Análise de Métodos de Krigagem na Estimativa da Precipitação no Estado do Rio Grande do Norte (Analysis of Kriging Methods in the Estimation of Rainfall on Rio Grande do Norte State)

Abstract

O conhecimento da distribuição espacial da precipitação é de suma importância para diversos segmentos econômicos, em especial para o agronegócio e o setor elétrico. No entanto, verifica-se que as distribuições dos postos pluviométricos são escassas e distribuídas de forma heterogênea, dificultando a construção de mapas de isolinhas. Para suprir esse problema, estimadores geoestatísticos podem ser utilizados, dentre os quais, destaca-se a krigagem. Desta forma, o trabalho objetivou avaliar a comparação de dois métodos de krigagem (ordinária e universal) para a precipitação pluvial média acumulada anual no estado do Rio Grande do Norte (RN). Foram utilizadas 61 estações pluviométricas referente ao período de 1992 a 2015. O trabalho não se propõe a explicar os algoritmos matemáticos dos métodos, sim sua aplicação prática. A distribuição espacial da precipitação sobre o estado do RN indicou comportamento similar entre os métodos de estimação de krigagem ordinária e universal, com os maiores/menores acumulados anuais na mesorregião Litoral e Central, respectivamente. No entanto, a krigagem universal apresentou menores erros de predição, sendo, portanto a mais indicada para ser utilizada. O mapa produzido pelo o método da krigagem universal indica quais mesorregiões e localidades necessitam de maiores atenções do setor público, além de servir como uma ferramenta gerencial para setores agroclimáticos e de recursos hídricos. Palavras-chave: Geoestatística, Krigagem, Precipitação. Analysis of Kriging Methods in the Estimation of Rainfall on Rio Grande do Norte State A B S T R A C TKnowledge of the spatial distribution of rainfall is a important parameter for many economic activities, such as agribusiness and the electric sector. However, it is verified that the distributions of the rain gauges are scarce and distributed heterogeneously, making it difficult to construct maps of isolines. In order to overcome this problem, geostatistical estimators, know as kriging can be used. Therefore, the study aimed to evaluate the comparasion of two kriging methods (ordinary and universal) for annual average rainfall on Rio Grande do Norte State (RN). Sixty-one rain gauges were used in the period from 1992 to 2015. The paper does not propose to explain the mathematical algorithms of the methods, but their practical application. The spatial distribution of rainfall on RN state indicated a similar behavior in both ordinary kriging and universal kriging, with the largest/smallest annual accumulations in the Coastal and Central mesoregion, respectively. However, universal kriging showed smaller prediction errors, being the most suitable to be used. The map produced by the universal kriging method indicates which mesoregions and localities need greater attention from the public sector, besides serving as a management tool for agro-climatic and water resources sectors.

Frequência de lesões HPV induzidas em mulheres atendidas no SUS e sua relação com fatores de risco

“…A atividade sexual precoce aumenta a probabilidade de exposição ao HPV e de lesões de colo do útero associado, frequentemente, à não utilização do preservativo 8 .…”

The assessment of annual rainfall field by applying different interpolation methods in the state of Rio Grande do Sul, Brazil

“…Medeiros et al [60] point out that universal Kriging was the one with the lowest prediction error being the most appropriate for the region of the state of Rio Grande do Norte. It should be noted that these authors make a uniquely visual analysis of the Kriging and Kriging variance maps to arrive at this conclusion.…”

Circulation of Chikungunya virus in Rio Grande do Norte from 2019 to 2020: epidemiological and molecular aspects

“…The study site comprises Rio Grande do Norte (RN), a Brazilian state located in the Northeast region covering a territorial area of 52,809.601 km², with a population of 3,534,165 inhabitants in 2021 (IBGE 2010). It presents humid and semi-arid climates (80%) characterized by low precipitation rates, periods of prolonged drought and a tendency of deserti cation in the Central region (Medeiros et al 2017).…”