Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2018 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel |
Texto Completo: | https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203 |
Resumo: | Climate monitoring is an essential element for predictions of temperature changes and their influence on environmental health and safety. However, the sparse density of meteorological stations limits the collection of reliable data and makes it difficult to analyze climatic variables and events, which makes it necessary to use data estimators where there are no measurements, such as interpolations. The aim of this work was to evaluate which interpolation method best represents the climatic variable of maximum temperature in the State of Bahia, with the use of historical temperature series and a Digital Elevation Model from Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM data. As results, we observed that the geostatistical interpolators presented better performance, especially Cokriging, and that the use of geographic information systems are important tools for studies of this subject. |
id |
GVAA-1_c048149459e44167bd05f218bad617ee |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:ojs.gvaa.com.br:article/6203 |
network_acronym_str |
GVAA-1 |
network_name_str |
Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel |
repository_id_str |
|
spelling |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, BrazilGeoestatística no monitoramento da temperatura no Estado da BahiaDependência espacialInterpolaçãoMonitoramento climático.Spatial dependenceInterpolationClimate monitoring.Climate monitoring is an essential element for predictions of temperature changes and their influence on environmental health and safety. However, the sparse density of meteorological stations limits the collection of reliable data and makes it difficult to analyze climatic variables and events, which makes it necessary to use data estimators where there are no measurements, such as interpolations. The aim of this work was to evaluate which interpolation method best represents the climatic variable of maximum temperature in the State of Bahia, with the use of historical temperature series and a Digital Elevation Model from Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM data. As results, we observed that the geostatistical interpolators presented better performance, especially Cokriging, and that the use of geographic information systems are important tools for studies of this subject.O monitoramento climático é um elemento essencial para predições nas mudanças de temperatura e a sua influência na segurança e saúde ambiental. No entanto, a esparsa densidade de estações meteorológicas limita a obtenção de dados confiáveis e dificulta as análises a respeito de variáveis e eventos climáticos, tornando necessário o uso de estimadores de dados para onde não há medições, como as interpolações. Por meio deste trabalho, objetivou-se avaliar qual método de interpolação representa melhor a variável climática de temperatura máxima no Estado da Bahia, com o uso de séries históricas de temperatura e um Modelo Digital de Elevação proveniente de dados da Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM. Pode-se observar que os interpoladores geoestatísticos apresentaram melhor desempenho, especialmente a Cokrigagem, e que a utilização de sistemas de informações geográficas são ferramentas importantes para monitoramento da temperatura.Editora Verde2018-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlapplication/pdfapplication/pdfhttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/620310.18378/rvads.v13i5.6203Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; Vol. 13 No. 5 (2018): EDIÇÃO ESPECIAL; 652 - 660Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; Vol. 13 Núm. 5 (2018): EDIÇÃO ESPECIAL; 652 - 660Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; v. 13 n. 5 (2018): EDIÇÃO ESPECIAL; 652 - 6601981-8203reponame:Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavelinstname:Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA)instacron:GVAAporhttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203/6097https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203/6098https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203/9814Copyright (c) 2018 Michel Eustáquio Dantas Chaves et al.info:eu-repo/semantics/openAccessChaves, Michel Eustáquio DantasConceição, Katyanne Viana daGuerrero, João Vitor Roque2021-06-13T13:13:37Zoai:ojs.gvaa.com.br:article/6203Revistahttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/PUBhttps://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/oairvadsgvaa@gmail.com || patriciomaracaja@gmail.com || revistaverde1@gmail.com || suporte@antsoft.com.br1981-82031981-8203opendoar:2024-03-06T12:59:31.341385Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel - Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil Geoestatística no monitoramento da temperatura no Estado da Bahia |
title |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil |
spellingShingle |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil Chaves, Michel Eustáquio Dantas Dependência espacial Interpolação Monitoramento climático. Spatial dependence Interpolation Climate monitoring. |
title_short |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil |
title_full |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil |
title_fullStr |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil |
title_full_unstemmed |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil |
title_sort |
Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil |
author |
Chaves, Michel Eustáquio Dantas |
author_facet |
Chaves, Michel Eustáquio Dantas Conceição, Katyanne Viana da Guerrero, João Vitor Roque |
author_role |
author |
author2 |
Conceição, Katyanne Viana da Guerrero, João Vitor Roque |
author2_role |
author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Chaves, Michel Eustáquio Dantas Conceição, Katyanne Viana da Guerrero, João Vitor Roque |
dc.subject.por.fl_str_mv |
Dependência espacial Interpolação Monitoramento climático. Spatial dependence Interpolation Climate monitoring. |
topic |
Dependência espacial Interpolação Monitoramento climático. Spatial dependence Interpolation Climate monitoring. |
description |
Climate monitoring is an essential element for predictions of temperature changes and their influence on environmental health and safety. However, the sparse density of meteorological stations limits the collection of reliable data and makes it difficult to analyze climatic variables and events, which makes it necessary to use data estimators where there are no measurements, such as interpolations. The aim of this work was to evaluate which interpolation method best represents the climatic variable of maximum temperature in the State of Bahia, with the use of historical temperature series and a Digital Elevation Model from Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM data. As results, we observed that the geostatistical interpolators presented better performance, especially Cokriging, and that the use of geographic information systems are important tools for studies of this subject. |
publishDate |
2018 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2018-12-01 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
format |
article |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203 10.18378/rvads.v13i5.6203 |
url |
https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203 |
identifier_str_mv |
10.18378/rvads.v13i5.6203 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.relation.none.fl_str_mv |
https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203/6097 https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203/6098 https://www.gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/6203/9814 |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
Copyright (c) 2018 Michel Eustáquio Dantas Chaves et al. info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Copyright (c) 2018 Michel Eustáquio Dantas Chaves et al. |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.none.fl_str_mv |
text/html application/pdf application/pdf |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Editora Verde |
publisher.none.fl_str_mv |
Editora Verde |
dc.source.none.fl_str_mv |
Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; Vol. 13 No. 5 (2018): EDIÇÃO ESPECIAL; 652 - 660 Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; Vol. 13 Núm. 5 (2018): EDIÇÃO ESPECIAL; 652 - 660 Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável; v. 13 n. 5 (2018): EDIÇÃO ESPECIAL; 652 - 660 1981-8203 reponame:Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel instname:Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA) instacron:GVAA |
instname_str |
Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA) |
instacron_str |
GVAA |
institution |
GVAA |
reponame_str |
Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel |
collection |
Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel |
repository.name.fl_str_mv |
Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentavel - Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA) |
repository.mail.fl_str_mv |
rvadsgvaa@gmail.com || patriciomaracaja@gmail.com || revistaverde1@gmail.com || suporte@antsoft.com.br |
_version_ |
1798948092070854656 |