Análise de Métodos de Preenchimento de Falhas em Dados Pluviométricos para a Região de Planejamento Sudoeste de Mato Grosso, Brasil

Adilson Ribeiro de Araújo; Rodrigo Marciel Soares Dutra; Uhenia Caetano Pereira; Fabrizia Gioppo Nunes; Manuel Eduardo Ferreira

doi:10.26848/rbgf.v16.4.p2271-2286

Autores

Adilson Ribeiro de Araújo Universidade Federal de Goiás https://orcid.org/0000-0003-3670-1573
Rodrigo Marciel Soares Dutra Universidade Federal de Goiás https://orcid.org/0000-0003-3952-535X
Uhenia Caetano Pereira Universidade Federal de Goiás https://orcid.org/0009-0009-0641-0346
Fabrizia Gioppo Nunes Universidade Federal de Goiás https://orcid.org/0000-0001-6159-4701
Manuel Eduardo Ferreira Universidade Federal de Goiás https://orcid.org/0000-0003-4516-6373

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v16.4.p2271-2286

Palavras-chave:

Ausência de dados, estações meteorológicas, ponderação regional, regressão linear múltipla

Resumo

Ao trabalhar com séries históricas de informações pluviométricas que apresentem ausência de dados, seja por erro de registro ou defeito nas estações, pode-se utilizar técnicas estatísticas para a correção e análise das falhas. Neste estudo, objetivou-se analisar e preencher eventuais falhas de dados das estações pluviométricas localizadas no sudoeste do Estado de Mato Grosso, Brasil, a partir de três métodos estatísticos: Ponderação Regional (PR), Regressão Simples (RS) e Regressão Múltipla (RM). Para tanto, foram utilizados os dados de chuvas mensais de 23 estações hidrometeorológicas automáticas, com suporte da plataforma online HidroWeb e do software Hidro 1.4 da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), no período de 1991 a 2020, e também do mapa hipsométrico da Região de Planejamento Sudoeste de Mato Grosso (RPSMT). O conjunto de dados foi representado por 8.280 registros de precipitações (i.e., 30 anos x 23 estações). A técnica de Dupla Massa (DM) foi utilizada para avaliar a consistência dos dados, após o preenchimento de 308 falhas identificadas. Os resultados indicaram que todas as 23 estações apresentaram homogeneidade nos dados, com R² > 0,97 (forte). Os menores desvios médios foram observados no período seco, pelos métodos de Ponderação Regional e Regressão Simples, enquanto os maiores desvios foram observados pelo método da Regressão Múltipla. Conclui-se que o método PR apresentou o melhor desempenho para estimar os dados ausentes, à medida que o método RS não obteve resultados satisfatórios para a região sudoeste.

Palavras-chave: Falhas de dados; estações pluviométricas; ponderação regional; regressões simples e múltipla.

Analysis of Gap-Filling Methods in Rainfall Data for the Southwestern Planning Region of Mato Grosso, Brazil

A B S T R A C T

When working with historical series of rainfall information that present lack data, either due to recording errors or faulty stations, statistical techniques can be used to correct and analyze failures. In this study, our objective was to analyze and fill gaps in data from rainfall stations located in the southwest of the State of Mato Grosso, Brazil, based on three statistical methods: Regional Weighting (PR), Simple Regression (RS) and Multiple Regression (RM). For this purpose, monthly rainfall data from 23 automatic hydrometeorological stations were used, supported by the HidroWeb online platform and Hidro 1.4 software from the National Water Agency (ANA), from 1991 to 2020, also using the hypsometric map of the Southwest Planning Region of Mato Grosso (RPSMT). The dataset was represented by 8,280 rainfall records (i.e., 30 years x 23 stations). The Double Mass (DM) technique was used to assess data consistency, after completing 308 identified gaps. The results indicated that all 23 stations showed homogeneity in the data, with R² > 0.97 (strong). The smallest mean deviations were observed in the dry period, using the Regional Weighting and Simple Regression methods, while the largest deviations were observed using the Multiple Regression method. It is concluded that the PR method presented the best performance to estimate the missing data, as the RS method did not obtain satisfactory results for the southwest region.

Keywords: Data gaps; rainfall stations; regional weighting; simple and multiple regressions.

