Desenvolvimento de um sistema de simulação computacional de ocorrência de chuvas

Abstract

O presente trabalho objetiva o desenvolvimento de um sistema de simulação computacional que seja capaz de representar o regime de chuvas para a cidade de Bauru, São Paulo. Para tanto, serão considerados dois aspectos do fenômeno precipitação: a possibilidade de sua ocorrência em determinado dia e a probabilidade de acontecer em certa intensidade. A possibilidade de ocorrência será gerada a partir do uso do conceito de cadeia de Markov, que é uma sequência finita de estados, na qual a transição a um estado presente apenas depende do estado que imediatamente o antecede. Neste trabalho, cada estado representa um dia do ano, que possui uma probabilidade de transição para o dia seguinte calculada com base no padrão de chuvas dos dados analisados. Já a intensidade de chuva será determinada por uma distribuição de probabilidades em classes de magnitude, de forma que cada classe possua uma condição de entrada que, se satisfeita, irá determinar em qual faixa de magnitude a chuva do dia ocorrerá. Os intervalos de tempo analisados, para gerar os valores de probabilidade, serão variados com o objetivo de validar a hipótese de que, ao se utilizar períodos menores, maior é a fidelidade do modelo de simulação ao sistema real e melhor é o resultado simulado, em termos de sua assertividade.

The present work aims to develop a computational simulation system that is capable of represent rainfall for the city of Bauru, located at the state of São Paulo. For that, it will consider two aspects of the rainfall phenomenon: the possibility of its ocurrance at a determined day and the probability of happening in certain intensity. The possibility of ocurrence will be generated from the use of Markov chain concept, that is a finite sequence of states, in what the transition from a state to another only depends on the imediately previous state. In this work, each state represents a day of the year, which has a probability of transition to the next day calculated based on the rainfall patternof the analyzed data. The rain intensity will be determined by a distribution of probabilities in magnitude classes, in a way that each class has an entering condition that, if satisfied, it will define in what magnitude range the daily rain will occur. The time intervals analyzed, used to generate the probabilities, will be variated with the objective of validating the hypothesis of using smaller time intervals can mean more fidelity of the simulation system to the real system and better simulated results, in terms of its accuracy.