Fichamento: Rodrigo, F.S. Avaliação de 6 modelos de distribuição de pluviosidade na Península Ibérica

Changes in the probability of extreme daily precipitation observed from 1951 to 2002 in the Iberian Peninsula.
F. S. Rodrigo
International Journal of Climatology 30: 1512-1525 (2010)

The possible influence os teleconnection patterns (North Atlantic Oscillation, East Atlantic, Mediterranean Oscillation patterns) is analysed calculating the correlation coefficients between teleconnection indices and the gamma distribution parameters [Autor utiliza 22 estações pluviométricas na Península Ibérica, 15 na Espanha e 7 em Portugal].

Entender os mecanismos por trás das várias formas de extremos climáticos é interessante pois possibilita a avaliação da maneira pela qual eles podem evoluir no futuro, especialmente sob condições de mudanças climáticas (Beniston and Stephenson, 2004) p.1512.

Metodologia: Postos foram selecionados com base no período disponível, ausência de falhas e qualidade – com o propósito de conseguir uma razoável cobertura espacial. As falhas das séries foram corrigidas por regressão linear com dados de postos vizinhos e, na ausência desses postos, para intervalos inferiores a 3 dias, os dados foram completados com interpolação linear utilizando dados anteriores e posteriores à falha da série.

Distribuição Gama: A suitable approximation for daily precipitation data is given by the gamma distribution, which allows a compact description of the entire distribution by two parameters (ver Groisman et al., 1999 e Brunetti et al., 2001). The Gamma distribution provides a unified framework to cover the full range of skewness, is very flexible, and can accommodate major variations in distribution shape and skewness (Horton et al., 2001) p.1514. The alpha parameter defines the shape of the distribution, while the beta parameter characterizes the scale of intensity of daily precipitation (the higher “B” is, the higher the intensity is). The distribution is strongly skewed to the right for A < 1, indicating a large numbers of events with small amounts