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Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.18.2021.tde-28032023-112606
Document
Auteur
Nom complet
Bruno Eduardo Teixeira
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Carlos, 2021
Directeur
Jury
Tech, Adriano Rogerio Bruno (Président)
Bourscheidt, Vandoir
Colabone, Rosângela de Oliveira
Ferrari, Antonio Luiz
Souza, Luiz Gustavo Antonio de
Titre en portugais
Análise de séries temporais para a temperatura da microrregião de Pirassununga SP sob a ótica das mudanças climáticas
Mots-clés en portugais
mudanças climáticas
raiz unitária
séries temporais
variações de temperatura
Resumé en portugais
Nos dias atuais é possível vivenciar um aumento das consequências do fenômeno conhecido como mudanças climáticas, que se manifesta através de fatos edafoclimáticos estranhos à anterior normalidade, tais como a presença de chuvas torrenciais, ventos fortes, enchentes que arrasam cidades, quedas de árvores entre outros. A preocupação com as mudanças climáticas é crescente em virtude dos fenômenos mencionados e com as consequências que essas mudanças podem trazer para a sociedade de maneira geral. Este trabalho teve por hipótese que: "A temperatura diária da microrregião de Pirassununga no interior do estado de São Paulo está sofrendo modificações ao longo dos anos" e, portanto, objetivou-se analisar o comportamento da temperatura na microrregião de Pirassununga – São Paulo por meio de dados históricos. Na tentativa de responder se as mudanças são significativas ao ponto de considerar que há mudança provocada e que foi provocada pelas alterações climáticas globais, analisou-se o comportamento de três variáveis de temperatura: i) média; ii) mínima; e iii) máxima. A metodologia está dividida em duas etapas: i) análise descritiva por meio de coeficiente de variabilidade; ii) estimação de modelos autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) com análise de testes de raiz unitária. O método ARIMA é indicada na literatura para séries univariadas com frequência bem observada no tempo e para fenômenos naturais que é o caso deste trabalho. Após a análise dos componentes para as séries de temperatura conclui-se que dentre os modelos estimados, considerou-se que os modelos autorregressivos de médias móveis (ARMA), ou seja, integrados com ordem zero refletem as mudanças nas séries ao longo do tempo provocadas pelo componente médias-móveis. Desta forma, corrobora-se a hipótese nula e assim, este trabalho adiciona mais evidências dos efeitos das mudanças climáticas.
Titre en anglais
Analysis of time series for the temperature of the microregion of Pirassununga - SP from the perspective of climate change
Mots-clés en anglais
climate change
temperature variations
time-series
unit root test
Resumé en anglais
Nowadays it is possible to experience an increase in the consequences of the phenomenon known as climate change, which manifests itself through strange edaphoclimatic facts to the previous normality, such as the presence of torrential rains, strong winds, floods that devastate cities, falls from trees, among others. The concern with climate change is growing due to the mentioned phenomena and the consequences that these changes can bring to society in general. This work had the hypothesis that: "The daily temperature of the Pirassununga microregion in the interior of the State of Sao Paulo is undergoing changes over the years" and, therefore, the objective was to analyze the temperature behavior in the microregion of Pirassununga - Sao Paulo through historical data. In an attempt to answer whether the changes are significant to the point of considering that there is a change brought about and it was caused by global climate changes, the behavior of three temperature variables was analyzed: i) average; ii) minimum; and iii) maximum. The methodology is divided into two stages: i) descriptive analysis using the coefficient of variability; ii) estimation of integrated autoregressive models of moving averages (ARIMA) with analysis of unit root tests. The ARIMA method is indicated in literature for univariate series with frequency well observed in time and for natural phenomena that is the case of this work. After analyzing the components for the temperature series, it is concluded that among the estimated models, it was considered that the autoregressive models of moving averages (ARMA), that is, zero-order-integrated reflect the changes in the series over the time caused by the moving-average component. In this way, the null hypothesis is corroborated and thus, this work adds more evidence of the effects of climate change.
 
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Date de Publication
2023-03-31
 
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