Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e Perspectivas
Resumo A precipitação é uma das variáveis climáticas mais importantes para o planejamento urbano e rural, para monitorar eventos extremos que possam causar impactos na sociedade e auxiliar em projetos de drenagem urbana, a fim de reduzir os riscos inerentes a inundações e alagamentos, ou mesmo obras...
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Sociedade Brasileira de Meteorologia
2020-11-01
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| Series: | Revista Brasileira de Meteorologia |
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| author | João Paulo Brubacher Guilherme Garcia de Oliveira Laurindo Antonio Guasselli |
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| description | Resumo A precipitação é uma das variáveis climáticas mais importantes para o planejamento urbano e rural, para monitorar eventos extremos que possam causar impactos na sociedade e auxiliar em projetos de drenagem urbana, a fim de reduzir os riscos inerentes a inundações e alagamentos, ou mesmo obras de engenharia, como dimensionamento de barragens. No entanto, as falhas em séries extensas prejudicam esses estudos, sendo necessário utilizar modelos para o seu preenchimento. O presente estudo tem como objetivo revisar os métodos de preenchimento de falhas e de interpolação espacial de dados de precipitação. A revisão dos métodos foi realizada a partir da pesquisa e leitura de materiais bibliográficos, de modo a conceituar as abordagens, identificar vantagens e desvantagens de cada método e apresentar como estudos recentes, nacionais e internacionais, têm inovado ao comparar o desempenho em diferentes áreas de estudo. Com base nessa revisão, os principais métodos para o preenchimento de falhas são os seguintes: i) ponderação a partir de Regressão Linear Simples ou Múltipla; ii) modelos matemáticos baseados em aprendizagem de máquinas, tais como as Redes Neurais Artificiais; iii) interpoladores espaciais para o preenchimento de falhas (Inverso da Distância, Vizinho Natural, Krigagem). Por fim, foi verificada uma evolução das técnicas de interpolação e de preenchimento de falhas nas últimas décadas, em decorrência da evolução da capacidade computacional e tecnológica. |
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| issn | 1982-4351 |
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| publishDate | 2020-11-01 |
| publisher | Sociedade Brasileira de Meteorologia |
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| series | Revista Brasileira de Meteorologia |
| spelling | doaj.art-28668c3ce760410c90298b1f44bf89302022-12-21T18:12:56ZengSociedade Brasileira de MeteorologiaRevista Brasileira de Meteorologia1982-43512020-11-0135461562910.1590/0102-77863540067Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e PerspectivasJoão Paulo Brubacherhttps://orcid.org/0000-0002-2971-5689Guilherme Garcia de Oliveirahttps://orcid.org/0000-0003-4197-5704Laurindo Antonio Guassellihttps://orcid.org/0000-0001-8300-846XResumo A precipitação é uma das variáveis climáticas mais importantes para o planejamento urbano e rural, para monitorar eventos extremos que possam causar impactos na sociedade e auxiliar em projetos de drenagem urbana, a fim de reduzir os riscos inerentes a inundações e alagamentos, ou mesmo obras de engenharia, como dimensionamento de barragens. No entanto, as falhas em séries extensas prejudicam esses estudos, sendo necessário utilizar modelos para o seu preenchimento. O presente estudo tem como objetivo revisar os métodos de preenchimento de falhas e de interpolação espacial de dados de precipitação. A revisão dos métodos foi realizada a partir da pesquisa e leitura de materiais bibliográficos, de modo a conceituar as abordagens, identificar vantagens e desvantagens de cada método e apresentar como estudos recentes, nacionais e internacionais, têm inovado ao comparar o desempenho em diferentes áreas de estudo. Com base nessa revisão, os principais métodos para o preenchimento de falhas são os seguintes: i) ponderação a partir de Regressão Linear Simples ou Múltipla; ii) modelos matemáticos baseados em aprendizagem de máquinas, tais como as Redes Neurais Artificiais; iii) interpoladores espaciais para o preenchimento de falhas (Inverso da Distância, Vizinho Natural, Krigagem). Por fim, foi verificada uma evolução das técnicas de interpolação e de preenchimento de falhas nas últimas décadas, em decorrência da evolução da capacidade computacional e tecnológica.http://www.scielo.br/pdf/rbmet/v35n4/0102-7786-rbmet-7786354067.pdfprecipitaçãoregressãointerpolação espacialgeoprocessamento |
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