Simulação da precipitação diária para Parnaíba e Teresina, PI, em planilha eletrônica Daily rainfall simulation in Parnaíba and Teresina - Brazil, using a spreadsheet

Os estudos envolvendo precipitação pluviométrica são bastante dificultados devido ao fato das séries históricas disponíveis serem, na maioria dos casos, muito pequenas para efetuá-los. Desta forma, faz-se necessário dispor de uma técnica de simulação estocástica que possibilite a geração de valores diários de precipitação, utilizando-se uma planilha eletrônica. No Estado do Piauí, estudos com esse objetivo são inexistentes, razão por que este trabalho tem o objetivo de simular a precipitação pluviométrica diária para as regiões de Parnaíba e Teresina, PI, através de uma planilha eletrônica. O processo de simulação se baseou no método de Monte Carlo. A ocorrência da precipitação foi determinada através da cadeia de Markov, enquanto a sua magnitude foi estimada pelas funções de distribuição de probabilidades gama e empírica. O modelo utilizado proporcionou estimativas com excelente precisão e exatidão, fato comprovado pelos resultados satisfatórios quanto aos índices de desempenho estatísticos.<br>The studies involving rainfall are quite difficult to conduct due to the fact that the available historical series, in most of the cases, are too small to make them. Thus, it is necessary to adjust a stochastic simulation technique that facilitates the generation of daily rainfall values, using a spreadsheet. In Piauí State, studies with this objective are inexistent for its several regions of agricultural importance. This work was executed with the objective of simulating the daily rainfall for the regions of Parnaíba and Teresina - PI, Brazil, using a spreadsheet. The simulation process was based on Monte Carlo's method. The occurrence of the rainfall was determined through a Markov chain, while its magnitude was estimated by gamma and empirical distribution functions. The model used provided estimates with excellent precision and accuracy, checked by satisfactory results of the statistical performance index

Simulação estocástica da radiação fotossinteticamente ativa e da temperatura do ar por diferentes métodos Random simulation of photosynthetically active radiation and air temperature through different methods

O objetivo deste trabalho foi comparar três métodos para simulação de dados de radiação fotossinteticamente ativa e temperatura do ar, com o uso de parâmetros diários de 17 estações do Estado de São Paulo. A simulação foi realizada para o primeiro e o 16º dia de cada mês, conforme: a distribuição normal truncada a mais ou menos 1,96 de desvio-padrão; distribuição triangular assimétrica; e distribuição normal bivariada. As estimativas com os dados simulados foram comparadas com os respectivos parâmetros (obtidos com os dados observados), pelos testes de homogeneidade de variância F e Bartlett, teste t de comparação de médias, coeficiente de correlação de Pearson, índice de concordância de Willmott, índice de desempenho de Camargo, coeficiente angular e o teste de normalidade dos dados. A simulação pela distribuição normal bivariada é a mais adequada para representar as variáveis climáticas.<br>The purpose of this work was to compare three methods for simulating data of photosynthetically active radiation and air temperature, using daily parameters of 17 stations of São Paulo State, Brazil. The simulation of those elements was carried out for de 1st and the 16th day of each month, through three cases: nonsymmetric triangular distribution; normal distribution truncated at 1.96 standard deviation; and bivaried normal distribution. The simulated data were evaluated through the tests of homogeneity of variance F and Bartlett, t test, agreement index of Willmott, angular coefficient of the straight line, the index of performance of Camargo and tack the normal distribution (uni-varied). The simulation using the bi-varied normal distribution is most appropriate for representing the climate variables