quarta-feira, 17 de fevereiro de 2016

Departamento de Oceanografia da UFPE: Tendências de balneabilidade das praias de Goiana são tema de pesquisa

“Tendências espaciais e temporais da balneabilidade das praias do município de Goiana, Pernambuco” é a dissertação que Luís Henrique Bezerra Alves defende nesta quarta (17), às 14h, na sala 3 do Departamento de Oceanografia da UFPE. Ele foi orientado pela professora Monica Ferreira da Costa no Programa de Pós-Graduação em Oceanografia.A banca examinadora será composta pelos docentes Francisco Cysneiros (Estatística) e Doris Veleda (Oceanografia).

O trabalho foi desenvolvido com os dados cedidos pela CPRH de 2001 a 2012 e mostra as variações temporais (anuais e sazonais) e espaciais da chance de as três praias monitoradas (Carne de Vaca, Ponta de Pedras e Catuama) estarem impróprias para banho, de acordo com as variáveis precipitação e temperatura da água do mar.

Resumo
Este trabalho propõe um modelo explicativo para estudar a balneabilidade das praias do município de Goiana (Pernambuco-Brasil). Foi utilizado como ferramenta computacional o ambiente R. O modelo proposto é um modelo binomial, e teve seu ajuste testado com um conjunto de dados obtido pelo programa de monitoramento de balneabilidade da Agência Estadual de Meio Ambiente (CPRH) no período de 2001 à 2012. Foram utilizados três pontos de amostragem semanal do programa de monitoramento, um na Praia de Carne de Vaca, o segundo na Praia de Ponta de Pedras e o terceiro na Praia de Catuama. Foram adicionados ao banco de dados valores de temperatura superficial da água do mar, obtidos junto à National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), e precipitação total mensal, obtidos junto à Agência Pernambucana de Águas e Clima (Apac). Os dados foram agrupados segundo as estações seca e chuvosa e por praia, para analisar quais variáveis são mais influentes na balneabilidade dessas praias. As implicações da utilização do modelo em monitoramento das praias são muitas em face ao crescimento socioeconômico recente da região e o consequente aumento da população residente. Ainda, o modelo aponta a influência de cada uma das variáveis e permite previsões de acordo com variações observadas no local, estação do ano, índice de precipitação e temperatura superficial da água do mar.

Assessoria

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