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Utilize este identificador para citar ou criar um link para este item: http://acervodigital.unesp.br/handle/11449/40809
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorCarvalho Araujo, Mirian Fernandes-
dc.contributor.authorGuimaraes, Ednaldo Carvalho-
dc.contributor.authorde Carvalho, Daniel Fonseca-
dc.contributor.authorde Araujo, Lucio Borges-
dc.date.accessioned2014-05-20T15:31:45Z-
dc.date.accessioned2016-10-25T18:07:42Z-
dc.date.available2014-05-20T15:31:45Z-
dc.date.available2016-10-25T18:07:42Z-
dc.date.issued2009-01-01-
dc.identifierhttp://www.seer.ufu.br/index.php/biosciencejournal/article/view/6963-
dc.identifier.citationBioscience Journal. Uberlandia: Universidade Federal de Uberlândia (UFU), v. 25, n. 4, p. 90-100, 2009.-
dc.identifier.issn1516-3725-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/40809-
dc.identifier.urihttp://acervodigital.unesp.br/handle/11449/40809-
dc.description.abstractThe objective of this work was to carry a descriptive analysis in the monthly precipitation of rainfall stations from Rio de Janeiro State, Brazil, using data of position and dispersion and graphical analyses, and to verify the presence of seasonality and trend in these data, with a study about the application of models of time series. The descriptive statistics was to characterize the general behavior of the series in three stations selected which present consistent historical series. The methodology of analysis of variance in randomized blocks and the determination of models of multiple linear regression, considering years and months as predictors variables, disclosed the presence of seasonality, what allowed to infer on the occurrence of repetitive natural phenomena throughout the time and absence of trend in the data. It was applied the methodology of multiple linear regression to removal the seasonality of these time series. The original data had been deducted from the estimates made by the adjusted model and the analysis of variance in randomized blocks for the residues of regression was preceded again. With the results obtained it was possible to conclude that the monthly rainfall present seasonality and they don't present trend, the analysis of multiple regression was efficient in the removal of the seasonality, and the rainfall can be studied by means of time series.en
dc.description.abstractO presente trabalho foi dirigido no sentido de realizar uma análise descritiva da precipitação pluviométrica mensal de estações climatológicas do Estado do Rio de Janeiro, utilizando medidas de posição e de dispersão e análises gráficas, e, através de um estudo sobre a aplicação de modelos de séries temporais, verificar a presença das componentes de sazonalidade e de tendência nestes dados. Os dados experimentais utilizados fazem parte do Banco de Dados Climatológicos do Estado do Rio de Janeiro. Selecionou-se três estações por apresentarem séries históricas consistentes. A estatística descritiva foi utilizada para caracterizar o comportamento geral da série. A metodologia de análise de variância em blocos casualizados e determinação de modelos de regressão linear múltipla, considerando anos e meses como variáveis preditoras, revelaram a presença de sazonalidade, que permitiu inferir sobre a ocorrência de fenômenos naturais repetitivos ao longo do tempo, e ausência de tendência. Aplicou-se a metodologia de regressão linear múltipla para a remoção da sazonalidade dessas séries temporais. Os dados originais foram subtraídos das estimativas feitas pelo modelo ajustado e procedeu-se novamente a análise de variância em blocos casualizados para os resíduos da regressão. Verificou-se que a regressão múltipla foi eficiente na remoção da sazonalidade da série.pt
dc.format.extent90-100-
dc.language.isopor-
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândia (UFU)-
dc.sourceWeb of Science-
dc.subjectClimateen
dc.subjectTime seriesen
dc.subjectRainfall statisticsen
dc.subjectMultiple regressionen
dc.titlePrecipitação pluviométrica mensal no estado do Rio de Janeiro: sazonalidade e tendênciapt
dc.title.alternativeThe monthly rainfall in the Rio de Janeiro state, Brazil: seasonality and trenden
dc.typeoutro-
dc.contributor.institutionUniversidade de São Paulo (USP)-
dc.contributor.institutionUniversidade Federal de Uberlândia (UFU)-
dc.contributor.institutionUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiro (UFRRJ)-
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
dc.description.affiliationUniv São Paulo, ESALQ, BR-05508 São Paulo, Brazil-
dc.description.affiliationUniversidade Federal de Uberlândia (UFU), Fac Matemat, BR-38400 Uberlandia, MG, Brazil-
dc.description.affiliationUniv Fed Rural Rio de Janeiro, Inst Tecnol, Dept Engn, Soropedica, RJ, Brazil-
dc.description.affiliationUniv Estadual Paulista, Botucatu, SP, Brazil-
dc.description.affiliationUnespUniv Estadual Paulista, Botucatu, SP, Brazil-
dc.identifier.wosWOS:000269317400012-
dc.rights.accessRightsAcesso aberto-
dc.identifier.fileWOS000269317400012.pdf-
dc.relation.ispartofBioscience Journal-
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