Modelado de la distribución de frecuencia de la precipitación para el Agreste Meridional del Estado de Pernambuco
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v9i11.9899Palabras clave:
Modelado; Distribución de probabilidade; Precipitación.Resumen
La caracterización del cambio climático de una región admite determinar acciones de planificación para actividades agrícolas futuras. Siendo así, se objetó modelar la precipitación pluviométrica del año 2017 para el Agreste Meridional de Pernambuco, Brasil, a partir de distribuciones probabilísticas. Se analizó la calidad del ajuste y adherencia de distintas funciones de probabilidad (Cos-Weibull, Weibull-Exponential, Kumaraswamy Weibull y Kumaraswamy Weibull Poisson y Gumbel). Para verificar los ajustes, fueron determinados los criterios los estadísticos de la AIC, BIC y HQIC, además de las pruebas de Anderson Darling (AD) y Cramér-von Misses (CVM). El área de estudio está formada por 71 municipios distribuidos en seis mesorregiones del Agreste Pernambucano y está insertada en la zona de cobertura denominada "áreas sujetas a sequías", que presenta período de estiaje inferior al sertón. Para la elaboración de este trabajo, se utilizaron datos medios anuales de precipitación de 2017 de las 71 estaciones meteorológicas (municipios), adquiridos de la Agencia de Agua y Clima de Pernambucana (APAC) y de la Agencia Nacional de Agua (ANA). Las cinco funciones de probabilidad resultaron en adecuados y buenos ajustes, excepto Kumaraswamy Weibull Poisson y Gumbel. Sin embargo, los resultados obtenidos indicaron que la distribución Cos-Weibull con dos parámetros fue ajustada más adecuadamente a las condiciones pluviométricas de las seis regiones del Agreste Pernambucano, seguidas por las distribuciones Weibull-Exponential, Kumweibul y Kumwpoisson. Para los datos en cuestión, la función de probabilidad que presentó resultado más preciso a las condiciones pluviométricas de las seis regiones del Agreste Pernambucano, fue la de Cos-Weibull con dos parámetros, seguidas por las distribuciones Weibull-Exponential, Kumweibul y, por último, la Kumaraswamy Weibull Poisson.
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