Modelagem Espaço-Temporal do Índice Rnnmm Usando Processo de Poisson Não-Homogêneo

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Abstract

Neste trabalho, propõe-se uma nova abordagem para a modelagem do índice Rnnmm, desenvolvido pelo ETCCDI, visando estudar o comportamento de condições extremas em variáveis climatológicas. A alternativa apresentada utiliza um modelo espaço-temporal baseado no processo de Poisson não homogêneo para a análise do índice Rnnmm. A principal vantagem desse modelo em relação a alternativas mais simples da mesma classe é a definição da função de intensidade, que permite sua variação ao longo de intervalos de tempo pré-determinados, possibilitando a incorporação da influência de fenômenos climatológicos ocorridos em períodos específicos. Para ilustrar a utilidade do método, o índice R40mm foi analisado no estado do Rio Grande do Norte, Brasil, no período de 1963 a 2023. Essa análise permitiu identificar mudanças no comportamento da taxa de ocorrência do evento de interesse, associadas à presença de períodos de seca e de chuvas extremas, principalmente em função dos fenômenos El Niño e La Niña.

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Institutions
  • 1 Universidade Federal do Rio Grande do Norte
  • 2 EMPARN
  • 3 Unidade Instrumental de Meteorologia-EMPARN
Track
  • 18. Spatial Modeling
Keywords
Modelagem espacial
Projeto Climdex
Processo de Poisson não homogêneo
Precipitação extrema
Mudança climática