Análise de Métodos de Preenchimento de Falhas em Dados Pluviométricos para a Região de Planejamento Sudoeste de Mato Grosso, Brasil
Authors: Araújo Adilson Ribeiro de , Dutra Rodrigo Marciel Soares , Pereira Uhenia Caetano , Nunes Fabrizia Gioppo , Ferreira Manuel Eduardo 
Published: September 2023

Ao trabalhar com séries históricas de informações pluviométricas que apresentem ausência de dados, seja por erro de registro ou defeito nas estações, pode-se utilizar técnicas estatísticas para a correção e análise das falhas. Neste estudo, objetivou-se analisar e preencher eventuais falhas de dados das estações pluviométricas localizadas no sudoeste do Estado de Mato Grosso, Brasil, a partir de três métodos estatísticos: Ponderação Regional (PR), Regressão Simples (RS) e Regressão Múltipla (RM). Para tanto, foram utilizados os dados de chuvas mensais de 23 estações hidrometeorológicas automáticas, com suporte da plataforma online HidroWeb e do software Hidro 1.4 da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA), no período de 1991 a 2020, e também do mapa hipsométrico da Região de Planejamento Sudoeste de Mato Grosso (RPSMT). O conjunto de dados foi representado por 8.280 registros de precipitações (i.e., 30 anos x 23 estações). A técnica de Dupla Massa (DM) foi utilizada para avaliar a consistência dos dados, após o preenchimento de 308 falhas identificadas. Os resultados indicaram que todas as 23 estações apresentaram homogeneidade nos dados, com R² > 0,97 (forte). Os menores desvios médios foram observados no período seco, pelos métodos de Ponderação Regional e Regressão Simples, enquanto os maiores desvios foram observados pelo método da Regressão Múltipla. Conclui-se que o método PR apresentou o melhor desempenho para estimar os dados ausentes, à medida que o método RS não obteve resultados satisfatórios para a região sudoeste.Palavras-chave: Falhas de dados; estações pluviométricas; ponderação regional; regressões simples e múltipla. Analysis of Gap-Filling Methods in Rainfall Data for the Southwestern Planning Region of Mato Grosso, Brazil A B S T R A C TWhen working with historical series of rainfall information that present lack data, either due to recording errors or faulty stations, statistical techniques can be used to correct and analyze failures. In this study, our objective was to analyze and fill gaps in data from rainfall stations located in the southwest of the State of Mato Grosso, Brazil, based on three statistical methods: Regional Weighting (PR), Simple Regression (RS) and Multiple Regression (RM). For this purpose, monthly rainfall data from 23 automatic hydrometeorological stations were used, supported by the HidroWeb online platform and Hidro 1.4 software from the National Water Agency (ANA), from 1991 to 2020, also using the hypsometric map of the Southwest Planning Region of Mato Grosso (RPSMT). The dataset was represented by 8,280 rainfall records (i.e., 30 years x 23 stations). The Double Mass (DM) technique was used to assess data consistency, after completing 308 identified gaps. The results indicated that all 23 stations showed homogeneity in the data, with R² > 0.97 (strong). The smallest mean deviations were observed in the dry period, using the Regional Weighting and Simple Regression methods, while the largest deviations were observed using the Multiple Regression method. It is concluded that the PR method presented the best performance to estimate the missing data, as the RS method did not obtain satisfactory results for the southwest region.Keywords: Data gaps; rainfall stations; regional weighting; simple and multiple regressions.