Aplicação De Técnicas De Interpolação Para Espacialização De Chuvas Da Rede Hidrográfica: Estudo De Caso Calha Norte – Pa

Filho, David Figueiredo Ferreira; Bezerra, Paulo Eduardo Silva; Silva, Maria de Nazaré Alves da; Rodrigues, Rodrigo Silvano Silva; Figueiredo, Nélio de Moura

doi:10.5380/abclima.v24i0.61516

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“…A variabilidade pluviométrica tem sido um tema constante nas pesquisas científicas, tendo em vista sua importância em escala regional e local, na medida em que as oscilações das chuvas impactam nas mais diversas regiões do planeta. Ainda, com o avanço de modelos insustentáveis de uso e ocupação do solo, principalmente pela conversão de florestas às atividades antrópicas com potencial para afetar o ciclo hidrológico, torna-se imprescindível a análise e monitoramento dos regimes pluviométricos (Ambrizzi et al, 2014;Abreu et al, 2017;Cunha et al, 2014;Filho et al, 2019;Sanches et al, 2020;Zandonadi et al, 2016;e Zilli et al, 2017;Mu et al, 2021;Sales et al, 2021).…”

Section: Introductionunclassified

Análise espaço-temporal da precipitação na região central do estado de São Paulo utilizando dados CHIRPS

Santos

Sanches

Moreira

et al. 2022

Rev. Bras. Geog. Fis.

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A climatologia tropical e as oscilações das chuvas colide nas mais diversas regiões do continentes. Com o avanço das tecnologias, dados pluviométricos vêm sendo utilizados e aplicados para realização de análises ao longo em séries temporais utilizando produtos de sensoriamento remoto orbital. Com isso, o estudo objetivou analisar à distribuição espacial em escala multiespacial e multitemporal de 1981 até 2020, usando com os dados pluviométricos CHIRPS, para a região central do estado de São Paulo. Analisou 40 anos de dados mensais de chuvas, em 31 postos pluviométricos. Utilizou-se das relações entre as estimativas por satélite e os os coletados pelas estações de superfície apenas dos valores observados dentro do recorte temporal. Para isso, foram utilizadas duas análises de erro absoluto médio e erro médio quadrático e aliadas ao coeficiente de determinação. Para análise temporal, aplicou-se o Índice de Precipitação Normalizada (SPI) e tendências por regressão linear. As análises global dos dados evidenciaram que o CHIRPS apresentou-se uma tendência abrupta à subestimar os valores de precipitação (74%), através dos valores médios de ME; valores médios de RMSE variando entre 36,4 mm a 49,3 mm; e a regressão linear de R² acerca de 0.81. E, para as tendências com espacialidade uma distribuição de redução para áreas a sudoeste e norte e de aumento para áreas a sudeste. Essa diferença pode estar associada aos efeitos orográficos. Em tempo, o CHIRPS, proporcionalizou-se uma análise completa de dados séries temporalmente e favoreceu-se com o desenvolvimento do comportamento da atmosfera nas diversas porções da superfície terrestre. Space-time analysis of precipitation, in the central region of the state of São Paulo using CHIRPS dataA B S T R A C TTropical climatology and rainfall oscillations colide in the most diverse regions of the continentes. With the advancement of Technologies, rainfall data have been used and Applied to perform analyzes over time series using orbital remote sensing products. Thus, the study aimed to analyze the spatial distribution on a multitemporal scale from 1981 to 2020, using CHIRPS rainfall data, for the central region of the state of São Paulo. It analyzed 40 years of monthyl rainfall data, in 31 pluviometric stations. The relationships between the satellite estimates and those colleted by surface stations were used Only from the values observed within the time frame. For this, analyzes of mean absolute error mean squared error were used, together with the coeffcient of determination. For temporal analysis, the Normalized Precipitation Index (SPI) and trends by linear regression were applied. The gblobal analysis of the data showed that the CHIRPS presented and abrupt tendency to underestimate the precipitation values (74%), through the average values of ME; mean RMSE values ranging from 36.4 mm to 49.3 mm; and the linear regression of R2 about 0.81. And, for the trens with spatiality, a distribution of reduction for areas to the southeast. This difference may be associated with orographic effects. In time, CHIRPS, a complete analysis of time series data was proportionally and favored with the development of the behavior of the atmosphere in the different portions of the Earth’s surface.

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Section: Introductionunclassified

Análise espaço-temporal da precipitação na região central do estado de São Paulo utilizando dados CHIRPS

Santos

Sanches

Moreira

et al. 2022

Rev. Bras. Geog. Fis.

