@MASTERSTHESIS{ 2025:1719309973,
 	title = {Modelagem de variáveis meteorológicas: um estudo de caso do Brasil},
 	year = {2025},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1850",
 	abstract = "Essa dissertação investiga a variabilidade climática e seus impactos no Brasil, destacando a diversidade de padrões climáticos regionais e a relevância da previsão de eventos extremos, como secas e inundações, que afetam diretamente o país. E com o intuito de discorrer sobre esta questão, nesta pesquisa temos como objetivo principal estudar correlações de variáveis meteorológicas no Brasil por meio dos coeficientes de correlação cruzada ρDCCA e DMC2   .  A fundamentação teórica inclui uma revisão de modelos estatísticos aplicados a dados meteorológicos e séries temporais, enfatizando o uso de análises de correlação cruzada e métodos de memória de longo alcance, como a análise de flutuação sem tendência (DFA). Esses métodos são essenciais para o desenvolvimento de soluções estratégicas que visam mitigar os impactos das mudanças climáticas e melhorar a compreensão e previsão de eventos meteorológicos extremos no Brasil. O estudo abordou a variabilidade climática no Brasil, enfatizando a importância da análise das condições meteorológicas em diferentes regiões do país, que apresentam características climáticas distintas. A pesquisa utilizou dados do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), selecionando 26 estações ativas entre 2009 e 2019, permitindo um panorama abrangente da radiação solar, temperatura, umidade e velocidade do vento. A metodologia incluiu o tratamento de dados e a aplicação de métodos estatísticos, como correlações cruzadas, para investigar as relações entre as variáveis. Resultados preliminares indicaram correlações significativas, especialmente entre radiação solar e temperatura, com a expectativa de que as análises contribuam para o planejamento e tomada de decisões em diversas áreas do conhecimento. A análise estatística dos dados meteorológicos revelou grandes variaçõees nas variáveis radiação solar, temperatura do ar, umidade relativa e velocidade do vento em diferentes capitais brasileiras. Utilizando o método do diagrama de caixas de Tukey, observou-se que cidades como Natal e João Pessoa apresentaram altos valores de radiação solar, enquanto a umidade relativa variou consideravelmente entre regiões. A correlação cruzada entre radiação solar e temperatura do ar mostrou uma relação forte em várias estações, exceto em Cuiabá e Teresina. A análise ρDCCA destacou correlações significativas entre radiação solar e umidade relativa, especialmente em regiões como Norte e Nordeste. O coeficiente DMC2  permitiu uma compreensão mais abrangente das interações entre as variáveis, essencial para especialidaes como o manejo sustentável e a adaptação as m danças climáticas, considerando as particularidades de cada bioma e suas influências nas condições climáticas regionais. Embora a pesquisa tenha mostrado resultados relevantes, limitações como o tempo de coleta e o número de variáveis dificultam conclusões definitivas sobre o aquecimento global e suas causas.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Mestrado em  Modelagem em Ciência da Terra e do Ambiente},
 	note = {DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS EXATAS}
}