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Il nord-est del Brasile presenta una diversità climatica molto complessa. Il regime pluviometrico è considerato stagionale perché si comporta in modo più intenso su tre zone interne della regione. Inoltre, le precipitazioni sono fortemente influenzate dall'incidenza di El Niño, La Niña e altri fenomeni che agiscono sui bacini degli oceani Tropicale Pacifico e Atlantico. In questo studio, la tecnica matematico-computazionale dell'interpolazione Kernel Smoothing è stata applicata ai dati pluviometrici raccolti dalle stazioni meteorologiche di tutto il nord-est del Brasile, coprendo quasi cento…mehr

Produktbeschreibung
Il nord-est del Brasile presenta una diversità climatica molto complessa. Il regime pluviometrico è considerato stagionale perché si comporta in modo più intenso su tre zone interne della regione. Inoltre, le precipitazioni sono fortemente influenzate dall'incidenza di El Niño, La Niña e altri fenomeni che agiscono sui bacini degli oceani Tropicale Pacifico e Atlantico. In questo studio, la tecnica matematico-computazionale dell'interpolazione Kernel Smoothing è stata applicata ai dati pluviometrici raccolti dalle stazioni meteorologiche di tutto il nord-est del Brasile, coprendo quasi cento anni di osservazioni. Per realizzare questo studio è stata utilizzata la GPU "Cluster Neumann" del Programma post-laurea in Biometria e Statistica Applicata del Dipartimento di Statistica e Informatica dell'Università Federale Rurale di Pernambuco. In base alle interpolazioni effettuate, è stato possibile individuare le stagioni più umide e più secche, nonché le caratteristiche peculiari del regime pluviometrico della regione nord-orientale del Brasile.
Autorenporträt
Sie hat einen Bachelor-Abschluss in Statistik von der Staatlichen Universität von Paraíba (UEPB) und einen Master-Abschluss in Biometrie und angewandter Statistik von der Bundesuniversität für den ländlichen Raum von Pernambuco (UFRPE). Derzeit ist sie festes Mitglied des Lehrkörpers an der Staatlichen Universität von Paraíba, Campus V, im Studiengang Biowissenschaften.