| Journal: | Acta scientiarum. Technology |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000375352 |
| ISSN: | 1806-2563 |
| Authors: | Blain, Gabriel Constantino1 |
| Institutions: | 1Instituto Agronomico, Centro de Ecofisiologia e Biofisica, Campinas, Sao Paulo. Brasil |
| Year: | 2014 |
| Season: | Ene-Mar |
| Volumen: | 36 |
| Number: | 1 |
| Pages: | 147-155 |
| Country: | Brasil |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| English abstract | The Standardized Precipitation Index (SPI) is a mathematical algorithm developed for detecting and characterizing precipitation departures with regard to an expected regional climate condition. Thus, this study aimed to verify the possibility of using the time-independent general extreme value distribution (GEV) for modeling the probability of occurrence of both SPI annual maxima (the maximum monthly SPI value; SPImax) and SPI annual minima (the minimum monthly SPI value; SPImim) obtained from the weather station of Campinas, State of São Paulo, Brazil (1891-2011) and to evaluate the presence of trends, temporal persistence and periodical components in these two datasets. The goodness-of-fit tests used in this study quantify the agreement between the empirical cumulative distribution and the GEV cumulative function. Our results have indicated that such parametric function can be used to assess the probability of occurrence of SPImin and SPImax values. No significant serial correlation and no trend were detected in both series. For the SPImim, the wavelet analysis has detected a dominant mode in the 4-8 year band. Future studies should focus on the development of a GEV model capable of accounting for such feature. No dominant mode was found for the annual monthly SPI maximums |
| Portuguese abstract | O Índice Padronizado de Precipitação (SPI) é um algoritmo matemática desenvolvido para caracterizar e detectar anomalias de precipitação pluvial em relação a uma condição climática esperada. Assim, os objetivos deste estudo foram verificar a possibilidade de utilizar a distribuição geral dos valores extremos (GEV; com parâmetros independes do tempo) para modelar a probabilidade de ocorrência dos valores mensais máximos (SPImax) e mínimos (SPImin), do referido índice de seca, obtidos a cada ano a partir da estação meteorológica de Campinas, Estado de São Paulo, Brasil (1891-2011) e, avaliar a presença de tendências, correlação serial e periodicidades em ambas as séries. Os testes de aderência utilizados quantificam a concordância entre a distribuição acumulativa empírica e a GEV. Com isso, os resultados desses procedimentos indicam que esse modelo paramétrico pode ser usado para estimar a probabilidade de ocorrência dos valores de SPImin e SPImax. Não foi observada a presença de tendências e correlações seriais em nenhuma das séries. Para o SPImim, a análise de ondaleta detectou um modo dominante na banda 4-8 anos. Recomenda-se que futuros estudos abordem o desenvolvimento de um modelo GEV capaz de incorporar em seu algoritmo essa última característica. Nenhum modo dominante foi observado para o SPImax |
| Disciplines: | Geociencias, Matemáticas |
| Keyword: | Ciencias de la atmósfera, Matemáticas aplicadas, Indice de precipitación estandarizada, Precipitación, Análisis wavelet, Prueba de Mann-Kendall |
| Keyword: | Earth sciences, Mathematics, Atmospheric sciences, Applied mathematics, Standardized precipitation index, Precipitation, Wavelet analysis, Mann-Kendall test |
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