preenchimento de falhas simuladas utilizando dados - Unifal-MG

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PREENCHIMENTO DE FALHAS SIMULADAS UTILIZANDO DADOS
PLUVIOMÉTRICOS DO SATÉLITE TRMM PARA MACHADO - MG
Sérgio Roberto Araújo
[email protected]
Acadêmico do curso de Geografia
Universidade Federal do Triângulo Mineiro - UFTM
Introdução:
As falhas em medições de series diárias em estações de observação
meteorológicas convencionais, são muito comuns, sejam elas por falta de pessoal
(férias, doenças, aposentadoria ou mesmo falecimento) ou questões do equipamento,
(falta de peças, falta de manutenção preventiva, entre outros), assim, a falta dos dados
observados diariamente nas coletas, prejudicam nas análises das séries temporais,
em todos os seus aspectos. (Tendências, variações sazonais, variações cíclicas e
técnicas de dessazonalização)
Objetivos:
Coletar dados em totais mensais de pluviometria, na estação climatológica de
superfície convencional, de Machado – MG, para uma série temporal da década de
2000, no já conhecido site do INMET, Instituto Nacional de Meteorologia, no Banco de
Dados Meteorológico para Ensino e Pesquisa – BDMEP.
No site do INPE/DSR/LAF, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, em seu
Departamento de Sensoriamento Remoto / Laboratório de Sensoriamento Remoto
Aplicado à Agricultura e Floresta, buscaremos a mesma série temporal, nos dados
estimados do satélite TRMM, que estão disponíveis em totais mensais, nas
coordenadas geográficas da Estação de Machado – MG,
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Para testar a utilização de dados do TRMM, para preenchimento de falhas em
leituras de pluviometria, utilizaremos primeiramente, da Correlação de Pearson,
aplicando a regressão linear nas medias mensais das séries.
Num segundo momento com a criação das falhas simuladas nas séries
temporais da estação de superfície, faremos uma nova regressão linear com toda a
série temporal, e aplicaremos a formula para apurar novas medições.
Finalizando o trabalho, a Correlação de Pearson, mais uma vez será utilizada,
agora para a comparação entre os dados reais suprimidos e os dados obtidos na
Regressão linear.
Fundamentação Teórica:
Uma das principais dificuldades encontradas para estudos climáticos,
sobretudo em um país de proporções continentais como o Brasil, está na existência
(ou não) de um conjunto de dados e que apresente significativa qualidade (SANCHES,
2015).
Barrera (2005), afirma que em função de ser o satélite melhor equipado em
termos de instrumentos para estimativa de precipitação, o satélite TRMM fornece
estimativas mais precisas do que as técnicas indiretas, baseadas em imagens de
outros satélites. As estimativas de precipitação oriundas do TRMM são consistentes,
mostrando boa acurácia com o regime pluviométrico registrados em superfície,
podendo afirmar que dados de satélite são uma alternativa para obtenção de dados de
superfície (LEIVAS et al., 2009).
O TRMM é um dos primeiros satélites, da NASA, lançados com o objetivo de
medir a precipitação, ao redor do planeta, nos locais onde cai a maior parte da chuva a região dos trópicos e a faixa estreita da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT)
paralela ao equador - bem como, nas áreas oceânicas correlatas, visando gerar
conhecimentos sobre a chuva nessas áreas e contribuir para o entendimento de onde
se formam as nuvens e onde ocorre a chuva. As medições de satélite são úteis
também nos estudos de padrões de chuva na superfície da terra.
Desde o lançamento do TRMM, o qual possui a bordo um radar com
capacidade de estimar a precipitação, um número crescente de projetos de
comparação vem sendo realizado para avaliar o grau de acurácia possível entre os
dados de satélite baseados em algoritmos de precipitação.
Uma vantagem adicional das estimativas de precipitação por satélite é o
número insignificante de falhas nas séries temporais. Nas séries obtidas para este
trabalho, não há falhas nos dados.
