DESEMPENHO DO MODELO HadRM3 BASEADO EM GEOESTATÍSTICA PARA SUBSIDIAR O ZONEAMENTO DA HEVEICULTURA NA AMAZÔNIA
DOI:
10.31413/nativa.v3i2.2013Resumo
Foi avaliado o desempenho do modelo HadRM3 no período “baseline” (1961-1990) por meio de métodos de interpolação espacial com a Krigagem e CoKrigagem ordinária da temperatura média do ar (ºC), utilizando os modelos espaciais: Exponential, Gaussian e Spherical para dar subsídios a zoneamentos agroclimáticos presentes e futuros da Seringueira (Hevea brasiliensis L.) na região da Amazônia Legal. Utilizaram-se dados diários de temperatura média do ar do HadRM3 para o clima presente “baseline” (1961 a 1990) e as Normais Climatológicas (1961-1990) do INMET. Para validação foram adotados os seguintes parâmetros: regressão linear e correlação linear (Pearson) (r2 e r), ajustamento de curvas, seguido do Erro Padrão de Estimativa (EPE), índice de concordância (d) e Viés Médio (VM). O modelo Exponential foi consistente pontualmente para temperatura (r² e r > 90%) e prevê com boa precisão, enquanto o EPE e VM foram próximo de zero (-0,11ºC e 0,17ºC), em comparação aos demais modelos. A temperatura média do ar do HadRM3 é adequada para confecção das cartas climáticas para zoneamentos presente e futuro da seringueira na região Amazônica.
Palavras-chave: Interpolação, mudança climática, modelos transitivos teóricos.
HadRM3 MODEL PERFORMANCE BASED ON GEOSTATISTICS TO SUBSIDIZE HEVEICULTURE ZONING IN AMAZON
ABSTRACT
HadRM3 model performance during "baseline" (1961-1990) was evaluated by spatial interpolation methods with ordinary Kriging and Cokriging average air temperature (°C), using spatial models: Exponential, Gaussian and Spherical to give grants to agroclimatic zoning on present and future of the rubber tree (Hevea brasiliensis L.) in the Amazon region. We used daily data of the average air temperature for the climate HadRM3 this "baseline" (1961-1990) and the Climatological Standard (1961-1990) INMET. To validate the following parameters were adopted: Linear regression and linear correlation (Pearson), (r2 and r) curves adjustment, followed by the Standard Error of Estimate (SEE), agreement index (d) and Medium Bias (MB). The Exponential model was consistent punctually to temperature (r2 e r> 90%) and predicts with good accuracy, while the SEE and MB were close to zero (-0,11ºC and 0,17ºC), compared to other models. The average air temperature HadRM3 is suitable for making climate letters to present and future zoning of the rubber in the Amazon region
Keywords: Interpolation, climate change, theoretical transitive models.
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