Aplicação de técnicas de preenchimento de falhas de dados de pluviosidade mensal e anual para o noroeste do estado de Minas Gerais - Brasil

Autores

  • Carlos Henrique Jardim Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG https://orcid.org/0000-0002-5362-9457
  • Aion Angelu Ferraz Silva Instituto Federal de Minas Gerais -IFMG, campus Sabará

DOI:

https://doi.org/10.35699/2237-549X.2017.16058

Palavras-chave:

Correção estatística, Pluviosidade, Dupla massa, Regressão linear múltipla

Resumo

A utilização de séries históricas de dados meteorológicos exige a aplicação de técnicas estatísticas para correção de falhas (ausência, erro de registro etc.), podendo comprometer a análise caso não seja implementada. A partir dessa perspectiva, a finalidade deste artigo foi analisar diferentes métodos estatísticos de correção de dados de pluviosidade (Média Aritmética, Ponderação Regional, Regressão Linear Múltipla e Ponderação Regional com Base em Regressões Lineares) e discutir sua aplicação. Foram obtidos dados de chuva diários de sete estações pluviométricas da Agência Nacional de Águas (situadas na porção noroeste do estado de Minas Gerais) entre os anos de 1995/1996 e 2014/2015, cuja validação foi realizada pelo processo de consistência da técnica de dupla massa. Foi utilizada uma estação de testes para correção (Fazenda Conceição) e outras seis de apoio, que totalizaram 1040 registros estimados de precipitação (240 meses e mais 20 anos para cada). A Regressão Linear Múltipla foi a técnica que obteve as melhores estimativas nas escalas anual e mensal para o período de outubro a maio (meses chuvosos), porém não houve a prevalência de uma técnica no período de junho a setembro (meses seco).

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Publicado

2019-11-15 — Atualizado em 2022-04-25

Versões

Como Citar

Jardim, C. H., & Silva, A. A. F. . (2022). Aplicação de técnicas de preenchimento de falhas de dados de pluviosidade mensal e anual para o noroeste do estado de Minas Gerais - Brasil. Revista Geografias, 13(2), 83–106. https://doi.org/10.35699/2237-549X.2017.16058 (Original work published 15º de novembro de 2019)

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