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Outro aspecto bastante interessante para países de proporções continentais, é
que o número de unidades meteorológicas de superfície, convencional ou automática
nunca serão suficientes, já os dados do TRMM, que possui uma baixa altitude e um
ciclo rápido, cobrindo totalmente a área proposta, com ótimos resultados.
Metodologia:
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Para o trabalho foram levantados os dados observados na Estação
Climatologia Convencional de Superfície, situada no município de Machado - MG,
junto ao site do INMET, no Banco de Dados Meteorológico para Ensino e Pesquisa BDMEP (http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep), com a coleta de
dados da década de 2000 (01/01/2000 a 31/12/2009).
Em seguida obtivemos os dados estimados pelo satélite TRMM, com as
coordenadas coincidentes ao local da Estação (OMM 83683), junto ao site do INPE no
seu Departamento de Sensoriamento Remoto - DSR, do LAF – Laboratório de
Sensoriamento
Remoto
Aplicado
à
Agricultura
e
Floresta
(http://www.dsr.inpe.br/laf/series/mapa.php).
Inicialmente, fizemos a correlação de Pearson, sobre as médias de todos os
totais mensais de cada série completa com 120 elementos.
De posse dos dados foram feitas supressões nos dados observados da
Estação Meteorológica de superfície, criando falhas simuladas, e utilizada a regressão
linear da correlação de Pearson, para as duas séries temporais, obtendo a formula
para apurar novos valores para as falhas.
Finalizando foi aplicado novamente a correlação de Pearson, para os
resultados obtidos e os dados reais suprimidos.
Figura 1. Localização das coordenadas correspondente ao satélite TRMM e
identificação da Estação Meteorológica de Superfície de Machado - MG.
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Tabela 1 – Totais pluviométricos mensais observados na Estação Meteorológica de
Superfície do INMET – Machado e Médias mensais.
JAN
FEV
MAR
ABR
MAI
JUN
JUL
AGO
SET
OUT
NOV
DEZ
2000
500,8
228,5
194,6
35,6
5,8
0,5
28,5
44,5
141
53,6
216,6
179,7
2001
233,3
61,4
180,5
19,9
59,3
1,1
3,7
25,1
68,3
125,6
238,4
183,8
2002
206
324,7
180,9
8,3
41,8
0
7,2
17,5
55,3
59,9
247,2
184,2
2003
276,2
114,5
118,9
70
47,4
0
14,2
17,3
9,8
54,3
184,4
237
2004
234,9
366,9
75,2
98,6
104,5
30,9
20,4
10,5
26,6
124,2
191
232,9
2005
496,4
127,7
281,3
46,5
108,2
19
37,2
10,7
149,8
49
100,6
254,9
2006
200,1
230,1
246,1
13,3
8,7
8,8
2,9
11,7
48
129,3
178,6
367,9
2007
596,5
103
80,2
87,9
59,9
4,4
74,2
0
8,9
68,4
254,9
147,1
2008
230
138,1
238,3
142,3
38,3
26,7
0
31
91,3
107,8
167,2
206,7
2009
210
402,9
114,3
187,3
51,8
46,2
25,5
68,1
120,5
128,2
50,6
352,6
Média
318,4
209,8
171,0
71,0
52,6
13,8
21,4
23,6
72,0
90,0
183,0
234,7
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Tabela 2 – Totais pluviométricos mensais estimados no satélite TRMM do INPE / LAF
para as coordenadas idênticas – Machado e Médias mensais.
