Avaliação de dez métodos diferentes de interpolação sobre dados meteorológicos em Petrolina, Pernambuco.

A escassez de bases de dados consistentes e precisas representa um desafio proeminente no Brasil. Por isso, a aplicação de técnicas de interpolação na estimativa de dados meteorológicos representa uma alternativa viável. Sendo assim, o objetivo deste trabalho foi analisar estatisticamente os métodos mais precisos para predição da precipitação, temperatura, velocidade dos ventos e radiação global no município de Petrolina do Estado de Pernambuco. Foram utilizados dados de precipitação, radiação global, umidade relativa do ar, temperatura média do ar e velocidade do vento, os quais foram submetidos a dez diferentes algoritmos e configurações de interpolação. Para a validação das imagens derivadas foi utilizada a técnica da validação cruzada, e a eficiência da interpolação foi avaliada através do coeficiente de determinação e da raiz do erro médio quadrático. Os resultados mostram que os métodos de interpolação Kriging Spherical e Natural neighbor apresentaram melhores estimativas para temperatura média do ar, enquanto que para umidade relativa do ar, os métodos de Kriging Spherical e exponential apresentaram as maiores eficiências. Velocidade do vento e radiação global obtiveram melhor desempenho com IDW power 4 e power 2 respectivamente. Já para precipitação, Natural neighbor foi o melhor método dentre os avaliados. Dentre as variáveis estudadas, a precipitação apresentou os menores valores de coeficiente de determinação, o que pode ter sido provocado pela quantidade insuficiente de estações para cobrir uma área com distribuição espacial irregular das chuvas