Métodos de interpolação espacial do regime pluviométrico no espaço urbano de Catalão, Goiás (Methods of spatial interpolation of the pluviometric regime in the urban space of Catalão, Goiás)
Authors: Silva Thiago Patrocínio da , Rodrigues Rafael de Ávila , Delgado Rafael Coll , Oliveira Leydimere Janny Cota , Sarmento Antover Panazzolo 
Published: December 2018

O presente estudo visa à realização de um estudo de métodos de interpolação espacial que melhor se ajustem a área urbana de Catalão, Goiás. Foi avaliado o desempenho espacial da chuva coletada por uma rede de pluviômetros modelo “Ville de Paris” através de três modelos: Exponencial, Gaussiano e Esférico no período de 2015 a 2016. Utilizaram-se dados diários de chuva dos pluviômetros e estações automática e convencional do Instituto Nacional de Meteorologia. Para validação foram adotados os seguintes parâmetros: regressão linear e correlação linear (Pearson) (r2 e r), ajustamento de curvas, seguido do Erro Padrão de Estimativa (EPE), índice de concordância (d) e Viés Médio (VM). O ano de 2015 foi o mais inconsistente pontualmente, onde, o r2 variou de 93% comparado com a convencional a 64% com a automática. Os erros foram maiores neste ano com VM para convencional de -146 mm e EPE de 21,13 mm, já a automática os erros foram menores com VM de 13,41 mm e EPE de 49,72 mm. Para o ano de 2016 o r2 foi superior a 95% para ambas estações. O índice d foi igual a 1 para ambas estações. O melhor GDE encontrado foi para o ano de 2016, em que se ajustou um modelo Exponencial. Os piores resultados foram encontrados para o ano de 2015, onde ambos modelos apresentaram Efeito Pepira Puro, o que inviabiliza a utilização de KO. As regiões de maiores e menores adensamentos geográficos influenciaram diretamente nos volumes precipitados em Catalão, Goiás. A B S T R A C TThe present study aims to perform a study of spatial interpolation methods that best fit the urban area of Catalão, Goiás. The spatial performance of the rain collected by a network of "Ville de Paris" rain gauges was evaluated through three models: Exponential, Gaussian and Spherical data from 2015 to 2016. Rainfall data were used for rain gauges and automatic and conventional stations of the National Meteorological Institute. For validation, the following parameters were adopted: linear regression and linear (Pearson) correlation (r2 and r), curve fitting, followed by Standard Error of Estimation (SEE), concordance index (d) and Medium Bias. The year 2015 was the most inconsistent on time, where r2 ranged from 93% compared to conventional to 64% with automatic. The errors were larger in this year with conventional MB of -146 mm and EPE of 21.13 mm, while the automatic errors were smaller with MB of 13.41 mm and SEE of 49.72 mm. For the year 2016 r2 was higher than 95% for both seasons. The index d was equal to 1 for both seasons. The best DSP found was for the year 2016, in which an Exponential model was fitted. The worst results were found for the year 2015, where both models presented Pure Pepira Effect, which made it impossible to use OK. The regions with larger and smaller geographic densities influenced directly the volumes precipitated in Catalão, Goiás.Keywords: Spatial analysis, geostatistics, synoptic.