@PHDTHESIS{ 2017:1334575458,
 	title = {Cat?strofes naturais no estado do Rio de Janeiro baseado em dados clim?ticos e produtos orbitais: uma abordagem estat?stica},
 	year = {2017},
 	url = "https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1966",
 	abstract = "H? poucos estudos baseados nas ?reas de Climatologia F?sica e Estat?stica aplicadas ao estado do Rio de Janeiro (ERJ), voltados para cat?strofes naturais (secas, enchentes e desertifica??o) baseado em dados clim?ticos e produtos orbitais. As s?ries temporais usadas foram de 47 anos (1967 a 2013) e 71 anos (1943 a 2013). oriundas de 100 esta??es pertencentes ? ANA, CPRM, INMET, SERLA e LIGHT. Estas s?ries (dados brutos) apresentavam falhas e foram preenchidas com produto 3B43 do sat?lite TRMM (1998 a 2013) e com as normais climatol?gicas do INMET (1947 a 1997). Para tanto elas foram submetidas ? an?lise descritiva, explorat?ria, testes param?tricos (Shapiro-Wilks-SW e Barlett-B), n?o param?tricos (Mann-Kendall-MK, M?todo de Sen -Se, Pettitt e SOCUM), transforma??o Box Cox e an?lise de agrupamento (AA). Al?m disso, foram usados dados mensais do Enhanced Vegetation Index (EVI2) entre 2001-2012 com objetivo de verificar tend?ncia de aumento e diminui??o da vegeta??o no ERJ pelos testes n?o param?tricos e os cen?rios futuros pela Cadeia de Markov. A estimativa da temperatura m?dia mensal do ar (Tmi) no ERJ, foi baseada em s?ries observadas de rean?lises ou atrav?s da composi??o de ambas e, sendo ajustadas aos modelos de regress?o linear m?ltipla (RLM) e simples (RLS) baseado em tr?s bases: Bases 1 (Rean?lise/NCEP), 2 (INMET/NCDC) e 3 (Rean?lise/NCEP e INMET/NCDC) entre 1948 a 2015. A an?lise descritiva mostrou uma probabilidade de ocorr?ncia acima de 75%, os testes SW e B apresentaram um baixo n?vel de signific?ncia para p-valor (? < 5%) e rejeitou-se a hip?tese de normalidade e homogeneidade de vari?ncias nas esta??es. A transforma??o Box Cox foi eficaz na estabiliza??o da normalidade dos res?duos e homogeneidade de vari?ncia da s?rie temporal de chuva mensal das regi?es M?dio Para?ba e Serrana, com exce??o do Noroeste Fluminense. A alta variabilidade de ? (0,326 a 0,565) ? devido ? maioria das esta??es encontram-se na vertente da Serra do Mar voltada para o continente, onde o regime de chuva ? influenciado pela intera??o da topografia com sistemas locais e sin?ticos e tendo apenas uma esta??o na vertente da Serra do Mar voltada para o Oceano Atl?ntico com influ?ncia do ambiente costeiro e dos sistemas de mesoescala e sin?ticos, na s?rie de 71 anos. Com base na AA foram escolhidas 11 esta??es com normalidade ou homogeneidade de vari?ncia, caracterizando dois grupos homog?neos pluviom?tricos (G1 e G2) no ERJ. Para a an?lise de tend?ncia, o teste MK e m?todo Se mostraram a presen?a de tend?ncias n?o significativas de aumento das chuvas nas escalas anual e sazonal, enquanto que o Pettitt e o SOCUM foram eficientes quanto ? identifica??o dos anos de poss?veis mudan?as abruptas n?o significativas ou insignificantes na s?rie temporal de 71 anos. O teste de SOCUM identificou 39 eventos de ENOS nos grupos G1 e G2, os maiores percentuais nos eventos neutros (48,72%) e os menores nos El Ni?o moderado e La Ni?a fraca e forte (5,13%). Outro resultado encotrado foi a exist?ncia de uma tend?ncia insignificante de crescimento da vegeta??o em 75%, seguido de uma tend?ncia significativa de diminui??o em 25% das regi?es pol?ticas do ERJ. J? o teste de Pettitt mostrou a exist?ncia de mudan?as bruscas n?o significativas (NS), ambos de crescimento e diminui??o da vegeta??o em 6 regi?es e significativas (S) de diminui??o em 2 regi?es. Os progn?sticos de mudan?as com varia??o de 1 a 2 anos em intervalos constante (3 a 10 anos) foram observados em todos os cen?rios futuros. As Bases 1 e 2 apresentaram o