Espacialização de variáveis meteorológicas combinando informações de imagens de satélite com técnicas de interpolação para o estado de Minas Gerais / Spatialization of meteorological variables combining image information with interpolation techniques for the state of Minas Gerais

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2009

RESUMO

As variáveis meteorológicas requeridas para aplicações no gerenciamento dos recursos hídricos e estudos agrometeorológicos e climáticos, dentre outros, são usualmente medidas em estações meteorológicas. As abrangências desses dados estão limitados às áreas próximas aos pontos onde são medidos. Para estimar variáveis meteorológicas em locais onde não há estações pode-se usar a interpolação espacial (Borga &Vizzaccaro 1997, Caruso &Quarta 1998, Campling et al. 2001). Assim, o objetivo principal deste trabalho é avaliar o desempenho do método de interpolação IDP (Inverso da Distância Ponderada) na espacialização de variáveis meteorológicas para o estado de Minas Gerais. E mais especificamente, objetivou-se: (i) avaliar por meio de analises estatísticas obtidas através da validação cruzada o desempenho do interpolador IDP com potência 2 na espacialização de dados horários de temperatura do ar, umidade relativa do ar, radiação solar, precipitação e velocidade do vento; (ii) avaliar o desempenho do interpolador IDP com o expoente de ponderação da distancia variando de 0,5 a 4.0 para a espacialização de dados horários de temperatura e umidade relativa do ar para o estado de Minas Gerais; (iii) avaliar a performance do interpolador IDP, com e sem o auxilio da altitude, para espacializar dados horários de temperatura do ar em toda a região do Estado de Minas Gerais e (iv) propor um método de espacialização da temperatura do ar, precipitação e radiação solar, combinando informações de imagens do satélite GOES 10, utilizando como referência terrestre os dados das estações meteorológicas automáticas. O método de interpolação IDP, com potência 2, mostrou-se adequado para a interpolação de dados horários das variáveis meteorológicas analisadas neste estudo (temperatura, umidade relativa do ar, radiação solar, velocidade do vento e precipitação) por apresentar erros relativamente pequenos quando comparados aos erros encontrados em outros estudos que utilizaram dados diários e anuais. Quando a interpolação foi realizada variando o expoente de ponderação da distancia, não foi possível determinar qual expoente foi melhor para interpolar dados horários de temperatura e umidade relativa do ar no estado de Minas Gerais como um todo. Contudo, analisando as áreas de estudo separadamente, o método de interpolação IDP, apresenta diferentes respostas. A área de estudo 1, que compreende as mesorregiões do Vale do Jequitinhonha, Vale do Rio Doce e Vale do Mucuri, apresentou os melhores resultados para o coeficiente 4,0 em todos os meses analisados. Enquanto que para a área de estudo 2, formada pelas mesorregiões metropolitana de Belo Horizonte, sul e sudoeste de minas, campo das vertentes e zona da mata, o IDP com potência 1,5 produziu melhores resultados e para a área de estudo 3 (triângulo mineiro, central mineiro, noroeste, norte e oeste de minas) o IDP, tanto com a potência 0,5 quanto com a 1,0 gerou melhores resultados. Para o estado de Minas Gerais, apesar do relevo ondulado, a interpolação tradicional (sem o auxilio da altitude) produziu menores erros comparada a interpolação considerando a altitude. As estatísticas dos erros de interpolação claramente indicam que o interpolador tradicional é mais exato que o interpolador com auxílio da altitude. A performance do interpolador tradicional foi, em média, cerca de 1,73C melhor que o interpolador com auxílio da altitude. De acordo com a correlação entre os dados observados nas estações e estimados pelos dois interpoladores, o interpolador com o auxilio do MDE apresentou, em média, uma melhor correlação (79%) comparada a do interpolador tradicional (71%). A proposta de se criar uma metodologia de espacialização de variáveis meteorológicas utilizando dados de estações automáticas em superfície e as informações contidas nas imagens de satélite como um complemento a serie de dados dessas estações, não mostrou bons resultados. A curva ajustada entre os dados de temperatura do ar, precipitação e radiação solar, observados nas estações, em função da cor da imagem do satélite GOES 10 na banda do visível, apresentou correlação de no máximo 23% para a temperatura, 61% para a precipitação e 17% para a radiação solar.

ASSUNTO(S)

agrometeorologia satélites geoestacionários interpolation geostationary satellites interpolação

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