Evaluation of inverse distance weighting to estimate precipitation in the Agreste Mesoregion of the State of Pernambuco, Brazil

Authors

  • Jackson Freitas de Amorim Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Antonio Samuel Alves da Silva Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Patrícia de Souza Medeiros Pina Ximenes Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Rômulo Simões Cezar Menezes Universidade Federal de Pernambuco

Keywords:

Precipitation, interpolation, spatialization, agreste, pernambuco

Abstract

A precipitação é um dos fatores importantes nos estudos climáticos. Sua importância está associada às consequências ocasionadas por precipitações extremas ou estiagem, afetando vários setores da sociedade (deslizamento de barreira, mobilidade, agricultura, etc.). O estudo desta variável torna-se indispensável, todavia a disponibilidade de dados históricos de precipitação é limitada, relativamente escassos e pontuais. Uma das alternativas bastante empregada nos preenchimentos de dados ausentes e na espacialização da precipitação é a utilização de métodos de interpolação para dados georreferenciados. O método inverse distance weigthing (idw) é uma ferramenta robusta e tradicionalmente utilizada para este fim quando se tem uma alta rede de estações. Desta forma, o objetivo deste trabalho foi avaliar as estimativas de precipitação obtidas a partir do idw quando se tem um baixo número de estações. Para isto, 12 séries históricas de precipitação (1988-2017) disponibilizadas pela ANA, foram utilizadas. A interpolação foi empregada variando o número de vizinhos (N=1;2;,...;12) e parâmetro de ponderação (p=1,0;1,1;...;5,0), resultando em 451 interpolações. O idw foi apoiado pela técnica cross validation, sendo o erro absoluto médio (EAM=203.31), erro quadrático médio (EQM=51183.27), raiz do erro quadrático médio (REQM=226.24) e o coeficiente de determinação (R^2=0.32) utilizados para avaliar a interpolação. Em seguida foi realizada a espacialização da precipitação média anual para a Mesorregião do Agreste Pernambucano e os valores estimados estão próximos da média climatológica comparada com o boletim climático da Agência Pernambucana de Águas e Clima (APAC).

Author Biographies

Jackson Freitas de Amorim, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Mestrando do Programa de Pós Graduação em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco - UFRPE. Graduado em Licenciatura Plena em Física pela UFRPE, no ano de 2009. Atualmente é Assistente de Pesquisa do Instituto Agronômico de Pernambuco - IPA, aonde vem desenvolvendo atividades de pesquisa e de difusão tecnológica nos últimos 10 anos com a cultura do sorgo e milho no Estado de Pernambuco, e atua como Professor Tutor Virtual do curso de Licenciatura Plena em Física da UFRPE desde 2010.

Antonio Samuel Alves da Silva, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui Doutorado em Biometria e estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2015), Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2012) e graduação em Matemática pela Universidade Regional do Cariri (2009). É Professor do Departamento de Estatística e Informática da Universidade Federal Rural de Pernambuco. Vem trabalhando no aperfeiçoamento computacional do Modelo Century 4.5 bem como na análise espacial de variáveis ambientais. Tem experiência na área de Matemática, Probabilidade e Estatística, com ênfase em Geoestatística, Probabilidade e Inferência Aplicadas.

Patrícia de Souza Medeiros Pina Ximenes, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Mestre em Biometria e estatística aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco. Bacharela em Estatística pela Universidade Federal de Pernambuco. Trabalhou como bolsista na Pró-reitoria de Planejamento, Orçamento e Finanças(PROPLAN - UFPE) onde aperfeiçoou seus conhecimentos nos softwares SPSS, R e Excel. Ainda na PROPLAN trabalhou na elaboração de questionários, análise de dados e elaboração de relatórios além de auxiliar no processo de auditoria do Censo da Educação Superior. Também atuou como estagiária na empresa Datamétrica trabalhando diretamente com depuração, processamento e análise de dados em SPSS. Atuou como bolsista no Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC) na área de modelagem. Possui curso técnico em agropecuária(IFPE campus Vitória de Santo Antão) e atualmente faz doutorado no Programa de Pós-graduação em Biometria e Estatística Aplicada (PPGBEA-UFRPE).

Rômulo Simões Cezar Menezes, Universidade Federal de Pernambuco

Possui graduação em Agronomia pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (1992), mestrado em Soil Fertility - University of Georgia (1995) e doutorado em Soil and Crop Sciences - Colorado State University (1999). Atualmente é Professor Associado do Departamento de Energia Nuclear da Universidade Federal de Pernambuco. É docente do curso de Engenharia de Energia e do Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Energéticas e Nucleares (Proten-UFPE), onde lidera o Grupo de Pesquisa em Energia da Biomassa. É membro da Rede Clima, atuando como Vice Coordenador da Sub-Rede de Usos da Terra. Atua também como membro do Comitê Assessor do CNPq na área de Agronomia/Ciência do Solo. Tem experiência na área de Agronomia e Ecologia de Ecossistemas e trabalha principalmente com ciclagem biogeoquímica em agroecossistemas da região Nordeste do Brasil, incluindo o uso de técnicas isotópicas e de modelagem. Nessa linha, coordena projetos sobre ciclagem de água, carbono e nutrientes no sistema solo-planta-atmosfera e também sobre a quantificação dos estoques e emissões de carbono em ecossistemas. Tem interesse no desenvolvimento de sistemas sustentáveis de produção agropecuária na região Nordeste do Brasil e na gestão de biomassa para fins energéticos.

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Published

29-07-2019

How to Cite

de Amorim, J. F., Alves da Silva, A. S., Medeiros Pina Ximenes, P. de S., & Cezar Menezes, R. S. (2019). Evaluation of inverse distance weighting to estimate precipitation in the Agreste Mesoregion of the State of Pernambuco, Brazil. Sigmae, 8(2), 340–347. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/952

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Section

Applied Statistics

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