Discriminação de Cenários Pluviométricos do Estado da Paraíba Utilizando Distribuição Gama Incompleta e Teste Kolmogorov-Smirnov
Authors: Francisco Paulo Roberto Megna , Mello Valneli da Silva , Bandeira Maria Marle , Macedo Fabrício Lopes de , Santos Djail 
Published: April 2020

A incorporação de cenários pluviométricos a estudos de aptidão agrícola é desejável, pois possibilita torná-los ajustados e adequados à variabilidade natural das precipitações e às expectativas pluviométricas dos modelos numéricos de previsão climatológica em uso no Brasil. Devido à importância de conhecer a distribuição das chuvas de uma determinada região, objetiva-se por este trabalho determinar cenários pluviométricos do Estado da Paraíba utilizando o modelo probabilístico distribuição Gama incompleta e o teste de Kolmogorov-Smirnov. Utilizaram-se os totais mensais de precipitações que possuem vinte ou mais anos de observações. Para cada posto pluviométrico, foi estabelecido o total de precipitação pluviométrica registrado nos três meses consecutivos mais chuvosos de cada ano hidrológico completo. Os conjuntos dos anos secos, regulares e chuvosos de cada posto foram utilizados para obter as correspondentes médias mensais dos totais pluviométricos, necessárias para caracterizar os cenários. Para a determinação dos níveis de 25, 50 e 75% de probabilidade de precipitação foi realizado com auxílio do modelo probabilístico de distribuição Gama incompleta e o ajuste das distribuições de foram avaliados pelo teste Kolmogorov-Smirnov a 95% de significância. Para o mapeamento foi utilizado a Krigeagem. Os resultados demonstraram que o uso do modelo probabilístico distribuição Gama incompleta e do teste de Kolmogorov-Smirnov responderam bem aos dados trabalhados apresentando boa coerência; com o uso do método geoestatístico de interpolação de dados pela Krigeagem foi possível mapear os resultados apresentando bons resultados na espacialização dos cenários pluviométricos; os cenários seco, regular e chuvoso apresentaram padrões de valores maiores de probabilidade de ocorrência de chuvas na região do Litoral, Agreste e Brejo, e menores valores na região do Cariri/Curimataú, voltando a aumentar na região do Sertão e Alto Sertão do Estado da Paraíba.  A B S T R A C T The incorporation of rainfall scenarios of agricultural aptitude studies is desirable because it allows make them adjusted and appropriate to the natural variability of rainfall and rainfall expectations of numerical models of climatological forecast in use in Brazil. Due to the importance of knowing the distribution of rainfall in a given region, the objective is for this work to determine rainfall scenarios of the State of Paraíba using the probabilistic model incomplete distribution range and the Kolmogorov-Smirnov test. They used the monthly totals of precipitation that have twenty or more years of observations. For each rainfall station, it was established the total rainfall recorded in three consecutive months rainiest of each full hydrological year. The sets of dry, regular and rainy years each station were used to obtain the corresponding monthly average of total rainfall, needed to characterize the scenarios. To determine the levels of 25, 50 and 75% probability of precipitation was carried out with the help of probabilistic distribution model incomplete range and adjusting the distributions were evaluated by the Kolmogorov-Smirnov test at 95% significance level. For mapping was used to Kriging. The results showed that the use of probabilistic model incomplete distribution range and the Kolmogorov-Smirnov test responded well to raw data showing good consistency; using the Kriging geostatistical method for data interpolation was possible to map the results showing good results in the spatial distribution of rainfall scenarios; the dry scenarios, regular and rainy had higher standards of probability of rain in the Litoral region, Agreste and Brejo, and lower values in the Cariri/Curimataú region and to increase further in the Sertão region and Alto Sertão of the State Paraíba. Keywords: Climatology, statistics, adherence test, kriging.