maior n?mero de coeficientes significativos, segundo O teste F para p-valor < 0,05, com exce??o para a Base 3. A vari?vel latitude (?1) foi mais significativa, seguido da altitude (?3) em todas as Bases. Foram encontrados valores significativos de r2 (>0,80) e r (> 0,90) na Base 2 e na Base 1 com r2 (>0,50) e r (>0,70). Os modelos de RLM ajustados explicaram a maior parte da variabilidade espacial da Tmi para o ERJ, enquanto que os testes param?tricos de SW e B aplicados a s?rie temporal mensal de chuva sem tratamento e ? vari?vel reduzida a distribui??o normal padronizada a 95% de probabilidade apontaram para as hip?teses de n?o-normalidade e n?o-homogeneidade da s?rie temporal. A alta sensibilidade da s?rie temporal de chuva ao teste B foram constatada nas oito regi?es pol?ticas do ERJ, devido ao rigor do teste. Os coeficientes de lambda da transforma??o Box Cox aplicada ?s s?ries temporais mensais de chuva para dados sem tratamento e a vari?vel reduzida da distribui??o normal padronizada n?o apresentam efici?ncia na estabiliza??o da homogeneidade das vari?ncias. Confirmado pelo teste de B, em 99,58% e 100% dos eventos repetitivamente. A efici?ncia constatada apena na estabiliza??o da normalidade em 81,33% e 81,58% das frequ?ncias acumuladas mensais dos dados sem tratamento e da vari?vel reduzida. Al?m disso observa-se que o desempenho moderado dos m?todos do SPI com dados sem tratamento e com os transformados pela Box Cox versus SPI com dados da vari?vel reduzida transformada pela Box Cox fica evidente no SPI-1, que mostra a presen?a de varia??es significativas dos par?metros estat?sticos nas regi?es Norte, Costa Verde, Baixada Litor?nea e Metropolitana, seguidos de baixo desempenho do coeficiente r2 nas regi?es do ERJ. J? o SPI-12 mostrou uma alta dispers?o significativa do coeficiente r, seguido de um desempenho baixo a muito baixo, e baixos valores do coeficiente r2, indicando fraca precis?o das estimativas dos ?ndices SPI em ambos os m?todos. Os erros EPE e RMSE n?o apresentaram varia??es significativas, nas dura??es de 1 e 12 meses. Contudo costatase uma alta varia??o dos coeficientes r e c com o ?ndice d no SPI-1 m?s, ressaltasse que um p?ssimo desempenho dos m?todos com dados sem tratamento e com transformados pela Box Cox versus SPI com dados da vari?vel reduzida transformada pela Box Cox, para o SPI-12 foi verificado nas regi?es do ERJ. Al?m disso, as an?lises temporal/anual dos SPI-1 e 12 nas regi?es mostra alta variabilidade e maior intensidade do SPI-1, ao contr?rio do SPI-12. No tocante a an?lise temporal dos SPI?1 e SPI?12 nas regi?es do ERJ verifica-se similaridade quanto ao comportamento dos SPI?1 e SPI?12, onde as maiores e menores frequ?ncias de eventos de secas categorizadas como moderadamente, muito e extremamente seco foram registradas nas d?cadas 1970, 1980, 1990, 2000 e no per?odo 2010/2013, com exce??o da d?cada de 1960. Eventos de ENOS foram observados no per?odo de estudo. O teste de Pettitt identificaram os anos de mudan?as do ?ndice SPI-12, em 1977 (El Ni?o fraco), 1984 (La Ni?a fraca), 1989 (Neutro), 1992 (Neutro) e 2002 (El Ni?o moderado). Prevaleceu a categoria pr?ximo ao normal nas regi?es Norte Fluminense, Baixadas Litor?neas e Costa Verde, seguido nas demais regi?es de Governo em algumas por??es (SW), (SSW) (SE) e (NE). A categoria moderadamente seca ocorreu nas regi?es, Metropolitana, Centro Sul Fluminense, M?dio Para?ba, Serrana e Noroeste Fluminense enas demais nas por??es (SW), (NW) e (NNE) do ERJ. Em suma, a aplica??o dos testes estat?sticos, param?tricos e n?o-param?tricos, cadeia de markov, an?lise multivariada s?o ferramentas eficientes na avalia??o das cat?strofes naturais no ERJ.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncias Ambientais e Florestais},
 	note = {Instituto de Florestas}
}