Comparação de técnicas de interpolação para espacialização da precipitação pluvial na bacia do rio Piquiri (PR) / Comparison of interpolation techniques for spatialization of rainfall in the Piquiri river basin (PR)

• Autor(a) principal: Araujo, Fernanda Cristina
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: de Mello, Eloy Lemos, da Silva, Bruno Bonemberguer, Mercante, Erivelto, Golin, Gisele Maria
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Veras
• DOI: 10.34117/bjdv7n12-484
• Texto Completo: https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/41366
• topic: Diâmetro quadrado inverso; Krigagem esférica; Funções de Base Radial; Interpolação polinomial global; Interpolação polinomial local; Inverso do Quadrado das Distâncias; Interpolaçã

Este estudo teve como objetivo comparar o desempenho de cinco métodos de interpolação a Distância Quadrada Inversa - ISQ; Kriging esférico; Função de Base Radial - RBF; Interpolação polinomial global - Interpolação polinomial GPI e localização - LPI. Para isto, foram utilizados dados pluviométricos de 48 estações pluviométricas em um período de trinta anos (1980-2010), obtidos do Sistema de Informação Hidrológica (HIDROWEB) da Agência Nacional de Águas (ANA) localizado dentro ou próximo ao limite Piquiri da bacia do rio no estado do Paraná. Após completar a série de dados em falta, por ponderação regional do método baseado na correlação com as estações vizinhas, e a análise de consistência, foram calculados para cada estação o total anual de chuvas, e para obter o valor médio da bacia, foram aplicados métodos de interpolação. Com os mapas gerados, os métodos RBF e IDW mostraram padrões similares, porém diferiram dos kriging esféricos e LPI, que se assemelham um ao outro. O interpolador GPI mostrou grandes anomalias, uma vez que mostra grandes intervalos com baixa pluviosidade, o que não acontece nos dados meteorológicos. Os resultados indicam que o IDW teve o menor erro relativo médio relativo (MRE) e Raiz Média Quadrática (RMSE), a razão de eficiência (N-S) e o Coeficiente de Concordância melhoraram Willmott et al. (dr) mais próximo de 1, indicando que este é o interpolador que melhor representa a distribuição espacial dos dados de precipitação média mensal para o estudo.