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Biografia do Autor

Adilson Ribeiro de Araújo, Universidade Federal de Goiás

Possuo graduação em Geografia pelo Centro Universitário de Várzea Grande (Univag) tendo concluído em março de 2004. Após a graduação, ingressei na Educação Básica do Estado de Mato Grosso como contratado. Desde 2011, ocupo o cargo de professor efetivo e atualmente estou lotado na Escola Estadual Deputado Dormevil Faria (Seduc), localizada em Pontes e Lacerda. Sou especializado em Gestão e Manejo Ambiental pela Universidade Federal de Lavras (2010), especialista em Educação Ambiental pela Universidade Federal de Santa Maria (2017) e mestre em Geografia pela Universidade Federal de Mato Grosso (2018). Atualmente, encontro-me no doutorado em Geografia na Universidade Federal de Goiás (IESA/UFG), na linha de pesquisa Análise Ambiental e Tratamento da Informação Geográfica com a tese intitulada Distribuição Espaço-Temporal da Precipitação na Região de Planejamento Sudoeste de Mato Grosso - uma análise da variabilidade. Experiência na área de licenciatura em Geografia, acumulando vinte e um anos de atuação em sala de aula nos níveis de ensino fundamental, ensino médio e ensino superior à distância. Com ênfase centrada na Geografia Física, com um enfoque específico em Climatologia e Geomorfologia, atuando nos temas relacionados como: geotecnologia, erosão do solo, mudança climática, dinâmica do relevo, hidrogeografia, sistemas atmosféricos, impactos ambientais e educação ambiental, Geografia de Mato Grosso, entre outras. Em 2017, na educação superior como professor orientador do curso de pedagogia na modalidade a distância no polo de Comodoro e Nova Xavantina. Desde 2018, atuou como docente bolsista (Capes) no curso de Licenciatura em Geografia (Unemat/Dead), na modalidade à distância, ministrando aulas nos polos de Água Boa, Arenápolis, Comodoro, Juara, Primavera do Leste e Sapezal. Durante esse período, lecionou disciplinas como Climatologia I e II, Geomorfologia I e II, Hidrogeografia e Geografia e Meio Ambiente.

Rodrigo Marciel Soares Dutra, Universidade Federal de Goiás

Doutorando em Geografia pela Universidade Federal de Goiás. Possui mestrado em Recursos Naturais do Cerrado (2015) pela Universidade Estadual de Goiás, graduação em Geografia pela Universidade Federal de Goiás (2012) e graduação em Química Industrial pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (2006). Atualmente é Técnico em Assuntos Educacionais no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás - Câmpus Senador Canedo. Tem experiência na área de Geografia, Química e Ciências Ambientais, atuando principalmente nos seguintes temas: geografia agrária, meio ambiente, Cerrado, agrotóxicos e impactos socioambientais.

Uhenia Caetano Pereira, Universidade Federal de Goiás

Possui graduação em Geografia - Licenciatura Plena pela Universidade Estadual de Goiás (1998) e Licenciatura em Matemática (UNOPAR). Atualmente é professora titular - Secretaria Estadual de Educação, ministrando as disciplinas de Matemática, Geografia, Filosofia e Sociologia. Atuou como Coordenadora Pedagógica no período de 2015 a 2018. Tem experiência na área de Geografia com ênfase em Geografia Física, ministrou as seguintes disciplinas: Geografia de Goiás, Geografia do Brasil, Geomorfologia, Geografia Agrária, Estágio Supervisionado, Hidrogeografia, e Prática Docente, Cartografia Temática, Didática e Prática Docente em Geografia, Climatologia, Cartografia Sistemática. Atuou como Coordenadora Adjunta de TCC. Atuou como coordenadora de Pesquisa do Curso de Geografia do Câmpus-Minaçu. Possui especialização em Gestão Educacional pela UEG e especialização em Geografia Física pela FINOM. Mestre em geografia pela UFG. Atuou como coordenadora de aplicação de LT do Programa Educando e Valorizando a Vida (EVV), professora examinadora. Participou da elaboração do projeto político pedagógico de curso de Geografia 2010 e 2014. Participou como membro do NDE do curso de Geografia. Atuou como coordenadora de curso de Geografia Câmpus Minaçu. Professora da Pós-Graduação Latu Sensu: Diversidade e Interdisciplinaridade na Educação. Doutoranda na Universidade Federal de Goiás- IESA. Foi Membro do Comitê Local de Acompanhamento de Bolsas UEG Minaçu. Foi Membro da Comissão Permanente de Avaliação do Sistema de Cotas.

