Aplicação e análise de técnicas de interpolação para espacialização de chuvas / Application and analysis of interpolation techniques for spatialization of rainfall

Ano: 2016 | Volume: 12 | Número: 1

Autores: E. Righi, L. A. Basso

Palavras-chave: algoritmos matemáticos, chuvas, distribuição espacial.

Resumo Português:

Os métodos de interpolação são ferramentas usualmente utilizadas para gerar
superfícies distribuídas de uma determinada variável a partir de dados pontuais. Eles
contribuem para a compreensão espacial de atributos, sem a necessidade de levantar
dados em toda a área de interesse. Assim, avaliaram-se, comparativamente, diferentes
métodos de interpolação de chuvas para a bacia hidrográfica do rio Piratinim –
noroeste do Rio Grande do Sul, por meio de análise espacial. Dentre os mais variados
existentes, selecionaram-se: Inverso de Distância Ponderada (IDW), Método Kriging
(KG), Vizinho Natural (NN) e Função de Base Radial Multiquadrada (RBF). Todos
os dados pluviométricos foram obtidos no banco de dados do Sistema Nacional de
Informações sobre Recursos Hídricos (SNIRH), da Agência Nacional das Águas
(ANA). Primeiramente, foi analisada a média anual da série histórica (1990-2010),
e, posteriormente, conforme informações disponibilizadas no site do Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), foram analisados os anos de 1997 (evento
El Niño considerado forte) e 2010 (El Niño considerado fraco). O software adotado
neste trabalho foi o ArcGIS 10. Realizou-se a validação cruzada dos dados de todos
os interpoladores. Os métodos de interpolação empregados para a análise da série
histórica e para o ano de 1997 apresentaram valores negativos na correlação. Para o
ano de 2010, verificou-se que o NN foi o melhor interpolador, com correlação positiva
de 0.7. Assim, conclui-se que a estimativa da precipitação com modelos estatísticos
também representa uma alternativa potencial, dada à sua facilidade operacional e
capacidade de estimar a precipitação para um local específico, reduzindo o tempo
de trabalho e de recursos investidos.

Resumo Inglês:

The interpolation methods are tools commonly used to generate surfaces
distributed in a given variable based on accurate data. They contribute to aid
understanding of the spatial attributes without the need to collect data in the
entire area of interest. In view of this, this study evaluated comparatively different
rainfall interpolation methods for the river basin Piratinim, in the northwest of Rio
Grande do Sul, through spatial analysis. Among the variety of existing methods it
was selected the following: Inverse Distance Weighted (IDW), Kriging method
(KG), Natural Neighbor (NN) and Multi-quadrada Radial Basis Function (RBF).
All the rainfall data were obtained from the National Information System on Water
Resources (SNIRH) of the National Water Agency (ANA). First, it was analyzed
the annual average of the historical series (1990-2010), and later, according to
information available in the website of National Institute for Space Research
(INPE), it was analyzed the years of 1997 (El Niño event - considered strong) and
2010 (El Niño - considered weak). The software used was the ArcGIS 10 and it
was developed the cross-validation of data of all interpolators. The interpolation
methods employed for the analysis of the historical series and for the year of 1997
showed negative correlation values. For the year 2010, it was found that the NN
was the best interpolator, with positive correlation of 0.7. Thus, it was concluded
that the estimated precipitation with statistical models also represents a potential
alternative given its operational easiness and capacity to estimate the precipitation
for a specific location, reducing labor time and invested resources.