Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul

A utilização de séries longas de precipitação e sem falhas é importante em estudos hidrológicos, principalmente quando há a necessidade de obtenção da vazão de projeto, a partir de modelos que transformam chuva em vazão. Apesar da existência de bancos de dados como os da Agência Nacional de Águas e...

ver descrição completa

Detalhes bibliográficos
Autores: Veber, Patrick Morais, Teixeira-Gandra, Claudia Fernanda Almeida, Damé, Rita de Cássia Fraga, Simonete, Marcia Aparecida, Karsburg, Roberta Machado, Neta, Maria Clotilde Carré Chagas, Cunha, Pedro Rodrigues Brisolara da
Tipo de documento: artigo
Estado:Versão publicada
Data de publicação:2020
País:Brasil
Recursos:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)
Repositório:Revista Veras
Idioma:português
OAI Identifier:oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/8353
Acesso em linha:https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/8353
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave:Precipitação máxima diária anual
Coeficiente NashSutcliffe
Método interpolador
id BR_b6082dea0d6903da54e41e4ed4f205d6
oai_identifier_str oai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/8353
network_acronym_str BR
network_name_str Brasil
repository_id_str
spelling Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do SulPrecipitação máxima diária anualCoeficiente NashSutcliffeMétodo interpoladorA utilização de séries longas de precipitação e sem falhas é importante em estudos hidrológicos, principalmente quando há a necessidade de obtenção da vazão de projeto, a partir de modelos que transformam chuva em vazão. Apesar da existência de bancos de dados como os da Agência Nacional de Águas e do Instituto Nacional de Meteorologia, muitas estações têm poucos dados e quando os dados existem, possuem falhas. Uma maneira de diminuir a falta de informações é utilizar métodos interpoladores. Assim, objetivou-se verificar se o uso de dados de precipitação do banco Brazil Gridded Meteorological Data de 1980 – 2013 representa um ganho de informação, comparativamente aos dados históricos de quatro estações localizadas no estado do Rio Grande do Sul. As séries utilizadas de precipitação máxima diária anual foram obtidas das estações de Pelotas (3152016), Santa Vitória do Palmar (3253003), Rio Grande (3252006) e Bagé (3154001), bem como o banco de dados de Xavier et al. (2016), cujas variáveis climáticas são obtidas a partir do método de interpolação pelo inverso da distância. Para a análise estatística foram utilizados o Erro Relativo Médio Quadrático, o Viés e o Coeficiente de NashSutcliffe, para verificar as discrepâncias entre as séries interpoladas e os dados pontuais. Além dos índices estatísticos foi utilizado o teste não-paramétrico de Mann-Whitney, para as séries de dados pontuais observados já preenchidos, com o objetivo de avaliar a tendência nas séries. Com os resultados obtidos pode-se concluir que os dados de precipitação gerados por meio do método de interpolação não são indicados para o uso na série de precipitação máxima diária anual, já que os dados desta série possuem ajustes considerados fracos, de acordo com o coeficiente de NashSutcliffe. Para os municípios e períodos analisados não há tendência de mudança climática.Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.2020-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/835310.34117/bjdv6n4-010Brazilian Journal of Development; Vol. 6 No. 4 (2020); 16792-16801Brazilian Journal of Development; Vol. 6 Núm. 4 (2020); 16792-16801Brazilian Journal of Development; v. 6 n. 4 (2020); 16792-168012525-8761reponame:Revista Verasinstname:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)instacron:VERACRUZporhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/8353/7203Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Developmentinfo:eu-repo/semantics/openAccessVeber, Patrick MoraisTeixeira-Gandra, Claudia Fernanda AlmeidaDamé, Rita de Cássia FragaSimonete, Marcia AparecidaKarsburg, Roberta MachadoNeta, Maria Clotilde Carré ChagasCunha, Pedro Rodrigues Brisolara da2020-05-27T16:17:32Zoai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/8353Revistahttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/PRIhttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/oai||revistaveras@veracruz.edu.br2236-57292236-5729opendoar:2024-10-15T16:05:49.204953Revista Veras - Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)false
dc.title.none.fl_str_mv Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
title Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
spellingShingle Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
Veber, Patrick Morais
Precipitação máxima diária anual
