Desempenho de Métodos de Preenchimento de Falhas em Dados de Evapotranspiração de Referência para Região Oeste do Paraná
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Data de Publicação: | 2021 |
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=S0102-77862021000300415 |
Resumo: | Resumo A ocorrência de falhas em leituras de variáveis meteorológicas em estações de superfície pode comprometer a consistência das séries históricas, inviabilizando ou prejudicando sua utilização. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de métodos para preenchimento de falhas em séries históricas de dados de evapotranspiração de referência (ETo), considerando a região oeste do Paraná. Foram utilizadas duas estações como referência, estação teste 1 (Foz do Iguaçu) e estação teste 2 (Marechal Cândido Rondon). Foram avaliadas cinco alternativas para preenchimento de falhas: Ponderação Regional com quatro estações vizinhas (PR-4), Ponderação Regional com uma estação vizinha (PR-1), Inverso do Quadrado da Distância (IQD), Mínimos Quadrados (MQ) e dados provenientes do NASA/POWER (NP). Os métodos foram comparados estatisticamente por meio da correlação de Pearson (r), concordância de Willmott (d), coeficiente de eficiência Nash-Sutcliffe (CE), Raiz Quadrada do Erro Médio (RMSE) e Erro Médio Absoluto (EMA). Nas condições em que foram realizadas a pesquisa, todos os métodos avaliados apresentaram desempenho adequado, indicando potencial para serem utilizados como método de preenchimento de falhas. O método IQD se destacou entre os demais, pois suas estimativas foram classificadas como “correlação forte” (r = 0,868 - estação teste 1 e r= 0,887 - estação teste 2) e “adequados” (CE = 0,999 - em ambas estações testes). Além de valores de “d” muito próximos de 1 e baixos erros de estimativas (RMSE = 1,22 mm d−1 e EMA = 0,82 mm d−1, estação teste 1; RMSE = 0,87 mm d−1 e EMA = 0,68 mm d−1, estação teste 2), sendo o método recomendado para preenchimento de falhas em séries históricas de dados de ETo. |
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