JAN
FEV
MAR
ABR
MAI
JUN
JUL
AGO
SET
OUT
NOV
DEZ
2000
457,4
254,4
239,4
19,9
18,1
0
38,4
30,5
149,9
50,4
244,5
254,1
2001
167,8
96,6
160,2
21,5
73
0
3,7
28,5
91,6
133,5
246,5
296,4
2002
185,6
277,6
114,4
12,8
53,1
0
10,9
19,7
83,5
62,5
150,5
256,6
2003
448,7
98,7
168,1
88,8
67,6
0,6
18,8
20,3
29,5
117,6
174,6
214,9
2004
227,8
329,7
128,9
122,9
109,6
50,8
35
0,1
24,7
125,2
172
270,4
2005
368,9
158,1
187,9
79,7
126,5
25,6
31
7,7
76,3
102,1
151,5
295,6
2006
179,2
278,5
223,3
36,6
32,3
13,9
3,2
22,8
76,2
180,3
237,7
339,6
2007
457,9
190,6
73,4
93,4
63,4
5,6
40,4
0
9,6
83,4
187,6
189,5
2008
278,8
233,3
215,9
148,3
31,5
13,9
0
22
58,3
110,2
177,3
361,4
2009
259,3
229,2
179,7
142,5
114,8
40,6
31,8
51,7
142,9
148,3
123,4
420,1
Média
303,1
214,7
169,1
76,6
69,0
15,1
21,3
20,3
74,3
111,4
186,6
289,9
Resultados:
Nas médias mensais apuradas, aplicamos a regressão linear da teoria da
Correlação de Pearson com os dados completos tendo cada série temporal 120
elementos. O coeficiente de R² = 0,9704 que indica uma correlação forte.
Após a simulação de cinco falhas, na base de dados da estação de superfície,
que passou a ter elementos a menos, tivemos que ajustar os dados do TRMM, que
após fazermos a apuração da Média, da Máxima e da Mínima, foram suprimidos cinco
elementos, sendo: a Máxima, a Mínima, e três valores no meio da série, fazendo com
que as duas séries temporais se igualassem no número de elementos. 115 (cento e
quinze) cada.
Figura 2 – Coeficiente da regressão linear entre as médias das duas séries.
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Figura 3 – Coeficiente de regressão linear entre as séries com 115 elementos.
De posse da formula alcançada na regressão linear, para chegar ao valor de
correlação das falhas suprimidas, obtivemos cinco novos valores, para a o seu
preenchimento.
Os valores dos resultados na aplicação da formula, foram comparados aos
valores originais suprimidos anteriormente, na formula da regressão linear, que
conforme na figura abaixo, obteve o coeficiente de R² = 0,8907, que é considerada
uma forte relação, entre os itens.
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Figura 4 – coeficiente da regressão linear, entre os dados preenchidos através da
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Formula aplicada e os dados reais suprimidos anteriormente.
Conclusões:
Com os resultados atingidos neste relato, podemos afirmar que:

A
utilização
dos
dados
estimados
do
satélite
TRMM,
para
preenchimento de falhas em séries temporais, de pluviometria para
totais mensais, apresentaram resultados com forte similaridade
comparados com a estação meteorológica de Machado MG.

Os dados do satélite TRMM, são uma forte opção, para previsões de
pluviometria, em series temporais, bem como na utilização seus dados
para o preenchimento de falhas reais.
Bibliografia:
SANCHES, F. O.; O Geógrafo-Climatologista e as mudanças climáticas: uma proposta
metodológica. Revista Equador, v. 4, p. 101-118, 2015.
NOBREGA, R.; SOUZA, E.P. GALVÍNIO, J.D. Análise da estimativa de precipitação do
TRMM em uma sub-bacia da amazônia ocidental. Revista de Geografia. Recife:
UFPE – DCG/NAPA, v. 25, n. 1, jan/abr. 2008.
ACOSTA, O. E. C.; Informação hidrometeorológica na regulação do setor elétrico
brasileiro: indicadores de avaliação de disponibilidade hídrica, Relatório Final de
Projeto de Pesquisa - USP, São Paulo SP, 2014.¹
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1
Este trabalho é a versão corrigida do Relatório Final de Projeto de Pesquisa de Pós-Doutorado que foi submetido à
Comissão de Pesquisa do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG), em setembro de
2014. O Prof. Dr. Augusto José Pereira Filho foi o docente responsável da supervisão da pesquisa.