COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS DE INTERPOLAÇÃO ESPACIAL PARA A ESTIMATIVA DA DISTRIBUIÇÃO DE PRECIPITAÇÃO NO CEARÁ-BRASIL

  • Danilo Batista Nogueira Universidade Federal do Ceará
  • Alexsandro Oliveira da Silva, Dr. Universidade Federal do Ceará https://orcid.org/0000-0001-5528-9874
  • Ana Paula Nunes da Silva, Dra Universidade Estadual do Amapá

Resumo

COMPARAÇÃO ENTRE MÉTODOS DE INTERPOLAÇÃO ESPACIAL PARA A ESTIMATIVA DA DISTRIBUIÇÃO DE PRECIPITAÇÃO NO CEARÁ-BRASIL

 

DANILO BATISTA NOGUEIRA1; ALEXSANDRO OLIVEIRA DA SILVA 2 E ANA PAULA NUNES DA SILVA 3

 

1 Departamento de Engenharia Agrícola, Universidade Federal do Ceará, Avenida Mister Hull, S/N-Campus do Pici, Centro de Ciências Agrárias, Bloco 804, CEP 60455-760, Fortaleza, Ceará, Brasil, danilo.b.n@alu.ufc.br

2 Departamento de Engenharia Agrícola, Universidade Federal do Ceará, Avenida Mister Hull, S/N-Campus do Pici, Centro de Ciências Agrárias, Bloco 804, CEP 60455-760, Fortaleza, Ceará, Brasil, alexsandro@ufc.br

3 Departamento de Engenharia Agrícola, Universidade Estadual do Amapá, Avenida Presidente Vargas, N 650, Centro de Ciências Agrárias, CEP 68906-970, Macapá, Amapá, Brasil, apns@ymail.com

 

 

1 RESUMO

 

A distribuição espacial de precipitação ainda é largamente representada por métodos geoestatísticos de interpolação e em áreas de semiárido necessita de estudos recorrentes por conta de sua variabilidade temporal e espacial. Diante disto, visando o aperfeiçoamento dos métodos de interpolação e o desenvolvimento de mapas no estado do Ceará, o presente trabalho teve como objetivo analisar a acurácia de cinco métodos de interpolação: Inverso do Quadrado da Distância (IQD), Krigagem com um semivariograma esférico, Krigagem com um semivariograma exponencial, Vizinho natural e Spline regularizada. Para isto foram utilizados dados de precipitação média anual de um período de vinte anos (1991 a 2010) de 252 postos pluviométricos. Como forma de determinação do método mais adequado optou-se pela técnica de validação cruzada como critério de comparação, determinando o erro médio quadrático (RMSE), o coeficiente de determinação (r²), o coeficiente de correlação de Pearson (r), o índice de concordância (d) e o índice de desempenho (c) entre os dados estimados e os dados observados. Os resultados apontam que a interpolação por Krigagem exponencial apresentou critério de desempenho classificado como bom e um menor erro quadrático médio (164,09 mm), mostrando ser esse o interpolador de melhor representatividade espacial para o conjunto de dados.

 

Keywords: geoestatística, postos pluviométricos, variáveis regionalizadas.

 

 

NOGUEIRA, D. B.; SILVA, A. O.; SILVA, A. P. N.

COMPARISON OF SPATIAL INTERPOLATION METHODS FOR THE ESTIMATION OF PRECIPITATION DISTRIBUTION IN CEARÁ -BRAZIL

 

 

2 ABSTRACT

 

The spatial distribution of precipitation is still largely represented by geostatistical methods of interpolation and in semiarid areas it requires recurrent studies due to their temporal and spatial variability. Therefore, aiming at the improvement of interpolation methods and the improvement of rainfall maps in the state of Ceará, this study aimed to analyze the accuracy of five interpolation methods: Inverse of Square Distance (ISD), Kriging with a spherical semivariogram model, Kriging with a exponential semivariogram model, Natural neighbor and Spline regularized. For that, data of annual average rainfall of a period of twenty years (1991 to 2010) of 252 rain gauges were used. As a form of evaluation and determination of the most appropriate method, the technique of cross-validation was chosen as the criterion of comparison, determining the root mean square error (RMSE), coefficient of determination (r²), Pearson correlation coefficient (r), concordance index (d) and performance index (c) between the estimated data and the observed data. The results show that the interpolation by exponential Kriging method presented performance criterion classified as good and lower mean square error (164,09), showing that it is the interpolator of better spatial representation for the data set under study.

 

Keywords: statistical, rain gauges, regionalized variables.

Publicado
2020-03-19
Seção
Artigos