Preenchimento de falhas em dados meteorológicos usando o programa GapMET no Estado de Mato Grosso, Brasil

Autor: Adilson Pacheco Souza, Marlus Sabino
Rok vydání: 2023
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Volume: 27, Issue: 2, Pages: 149-156, Published: 24 OCT 2022
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental v.27 n.2 2023
Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
instacron:UFCG
ISSN: 1807-1929
1415-4366
DOI: 10.1590/1807-1929/agriambi.v27n2p149-156
Popis: This paper aimed to introduce the GapMET software, developed by the authors, and evaluate the accuracy of its six methods for gap-filling the main meteorological variables monitored by weather station in the state of Mato Grosso, Brazil, using reference time series from neighbour weather station and/or remote sensing products. The methods were tested on seven different databases, with 25 to 80% artificial gaps, and their accuracy was given by the number of gaps left unfilled, the bias, the RMSE, and Pearson’s correlation. The GapMET software showed good results in filling meteorological gaps regardless of the method applied. Methods that use only one neighbour weather station as a reference series showed better results because, in the state, the minimum distance for a weather station to have at least three neighbours as reference was 350 km, reducing the climatic similarity between them and consequently the accuracy when more than one reference series were needed. The use of satellite reference series reduced the probability of unfilled gaps; however, it showed higher bias and RMSE and lower correlations. RESUMO Este artigo objetiva introduzir o programa GapMET, desenvolvido pelos autores, e avaliar a precisão de seus seis métodos de preenchimento de dados nas principais variáveis meteorológicas monitoradas em estações do Estado de Mato Grosso, utilizando como séries de referência dados de estações vizinhas e/ou dos produtos de sensoriamento remoto. A precisão das estimativas foi aferida pela quantidade de falhas não preenchidas, viés, RMSE e correlação de Pearson, em agrupamentos de sete bases de dados com variações de 25 a 80% de falhas. O GapMET, independentemente do método, apresentou bons resultados no preenchimento de falhas meteorológicas. Métodos que utilizam apenas uma estação meteorológica vizinha como série referência apresentaram melhores resultados, visto que, no Estado, a distância mínima para uma estação meteorológica ter ao menos três estações vizinhas como referência foi de 350 km, reduzindo, assim, a semelhança climática entre elas e, consequentemente, a precisão do preenchimento quando mais de uma série de referência era necessária. O uso de séries obtidas por satélite reduziu a probabilidade de falhas não serem preenchidas, contudo, apresentou maiores erros de viés, RMSE e menores correlações.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: