(untitled) (Cadernos do Leste, 2018)
A criação de superfícies continuas com informações climáticas espacialmente distribuídas são importantes para diversas aplicações. Há várias metodologias sendo estudados para melhorar a interpolação dos dados meteorológicos escassamente distribuídos, tanto o estudo dos melhores métodos sendo o Thin Plate Spline (TPS) se mostrado mais eficiente para esta aplicação. Como o uso e combinações de covariáveis que melhoram os modelos de interpolação. Assim este trabalho objetivou testar o uso de covariáveis, como imagens do sensor MODIS de LST e cobertura de nuvens, MDE e distância a costa, utilizando TPS, para a região metropolitana de Belo Horizonte. Em geral a acurácia dos modelos foi boa, principalmente a Temperatura que teve RMSE entre 1 e 4 oC. Para as covariáveis utilizadas o efeito na Temperatura e na Precipitação foi marginal, os modelos que não utilizavam covariáveis tiveram erros muito próximos do que os que utilizavam. Já para a velocidade dos ventos o uso de covariável, principalmente a cobertura de nuvens, foi essencial para se ter um modelo com a menor incerteza associada.