Análise fatorial na identificação dos fatores para obtenção de índice climatológico

Authors

  • Antonio Ricardo Santos Andrade Universidade Federal do Agreste de Pernambuco http://orcid.org/0000-0002-5302-110X
  • Edijailson Gonçalves Silva Universidade Federal do Agreste de Pernambuco
  • Alberto dos Passos Vieira Universidade Federal do Agreste de Pernambuco
  • Maria Beatrice Gueiros Silva Universidade Federal do Agreste de Pernambuco
  • Willas Mendonça dos Santos Universidade Federal do Agreste de Pernambuco
  • Maria Gorete dos Santos Silva Universidade Federal do Agreste de Pernambuco

DOI:

https://doi.org/10.24221/jeap.6.1.2021.3270.079-099

Keywords:

Variáveis meteorológicas, mudanças climáticas, clima

Abstract

No semiárido pernambucano, a precipitação, radiação, velocidade do vento e a temperatura estão entre as variáveis meteorológicas mais importantes para os estudos das mudanças climáticas, uma vez que sua variabilidade espacial e temporal são características marcantes do clima. Objetivou-se estudar a estrutura de correlação de variáveis da área de meteorologia para a obtenção de "Índices climatológicos multivariados" para município de Garanhuns/PE, Brasil, baseado na técnica estatística de Análise Fatorial (AF) utilizando séries climatológicas mensais de 1963 a 2019 das variáveis meteorológicas, com banco de dados proveniente do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). O procedimento estatístico realizado foi à técnica de estatística multivariada de Análise Fatorial utilizando o método das Componentes Principais e Análise de Cluster de Conglomerado Hierárquico. Utilizando a técnica de Análise Fatorial que simplificou a informação contida nas variáveis observadas, relacionadas com variabilidade climática da região, obteve-se o índice do climático multivariado. Aos valores deste índice para os municípios de Garanhuns, foi aplicada a técnica de Análise de Agrupamento e permitiu identificar a formação de cinco grupos “cluster” de variáveis meteorológicas que mais influência o clima local. Estes grupos são caracterizados por possuírem homogeneidade interna e por serem diferenciados entre si. Sendo que foram agrupados em um mesmo cluster os com características meteorológicas mais parecidas entre si do que com as demais variáveis agrupadas nos outros clusters, onde foram criados clusters que não violam os princípios da homogeneidade e separação.

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Author Biography

Antonio Ricardo Santos Andrade, Universidade Federal do Agreste de Pernambuco

Possui graduação em Meteorologia pela Universidade Federal da Paraíba (1994 - UFPB), graduação em Matemática pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2013 - UFNR), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal da Paraíba (1997 - UFPB), Mestrado em Matemática e Estatística pela Universidade Federal de Lavras (2005 - UFLA) e doutorado em Agronomia (Irrigação e Drenagem) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002 - UNESP). Foi pesquisador - Modalidade DCR (Desenvolvimento Científico Regional) pela Universidade Federal de campina Grande, UFCG. Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal Rural de Pernambuco na Unidade Acadêmica de Garanhuns, atuando em ensino de graduação, pós-graduação (Saúde Pública na UPE) e pesquisa em temas relacionados a Estatística e Bioestatística aplicada, Experimentação e Multivariada Agrícola. Tem experiência na área de Engenharia Agrícola e Agrometeorologia, com ênfase em Física dos Solos, irrigação, variabilidade espacial. Tem experiência na área de Estatística e Bioestatística Aplicada, com ênfase em Estatística Experimental, Análise de Regressão e Análise Multivariada, atuando principalmente nos seguintes temas: Planejamento e Análise de experimentos, Geoestatística e Geometria fractal no estudo das propriedades dos solos.

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Published

2021-03-22

How to Cite

Andrade, A. R. S., Silva, E. G., Vieira, A. dos P., Silva, M. B. G., Santos, W. M. dos, & Silva, M. G. dos S. (2021). Análise fatorial na identificação dos fatores para obtenção de índice climatológico. Journal of Environmental Analysis and Progress, 6(1), 079–099. https://doi.org/10.24221/jeap.6.1.2021.3270.079-099