MODELOS PROBABILÍSTICOS APLICADOS NA ANÁLISE DE TEMPERATURA MÍNIMA EM URUGUAIANA-RS. (Anais do Salão Inovação, Ensino, Pesquisa e Extensão, 2020)
i) introdução Com o passar dos anos, a oscilação da temperatura tem sido ampla em diversas regiões por conta de ações incorretas do ser humano e outros fatores que influenciam na variação da temperatura. Além de interferir na fase fenológica das plantas na produção agrícola, a temperatura mínima também ocasiona vários problemas com a saúde de pessoas mais idosas, dificulta o trabalho braçal em alguns estabelecimentos, a sobrevivência de alguns animais que não estão habituados com temperaturas muito baixas. Especificamente no Rio Grande do Sul, alguns produtores rurais possuem criação de muitos animais que tem produtos derivados e podem ser vendidos beneficiando o lucro do proprietário e quando a temperatura está baixa ou extremamente baixa alguns destes animais não sobrevivem ou não executam seu trabalho corretamente trazendo insuficiência para o negócio. Algumas frutas que são extraídas da zona rural e adquiridas por feiras e supermercados utilizam dessa temperatura, que ajuda na nutrição da mesma e a torna pronta para consumo, além do sabor que tem maior qualidade na hora da degustação. ii) hipótese As distribuições Gumbel e Generalizada de Valores Extremos (GVE) podem ser utilizadas para modelar a temperatura mínima no município de Uruguaiana, RS; iii) objetivo(s): Verificar o ajuste das distribuições Gumbel e Generalizada de Valores Extremos (GVE) às séries mensais de temperatura mínima no município de Uruguaiana, RS, e obter as temperaturas mínimas esperadas; iv) material e métodos: Os dados foram fornecidos pelo Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) no período de 1961 a 2017, de Uruguaiana-RS. A independência das observações em cada série histórica mensal foi avaliada pelo teste de Ljung-Box e para verificar se as mesmas apresentam tendência foi utilizado o teste de Mann-Kendall. Foram ajustadas aos dados as distribuições Gumbel e GVE, com estimativas dos parâmetros obtidas pelo método da máxima verossimilhança, a aderência dessas distribuições foi avaliada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov a um nível de significância de 5%. As análises foram realizadas utilizando-se o software estatístico R; v) resultados e discussão: Os testes de hipóteses atestam que as temperaturas mínimas mensais de julho são independentes e não tem tendência. O teste de razão de verossimilhança afirma que o parâmetro de forma da distribuição GVE é estatisticamente igual a zero, o que indica que a distribuição Gumbel é preferível para modelar os mínimos mensais de julho em Uruguaiana; vi) conclusão: A probabilidade de ocorrer uma temperatura mínima inferior 0°C pela distribuição Gumbel é de 1,4%. Da mesma forma, a probabilidade de ocorrer temperatura mínima inferior a 5°C é de 79,07%. Espera-se que ocorra uma temperatura mínima de 1,15°C pelo menos uma vez num período médio de 10 anos e de -0,02°C num período de 100 anos.