Estudo comparativo dos interpoladores espaciais IDW e SPLINE para dados pluviométricos no Norte de Minas Gerais

Resumo

A interpolação é um método matemático essencial na espacialização de dados ambientais. Trata-se de uma técnica amplamente difundida para estimar valores desconhecidos de fenômenos contínuos, entre pontos amostrados. Em dados de precipitação a interpolação é uma alternativa descomplicada e acessível de espacializar estes dados em grandes áreas. A presente pesquisa tem como objetivo principal avaliar dois métodos de interpolação determinísticos: Inverso da Distância Ponderada (IDW) e Spline, aplicados na análise de dados pluviométricos. A área de estudo compreende o Norte de Minas Gerais, uma região seca com temperaturas elevadas e pouca disponibilidade hídrica. Foram utilizados dados de 99 estações pluviométricas para o ano de 2022, sendo 68 delas dentro da mesorregião norte e as outras 31 fora, em um buffer de 50 km. O processamento envolveu o uso dos métodos IDW e SPLINE, com validação cruzada (Cross Validation) e métricas de acurácia o ME (Erro Médio), MAE (Erro Absoluto Médio), MSE (Erro Quadrático Médio) e RMSE (Raiz do Erro Quadrático Médio). A análise descritiva dos dados revelou alta variabilidade nas precipitações. As métricas de Cross Validation indicaram uma leve superioridade do Spline sobre o IDW. Conclui-se que o Spline é mais eficaz na interpolação de dados pluviométricos na região, e recomenda-se explorar métodos geoestatísticos, como a Krigagem, em estudos futuros para uma abordagem mais completa.