a Análise das correlações das variáveis independentes – Temperatura, Velocidade do Vento e Chuva em contrapartida a variável dependente, Maré Avaliação para as séries

anuais 2002, 2003 e 2004.

5.1.6.a1. O ano de 2002.

As análises de Regressão Linear múltipla visaram avaliar a participação dos elementos meteorológicos selecionados (variáveis independentes), em relação aos eventos de maré (variável dependente), a análise apresentou os seguintes resultados (Tabela 5.9)

Coeficiente de correlação Correlação

r = 1 Perfeita 0,8 < 1 Forte 0,5 < 0,8 Moderada 0,1 < 0,5 Fraca 0 < 0,1 Ínfima 0 Nula

Tabela 5.9. Resultados da aplicação do modelo de Regressão Linear Múltipla para a série de

dados do ano de 2002.

Regressão Linear Multipla (2002) Variável Dependente:

Maré Coeficiente de correlação múltipla - R = 0,09671177

R²= 0,00935317

No. de casos: 39340 R² Ajustado = 0,00927761 p = 0,000000

Erro padrão da estimativa: 0,090807464 Intercepção:

0,318863998 Erro padrão da intercepção: 0,0101783

temp b*= -0,05 Vel.vent. b*= -0,04 chuva b*= 0,067

Considerando a variável dependente do modelo observou-se que para o ano de 2002 todas as variáveis participaram efetivamente na comprovação e explicação do modelo com um fator de erro de 0 % e com um Coeficiente de correlação múltipla de 9,6%. Pode-se observar que os dados participaram de forma discreta no modelo, onde os valores de R²= 0,00935317 representam apenas 0,9 % de explicação, valor este muito baixo de correlação e considerados Ínfimos.

As variáveis Temperatura e a Velocidade do Vento foram estimadas com valores negativos ou inversamente proporcionais de correlação com -0,5 e -0,4 consecutivamente, enquanto a variável Chuva apresentou valores positivos de correlação com 0,06. Vale destacar que a variável Velocidade do Vento mantém uma correlação direta e positiva com a variável Temperatura e negativa ou inversamente proporcional com a variável Chuva. Porém o fato é que os valores de correlação foram muito baixos e podem ser considerados Ínfimos.

5.1.6.a2. O ano de 2003.

As análises de Regressão Linear múltipla deste trabalho visaram avaliar a participação dos eventos meteorológicos selecionados em relação aos eventos de maré, os mesmo apresentaram os seguintes resultados (Tabela 5.10)

Tabela 5.10. Resultados da aplicação do modelo de Regressão Linear Múltipla para a série de

dados do ano de 2003.

Observou-se para o ano de 2003 que as variáveis, Temperatura e Chuva participaram na comprovação e explicação do modelo, no entanto a variável Velocidade do Vento não entrou na explicação da análise. O modelo se apresentou com um fator de erro de 0 % e um Coeficiente de correlação múltipla de 15% frente aos 9,6% do ano anterior, no entanto um valor ainda muito baixo de correlação e análise.

As alterações dos níveis de maré foram explicadas por duas variáveis e podem observar os valores de R²= 0, 02297667, representando 2 % de explicação do modelo, valores estes muito baixos de correlação e considerados Ínfimos para análise.

As temperaturas foram estimadas com valores negativos ou inversamente proporcionais de -0,13, considerada uma correlação Fraca, enquanto a variável Chuva apresentou valores positivos de 0,06 (Ínfima correlação), os Ventos apresentaram valores nulos.

Regressão Linear Multipla (2003) Variável Dependente:

Maré Coeficiente de correlação múltipla - R = 0,15158056

R²= 0,02297667

No. de casos: 35237 R² Ajustado = 0,02289347 p = 0,000000 Erro padrão da estimativa: 0,091727813

Intercepção :

0,461119820 Erro padrão da intercepção: 0,0098311

5.1.6.a3. O ano de 2004.

As análises de Regressão Linear múltipla deste trabalho visaram avaliar a participação dos eventos meteorológicos selecionados em relação aos eventos de maré, os mesmo apresentaram os seguintes resultados (Tabela 5.11)

Tabela 5.11. Resultados da aplicação do modelo de Regressão Linear Múltipla para a série de

dados do ano de 2004.

Para o ano de 2004 todas as variáveis, Temperatura, Velocidade do Vento e Chuva participaram efetivamente na comprovação e explicação do modelo.

As alterações dos níveis de maré foram explicadas pelas três variáveis com os valores do Coeficiente de correlação múltipla na casa dos 15% e o R²= 0,05194923, representando 5 % de explicação do modelo, valores baixos para a análise e ainda pouco expressivos e classificados como Ínfimos.

As Temperaturas foram estimadas com valores negativos de correlação ou inversamente proporcionais de -0,19 (Correlação Fraca), enquanto a variável Velocidade do Vento apresentou valores positivos, mas discretos de correlação na casa dos 0,19 (Correlação Fraca). Destaca-se que as Chuvas também apresentaram valores positivos de 0,61 neste caso com uma correlação Moderada.

Regressão Linear Multipla (2004) Variável Dependente:

Maré Coeficiente de correlação múltipla - R = 0,15153706

R²=

0

No. de casos: 35185 R² Ajustado= 0,05194923 p = 0,000000 Erro padrão da estimativa: 0,096139371

Intercepção :

0,539668874

Em síntese, , em geral, as Temperaturas mantiveram as correlações negativas para com a série de eventos de Maré enquanto as Chuvas sempre mantiveram suas relações positivas para com os eventos selecionados. A Velocidade do Vento apresentou correlações negativas nos dois primeiros anos da análise e valores positivos para o ano de 2004.

Durante os anos de 2002 e 2003 houve uma semelhança muito grande entre as séries de dados e, neste caso, atribuído a ação de fenômeno atmosférico-oceânico, El Niño durante os anos, o mesmo pode ter influenciado os resultados finais e os resultados do R2. Neste contexto pode-se sugerir que as ações de eventos climáticos de escala sinóptica podem perturbar os resultados e o comportamento das variáveis analisadas tornando as marés mais suscetíveis a eventos meteorológicos relacionados a Sistemas Frontais (Ciclones).

Todas as variáveis se apresentam com pouca representação nas análises, onde uma série de dados mais longa poderia nos dar maiores informações de possíveis padrões e maiores valores de correlação entre as variáveis. Porém pôde-se constatar que os valores de explicação do modelo das variáveis foram muito baixos para os anos com maior influencia do El Niño (2002 e 2003); no entanto os valores se elevam para o ano de 2004 com menor influência do fenômeno atmosférico–oceânico.

Neste sentido, uma análise mais detalhada foi realizada com um intervalo temporal de 7 (sete) dias que antecedem os eventos de Maré extrema detectados. Utilizando-se das medidas de R2 e participação de explicação do modelo de cada variável avaliou-se o comportamento das variáveis em uma análise de Regressão Múltipla Linear, a fim de se compreender a dinâmica dos eventos analisados durante a semana que os antecede, buscando assim avaliar suas correlações diretas e indiretas com os eventos extremos de maré.

5.1.7. 7º passo (b). Análise das correlações estatísticas entre as variáveis propostas.

5.1.7b. Análise das correlações das variáveis independentes – temperatura, velocidade