Simulação da precipitação diária para Parnaíba e Teresina, PI, em planilha eletrônica Daily rainfall simulation in Parnaíba and Teresina - Brazil, using a spreadsheet - Aderson S. de Andrade Júnior; José A. Frizzone; Paulo C. Sentelhas (Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental)
Os estudos envolvendo precipitação pluviométrica são bastante dificultados devido ao fato das séries históricas disponíveis serem, na maioria dos casos, muito pequenas para efetuá-los. Desta forma, faz-se necessário dispor de uma técnica de simulação estocástica que possibilite a geração de valores diários de precipitação, utilizando-se uma planilha eletrônica. No Estado do Piauí, estudos com esse objetivo são inexistentes, razão por que este trabalho tem o objetivo de simular a precipitação pluviométrica diária para as regiões de Parnaíba e Teresina, PI, através de uma planilha eletrônica. O processo de simulação se baseou no método de Monte Carlo. A ocorrência da precipitação foi determinada através da cadeia de Markov, enquanto a sua magnitude foi estimada pelas funções de distribuição de probabilidades gama e empírica. O modelo utilizado proporcionou estimativas com excelente precisão e exatidão, fato comprovado pelos resultados satisfatórios quanto aos índices de desempenho estatísticos. The studies involving rainfall are quite difficult to conduct due to the fact that the available historical series, in most of the cases, are too small to make them. Thus, it is necessary to adjust a stochastic simulation technique that facilitates the generation of daily rainfall values, using a spreadsheet. In Piauí State, studies with this objective are inexistent for its several regions of agricultural importance. This work was executed with the objective of simulating the daily rainfall for the regions of Parnaíba and Teresina - PI, Brazil, using a spreadsheet. The simulation process was based on Monte Carlo's method. The occurrence of the rainfall was determined through a Markov chain, while its magnitude was estimated by gamma and empirical distribution functions. The model used provided estimates with excellent precision and accuracy, checked by satisfactory results of the statistical performance index.