Análise das variáveis climáticas das estações agrometeorológicas do estado de Sergipe através de métodos multivariados (2011 – 2013)

Autores

  • Crislaine Monique Alves da Silva Universidade Federal de Sergipe
  • Íkaro Daniel de Carvalho Barreto Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Esdras Adriano Barbosa dos Santos Universidade Federal de Sergipe
  • Péricles de Farias Borges Universidade Federal da Paraíba
  • Lázaro Souto de Araújo Universidade Federal da Paraíba
  • Eucymara França Nunes Santos Universidade Federal de Sergipe

DOI:

https://doi.org/10.22478/ufpb.1981-1268.2017v11n1.34943

Resumo

Neste artigo aplicamos a análise multivariada para explicar o clima no estado de Sergipe através das variáveis climáticas utilizando a técnica de componentes principais e análise de agrupamento. Utilizou-se um banco de dados com informações extraídas através do SINDA (Sistema Nacional de Dados Ambientais), coletadas no período de janeiro de 2011 a dezembro de 2013 com 6570 observações, considerando as seguintes variáveis climáticas: direção do vento, direção da velocidade dos ventos máxima, pluviosidade, pressão atmosférica, radiação solar acumulada, temperatura do ar, temperatura do ar máxima, temperatura do ar mínima, umidade relativa do ar e velocidade máxima dos ventos. Os resultados mostraram que da relação de 10 variáveis climáticas analisadas foram escolhidas apenas três: umidade relativa do ar, temperatura do ar máxima e velocidade máxima dos ventos, as quais obtiveram um percentual de explicação de 75,15%. Quanto ao agrupamento das Plataformas de Coletas de Dados, em relação às variáveis climáticas, foi possível obter três agrupamentos entre os municípios: No primeiro Estância; no segundo Itabaiana e Japaratuba e no terceiro Glória, Riachão do Dantas e Poço Redondo. Sendo considerado que para este estudo a melhor técnica de agrupamento hierárquica utilizada foi o método da Ligação Média. Para este resultado o método das médias produz melhores partições que os métodos de ligação simples e completa.

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Referências

http://sinda.crn2.inpe.br/PCD/, acesso em 02/02/2014 às 20h37min.

http://www.semarh.se.gov.br/meteorologia/modules/tinyd0/index.php?id=1, acesso em 16/04/2014, às 13h18min.

ALEXANDER, L. V; ZHANG, X.; PETERSON, T. C.; CAESAR, J.; GLEASON, B.; KLEIN TENK, A. M. G.; HAYLOCK, M.; COLLINS, D.; TREWIN, B.; RAHIMZADEH, F.; TAGIPOUR, A.; RUPA KUMAR, K.; REVADEKAR, J.; GRIFFITHS, G.; VICENT, L.; STEPHENSON, D. B.; BURN, J.; AGUILAR, E.; BRUNET, M.; TAYLOR, M.; NEW, M.; ZHAI, P.; RUSTICUCCI, M.; VAZQUEZ-AGUIRRE, J. L. Global observed changes in daily climate extremes of temperature and precipitation. Journal of Geophysical Research Atmospheres, v. 111, Issue D5, 16, doi: 10.1029/2005JD006290, 2006.

ANDRADE, N. S.; CARVALHO, P. S.; RUSSO, S. L. Análise das variações de temperaturas na plataforma de Nossa

Senhora da Glória via Box e Jenkins, Sergipe. Universidade Federal de Sergipe, 2011.

BARROSO, L. P.; ARTES, R. Análise multivariada. In: SEAGRO – Simpósio de Estatística Aplicada a Experimentação Agronômica, 10., RBRAS – Reunião Anual da Região Brasileira da Sociedade Internacional de Biometria, 48., 2003, Lavras. Minicurso. Lavras: UFLA, 2003. 156p.

CATTELL, R.B. The screen test for the number of factors. Multivariate Behavioral Research, 1, p. 140-161, 1966.

FRANÇA, M. S. Análise estatística multivariada dos dados de monitoramento de qualidade de água da Bacia do Alto Iguaçu: uma ferramenta para a gestão de recursos hídricos. Curitiba – PR. Dissertação (Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental) - Universidade Federal do Paraná, 2009, 150 p.

JOHNSON, R.A.; WICHERN, D.W. Applied multivariate statistical analysis. 4 ed. New Jersey: Prentice Hall, 1998.

KAISER, H.F. The varimax criterion for analytic rotation in factor analysis. Psychometrika, 23, p. 187- 200, 1958.

MARQUES, J. M. Apostila de análise multivariada aplicada à pesquisa. Universidade Federal do Paraná, Curitiba-PR, 2003.

MARQUES, M.A.M. Aplicação da Análise multivariada no estudo da infraestrutura dos serviços de saúde dos municípios paranaenses. Curitiba-PR. Dissertação (Mestrado em Métodos Numéricos em Engenharia) – Setores de Tecnologia e de Ciências Exatas da Universidade Federal do Paraná, 2006.

MINGOTI, S.A. Análise de dados através de métodos de estatística multivariada: uma abordagem aplicada. Editora UFMG, Belo Horizonte, 2005.

NONATO, E.A.; VIOLA, Z.G.G.; ALMEIDA, K.C.B.; SCHOR, H.H.R. Tratamento estatístico dos parâmetros da qualidade das águas da bacia do Alto Curso do Rio das Velhas. Química Nova, Vol. 30, Nº 4, p. 797-804, 2007.

Regulamento técnico da OMM, Vol. I Publ. OMM, nº 49 BD2 Genebra, 1956).

SUPERINTENDÊNCIA DO DESENVOLVIMENTO DO NORDESTE, 1990. Dados pluviornétricos mensais do Nordeste (Afagoas). Recife, (Série pluviométrica: 7). 116p.

VARELLA, C. A. A., Análise Multivariada Aplicada as Ciências Agrárias, Pós-Graduação em Agronomia – CPGA_CS, Seropédica – RJ, 2008.

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Publicado

2017-03-31

Como Citar

SILVA, C. M. A. da; BARRETO, Íkaro D. de C.; SANTOS, E. A. B. dos; BORGES, P. de F.; ARAÚJO, L. S. de; SANTOS, E. F. N. Análise das variáveis climáticas das estações agrometeorológicas do estado de Sergipe através de métodos multivariados (2011 – 2013). Gaia Scientia, [S. l.], v. 11, n. 1, 2017. DOI: 10.22478/ufpb.1981-1268.2017v11n1.34943. Disponível em: https://periodicos.ufpb.br/ojs/index.php/gaia/article/view/34943. Acesso em: 21 nov. 2024.

Edição

Seção

Ciências Ambientais

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