DETERMINAÇÃO DOS COEFICIENTES ESTATÍSTICOS DAS EQUAÇÕES DE REGRESSÃO PARA ESTIMATIVA DOS VALORES NORMAIS MÉDIOS, MENSAIS E ANUAL, DAS TEMPERATURAS MÁXIMAS, MÍNIMAS E MÉDIAS, NOS ESTADOS DE GOIÁS, MATO GROSSO E MATO GROSSO DO SUL

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Editor Chefe: Ivonete Maria Parreira
Início Publicação: 30/06/2005
Periodicidade: Semestral

DETERMINAÇÃO DOS COEFICIENTES ESTATÍSTICOS DAS EQUAÇÕES DE REGRESSÃO PARA ESTIMATIVA DOS VALORES NORMAIS MÉDIOS, MENSAIS E ANUAL, DAS TEMPERATURAS MÁXIMAS, MÍNIMAS E MÉDIAS, NOS ESTADOS DE GOIÁS, MATO GROSSO E MATO GROSSO DO SUL

Ano: 2010 | Volume: 6 | Número: 11
Autores: Sandra Regina Pires de Moraes, André Luiz Ribas de Oliveira, Elisa dos Santos Schütz
Autor Correspondente: André Luiz Ribas de Oliveira | [email protected]

Palavras-chave: temperaturas máxima, média e mínima, regressão, centro-oeste

Resumos Cadastrados

Resumo Português:

Devido à carência de informações das temperaturas médias normais anual e mensal
para o Centro Oeste brasileiro, (Goiás, Mato Grosso e Mato Grosso do Sul), foram
determinados os coeficientes estatísticos das equações de regressão utilizando-se
os valores de latitude e altitude do local. Para esta avaliação fez-se necessário a
utilização de banco de dados climáticos existente utilizando a regressão e assim
tornando possível a determinação dos coeficientes da equação capaz de estimar as
temperaturas do ar (máxima, média e mínima) em função da latitude, altitude e
longitude. A busca deste modelo se deu pela ausência de dados meteorológicos
referentes a algumas regiões, associada à facilidade de obtenção de coordenadas
geográficas e a importância da temperatura em atividades da agricultura justificando
a busca do modelo para sua estimação. Nesse contexto, e considerando a
importância e grande influência da temperatura do ar nas atividades agrícolas, este
trabalho teve por objetivo geral a confecção e publicação de dados tabulados de
coeficientes estatísticos da equação de regressão para estimativa dos valores
normais médios mensais e anual das temperaturas máximas, mínimas e médias do
ar na região Centro-Oeste do Brasil em função da altitude, latitude e longitude do
local. Para obtenção da equação de regressão que estimou as temperaturas
mensais e anual, máximas, mínimas e médias com aceitável grau de precisão foi por
ajuste das séries históricas de dados em função da latitude, altitude e longitude. As
equações que apresentaram os maiores coeficientes de determinação (R2) foram
equações lineares próximos a 1,0 para os valores de Temperatura máxima e média.
Para a temperatura mínima os coeficientes de regressão foram em sua maioria acima de 0,7, para equação linear representado como o melhor ajuste para os
dados, sendo que decorre nos valores confiáveis estatisticamente.



Resumo Inglês:

Because the few Informations about normal annual average temperature and
monthly for the Brazilian Central West (Goias, Mato Grosso and Mato Grosso do
Sul), coefficients were determined from statistical regression equations using the
latitude and altitude. For this evaluation it was necessary to use existing climate
database using the regression and so making it possible to determine the coefficients
of the equation to estimate the air temperatures (maximum, average and minimum)
as a function of latitude, longitude and altitude. In this context, and considering the
importance and great influence of air temperature in agricultural activities, this work
have as the general purpose the confection and publication of coefficients statistical
tabulated data of the regression equation to estimate the normal average monthly
and annual maximum, minimum and average temperatures of the air in the Midwest
region of Brazil as a function of altitude, latitude and longitude of the place. To obtain
the regression equation that estimated the monthly temperatures and annual
maximum, minimum and average with an acceptable degree of accuracy adjusted
the historical series data as a function of latitude, longitude and altitude. The
equations that presented higher coefficients of determination (R²) were linear closed
to 1.0 for the values of maximum and average temperature. For minimum
temperature the regression coefficients were mostly above 0.7, for linear equation
represented as the best fit to the data, and derives the values statistically reliable.