Evaluation of climatological variables in Uberlândia (MG) by principal component analysis

Autor: Heverton Rodrigues Fernandes, Nádia Giaretta Biase, Bruna Queiroz de Melo Prado, Guilherme Alvarenga Laia, Tatiane Gomes Araújo
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2016
Předmět:
Zdroj: Engenharia Sanitaria e Ambiental, Volume: 21, Issue: 2, Pages: 407-413, Published: 20 JUN 2016
Engenharia Sanitaria e Ambiental, Vol 21, Iss 2, Pp 407-413
Engenharia Sanitaria e Ambiental v.21 n.2 2016
Engenharia Sanitaria e Ambiental
Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)
instacron:ABES
Popis: RESUMO: A urbanização é capaz de alterar o clima do espaço ocupado pelas cidades, sendo o clima um dos aspectos que expressam a relação entre a sociedade e a organização econômica e social do espaço urbano, posto que eventos extremos que estejam ligados à temperatura ou às precipitações fora dos padrões normais repercutem na qualidade de vida da população. Assim, o objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento climático da cidade de Uberlândia (MG), por meio da análise mensal dos elementos atmosféricos temperatura, umidade relativa do ar, amplitude térmica e precipitação, no período compreendido entre os anos de 2008 a 2012, por meio da análise de componentes principais. Os resultados indicaram que uma componente conseguiu explicar 70,59% da variação total e se caracterizou por representar meses úmidos, chuvosos e com pouca variação de temperatura. ABSTRACT: Urbanization is able to change the mood of the space occupied by the city, and the climate one aspect that expresses the relationship between the company and the economic and social organization of urban space since, extreme events that are linked to temperature or the rainfall outside the normal range, impacting on people's quality of life. The objective of this work was to study the climatice behavior in Uberlândia, Minas Gerais, through the monthly analysis of atmospheric temperature elements, relative humidity, temperature range and precipitation in the period between the years 2008 and 2012, for through the Principal Component analysis. The results indicated that a component could explain 70.59% of the total variation and was characterized by representing humid, rainy months, and with little temperature variation.
Databáze: OpenAIRE