Fabrizia Gioppo Nunes, Universidade Federal de Goiás

Possui bacharelado e licenciatura em Geografia pela Universidade Federal do Paraná - UFPR (2000). Mestrado (2002) e Doutorado (2007) em Geologia Ambiental pela Universidade Federal do Paraná, com doutorado sanduíche no Centro de Geotecnologia da Universidade de Siena. Atualmente é professora associada da Universidade Federal de Goiás (UFG) - Brasil, nas áreas de Geoprocessamento, Cartografia Geoambiental, SIG Aplicado a Análise Ambiental, Sensoriamento Remoto, Processamento Digital de Imagens (PDI) e Tratamento da Informação Geográfica. É líder do grupos de pesquisas do CNPq: Cidades Geointeligentes, com experiência na área da Cartografia Geoambiental, elaborando mapas ambientais de risos geológicos /geomorfológicos; e de modelagens estatísticas de dados espaciais. Credenciada ao programa de Pós-graduação em Geografia (PPGEO/IESA/UFG), atua nas temáticas de análise e modelagem de dados espaciais e de geoprocessamento e sensoriamento remoto aplicados às análises de impactos socioambientais.

Manuel Eduardo Ferreira, Universidade Federal de Goiás

É Geógrafo, Mestre em Processamento de Dados e Análise Ambiental, e Doutor em Ciências Ambientais. Possui estágio de pós-doutorado no Woodwell Climate Research Center (Massachusetts, EUA). Desde 2009 é professor efetivo da Universidade Federal de Goiás (UFG), vinculado ao Instituto de Estudos Socioambientais (IESA) e ao Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento (LAPIG), onde coordena o Núcleo de Pesquisa e Capacitação com Veículos Aéreos Não Tripulados (Pro-Vant) e a Plataforma de Conhecimento do Cerrado / Araticum. Em nível de pós-graduação, atua como docente e pesquisador em três programas de mestrado e doutorado: Geografia (PPGEO / UFG), Ciências Ambientais (CIAMB / UFG) e Agronegócio (PPGAGRO / UFG). Entre 2014 e 2016 foi Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGEO / UFG). Seus interesses de pesquisa envolvem o monitoramento e a modelagem ambiental de paisagens naturais e antrópicas nos biomas Cerrado, Amazônia e Mata Atlântica, por meio de técnicas de Sensoriamento Remoto (aéreo e orbital) e Geoprocessamento, incluindo a organização e disponibilização de base de dados geográficas por meio de Plataformas online de Web Map. Atualmente, é bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq (Área de Geociências). Manuel Eduardo Ferreira é um geógrafo formado pela Universidade de Brasília (UnB), Mestre em Processamento de Dados em Geologia e Análise Ambiental pelo Instituto de Geociências da UnB, e Doutor em Ciências Ambientais pela Universidade Federal de Goiás (UFG), com estágio pós-doutorado no Woodwell Climate Research Center (EUA). Atualmente, é professor (nível Associado III) da Universidade Federal de Goiás - Instituto de Estudos Socioambientais (IESA), vinculado ao Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento (LAPIG). Em nível de pós-graduação (mestrado e doutorado), atua como docente em três programas de pesquisa: Geografia (PPGEO/UFG), Ciências Ambientais (CIAMB/UFG) e Agronegócio (PPGAGRO/UFG). Suas linhas de pesquisa envolvem o monitoramento e a modelagem ambiental de paisagens naturais e antrópicas nos biomas Cerrado e Amazônia, por meio de técnicas de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento, incluindo a organização e disponibilização de base de dados geográficas.

Referências

Abreu, M.C., Souza, A., Lyra, G.B., Pobocikova, I., Cecílio, R. A. 2021. Analysis of monthly and annual rainfall variability using linear models in the state of Mato Grosso do Sul, Midwest of Brazil. International Journal of Climatology, 41, E2445-E2461. https://doi.org/10.1002/joc.6857

Aieb, A., Madani, K., Scarpa, M., Bonaccorso, B., Lefsih, K. 2019. A new approach for processing climate missing databases applied to daily rainfall data in Soummam watershed, Algeria. Heliyon, 5, e01247. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e01247

ANA - Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico. Diretrizes e análises recomendadas para a consistência de dados pluviométricos. Brasília: ANA/SGH (Superintendência de Gestão da Rede Hidrometeorológica), 2011.