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“…Inverse Distance Weighted (IDW), available in the Spatial Analyst extension of Geographic Information System (GIS) ArcGIS 10.5, elaborated the interpolation and spatial distribution of both rainfall intensity and parameters a, b, c, and k. The validation of the probability distribution model used in the present study was developed with the use of R² coefficient of determination or that of Nashande Sutcliffe (1970) and RMSE (Root Mean Square Error) expressed by Equations 13 and 14, respectively. Several studies have used such coefficients as a criterion of performance analysis of results in the validation of various models (e.g., those developed by Figueiredo and Blanco (2014), Mota (2014), Sousa and Paula (2018), Cruz et al (2019), Ferreira Filho et al (2019, among others).…”

Section: 𝒁 ̂(𝒔 𝟎 ) = ∑ 𝝀 𝒊 𝒁(𝒔 𝒊 )mentioning

confidence: 99%

Rainfall intensity model with spatialization of intensity-duration-frequency curve parameters - A case study for the state of Maranhão, Brazil

Coelho,

Figueiredo,

Coelho

et al. 2023

Acta Sci Technol

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The characterization of intense rainfall in engineering projects is fundamental, mainly regarding the estimate of design flows necessary for designing hydraulic works. Intense rainfall events are commonly measured by Equations and curves that relate their intensity, duration, and frequency. Such relations, known as IDF, enable the hydrological characterization of a given region. This article presents a methodological design and results from both determination and spatialization of IDF curve parameters for the state of Maranhão. Historical series of maximum daily rainfalls obtained from National Water and Sanitation Agency (ANA) were used in 126 rainfall gauge stations and the Gumbel probability distribution estimated the maximum daily rainfall for 5, 10, 15, 25, 50, and 100 return periods. The Isozonal Method obtained the IDF correlations of intense rainfall events for 0,1. 1, and 24 h durations, and their performance were conducted by Nash-Sutcliffe R2 coefficient and Root Mean Square Relative Error (RMSE). “K, a, b, and c” parameters of intense rainfall equations were determined by optimization and convergence processes and their spatialization was carried out by interpolation by Inverse Distance Weighted (IDW), which enabled to determine the values of each parameter in regions without physical measurements of rainfall. Similarly, rainfall intensity was spatialized for the entire state. According to the results, the rainfall distribution in the state of Maranhão shows a variation in the indexes of precipitation, with the highest values found in areas located in central-southern, southwestern, and southeastern regions.

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“…Nesse, a confecção dos mapas se deu por meio do método inverso do quadrado da distância (IDW -Inverse Distance Weighting) ou ponderação do inverso das distâncias (FILHO et al, 2019).…”

Section: Chuvas Diárias Em Eventos Intensos E Extremosunclassified

“…Os usos dos SIGs estabelecem duas principais categorias de interpolação de dados: globais e locais, com superfícies de tendência e polinômios de baixa ordem, respectivamente, por exemplo (FILHO et al, 2019;JAKOB, 2003;LANDIM, 2007).…”

Section: Chuvas Diárias Em Eventos Intensos E Extremosunclassified

“…A interpolação dos dados, por sua vez, expressa a técnica de estimativa de um determinado valor, para um determinado local (espacialmente) não amostrado, e construído de pontos, para espaços contínuos (FILHO et al, 2019;JAKOB, 2003;LANDIM, 2007). O cálculo dos índices para os dados pluviométricos refere-se às chuvas totais (PRCPTOT), à intensidade pluviométrica simples (SDII), ao valor máximo acumulado em um único dia de chuva (RX1 dia), ao valor máximo acumulado em 5 dias consecutivos de chuva (RX5 dias), ao número máximo de dias consecutivos secos (CDD), ao número máximo de dias consecutivos úmidos (CWD) e ao número de dias acima de valores préestabelecidos a partir da detecção de outliers (Rnnn).…”

Section: Chuvas Diárias Em Eventos Intensos E Extremosunclassified

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Análise das chuvas diárias na região de São Carlos/SP por meio de índices climáticos e das tendências pluviométricas

Sanches¹

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Rainfall shows the heterogeneity of tropical climatology. Temporal and spatial behavior is highly relevant to verify the impact on urban and rural dynamics and strategic planning. The inter-annual course in daily episodes is the biggest challenge in that regard. The objective of this study was to analyze daily rainfall in the São Carlos/SP region, understand its temporal and spatial evolution, as well as to evaluate possible trends for this, which are part of tropical (seasonally rainy/dry) dynamics. A total of 39 years of daily rainfall data were analyzed in 7 pluviometric stations, with at least 95% of the data consistent using Climatic indexes (RClimdex script), and the Laplace trend factor to analyze temporal and trend data. It was observed that the values of the indexes fluctuate between the stations. These are associated with the phenomena of the South Atlantic Convergence Zone (SACZ) and SFs (Frontal Systems), which regulates the climate in the southeast of South America. Also, the south of the studied area presents a higher rainfall concentration, due to the geomorphological (and even occupation) aspects, as well as the increase of extreme episodes of daily rains. Therefore, daily rains tend to concentrate, since annual volumes decrease or increase (cyclically), but the rainfall (mm) is more intense on rainy days, in addition to the increase in the tendency of the days with extreme rains. Future studies that broaden the area of study and possible correlations may reaffirm such results, as verified in previous studies.

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Aplicação De Técnicas De Interpolação Para Espacialização De Chuvas Da Rede Hidrográfica: Estudo De Caso Calha Norte – Pa

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Análise espaço-temporal da precipitação na região central do estado de São Paulo utilizando dados CHIRPS

Análise espaço-temporal da precipitação na região central do estado de São Paulo utilizando dados CHIRPS

Rainfall intensity model with spatialization of intensity-duration-frequency curve parameters - A case study for the state of Maranhão, Brazil

Análise das chuvas diárias na região de São Carlos/SP por meio de índices climáticos e das tendências pluviométricas

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