Eficiência de estimadores, geradores e algoritmos na simulação de dados diários de precipitação pluviométrica utilizando a distribuição gama

O aumento populacional do planeta tem exigido cada vez mais produtividade na agricultura objetivando suprir suas necessidades alimenticias. Um dos mais importantes fatores que determinam o sucesso ou o fracasso desta producao sao as variaveis climaticas, dentre elas, pode-se citar a precipitacao pluviometrica. A presente pesquisa analisou a eficiencia dos fatores funcionais no processo de simulacao de dados diarios de precipitacao utilizando a distribuicao Gama. Foram utilizadas series climatologicas diarias para as localidades de Piracicaba . SP e Ponta Grossa . PR. Para determinacao dos estimadores dos parametros da distribuicao Gama (ãá e ãâ), foram avaliados os procedimentos baseados no metodo dos momentos, da verossimilhanca e o metodo numerico de Greenwood & Durand. Avaliou-se tres geradores de numeros pseudo-aleatorios congruencias e dois algoritmos computacionais para geracao da variavel aleatorias Gama que foram implementados no simulador Sedac_R. Por meio de procedimentos estatisticos a validacao apontou que a escolha adequada do metodo para estimativa dos parametros da distribuicao Gama e o algoritmo computacional para geracao da variavel aleatoria Gama devem ser levados em consideracao na simulacao de series climaticas de precipitacao. Em relacao ao gerador de numeros pseudo-aleatorios os resultados indicaram...The increase of people in the planet has required more productivity in the agriculture field in order to supply the food need. One of the most important factors that determine the success or the failures of that productivity are the climatic variables, such as the rain precipitation. This research analyzed the efficiency of the functional factors in the precipitation daily data simulation process, using the Gamma distribution. Daily climatic series related to the Piracicaba - SP and Ponta Grossa - PR cities were used. The procedures based on the Greenwood & Durand numerical, Likelihood and Moment methods were evaluated aiming to determine the approximation of the parameters of the Gamma distribution (á and â). Three congruent pseudorandom generators and two computational algorithms to generate the Gamma random variable implemented in the Sedac_R simulator were evaluated. By way of statistics procedures, the validation indicated that the suitable choose to both the approximation method of the parameters of the Gamma distribution (á and â) and the computational algorithm to generate the Gamma random variable must be taken into consideration in the precipitation climatic series simulation. Related to the numerical pseudo-random generator the results showed that it doesn t interferes in the accuracy of the generated data