Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e Perspectivas

Abstract

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.