ANA - Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico. Dados Convencionais. Disponível em: <http://www.snirh.gov.br/hidroweb/> Acesso em: 20 nov. 2021.

Araújo, A.R. et al. 2020. The relationship between relief and climate at subregional scale in the southwest of Mato Grosso state, Brazil. In: Colloque de l’Association Internationale de Climatologie, 33., 2020, Rennes (França). Actes colloque... Rennes - França: Actes colloque AIC, p. 73-78.

Bier, A.A., Ferraz, S.E.T. 2017. Comparação de metodologias de preenchimento de falhas em dados meteorológicos para estações no sul do Brasil. Revista Brasileira de Meteorologia, 32, 215-226. https://doi.org/10.1590/0102-77863220008

Brubacher, J.P., Oliveira, G.G.D., Guasselli, L.A. 2020. Preenchimento de falhas e espacialização de dados pluviométricos: desafios e perspectivas. Revista Brasileira de Meteorologia, 35, 615-629. https://doi.org/10.1590/0102-77863540067

Camargo, L. (Org.). 2011. Atlas de Mato Grosso: abordagem socioeconômico-ecológica. Cuiabá: Entrelinhas.

Campos, J. D. O., Chaves, H. M. L. 2020. Tendências e variabilidades nas séries históricas de precipitação mensal e anual no Bioma Cerrado no período 1977-2010. Revista Brasileira de Meteorologia, 35, 157-169. https://doi.org/10.1590/0102-7786351019.

Carvalho, H.P., Santos Ruiz, M.V. 2016. Avaliação da Consistência de Séries Históricas de Chuva da Bacia Hidrográfica do Rio Araguari, em Minas Gerais. Periódico Eletrônico Fórum Ambiental da Alta Paulista, 12, 76-84.

Correia, T.P., Dohler, R.E., Dambroz, C.S., Binoti, D.H.B. 2016. Aplicação de redes neurais artificiais no preenchimento de falhas de precipitação mensal na região serrana do Espírito Santo. Revista Geociências, 35, 560-567.https://www.periodicos.rc.biblioteca.unesp.br/index.php/geociencias/article/view/12000

Dias, A.S., Albuquerque Soares, W. 2021. Uso de metodologias de preenchimento de falhas para estimativas de dados de precipitação. Research, Society and Development, 10, e57610515383-e57610515383. http://dx.doi.org/10.33448/rsd-v10i5.15383

Duarte, Y.C., Sentelhas, P.C. 2020. NASA/POWER and Daily Gridded weather datasets-how good they are for estimating maize yields in Brazil? Erratum, 64, 331. https://doi.org/10.1007/s00484-019-01810-1

Ely, D.F., Limberger, L., Mangili, F.B., Gamero, P., Schmengler, M. 2021. Análise de métodos para o preenchimento de falhas aplicados em séries de dados pluviométricos do Estado do Paraná (Brasil). Raega - O Espaço Geográfico em Análise, 51, 122-142. http://dx.doi.org/10.5380/raega.v51i0.72944

Farias, O.G., Francisco, C.N., Senna, M.C.A. 2017. Avaliação de métodos de interpolação espacial aplicados à pluviosidade em região montanhoso no litoral sul do Estado Rio de Janeiro. Revista Brasileira de Climatologia, 21, 172-185. http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v21i0.52065

Ferreira Filho, D.F., Bezerra, P.E.S., Silva, M.D.N.A., Rodrigues, R.S.S., Moura Figueiredo, N. 2019. Aplicação de técnicas de interpolação para espacialização de chuvas da rede hidrográfica: estudo de caso calha norte–PA. Revista Brasileira de Climatologia, 277-299.http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v24i0.61516

Galdón-Ruíz, A., Fuentes-Jaque, G., Soto, J., Morales-Salinas, L. 2023. A simple method for the estimation of minimum and maximum air temperature monthly mean maps using MODIS images in the region of Murcia, Spain. Revista de Teledetección, 61, 59-71. https://doi.org/10.4995/raet.2023.18909

Hoffmann, R. 2016. Análise de regressão: uma Introdução à Econometria. Piracicaba: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz, Universidade de São Paulo. Disponível em: <http://www.producao.usp.br/handle/BDPI/48616>.

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Cidades. 2022. Disponível em: <https://cidades.ibge.gov.br/brasil/mt>.

NMET – Instituto Nacional de Meteorologia. Estações Automáticas. .

