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http://hdl.handle.net/123456789/7573
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | SILVA, Marcos Douglas Sousa | - |
dc.date.accessioned | 2024-06-27T16:56:37Z | - |
dc.date.available | 2024-06-27T16:56:37Z | - |
dc.date.issued | 2023-12-21 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/7573 | - |
dc.description | The use of the Globe Temperature and Humidity Index and Thermal and Radiant Load is limited in some regions due to the lack of black globe temperature measurements at meteorological stations. Estimating TGN from meteorological variables can be useful in calculating bioclimatic indices in different regions. Therefore, the objective of this study was (1) to estimate the black globe temperature using an empirical model and (2) to prepare thematic maps of the black globe temperature of the state of Maranhão for cattle farming via geostatistical modeling. The data was obtained from the NASA Prediction Of Worldwide Energy Resources - NASA POWER platform. Thus, TGN temperature was estimated based on the empirical model developed by Abreu (2011). the thematic maps were generated using ordinary kriging as an interpolation method, after transforming the data into a shapefile format file in the QGIS 3.22.4 software. The average dry bulb temperature (TBS) was 27.6°C, with a standard deviation of 1.62°C, indicating moderate consistency over time. The average relative humidity (RH) reached 68.5%. Shortwave solar radiation (RS) and black globe temperature (TGN) exhibited a robust positive correlation, with very strong intensity (r = 0.725, p < 0.001**). The correlation between relative humidity (RH) and wind speed (VV) revealed a very strong significant negative association of -0.922 (p < 0.001**). Shortwave solar radiation (RS) and black globe temperature (TGN) exhibited a robust positive correlation, with strong intensity (r = 0.725, p < 0.001**). Furthermore, understanding this relationship between RS and TGN It is important for the development of thermal stress mitigation strategies. It is possible to verify that the data related to the Black Globe Temperature (TGN) presented an annual variation between 32 and 36°C in the state of Maranhão throughout the period. The results highlight the feasibility of estimating the black globe temperature through empirical models, using big data platforms for processing meteorological parameters. Spatialization of black globe temperature provides a deeper understanding of temporal and spatial patterns in TGN distribution, providing useful information for understanding potential impacts on strategic sectors such as dairy cattle management. | pt_BR |
dc.description.abstract | O uso do Índice de Temperatura de Globo e umidade e Carga Térmica e Radiante é limitado em algumas regiões devido à inexistência de medições da temperatura de globo negro nas estações meteorológicas. A estimativa do TGN a partir de variáveis meteorológicas pode ser útil no cálculo de índices bioclimáticos em diferentes regiões. Portanto, o objetivo com este estudo foi (1) estimar a temperatura de globo negro usando um modelo empírico e (2) elaborar mapas temáticos da temperatura de globo negro do estado do Maranhão para a bovinocultura leitura via modelagem geoestatística. Os dados foram obtidos na plataforma NASA Prediction Of Worldwide Energy Resources - NASA POWER. Os mapas temáticos foram gerados usando como método de interpolação a krigagem ordinária, diante da transformação dos dados em um arquivo no formato shapefile no software QGIS 3.22.4. A temperatura média do bulbo seco (TBS) foi de 27.6 °C, com um desvio-padrão de 1.62 °C, indicando uma consistência moderada ao longo do tempo, A umidade relativa média (UR) atingiu 68.5%. A radiação solar de ondas curtas (RS) e a temperatura de globo negro (TGN) exibiram uma correlação positiva robusta, com intensidade muito forte (r = 0.725, p < 0.001**). A correlação entre a umidade relativa do ar (UR) e a velocidade do vento (VV) revelou uma associação negativa significativa muito forte de -0.922 (p < 0.001**). A radiação solar de ondas curtas (RS) e a temperatura de globo negro (TGN) exibiram uma correlação positiva robusta, com intensidade forte (r = 0.725, p < 0.001**), Além disso, a compreensão dessa relação entre RS e TGN é importante para o desenvolvimento de estratégias de mitigação do estresse térmico. É possível constatar que os dados relacionados à Temperatura de Globo Negro (TGN) apresentaram uma variação anual situada entre 32 e 36°C no estado do Maranhão ao longo do período. Os resultados evidenciam a viabilidade de estimar a temperatura de globo negro por meio de modelos empíricos, usando plataformas de big data para processamento de parâmetros meteorológicos. A espacialização da temperatura de globo negro proporciona uma compreensão mais profunda dos padrões temporais e espaciais na distribuição da TGN, fornecendo informações úteis para compreender os impactos potenciais em setores estratégicos como o manejo de bovinos leiteiros. | pt_BR |
dc.publisher | UFMA | pt_BR |
dc.subject | Ambiência; | pt_BR |
dc.subject | bioclimatologia; | pt_BR |
dc.subject | Bem estar animal | pt_BR |
dc.subject | Ambience; | pt_BR |
dc.subject | bioclimatology; | pt_BR |
dc.subject | Animal welfare | pt_BR |
dc.title | Estimativa De Temperatura De Globo Negro Para Análise Espacial No Estado Do Maranhão | pt_BR |
dc.title.alternative | Black Globe Temperature Estimation for Spatial Analysis In the State of Maranhão | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCC de Graduação em Engenharia Agrícola do Campus de Chapadinha |
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