Avaliação da Técnica de Krigagem Ordinária Utilizando o Modelo Geoestatístico Estável no Preenchimento de Falhas de Séries de Precipitação Pluviométrica nas Sub-bacias Hidrográficas Localizadas em Regiões de Classificação Climática Distintas no Estado do Paraná
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.4.p2149-2171Palavras-chave:
recursos hídricos, geoestatística, hidroclimatologia, espacializaçãode dados pluviaisResumo
O monitoramento hidroclimatológico é de grande relevância nos problemas que envolvem questões socioeconômicas e ambientais. Nesse contexto, a precipitação pluviométrica é um fator impactante no inter-relacionamento entre clima e hidrografia, sendo importante a avaliação de suas características locais e distribuição espaço-temporal que auxilia no planejamento territorial urbano. Esta pesquisa objetivou avaliar a técnica de krigagem ordinária, utilizando o modelo geoestatístico estável no preenchimento de falhas em séries mensais de precipitação, bem como analisar sua espacialização nos períodos sazonais e anual nas sub-bacias hidrográficas do Alto Rio Tibagi e do Baixo Rio Ivaí, localizadas em regiões climaticamente distintas no Estado do Paraná. Foram utilizados dados mensais de postos pluviométricos pertencentes ao Instituto Águas Paraná, INMET e IAPAR no período de 1974-2018. O software ArcGis foi usado para interpolação e geração dos mapas georreferenciados e, uma análise estatística para verificação da eficiência da modelagem foi conduzida por meio do teste de Wilcoxon a 5% e das estatísticas EMA, REQM, índices r, d (Willmott) e NS (Nash-Sutcliffe). De maneira geral, as classes de precipitação foram representadas similarmente nos mapas gerados com os dados observados e preenchidos pelo modelo estável. A análise estatística apontou uma boa eficiência da modelagem nos períodos sazonais e anual, mostrando valores relativamente baixos de EMA e REQM, assim como valores expressivos dos índices r, d e NS, principalmente, na sub-bacia do Alto Rio Tibagi. Apesar das sub-bacias estarem em regiões climáticas distintas, não foram constatadas anomalias motivadas por fatores locais no processo de modelagem e espacialização dos dados.
Assessment of the ordinary kriging technique using the stable geostatistical model in filling gaps of rainfall series in hydrographic sub-basins located in different climate classification regions in the state of Parana
A B S T R A C T
Hydroclimatological monitoring is of great relevance in problems involving socioeconomic and environmental issues. In this context, rainfall is an impacting factor in the interrelationship between climate and hydrography, and it is important to evaluate its characteristics and spatiotemporal distribution that help in urban territorial planning. This research aimed to assess the ordinary kriging technique, using the stable geostatistical model in filling gaps in monthly rainfall series, as well to analyze its spatialization in seasonal and annual periods in the hydrographic sub-basins of the Upper Tibagi River and the Lower Ivaí River, located in climatically distinct regions in the State of Parana. Monthly data of rainfall stations belonging to the Instituto Aguas Parana, INMET and IAPAR from 1974 to 2018 were used. ArcGis software was used for interpolation and generation of georeferenced maps, and a statistical analysis to verify the efficiency of the modeling, was conducted using the Wilcoxon test at 5% and EMA, REQM, r, d (Willmott), NS (Nash-Sutcliffe) statistics. In general, the rainfall classes were similarly represented in the maps generated with observed data and filled by the stable model. The statistical analysis showed a good efficiency of the modeling in the seasonal and annual periods, presenting relatively minimum values of EMA and REQM, as well as expressive values of the indexes r, d and NS, mainly, in the sub-basin of the Upper Tibagi River. Although the sub-basins are located in different climatic regions, anomalies due to local factors were not found in the data modeling and spatialization process.
Keywords: water resources, geostatistics, hydroclimatology, spatialization of data rainfall.
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