Preenchimento de falhas em estações pluviométricas

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Seguindo nossa jornada dispersando conhecimentos na área de hidrologia, nesta semana falaremos um cadinho sobre o preenchimento de falhas em dados de estações pluviométricas. Nas semanas anteriores vimos sobre as precipitações intensas e como obter e quais os cuidados necessários com os dados pluviométricos. No último artigo vimos sobre os cuidados e isso compreende o preenchimento de falhas nos dados disponíveis das estações pluviométricas.

O preenchimento de falhas em dados de estações pluviométricas é uma prática essencial para garantir a continuidade e a qualidade das séries históricas de precipitação. Essas falhas podem ocorrer por problemas técnicos, operacionais ou ambientais. A literatura especializada em hidrologia recomenda diversos métodos para lidar com essas lacunas de dados, sendo alguns mais simples e outros mais complexos, dependendo da disponibilidade de dados e da complexidade do regime pluviométrico da região. A seguir, os principais métodos utilizados:

Média Aritmética Simples: Esse é um dos métodos mais simples e é aplicado quando há várias estações pluviométricas próximas com dados disponíveis. A precipitação faltante é obtida pela média aritmética das precipitações registradas nas estações vizinhas. Este método é recomendado quando as estações têm características semelhantes, especialmente em termos de regime pluviométrico e proximidade geográfica. Para obter a média, calcule somando os valores das estações vizinhas dividindo pelo número das estações.

Exemplo prático: caso a estação A tem falha no dado de um dia, mas as estações B, C e D registraram 20, 22 e 24 mm, o valor estimado para a Estação A será (20 + 22 + 24)/3 = 22mm

Método da Inversão da Distância (Método do Inverso do Quadrado da Distância): Este método pondera a precipitação nas estações vizinhas de acordo com a distância até a estação com falha. Quanto mais próxima a estação, maior o peso atribuído ao seu valor de precipitação. Ou seja, a precipitação é estimada com a ponderação pela distãncia entre as estações. Este método é particularmente útil em regiões com variação espacial significativa de precipitação, como em áreas montanhosas ou com diferentes tipos de relevo.

Exemplo prático: caso a estação A tem uma falha, e as estações B e C estão a 10 e 20 km de distância, com precipitações de 18 mm e 24 mm respectivamente, o valor estimado será ((18/10^2)+(24/20^2))/((1/10^2)+(1/20^2))= 19,2mm

Método da Proporcionalidade (Regressão Linear Simples): Esse método utiliza a relação proporcional entre as precipitações das estações vizinhas e a estação com falha. Ou seja, o dado faltante é obtido aplicando a relação entre as precipitações das estações vizinhas e a estação com falha em um determinado período. O método assume que a relação entre as precipitações em diferentes estações é constante ao longo do tempo. Trata-se de método especialmente útil quando as estações têm regimes pluviométricos semelhantes, mas com intensidades diferentes. Ainda, é ideal para áreas em que há uma correlação forte e consistente entre as estações.

Exemplo prático:  caso a estação A teve uma precipitação média de 100 mm no passado, e uma estação vizinha (Estação B) teve 120 mm em média, o dado faltante em A será ajustado pela diferença proporcional. Se a Estação B registrou 30 mm em um dado período, o valor estimado para A será ((100/120)*30) = 25 mm

Interpolação por Polígonos de Thiessen: neste método, a área ao redor de cada estação é subdividida em polígonos de influência, de modo que cada polígono representa a região onde a precipitação daquela estação é mais representativa. A precipitação faltante é estimada como uma média ponderada baseada na área dos polígonos. Este método é mais adequado para áreas homogêneas em que há um número suficiente de estações para cobrir a região de forma eficiente. Na prática, cada estação tem uma área de influência, e a precipitação da estação mais próxima da área onde ocorreu a falha é usada para preencher o dado.

Exemplo prático: caso uma estação esteja localizada em uma área com maior precipitação do que suas vizinhas, a estação mais próxima terá maior influência no preenchimento da falha. Os resultados com este método são geralmente obtidos com auxílio de um SIG, pois facilita a definição dos polígonos.

Krigagem: este é um método geoestatístico de interpolação espacial, que considera a dependência espacial dos dados e fornece uma estimativa de precipitação ponderada pela correlação espacial entre os dados disponíveis. O método de krigagem leva em consideração não apenas a distância entre as estações, mas também a estrutura de variabilidade espacial da precipitação. O método considera a dependência espacial entre os pontos de medição e pode fornecer uma estimativa mais precisa do dado faltante. Este método é mais complexo, requerendo um tratamento matemático avançado e um conjunto de dados maiores, mas fornece estimativas mais precisas, especialmente em regiões com grande variabilidade pluviométrica. A Krigagem utiliza modelos geoestatísticos para interpolar os dados, levando em conta a correlação espacial entre as estações. Ela utiliza uma função matemática que modela a variabilidade espacial, gerando um valor estimado baseado na correlação entre as estações. Este método é especialmente recomentado para áreas com variabilidade espacial significativa, como montanhas ou regiões costeiras.

Exemplo prático: caso uma estação apresente falhas em uma região montanhosa, a krigagem calculará a precipitação faltante considerando a variação da altitude e a precipitação das estações ao redor. Os resultados com este método são geralmente obtidos com auxílio de um SIG, pois facilita a utilização de dados altimétricos.

De forma simplificada cada método é ideal para o seguinte

• Média Aritmética Simples: Áreas planas com condições climáticas homogêneas, como planícies agrícolas.
• Inversão da Distância: Regiões com variações de relevo, como serras ou vales.
• Proporcionalidade: Localidades com estações vizinhas que apresentam correlação pluviométrica forte e estável.
• Polígonos de Thiessen: Zonas urbanas ou áreas com várias estações próximas.
• Krigagem: Áreas de grande variação espacial, como florestas tropicais ou regiões montanhosas.

Portanto, a escolha do método adequado para o preenchimento de falhas em dados pluviométricos depende de fatores como a quantidade e qualidade dos dados disponíveis, a proximidade das estações, a variabilidade espacial da precipitação, e a importância dos dados para análises hidrológicas subsequentes. Sempre tenha em mente que a aplicação correta dos métodos deve garantir que os dados preenchidos sejam representativos e consistentes com a realidade climática da área de estudo. Na literatura especializada, métodos como a krigagem e a inversão da distância são amplamente recomendados para áreas com alta variabilidade espacial, enquanto métodos mais simples, como a média aritmética, podem ser suficientes em regiões homogêneas.

Por fim, mas não menos importante, este conteúdo busca trazer informações acessíveis para ajudar tanto especialistas quanto pessoas interessadas no tema a compreender a importância dos métodos de preenchimento de falhas em dados pluviométricos.

Fique atento, semana que vem tem mais conteúdo