Analysis of minimum levels of relative humidity via Generalized distribution of Extreme Values

Authors

  • Carlos José dos Reis Discente de Graduação em Matemática, Universidade Federal de Alfenas https://orcid.org/0000-0002-4779-1116
  • Luiz Alberto Beijo Professor Adjunto IV, Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal de Alfenas https://orcid.org/0000-0002-3286-5602
  • Fabricio Goecking Avelar Professor Adjunto I, Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal de Alfenas

Keywords:

Public health, Piracicaba-SP, Return times

Abstract

he relative humidity is a climate variable which, at minimum levels, can cause some harmful manifestation to human health. Thus, the modeling of extreme situations of this variable can be useful to planning human actives susceptible to its harmful effects, like the public health. Therefore, this work objective was verify the Generalized Extreme Values (GEV) distribution fit to monthly minimum relative humidity data of Piracicaba-SP (1943-2011). Another objective was to predict the relative humidity minimum levels to return times of 2, 5, 10, 30, 50 and 100 years. The Ljung-Box test was utilized to check the independence of relative humidity
data and the goodness of the fit in the GEV distribution was verified by the Kolmogorov-Smirnov test. Only the months of January, March, April and September didn’t present correlation in their data (p>0.05). In this months, the GEV distribution was adequacy to represent the data (p>0.05). The minimum levels of relative humidity to the return time established was predicted by the GEV and the lowest predict values were verified in September, in Piracicaba-SP.

 

 

Author Biography

Carlos José dos Reis, Discente de Graduação em Matemática, Universidade Federal de Alfenas

Doutor em Estatística e Experimentação Agropecuária com Pós-doutorado em Estatística Multivariada

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Published

31-12-2012

How to Cite

Reis, C. J. dos, Beijo, L. A., & Avelar, F. G. (2012). Analysis of minimum levels of relative humidity via Generalized distribution of Extreme Values. Sigmae, 1(1), 57–64. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/93

Issue

Vol. 1 No. 1 (2012): Special Issue: I Week of Mathematics of Unifal-MG

Section

Applied Statistics

License

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