Estruturação multivariada de dados meteorológicos em duas

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  • Estruturao multivariada de dados meteorolgicosem duas cidades em regies distintas do estado do Cear

    Juarez Cassiano de Lima Jnior1, Francisco Airdesson Lima do Nascimento2, Jos Ribeiro de Arajo Neto3,Francisco Dirceu Duarte Arraes4, Joaquim Branco de Oliveira5

    1 Mestrando em Agronomia Solos e Nutrio de Plantas. Universidade Federal do Cear - UFC, campus Pici. E-mail: limajr.soil@gmail.com2 Mestrando em Engenharia Agrcola. Universidade Federal do Recncavo da Bahia - UFRB E-mail: airdessonpai@hotmail.com3 Doutorando em Engenharia Agrcola. Universidade Federal do Cear UFC, campus Pici. E-mail: junior.bg@bol.com.br4 Professor Dr. do Instituto Federal de Educao, Cincia e Tecnologia do Serto Pernambucano IFSERTO, Campus Salgueiro. E-mail: dirceuarraes@gmail.com5 Professor Dr. do Instituto Federal de Educao, Cincia e Tecnologia do Cear - IFCE, Campus Iguatu. E-mail: joaquimbrancodeoliveira@gmail.com

    Resumo: Para identificar e avaliar a importncia dos elementos meteorolgicos aplicou-se a tcnica de estatstica multivariada Anlise Fatorial/Anlises de Componentes Principais. Essa tcnica foi aplicada com o propsito de identificar a importncia relativa das diferentes variveis envolvidas nos processos meteorolgicos de duas cidades, Fortaleza e Crates, de caractersticas climticas distintas localizadas no Cear, Brasil. As cidades de Fortaleza e Crates apresentam, respectivamente, clima do tipo Aw tropical chuvoso quente-mido e BSwh quente e semirido. As sries histricas empregadas nesse estudo foram disponibilizadas pelo INMET, (Instituto Nacional de Meteorologia). Pelo emprego da Anlise Fatorial/Anlise de Componentes Principais foi identificado um modelo de melhor ajuste composto por trs componentes, explicando 83,04% da varincia total, para Fortaleza e por duas componentes, explicando 77,96% da varincia total, para Crates. O primeiro componente em Fortaleza est relacionado com o gradiente de presso de vapor do ar, o segundo componente est vinculado ao aquecimento da atmosfera prximo superfcie e a presso atmosfrica, e o terceiro componente expressa o efeito aerodinmico. Para Crates, o primeiro componente est relacionado com o efeito acumulativo das principais caractersticas do processo de dficit da presso de vapor do ar, aquecimento do ar prximo superfcie e efeito aerodinmico, sendo o segundo componente representando a influncia secundria da temperatura mnima e do efeito da presso atmosfrica na regio de clima semirido.

    Palavras-chave: Meteorologia. Climatologia. Anlise multivariada. Anlise fatorial.

    Multivariate structure of meteorological datain two cities in different regions of the state of Cear

    Abstract: To identify and evaluate the importance of meteorological elements applied to multivariate statistical Factor Analysis / Principal Component Analyses. This technique was applied in order to identify the relative importance of the different variables involved in meteorological processes in two cities, Fortaleza and Crates of different climatic conditions located in Cear, Brazil. The cities of Fortaleza and Crates respectively show climate type Aw hot-humid tropical rainy and BSwh and semiarid. The time series used in this study were provided by INMET, (National Institute of Meteorology). By use of Factor Analysis/Principal Components Analysis model to better fit comprised of three components was identified, explaining 83.04 % of total variance for Fortaleza and two components, explaining 77.96 % of total variance for Crates. Fortification The first component is related to the gradient of vapor pressure of the air, the second component is linked to the heating and near surface atmospheric pressure atmosphere , and the third component expressed aerodynamic effect. To Crates, the first component is related to the cumulative effect of the main features of the process of the vapor pressure deficit of the air, warming the air near the surface and aerodynamic effect, the second component representing the secondary influence of minimum temperature and the effect atmospheric pressure in the region of semi-arid climate.

    Keywords: Meteorology. Climatology. Multivariate analysis. Factor analysis.

  • Water Resources and Irrigation Management, v.3, n.2, p.47-55, 2014.

    Lima Jnior et al.48

    Introduo

    Os elementos meteorolgicos so parmetros chave para se estimar ou medir qualquer comportamento climatolgico e hidrolgico em qualquer regio, sendo de suma importncia na agricultura irrigada para o correto manejo da mesma em funo da estimativa da evapotranspirao (ETo) por exemplo. A mesma utilizada para definir a perda de vapor dgua para atmosfera pelos efeitos dos dois processos combinados, transpirao das plantas, e evaporao da gua no lixiviada nem transpirada, de acordo com Doorenbos & Pruitt (1977). Assim, a estimativa da evapotranspirao de referncia (ETo) de grande importncia para a gesto dos recursos hdricos, para a previso da produo agrcola, para a programao de irrigao e para a resoluo de problemas no domnio da hidrologia e meteorologia (Lima, 2005; Popova et al., 2006; Gocic; Trajkovic, 2010; Almeida et al., 2010).

