Uso de metodologias de preenchimento de falhas para estimativas de dados de precipitação

Resumo

A obtenção e interpretação de informações pluviométricas é essencial à tomada de decisões no que diz respeito a administração dos recursos hídricos, além de possibilitar a previsão de desastres (Salgueiro e Montenegro, 2008). Para superar a ocorrência de falhas nos dados pluviométricos disponíveis existem metodologias que permitem prevê-los em determinada região baseando-se em dados obtidos em regiões próximas (Tucci, 2012). No presente trabalho essas metodologias foram aplicadas em séries de precipitação para estimar os dados de pluviometria para o município de Catanduva, baseando-se em dados dos municípios de São Carlos (SC), Franca (FR) e Votuporanga (VT) (estado de São Paulo), objetivando analisar e avaliar a viabilidade do uso dos métodos da ponderação regional (PR), da regressão linear simples (RS) e da regressão linear múltipla (RM), verificando o desempenho e a correlação entre os dados estimados e os dados medidos. Foram utilizadas séries históricas com 30 anos de observações mensais fornecidas pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET, 2017) para a aplicação dos métodos citados. Analisando os dados de pluviometria obtidos a partir da RS, observa-se que as melhores estimativas obtidas para todos os três (Regressão Simples baseada em: SC, FR e VT) são relativas ao mês de junho. Quanto aos meses com pior desempenho, existe uma grande variedade, sendo Novembro para FR, Julho para SC e Outubro para VT. Em relação ao método da RM, no geral, o mês que apresentou o melhor ajuste na modelagem foi o mês de Junho e os piores foram os meses de Março e Novembro. De acordo com os valores medidos, o mês de junho apresenta o terceiro menor volume médio de chuva (31.3mm) e Março e Novembro apresentam o quarto e o quinto meses com maior volume médio, com médias de 137.3 e 134.3mm, respectivamente (valores muito próximos). O modelo da PR apresentou melhor desempenho no mês de Junho e pior nos meses de Março e Novembro, semelhantemente ao modelo da RM. Comparando os dados estimados aos medidos o método da RM foi o que melhor simulou a realidade e as estimativas têm melhor desempenho para os meses menos chuvosos e quando são utilizados dados pluviométricos de regiões próximas.