Preenchimento de falhas e espacialização de dados pluviométricos: desafios e perspectivas

• Autor(a) principal: Brubacher, João Paulo
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Oliveira, Guilherme Garcia de, Guasselli, Laurindo Antônio
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/220331
• topic: Precipitação; Regressao : Analise linear; Interpolacao; Geoprocessamento; Spatial interpolation

A precipitação é uma das variáveis climáticas mais importantes para o planejamento urbano e rural, para monitorar eventos extremos que possam causar impactos na sociedade e auxiliar em projetos de drenagem urbana, a fim de reduzir os riscos inerentes a inundações e alagamentos, ou mesmo obras de engenharia, como dimensionamento de barragens. No entanto, as falhas em séries extensas prejudicam esses estudos, sendo necessário utilizar modelos para o seu preenchimento. O presente estudo tem como objetivo revisar os métodos de preenchimento de falhas e de interpolação espacial de dados de precipitação. A revisão dos métodos foi realizada a partir da pesquisa e leitura de materiais bibliográficos, de modo a conceituar as abordagens, identificar vantagens e desvantagens de cada método e apresentar como estudos recentes, nacionais e internacionais, têm inovado ao comparar o desempenho em diferentes áreas de estudo. Com base nessa revisão, os principais métodos para o preenchimento de falhas são os seguintes: i) ponderação a partir de Regressão Linear Simples ou Múltipla; ii) modelos matemáticos baseados em aprendizagem de máquinas, tais como as Redes Neurais Artificiais; iii) interpoladores espaciais para o preenchimento de falhas (Inverso da Distância, Vizinho Natural, Krigagem). Por fim, foi verificada uma evolução das técnicas de interpolação e de preenchimento de falhas nas últimas décadas, em decorrência da evolução da capacidade computacional e tecnológica.