Aplicação do Modelo Estocástico Cadeia de Markov a Dados Diários de Precipitação dos Estados da Bahia e Sergipe (Application of Stochastic Markov Chain Model to Data Daily Rainfall of the States of Bahia and Sergipe)

Winicius Santos Araújo, Francisco de Assis Salviano de Sousa, José Ivaldo Barbosa de Brito, Lourivaldo Mota Lima

Resumo


O objetivo desta pesquisa foi fornecer uma distribuição espacial e computar as probabilidades incondicionais e condicionais de primeira ordem das precipitações dos Estados da Bahia e Sergipe. Para tanto, foram utilizados dados diários pluviais referentes a um período de 47 anos (1960-2006) de 75 postos e/ou estações meteorológicas fornecidos pela antiga rede de postos da SUDENE através do DCA. Os resultados mostram que a zona oeste da área pesquisada é a mais favorecida com a precipitação na estação verão, ocorrendo o oposto disto na estação inverno; o leste é o mais beneficiado no inverno, o sul na primavera, e o norte no outono. Foi obtido que a probabilidade incondicional, P(C), na região costeira, é influenciada pela alta disponibilidade de umidade do Atlântico e pela geração de sistemas que provocam precipitação devido ao contraste de temperatura da superfície oceano-continente, particularmente durante os meses de outono e primavera. No verão o efeito oceânico não é percebido devido à alta disponibilidade de umidade sobre a área pesquisada e a alta persistência observada da precipitação diária está associada com os núcleos de máximas precipitações que se destacam na estação verão, enquanto que no inverno a baixa persistência foi predominante.

Palavras - chave: distribuição espacial, cadeia de markov, precipitação diária.

 

Application of Stochastic Markov Chain Model to Data Daily Rainfall of the States of Bahia and Sergipe

 

ABSTRACT

The objective of this research was to provide a spatial distribution and compute the probabilities conditional and unconditional first order of precipitation of the States of Bahia and Sergipe. It had been used daily rainfall data relating to a period of 47 years (1960-2006) of 75 stations and/or meteorological stations provided by the former station network SUDENE by DCA. The results show that the area west of the area searched is more favored with rainfall in the summer season, the opposite occurring in this winter season, the east is the most improved in the winter, spring in the south, and north in the autumn. It was obtained that the unconditional probability, P(C), the coastal region, is influenced by the high availability of moisture from the Atlantic and the generation of systems that cause precipitation due to the contrast of surface temperature of ocean-continent, particularly during the autumn months and Spring. In summer the ocean effect is not perceived due to the high availability of moisture over the area surveyed and observed high persistence of daily rainfall is associated with the nuclei of maximum precipitation that stand out in the summer season, while in winter the low persistence prevailed.

Keywords: spatial distribution, markov chain, daily precipitation.


Palavras-chave


distribuição espacial, cadeia de markov, precipitação diária.

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DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v5.3.p509-523



      

Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

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