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

oleh: Thomas Newton Martin, Lindolfo Storck, Durval Dourado Neto

Format: Article
Diterbitkan: Embrapa Informação Tecnológica 2007-09-01

Deskripsi

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.