assim comparar com os resultados obtidos a partir da interpolação espacial. Por fim o método de Regressão Quantílica será utilizado como método mais tradicional com a finalidade de comparação de métodos.
Abstract: Present day weather forecast models usually cannot provide realistic descriptions of local and particulary extreme weather conditions. However, for lead times of about a small number of days, they provide reliable forecast of the atmospheric circulation that encompasses the subscale processes leading to extremes. Hence, forecasts of extreme events can only be achieved through a combination of dynamical and statistical analysis methods, where a stable and significant statistical model based on prior physical reasoning establishes posterior statistical-dynamical model between the local extremes and the large scale circulation. Here we present the development and application of such a statistical model calibration on the besis of extreme value theory, in order to derive probabilistic forecast for extreme local temperature. The dowscaling applies to NCEP/NCAR re-analysis, in order to derive estimates of daily temperature at Brazilian northeastern region weather stations
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/17008
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