Comparação de Metodologias de Preenchimento de Falhas em Dados Meteorológicos para Estações no Sul do Brasil
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Data de Publicação: | 2017 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862017000200215 |
Resumo: | Resumo A rede de estações meteorológicas no Brasil é muito recente, com poucas estações no país com mais de 100 anos de dados. Além disso, muitas das séries oriundas destas estações apresentam falhas, seja por falta de medição (no caso das estações convencionais), seja por falha nos equipamentos (no caso das estações automáticas). Encontram-se diferentes métodos na literatura para o preenchimento destas falhas. Neste trabalho são comparados seis métodos, os quais foram aplicados a séries de dados mensais conhecidas de temperatura média compensada e precipitação para estações meteorológicas localizadas no estado do Rio Grande do Sul, região sul do Brasil. Os resultados para temperatura média compensada indicaram os métodos de regressão linear múltipla e ponderação regional como os mais adequados para estimativas de dados faltantes enquanto que para precipitação não houve um método a se sobressair. |
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Resumo A rede de estações meteorológicas no Brasil é muito recente, com poucas estações no país com mais de 100 anos de dados. Além disso, muitas das séries oriundas destas estações apresentam falhas, seja por falta de medição (no caso das estações convencionais), seja por falha nos equipamentos (no caso das estações automáticas). Encontram-se diferentes métodos na literatura para o preenchimento destas falhas. Neste trabalho são comparados seis métodos, os quais foram aplicados a séries de dados mensais conhecidas de temperatura média compensada e precipitação para estações meteorológicas localizadas no estado do Rio Grande do Sul, região sul do Brasil. Os resultados para temperatura média compensada indicaram os métodos de regressão linear múltipla e ponderação regional como os mais adequados para estimativas de dados faltantes enquanto que para precipitação não houve um método a se sobressair. |
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