Altitude e coordenadas geográficas na estimativa da temperatura mínima média decendial do ar no estado do Rio Grande do Sul Altitude and geographic coordinates in the ten-day mean minimum air temperature estimation in the State of Rio Grande do Sul, Brazil

• Main Authors: Alberto Cargnelutti Filho, Jaime Ricardo Tavares Maluf, Ronaldo Matzenauer, Álvaro Prestes Stolz
• Format: Article
• Language: English
• Published: Embrapa Informação Tecnológica 2006-06-01
• Series: Pesquisa Agropecuária Brasileira
• Subjects: modelagem; clima; temperatura do ar; modeling; climate; air temperature
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-204X2006000600001

O objetivo deste trabalho foi verificar, com dados de temperatura mínima média decendial do ar (Tm) de 41 municípios do Estado do Rio Grande do Sul, de 1945 a 1974, se a Tm pode ser estimada em função da altitude, latitude e longitude. Para cada um dos 36 decêndios do ano, realizaram-se análise de correlação, análise de trilha das variáveis causais - altitude, latitude e longitude - sobre o efeito Tm, e estimaram-se os parâmetros do modelo das equações de regressão linear múltipla, pelo método passo a passo, com teste para saída de variáveis, considerando Tm como variável dependente e altitude, latitude e longitude como variáveis independentes. Na validação dos modelos de estimativa da Tm, usou-se o coeficiente de correlação linear de Pearson, entre a Tm estimada e a Tm observada em dez municípios do Estado, com dados da série de observações meteorológicas de 1975 a 2004. A temperatura mínima média decendial do ar pode ser estimada pelas coordenadas geográficas em qualquer local e decêndio, no Estado do Rio Grande do Sul. A altitude e latitude explicam melhor a variação da Tm.<br>The objective of this work was to estimate ten-day mean minimum air temperature (Tm) using altitude and the geographic coordinates latitude and longitude for the Rio Grande do Sul State, Brazil. Normal ten-day mean minimum air temperature of 41 counties in the State of Rio Grande do Sul, from 1945 to 1974 were used. Correlation analysis, path analysis of causal variables (altitude, latitude and longitude) on Tm, and parameters estimate of multiple linear regression equations were performed by the stepwise backward method, using Tm as dependent variable and altitude, latitude and longitude as independent variables, for the 36 ten-day periods of the year. Pearson's linear correlation coefficient between estimated and observed Tm, calculated for tem counties using data of the series of meteorological observations from 1975 to 2004 were used as independent data sets. The ten-day mean minimum air temperature may be estimated from the geographic coordinates in the State of Rio Grande do Sul. Altitude and latitude best explain the variation of the Tm.