A precipitação pluviométrica é um fator importante na definição do clima de uma localidade, sendo o resultado do conjunto de eventos meteorológicos e geográficos. Seu estudo é necessário devido à forte influência que exerce sobre as condições ambientais e socioeconômicas. Assim, faz-se necessário a realização de estudos de distribuição pluviométrica que contribuam para uma melhor gestão municipal socioambiental. Portanto, neste estudo, foram utilizados dados pluviométricos de 42 pluviômetros na região de Joinville (SC) objetivando mapear a precipitação média anual e mensal do município. Primeiramente foi realizada análise exploratória dos dados seguido do teste de homogeneidade, na sequência realizou-se análise da dependência espacial dos dados através do semivariograma esférico, exponencial e gaussiano. Por fim, foram geradas as superfícies interpoladas de precipitação pelo método de krigagem e cokrigagem. Para selecionar a melhor superfície foi utilizada à validação cruzada e a análise do IDE. O mapeamento foi realizado utilizando o software ArcGIS. Os resultados mostraram que, o modelo esférico na krigagem e gaussiano na cokrigagem, apresentam bom desempenho, porém a krigagem foi o método que apresentou melhores resultados em todos os parâmetros de validação, gerando uma média anual de precipitação de 2.130,1 mm e mensal de 183,6 mm para Joinville.Palavras-chave: semivariograma, krigagem, cokrigagem.
Statistical and Geostatistical Analysis of the Average Rainfall in the Municipality of Joinville (SC)
AbstractRainfall is an important factor in climate definition of a locality, being the result of the whole of meteorological and geographic events. Its study is necessary due to the strong influence it exerts upon the environmental and socioeconomic conditions. Thus, is necessary to undertake studies of rainfall distribution contributing to a better socio-environmental municipal administration. Therefore, rainfall data on 42 samples of the Joinville (SC) area were used in this study, seeking to map the municipality's average yearly and monthly rainfall. At first, an exploratory analysis of the data was undertaken, followed by the homogeneity test. Afterwards, an analysis of the spatial dependence of the data through the spherical, exponential and gaussian semivariograms was conducted. Finally, the interspersed rainfall surfaces were generated by the kriging and cokriging method. To select the best surface, cross-validation and SDI analysis were used. The mapping was performed with the ArcGIS software. The results show that the spherical template, in the kriging, and the gaussian, in the cokriging, show good performance, but the kriging was the method that showed better results in validation parameters, generating an yearly average rainfall of 2,130.1 mm, and a monthly average rainfall of 183.6 mm for Joinville.