| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Artigo em Revista Científica (Journal Article) | |||
| Site | mtc-m21c.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34R/43AG2AB | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.24.13.00 (acesso restrito) | |||
| Última Atualização | 2020:09.24.13.00.29 (UTC) simone | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21c/2020/09.24.13.00.29 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2022:01.04.01.35.24 (UTC) administrator | |||
| DOI | 10.3390/w12092478 | |||
| ISSN | 2073-4441 | |||
| Chave de Citação | DantasSOBSMOB:2020:RaPrSt | |||
| Título | Rainfall prediction in the state of Paraíba, Northeastern Brazil using generalized additive models  | |||
| Ano | 2020 | |||
| Mês | Sept. | |||
| Data de Acesso | 09 maio 2024 | |||
| Tipo de Trabalho | journal article | |||
| Tipo Secundário | PRE PI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 5820 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Dantas, Leydson Galvíncio 2 Santos, Carlos A. C. dos 3 Olinda, Ricardo A. de 4 Brito, José Ivaldo B. de 5 Santos, Celso A. G. 6 Martins, Eduardo S. P. R. 7 Oliveira, Gabriel de 8 Brunsell, Nathaniel A. | |||
| ORCID | 1 2 0000-0003-2414-2911 3 4 0000-0002-1845-935X 5 0000-0001-7927-9718 6 7 0000-0002-1940-6874 8 0000-0002-4460-8283 | |||
| Grupo | 1 DIDOP-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) 3 Universidade Estadual da Paraíba (UEPB) 4 Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) 5 Universidade Federal da Paraíba (UFPB) 6 Fundação Cearense de Meterologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) 7 University of Toronto 8 University of Kansas | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 leydson.dantas@inpe.br 2 carlos.santos@ufcg.edu.br 3 prof_ricardo@servidor.uepb.edu.br 4 jose.ivaldo@ufcg.edu.br 5 celso@ct.ufpb.br 6 presidencia@funceme.br 7 gabriel.deoliveira@utoronto.ca 8 brunsell@ku.edu | |||
| Revista | Water (Switzerland) | |||
| Volume | 12 | |||
| Número | 9 | |||
| Páginas | e2478 | |||
| Nota Secundária | B3_ENGENHARIAS_I | |||
| Histórico (UTC) | 2020-09-24 13:02:38 :: simone -> administrator :: 2020 2022-01-04 01:35:24 :: administrator -> simone :: 2020 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | non-stationary water resources SST indices Northeast of Brazil zero adjusted Gamma distribution (ZAGA) | |||
| Resumo | The state of Paraíba is part of the semi-arid region of Brazil, where severe droughts have occurred in recent years, resulting in significant socio-economic losses associated with climate variability. Thus, understanding to what extent precipitation can be influenced by sea surface temperature (SST) patterns in the tropical region can help, along with a monitoring system, to set up an early warning system, the first pillar in drought management. In this study, Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS) were used to filter climatic indices with higher predictive efficiency and, as a result, to perform rainfall predictions. The results show the persistent influence of tropical SST patterns in Paraíba rainfall, the tropical Atlantic Ocean impacting the rainfall distribution more effectively than the tropical Pacific Ocean. The GAMLSS model showed predictive capability during summer and southern autumn in Paraíba, highlighting the JFM (January, February and March), FMA (February, March and April), MAM (March, April and May), and AMJ (April, May and June) trimesters as those with the highest predictive potential. The methodology demonstrates the ability to be integrated with regional forecasting models (ensemble). Such information has the potential to inform decisions in multiple sectors, such as agriculture and water resources, aiming at the sustainable management of water resources and resilience to climate risk. | |||
| Área | MET | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDOP > Rainfall prediction in... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
| |||
| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| Idioma | en | |||
| Arquivo Alvo | dantas_rainfall.pdf | |||
| Grupo de Usuários | simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Leitura | deny from all and allow from 150.163 | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/43SQKNE | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/bibdigital/2021/01.02.22.14 6 | |||
| Divulgação | WEBSCI; PORTALCAPES; SCOPUS. | |||
| Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2017/11.22.19.04 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | alternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||