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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/15725
Tipo do documento: | Dissertação |
Title: | Distribuição da precipitação na cidade do Rio de Janeiro a identificação de eventos extremos |
Other Titles: | Precipitation distribution in the city of Rio de Janeiro identifying extreme events |
Authors: | Regueira, Amanda de Oliveira |
Orientador(a): | Wanderley, Henderson Silva |
Primeiro membro da banca: | Wanderley, Henderson Silva |
Segundo membro da banca: | Pereira, Carlos Rodrigues |
Terceiro membro da banca: | Lyra, Gustavo Bastos |
Keywords: | Chuva diária;desastre natural;Rclimdex;Daily rain;natural disaster |
Área(s) do CNPq: | Ciências Ambientais |
Idioma: | por |
Issue Date: | 22-Aug-2019 |
Publisher: | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro |
Sigla da instituição: | UFRRJ |
Departamento: | Instituto de Florestas |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Práticas em Desenvolvimento Sustentável |
Citation: | REGUEIRA, Amanda de Oliveira. Distribuição da precipitação na cidade do Rio de Janeiro a identificação de eventos extremos. 2019. 80 f. Dissertação (Mestrado em Práticas em Desenvolvimento Sustentável) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, RJ, 2019. |
Abstract: | O objetivo desta pesquisa consiste em identificar mudança na distribuição de eventos extremos de precipitação na cidade do Rio de Janeiro. Para cumprir este proposito aplicou-se uma metodologia a partir do software RClimdex, possibilitando averiguar se houve mudanças na distribuição da precipitação 11 índices disponibilizados pela plataforma Climate Change Detection and Indices (ETCCDMI) relacionados a mudanças climáticas, entre os anos de 1997 a 2017 em 15 estações pluviométricas espacialmente distribuídas na cidade do Rio de Janeiro/RJ. Posteriormente, esses índices foram submetidos a regressão linear, a regressão linear segmentada, ao coeficiente de determinação (r2), erro padrão de estimativa e ao teste t para o coeficiente angular da reta. Os resultados obtidos mostraram que o índice de precipitação total anual da cidade do Rio de Janeiro apresentou mudança em 2007/2008, demostrada pela a regressão linear segmentada. Foi verificado aumento pluviométrico do início do período analisado até aproximadamente 2007/2008. Do ano de 2008 em diante, foi observado redução dos totais anuais da precipitação até o fim da série analisada no ano de 2017. A maior parte das estações analisadas manifestou este mesmo padrão nos outros índices avaliados ao longo dos vinte anos e poucas apresentaram tendências estatisticamente significativas. De um modo geral, esses resultados indicaram uma diminuição no volume de chuva nesses últimos 10 anos e diminuição dos eventos de precipitação extrema. Os dias extremamente úmidos (R99p) e o total máximo de precipitação diária (Rx1day) tiveram aumento as ocorrências nos anos entre 1997 e 2017, o que pode contribuir com o aumento da ocorrência de eventos extremos de precipitação na região. |
Abstract: | The objective of this research is to identify changes in the distribution of extreme precipitation events in the city of Rio de Janeiro. To fulfill this purpose, a methodology was applied based on the RClimdex software, allowing to verify if there were changes in the distribution of precipitation 11 indexes made available by the Climate Change Detection and Indices (ETCCDMI) platform related to climate change, from 1997 to 2017 in 15 spatially distributed rainfall stations in the city of Rio de Janeiro / RJ. Subsequently, these indices were submitted to linear regression, segmented linear regression, coefficient of determination (r2), standard error of estimation and t-test for the angular coefficient of the line. The results showed that the total annual precipitation index of the city of Rio de Janeiro changed in 2007/2008, demonstrated by the segmented linear regression. Rainfall increase was verified from the beginning of the analyzed period until approximately 2007/2008. From 2008 onwards, it was observed a reduction in the annual total of precipitation until the end of the series analyzed in 2017. Most of the stations analyzed showed the same pattern in the other indexes evaluated over the twenty years and few showed statistical trends. significant. Overall, these results indicated a decrease in rainfall over the past 10 years and a decrease in extreme precipitation events. The extremely humid days (R99p) and the maximum total daily precipitation (Rx1day) increased in the years 1997 to 2017, which may contribute to the increase of extreme precipitation events in the region. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/15725 |
Appears in Collections: | Mestrado Profissional em Práticas em Desenvolvimento Sustentável |
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