Altitude and geographic coordinates to estimate monthly rainfall in the state of Mato Grosso do Sul / Altitude e coordenadas geográficas na estimativa da chuva mensal no estado de Mato Grosso do Sul

ABSTRACT

Adjustment of multiple linear regression equations has allowed estimating the value of a certain climatological variable according to geographical coordinates with acceptable degree of accuracy. The aim of this study was to verify if the average monthly rainfall could be estimated according to the altitude, latitude and longitude in Mato Grosso do Sul State (MS). Rainfall data of 32 stations of MS were collected from 1954 to 2013. It were formed 384 time series (12 months × 32 sites), with different numbers of years of observations in each series. On each of the 384 monthly rainfall time series it was calculated the average (a), at least 30 years of observation, forming 12 matrices 32 x 4 (32 sites x 4 variables: altitude, latitude, longitude and monthly rainfall). It was estimated for each matrix the Pearson's linear correlation coefficient among the variables, performing the multicollinearity diagnosis for each matrix. Correlations were unfolded by path analysis in direct and indirect effects and in each month it was used the multiple linear regression model. The altitude and latitude have greater effect on the spatial distribution of rainfall in MS. The multiple linear regression equations generated in this study will subsidize researches of crop zoning, indication for sowing times, irrigation, determination of yield potential, climate risks zoning and credit and agricultural insurance.

RESUMO

O ajuste de equações de regressão linear múltipla tem possibilitado que se estime o valor de uma determinada variável climatológica em função das coordenadas geográficas com grau aceitável de acurácia. O objetivo do trabalho foi verificar se a chuva mensal média pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude no Estado do Mato Grosso do Sul (MS). Os dados pluviométricos de 32 estações do MS foram coletados do período de 1954 a 2013. Formaram-se 384 séries temporais (12 meses × 32 locais), com número diferenciado de anos de observações em cada série. Em cada série temporal de chuva mensal calculou-se a média, formando-se 12 matrizes de 32 x 4 (32 locais e 4 variáveis: altitude, latitude, longitude e chuva mensal). Estimou-se para cada matriz o coeficiente de correlação linear de Pearson entre as variáveis, realizando-se o diagnóstico multicolinearidade para cada matriz. As correlações foram desdobradas, por meio da análise de trilha, em efeitos diretos e indiretos e em cada mês foi usado o modelo de regressão linear múltipla. A altitude e latitude exercem maior efeito na distribuição espacial da chuva no MS. As equações de regressão linear múltipla geradas neste estudo subsidiarão trabalhos de zoneamento de culturas, indicação de épocas de semeadura, irrigação, determinação de potencial de rendimento, zoneamento de riscos climáticos, crédito e seguro agrícola.