02633naa a2200157 a 450000100080000000500110000800800410001910000160006024501330007626000090020952020520021865300220227065300190229270000180231177301460232911240762015-06-24       2015    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aBACK, A. J.  aAPLICA????O DO MODELO ESTOC??STICO CADEIA DE MARKOV A DADOS DI??RIOS DE PRECIPITA????O DE SANTA CATARINA.h[electronic resource]  c2015  aA partir dos trabalhos de Gabriel e Neumann (1962), que utilizaram as cadeias de Markov para descrever a persist??ncia de dias secos (ou chuvosos) consecutivos, e posteriormente Stern e Coe (1982) que definiram um modelo para simula????o da precipita????o di??ria, foram realizados v??rios trabalhos utilizando a cadeia de Markov na modelagem da precipita????o di??ria e sua aplica????o na gera????o de s??ries de chuva e vaz??o (Kelman, 1987; Assis, 1991; Andrade Junior et al., 2001; Uggioni, 2005; Keller Filho et al., 2006). A modelagem da precipita????o, bem como a estimativa das probabilidades de ocorr??ncias de dias secos ou chuvosos consecutivos, s??o ferramentas importantes para auxiliar nos estudos hidrol??gicos bem como no planejamento de atividades exercidas no campo, como obras de terraplanagem, constru????o de estradas, atividades agr??colas. Este trabalho teve como objetivo aplicar a modelagem estoc??stica cadeia de Markov para algumas esta????es pluviom??tricas de Santa Catarina avaliando a varia????o espacial e sazonal das probabilidades de transi????o de dias secos e chuvosos. Foram utilizadas as s??ries de dados di??rios de precipita????o, do per??odo de 1970 a 2013, das Esta????es Pluviom??tricas de Urussanga, S??o Joaquim, Lages, Campos Novos e Chapec??. A modelagem da ocorr??ncia de precipita????o, foi considerada a cadeia de Markov de dois estados, em que o dia ?? considerado seco ou chuvoso. O crit??rio adotado para o dia ser considerado seco foi de chuva inferior a 1,0 mm. Neste trabalho foi utilizada a cadeia de primeira ordem, em que a probabilidade de um dia ser seco (ou chuvoso) depende somente da condi????o do dia anterior (Clarke, 1988). Com base nos resultados obtidos pode-se concluir que as s caracter??sticas da precipita????o apresentam varia????o sazonal e espacial no estado de Santa Catarina, e, portanto, na modelagem da precipita????o usando a cadeia de Markov os par??metros devem ser estimados para cada m??s com base em observa????es de postos pluviom??tricos da regi??o em estudo.  acadeias de Markov  aPrecipita????o1 aMIGUEL, L. P.  tIn: REUNI??O DE ESTUDOS AMBIENTAIS, 5., SIMP??SIO SOBRE SISTEMAS SUSTENT??VEIS, 2., 2015, Porto Alegre. Resumos ... Porto Alegre: ABRH, 2015.