dc.creator | Bonini, Antonio Sérgio dos Santos | |
dc.date.accessioned | 2019-10-22T15:29:12Z | |
dc.date.available | 2019-10-22T15:29:12Z | |
dc.date.issued | 2003-02-17 | |
dc.identifier.citation | BONINI, ANTÔNIO SÉRGIO DOS SANTOS.M.S.,Faculdade de Meteorologia,
Universidade Federal de Pelotas, fevereiro de 2004. Aplicação do Método
Cadeia de Markov à ocorrência de temperatura mínima do ar no Estado
do Rio Grande do Sul. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/4820 | |
dc.description.abstract | The minimum air temperature is one of the meteorological variables which
exerts relevant influence over environmental conditions, being one of the
limiting factors to the growth and development of the plants. The evaluation of
the minimum air temperature is directly related to the identification of the more
adequate periods for the sowing of the various cultivation, bacause it permits
the establishment of the critical plant phase to coincide with the period of a
minor probability of harmful temperature occurrence to the cultivation. Through
the thirty years of daily data study of the minimum air temperature, in twelve
surface meteorological stations, in the State of Rio Grande do Sul, during the
spring and summer months, the period of characterization was done with a
minimum temperature within the following intervals: (0ºC < t < 5ºC), (5ºC < t <
10ºC) and (10ºC < t < 15ºC). The probability of minimum temperature to be
found in the referred intervals, was obtained through the calculation of the
conditional probability and the probability of occurrence of days the minimum
temperature within an interval of seven days, using the first-order Markov
Chain Model. The results obtained showed that the probability of a determined day to be found at a minimum particular temperature depends on the precedent
state, confirming, satisfactorily, the adjustment of the Markov Chain Model. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Sem bolsa | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pelotas | pt_BR |
dc.rights | OpenAccess | pt_BR |
dc.subject | Meteorologia | pt_BR |
dc.subject | Climatologia | pt_BR |
dc.subject | Temperatura do ar | pt_BR |
dc.subject | Cadeia de Markov | pt_BR |
dc.title | Aplicação do Método Cadeia de Markov à ocorrência de temperatura mínima do ar no Estado do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.title.alternative | The application of Markov Chain Model to the occurrence of the minimum air temperature in the State of Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.type | masterThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorID | | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/7554172904545248 | pt_BR |
dc.contributor.advisorID | | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/5552758223108418 | pt_BR |
dc.description.resumo | A temperatura mínima do ar é uma das variáveis meteorológicas que exercem
relevante influência sobre as condições ambientais, sendo um dos fatores
limitantes ao crescimento e desenvolvimento das plantas. A avaliação da
temperatura mínima do ar está diretamente relacionada com a identificação dos
períodos mais adequados para as semeaduras das diversas culturas, pois
permite estabelecer que as fases críticas da planta coincidam com o período de
menor probabilidade de ocorrência de temperaturas prejudiciais à
cultura.Através do estudo de trinta anos de dados diários de temperatura
mínima do ar de doze estações meteorológicas de superfície, no Estado do Rio
Grande do Sul, durante os meses de primavera e verão, foi feita a
caracterização dos períodos com temperatura mínima do ar dentro dos
intervalos (0ºC < t < 5ºC), (5ºC < t < 10ºC) e (10ºC < t <15ºC). A probabilidade
de a temperatura mínima se encontrar nos referidos intervalos foi obtida
através dos cálculos de probabilidade condicional e da probabilidade de
ocorrência de dias com temperatura mínima dentro de um período de sete dias,
utilizando-se o modelo da Cadeia de Markov de primeira ordem. Os resultados
obtidos mostraram que a probabilidade de um determinado dia encontrar-se com uma temperatura mínima particular depende do estado precedente,
comprovando satisfatoriamente o ajuste do Modelo da Cadeia de Markov. | pt_BR |
dc.publisher.department | Faculdade de Meteorologia | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Meteorologia | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPel | pt_BR |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIA::CLIMATOLOGIA | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | Assis, Simone Vieira de | |