Coeficiente NashSutcliffe
Método interpolador
title_short Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
title_full Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
title_fullStr Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
title_full_unstemmed Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
title_sort Validação do banco de dados Brazil gridded meteorological data em algumas estações pluviométricas do Estado do Rio grande do Sul / Validation of the Brazil gridded meteorological data database in some rainfall stations in the State of Rio Grande do Sul
dc.creator.none.fl_str_mv Veber, Patrick Morais
Teixeira-Gandra, Claudia Fernanda Almeida
Damé, Rita de Cássia Fraga
Simonete, Marcia Aparecida
Karsburg, Roberta Machado
Neta, Maria Clotilde Carré Chagas
Cunha, Pedro Rodrigues Brisolara da
author Veber, Patrick Morais
author_facet Veber, Patrick Morais
Teixeira-Gandra, Claudia Fernanda Almeida
Damé, Rita de Cássia Fraga
Simonete, Marcia Aparecida
Karsburg, Roberta Machado
Neta, Maria Clotilde Carré Chagas
Cunha, Pedro Rodrigues Brisolara da
author_role author
author2 Teixeira-Gandra, Claudia Fernanda Almeida
Damé, Rita de Cássia Fraga
Simonete, Marcia Aparecida
Karsburg, Roberta Machado
Neta, Maria Clotilde Carré Chagas
Cunha, Pedro Rodrigues Brisolara da
author2_role author
author
author
author
author
author
dc.subject.por.fl_str_mv Precipitação máxima diária anual
Coeficiente NashSutcliffe
Método interpolador
topic Precipitação máxima diária anual
Coeficiente NashSutcliffe
Método interpolador
description A utilização de séries longas de precipitação e sem falhas é importante em estudos hidrológicos, principalmente quando há a necessidade de obtenção da vazão de projeto, a partir de modelos que transformam chuva em vazão. Apesar da existência de bancos de dados como os da Agência Nacional de Águas e do Instituto Nacional de Meteorologia, muitas estações têm poucos dados e quando os dados existem, possuem falhas. Uma maneira de diminuir a falta de informações é utilizar métodos interpoladores. Assim, objetivou-se verificar se o uso de dados de precipitação do banco Brazil Gridded Meteorological Data de 1980 – 2013 representa um ganho de informação, comparativamente aos dados históricos de quatro estações localizadas no estado do Rio Grande do Sul. As séries utilizadas de precipitação máxima diária anual foram obtidas das estações de Pelotas (3152016), Santa Vitória do Palmar (3253003), Rio Grande (3252006) e Bagé (3154001), bem como o banco de dados de Xavier et al. (2016), cujas variáveis climáticas são obtidas a partir do método de interpolação pelo inverso da distância. Para a análise estatística foram utilizados o Erro Relativo Médio Quadrático, o Viés e o Coeficiente de NashSutcliffe, para verificar as discrepâncias entre as séries interpoladas e os dados pontuais. Além dos índices estatísticos foi utilizado o teste não-paramétrico de Mann-Whitney, para as séries de dados pontuais observados já preenchidos, com o objetivo de avaliar a tendência nas séries. Com os resultados obtidos pode-se concluir que os dados de precipitação gerados por meio do método de interpolação não são indicados para o uso na série de precipitação máxima diária anual, já que os dados desta série possuem ajustes considerados fracos, de acordo com o coeficiente de NashSutcliffe. Para os municípios e períodos analisados não há tendência de mudança climática.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-04-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/8353
10.34117/bjdv6n4-010
url https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/8353
identifier_str_mv 10.34117/bjdv6n4-010
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/8353/7203
dc.rights.driver.fl_str_mv Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Development
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Copyright (c) 2020 Brazilian Journal of Development
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.
publisher.none.fl_str_mv Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.
dc.source.none.fl_str_mv Brazilian Journal of Development; Vol. 6 No. 4 (2020); 16792-16801
Brazilian Journal of Development; Vol. 6 Núm. 4 (2020); 16792-16801
Brazilian Journal of Development; v. 6 n. 4 (2020); 16792-16801
2525-8761
reponame:Revista Veras
instname:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)
instacron:VERACRUZ
instname_str Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)
instacron_str VERACRUZ
institution VERACRUZ
reponame_str Revista Veras
collection Revista Veras
repository.name.fl_str_mv Revista Veras - Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)
repository.mail.fl_str_mv ||revistaveras@veracruz.edu.br
_version_ 1853664843200987136
score 15,301629