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Functions of probability for fitting monthly rainfall in sites of Mato Grosso do Sul state / Funções de probabilidade para ajuste da chuva mensal em locais do estado de Mato Grosso do Sul
Teodoro, Paulo Eduardo; Cargnelutti Filho, Alberto; Torres, Francisco Eduardo; Ribeiro, Larissa Pereira; Carpisto, Denise Prevedel; Corrêa, Caio Cézar Guedes; Cunha, Elias Rodrigues da; Bacani, Victor Matheus.
  • Teodoro, Paulo Eduardo; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
  • Cargnelutti Filho, Alberto; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Santa Maria. BR
  • Torres, Francisco Eduardo; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
  • Ribeiro, Larissa Pereira; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
  • Carpisto, Denise Prevedel; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
  • Corrêa, Caio Cézar Guedes; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
  • Cunha, Elias Rodrigues da; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
  • Bacani, Victor Matheus; Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul. Aquidauana. BR
Biosci. j. (Online) ; 32(2): 319-327, mar./abr. 2016. tab
Article Dans Anglais | LILACS | ID: biblio-965294
ABSTRACT
The identification of the probability distribution function for the representation of the monthly rainfall is relevant in agricultural planning, mainly regard to the establishment of crops. The aim of this work was to verify the probability distribution (exponential, gamma or normal) which best fits to data monthly rainfall of 14 sites in the state of Mato Grosso do Sul. Rainfall data of 14 stations (sites) of the State of Mato Grosso do Sul it were obtained from the National Water Agency (ANA) database, collected in the period 1975 - 2013. At each of the 168 time series of monthly rainfall was applied the Kolmogorov-Smirnov test to assess the fit to probability distributions exponential, gamma and normal. The normal probability distribution presented the best fit to monthly rainfall series of Mato Grosso do Sul and it can be used for the estimation the monthly rainfall, especially in the rainy season months (October to March). The exponential probability distribution can be used for the estimation of monthly rainfall in the driest months of the year (May to September). Thus, we recommend that these distributions be used in future research, aimed to estimate the probable rainfall for the Mato Grosso do Sul State.
RESUMO
A identificação da função de distribuição de probabilidade para representação da chuva mensal é relevante no planejamento agrícola, sobretudo no que diz respeito à instalação de culturas. O objetivo deste trabalho foi verificar qual a distribuição de probabilidade (exponencial, gama ou normal) se ajusta melhor aos dados de precipitação pluvial mensal de 14 locais do Estado do Mato Grosso do Sul. Os dados pluviométricos de 14 estações (locais) do Estado do Mato Grosso do Sul foram obtidos do Banco de Dados da Agência Nacional de Águas (ANA), coletados do período de 1975 a 2013. Em cada uma das 168 séries temporais de chuva mensal aplicou-se o teste de Kolmogorov-Smirnov para avaliar o ajuste às distribuições de probabilidade exponencial, gama e normal. A distribuição de probabilidade normal apresentou melhor ajuste as séries de chuva mensal do Estado de Mato Grosso do Sul, podendo ser utilizada para estimativa da precipitação pluvial mensal, principalmente, nos meses de período chuvoso (outubro a março). A distribuição de probabilidade exponencial pode ser utilizada para estimativa da chuva mensal nos meses mais secos do ano (maio a setembro). Desta forma, recomendamos que estas distribuições sejam utilizadas em futuras pesquisas, que visem estimar a precipitação provável para o Estado de Mato Grosso do Sul.
Sujets)


Texte intégral: Disponible Indice: LILAS (Amériques) Sujet Principal: Pluie / Agriculture langue: Anglais Texte intégral: Biosci. j. (Online) Thème du journal: Agricultura / Disciplinas das Ciˆncias Biol¢gicas / Pesquisa Interdisciplinar Année: 2016 Type: Article Pays d'affiliation: Brésil Institution/Pays d'affiliation: Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul/BR

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