    A taxa de evapotranspirao em uma rea determinada por dois fatores principais: a disponibilidade de umidade na superfcie onde ocorre a evaporao e a capacidade da atmosfera de vaporizar gua, remover e transportar o vapor. O primeiro fator depender sempre da umidade disponvel na superfcie onde ocorre a evaporao e o segundo estar em funo de diversas outras variveis climticas (Allen et al., 1998; Andrade et al., 2003). Segundo Mohan & Arumugam (1996) Todos os eventos meteorolgicos so aleatrios na natureza e podem ser medidos ou quantificados em diversos elementos, que so correlacionadas buscando identificar sua devida importncia. Em geral os elementos estudados so: precipitao, velocidade do vento, razo de insolao, umidade relativa, temperatura mxima, mdia e mnima.

    Com a quantidade muito grande elementos meteorolgicos envolvidos no processo hidrolgico, o nmero de relaes entre elas , tambm, muito grande para ser compreendido. Assim, torna-se necessrio o emprego de tcnicas que possam resumir, sistematicamente, a correlao significativa existente entre as variveis (Mohan e Arumugam, 1996; Andrade et al., 2003; Malekinezhad, 2014). Uma das diversas tcnicas de anlise exploratria de dados utilizada a anlise multivariada, que corresponde a um grupo de tcnicas estatsticas que buscam relacionar os elementos pesquisados, possibilitando, dentre outras funes, promover a reduo do nmero de variveis com o mnimo de perda de informaes (Hair Jr. et al., 2005), e com isso conhecer caractersticas ou processos similares dentro de um fenmeno como a evapotranspirao, por exemplo. Na reduo das

    variveis e investigao da estruturao multivariada do processo que influenciam o processo hidrolgico, tcnicas de estatstica multivariada, como Anlise Fatorial/Anlise de Componentes Principais (AF/ACP) vm sendo empregada com frequncia por diversos pesquisadores (Mohan e Arumugam, 1996; Andrade et al., 2003; Dinpashoh et al., 2004; Malekinezhad, 2012 e Malekinezhad, 2014).

    Assim, o conhecimento do comportamento das variveis climticas e suas relaes so fundamentais para o estudo dos processos hidrolgicos. Nesse contexto, para identificar e avaliar a importncia dos diferentes elementos meteorolgicos, em duas cidades, Fortaleza (litoral) e Crates (serto), localizadas no Cear, Brasil, aplicou-se a tcnica de estatstica multivariada Anlise Fatorial/Anlises de Componentes Principais (AF/ACP).

    Material e Mtodos

    Para a identificao das varveis mais significativos envolvidas nos processos climatolgicos nas cidades de Fortaleza e Crates, ambas no estado do Cear (Figura 1) foi aplicada a tcnica de estatstica multivariada

    Figura 1. Localizao geogrfica das estaes meteorolgicas utilizadas neste estudo, em Fortaleza no litoral e Crates no serto do estado do Cear, Brasil

  • Water Resources and Irrigation Management, v.3, n.2, p.47-55, 2014.

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    (AF/ACP). A normal climatolgica e as classificaes climticas das cidades estudadas encontram-se na Tabela 1.

    Para a estruturao multivariada dos elementos meteorolgicos de ambas as cidades foram utilizadas as seguintes variveis: precipitao pluviomtrica (P), temperatura do bulbo seco (TBS), temperatura do bulbo mido (TBU), temperatura mxima do ar (Tmax), e mnima (Tmin), umidade relativa do ar (UR), presso atmosfrica (Pa), direo (DV) e velocidade (VV) do vento, e razo de insolao (n/N). Os dados foram disponibilizados pelo INMET, (Instituto Nacional de Meteorologia) e correspondente ao perodo de 1962 a 2012 para Crates e de 1961 a 2012 para Fortaleza. Visto que no estado do Cear existem poucas estaes meteorolgicas convencionais completas.

    Os erros de escala foram evitados atravs da normalizao dos dados (x=0, =1) pela seguinte relao:

    Tabela1. Normais climatolgicos e classificaes climticas das estaes estudadas

    em que:S matriz dos quadrados das mdias normalizadas;Xd a matriz transportada de Xd;Xd matriz normalizada dos dados.

    Portanto foi utilizada a matriz de correlao [R] (P x P), para P igual a 10. Maiores esclarecimentos sobre o assunto podem ser encontrados por Hair Junior et al. (2005).

    Antes de aplicar o mtodo de extrao de fatores, faz-se necessrio verificar, a partir da matriz de correlao, a adequabilidade do conjunto de variveis ao procedimento estatstico. Anlise de adequacidade das variveis para a anlise de fator foi realizada atravs do teste de Bartlett e o de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) proposto por Kaiser (1974) e citado por Norusis (1990). O Critrio KMO verifica a adequacidade da analise fatorial testando a consistncia geral dos dados analisados. O mtodo verifica se a matriz de correlao inversa prxima da matriz diagonal, consiste em comparar os valores dos coeficientes de correlao linear observados com os coeficientes de correla