Revista Brasileira de Geografia Física (2018-12-01)

Espacialização da Temperatura Máxima do ar utilizando Modelo Digital de Elevação para o município de Piranhas, Alagoas (Geostatistical Modeling for Prediction of Maximum Air Temperature using Digital Elevation Model for the city of Piranhas, Alagoas)

  • Ronabson Cardoso Fernandes,
  • Henderson Silva Wanderley,
  • André Luiz de Carvalho

DOI
https://doi.org/10.26848/rbgf.v11.5.p1642-1650
Journal volume & issue
Vol. 11, no. 5
pp. 1642 – 1650

Abstract

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A temperatura do ar é um dos elementos meteorológica mais importante para se caracterizar o clima, embora essa informação seja essencial, para algumas regiões ela ainda é escassa ou inexistente. Deste modo, o objetivo deste estudo foi estimar a temperatura máxima do ar para o município de Piranhas no estado de Alagoas, com auxilio do Modelo Digital de Elevação (MDE). Para o estudo foram utilizados dados médios de temperatura máxima do ar proveniente de oito estações de medição, com a utilização da análise de regressão linear múltipla, a qual teve como variável dependente a temperatura média mensal do ar e variáveis independentes a latitude, longitude e altitude e do método interpolativo espacial de krigagem. Os resultados obtidos demonstraram que a metodologia proposta apresentou resultados satisfatórios para a estimação da temperatura máxima do ar, com temperaturas que variaram de 25 a 35 °C. A B S T R A C T Air temperature is an important meteorological variable, which acts mainly in evapotranspiration process, transferring energy to crops as sensible heat. In the tropics, this variable is typically higher compared to other regions of the globe, since its daily variation is related to the incidence of solar energy and, consequently, to the heating of soil surface. So, the objective of this study was to estimate the maximum air temperature in Rio Largo, Alagoas, Brazil, using The Digital Elevation Model (DEM). For this study were used average values of maximum air temperature from eight stations, for which a multiple linear regression analysis was used, which has as dependent variable the monthly average air temperature and independent variables the latitude, longitude and altitude and the Krigging method spatial interpolation. The results showed that the methodology proposed in this study had satisfactory results for the estimation of the maximum air temperature, with temperatures ranging from 25 to 35 ° C. Keywords: Air temperature; multiple linear regression; krigging, interpolation, modeling.

Keywords