Junqueira, M.N. et al. 2015. Utilização da ferramenta gráfico de gantt no processo produtivo de uma empresa de equipamentos médicos de Franca-SP. In: Encontro Nacional de Engenharia de Produção Perspectivas Globais para a Engenharia de Produção, 35., 2015. Fortaleza. Anais... Fortaleza: UFC.

Mato Grosso. Zoneamento Socioeconômico Ecológico do Estado de Mato Grosso – ZSEE/MT, 2018. <http://www.seplan.mt.gov.br/-/10951395- zoneamento-2018?ciclo=cv_gestao_inf>.

Mello, Y.R., Kohls, W., Oliveira, T.M.N. (2017). Uso de diferentes métodos para o preenchimento de falhas em estações pluviométricas. Boletim de Geografia, 35, 112-121. http://dx.doi.org/10.4025/bolgeogr.v35i1.30893

Nannawo, A.S., Lohani, T.K., Eshete, A. A. 2021. Exemplifying the effects using WetSpass model depicting the landscape modifications on long-term surface and subsurface hydrological water balance in Bilate Basin, Ethiopia. Advances in Civil Engineering, 1-20. https://doi.org/10.1155/2021/7283002

OMM – Organização Meteorológica Mundial. 2012. Statement on the status of the global climate in 2012. Genebra: [s.n.].

Pedreira-Júnior, A.L., Biudes, M.S., Machado, N.G., Vourlitis, G.L., Geli, H.M., Santos, L.O.F.D., Neto, N.L. (2021). Assessment of remote sensing and re-analysis estimates of regional precipitation over Mato Grosso, Brazil. Water, 13, 333. https://doi.org/10.3390/w13030333

Ruezzene, C.B., Miranda, R.B., Tech, A.R.B., Mauad, F.F. 2020. Revisão bibliográfica dos principais métodos de preenchimento de falhas em dados de precipitação. Brazilian Journal of Business, 2(3), 2.057-2.071. https://doi.org/10.34140/bjbv2n3-015

Ruezzene, C.B., Miranda, R.B., Tech, A.R.B., Mauad, F.F. 2021. Preenchimento de falhas em dados de precipitação através de métodos tradionais e por inteligência artificial. Revista Brasileira de Climatologia, 29, 177-204. https://ojs.ufgd.edu.br/index.php/rbclima/article/view/15184

Sabino, M., Souza, A.P.D., Uliana, E.M., Lisboa, L., Almeida, F.T.D., Zolin, C.A. 2020. Intensity-duration-frequency of maximum rainfall in Mato Grosso State. Revista Ambiente & Água, 15, 1-12. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.2373

Sanches, R.G., Silva Vecchia, F.A., Souza, P.H. 2020. Comportamento e distribuição das chuvas na Região de São Carlos/SP a partir de dados de Estações Climatológicas no período de 1993-2014. Ateliê Geográfico, 14, 89-111. https://doi.org/10.5216/ag.v14i1.55784

Santos, J.C., Lyra, G.B., Abreu, M.C., Menezes, D.C. 2021. An approach to quality analysis, gap filling and homogeneity of monthly rainfall series. Revista Engenharia na Agricultura - Reveng, 29, 157-168. https://doi.org/10.13083/reveng.v29i1.11738

Silva, A.A.F., Jardim, C.H. 2017. Aplicação de técnicas de preenchimento de falhas de dados de pluviosidade mensal e anual para o noroeste do estado de Minas Gerais-Brasil. Revista Geografias, 25, 83-106. https://doi.org/10.35699/2237-549X.2017.16058

Tucci, C.E.M. et al. 2020. Hidrologia: Ciência e Aplicação. Porto Alegre: Editora da Universidade.

Ventura, T.M., Santana, L.L.R., Martins, C.A., Figueiredo, J.M. 2016. Análise da aplicabilidade de métodos estatísticos para preenchimento de falhas em dados meteorológicos. Revista Brasileira de Climatologia, 19, 168-177. http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v19i0.4498

Vieira, S.A., Osório, D.M.M., Quevedo, D.M., Adam, K.N., Pereira, M.A.F. 2018. Metodologia de imputação de dados hidrometeorológicos para análise de séries históricas para avaliação de impactos das mudanças climáticas – Bacia do Rio dos Sinos, RS, Brasil. Revista Brasileira de Climatologia, 23, 189-204. http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v23i0.562119