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Comparação de modelos geoestatísticos para estimativa de precipitação em Minas Gerais, Brasil, entre os anos hidrológicos de 2000 e 2021

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Companhia de Saneamento de Minas Gerais
    • بيانات النشر:
      Universidade Federal de Pernambuco
    • الموضوع:
      2023
    • Collection:
      Portal de Periódicos - UFPE (Universidade Federal de Pernambuco)
    • الموضوع:
    • نبذة مختصرة :
      A gestão integrada dos recursos hídricos no Brasil e no mundo tem passado por desafios provenientes de processos naturais e antrópicos. Assim, o conhecimento preciso das condições quantitativas e qualitativas dos recursos hídricos é de fundamental importância, sendo o monitoramento pluviométrico por estações pluviométricas distribuídas no estado um componente central deste, no que diz respeito ao entendimento da dinâmica espacial e temporal da precipitação. Em Minas Gerais, tais estações estão concentradas em determinadas áreas, dificultando o processo de tomada de decisão pelos agentes gestores. As técnicas de geoestatística têm se mostrado acuradas para estimativa de precipitação em espaços sem estações pluviométricas, sendo que tal trabalho visou aplicá-las no estado, nos anos hidrológicos de outubro de 2000 a setembro de 2021. Verificou-se o potencial dos modelos Circular, Gaussiano, Esférico, Tetraesférico, Pentaesférico e Exponencial, e o Grau de Dependência Espacial entre as variáveis, utilizando-se do tratamento de dados por linguagem de programação Python e R e por técnicas de geoprocessamento. Os resultados apontaram para maior aplicabilidade do modelo Gaussiano em toda série histórica, sendo sucedido pelo modelo Exponencial em períodos chuvosos, e pelo modelo Circular na estação seca. Os modelos Pentaesférico, Esférico e Tetraesférico foram os menos aplicados. Viu-se também uma relação irregular entre o desempenho dos modelos e o Grau de Dependência Espacial das variáveis.Palavras-chave: krigagem, dependência espacial, estações pluviométricas, gestão integrada dos recursos hídricos. Comparison of geostatistical models for rainfall forecast in Minas Gerais, Brazil, between 2000 and 2021 hydrological years A B S T R A C TThe integrated water resources management in Brazil and worldwide had been through challenges from anthropic activities and natural processes. In that regard, the precise knowledge of water resources quality and quantity conditions has major importance, with the rainfall monitoring ...
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/256070/43228; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/downloadSuppFile/256070/42354; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/downloadSuppFile/256070/42355; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/downloadSuppFile/256070/42356; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/downloadSuppFile/256070/42357; Almeida, R.A., Coelho, G., Almeida, I.A., de Oliveira Costa, J., 2018. Geoestatística aplicada na estimativa de chuvas máximas diárias no estado de Minas Gerais. Nativa [online] 6. Disponível: https://doi.org/10.31413/nativa.v6i6.5830. Acesso: 01 fev. 2022. Amini, M.A., Torkan, G., Eslamian, S., Zareian, M.J., Adamowski, J.F., 2019. Analysis of deterministic and geostatistical interpolation techniques for mapping meteorological variables at large watershed scales. Acta Geophysica [online] 67. Disponível: https://doi.org/10.1007/s11600-018-0226-y. Acesso: 13 out. 2022. Alves, G. J., Mello, C. R., Guo, L.; Thebaldi, M. S., 2022. Natural disaster in the mountainous region of Rio de Janeiro state, Brazil: Assessment of the daily rainfall erosivity as an early warning index. International Soil and Water Conservation Research [online] 10. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2022.02.002. Acesso: 15 mai. 2022. Andrade, A.R.S., Silva, E.G., dos Passos Vieira, A., Silva, M.B.G., dos Santos, W.M., dos Santos Silva, M.G., 2021. Análise fatorial na identificação dos fatores para obtenção de índice climatológico. Journal of Environmental Analysis and Progress [online] 6. Disponível: https://doi.org/10.24221/jeap.6.1.2021.3270.079-099. Acesso: 16 out. 2022. Bati, H.G., Tegaye, T.A., Agumassie, T.A., 2022. Performance assessment of interpolation techniques for optimal areal rainfall–temperature estimation: the case of two contrasting river catchments, Akaki and Mille, in Ethiopia. Journal of Water and Climate Change [online] 13. Disponível: https://doi.org/10.2166/wcc.2022.089. Acesso: 14 out. 2022. Behera, S.K., Shukla, A.K., Prakash, C., Tripathi, A., Kumar, A., Trivedi, V., 2021. Establishing management zones of soil sulfur and micronutrients for sustainable crop production. Land Degradation & Development [online] 32. Disponível: https://doi.org/10.1002/ldr.3698. Acesso: 12 out. 2022. Benavides-Bravo, F.G., Soto-Villalobos, R., Cantú-González, J.R., Aguirre-López, M.A., Benavides-Ríos, Á.G., 2021. A Quadratic–Exponential Model of Variogram Based on Knowing the Maximal Variability: Application to a Rainfall Time Series. Mathematics [online] 9. Disponível: https://doi.org/10.3390/math9192466. Acesso: 13 out. 2022. Caram, R.O. 2007. Reconstrução de séries e análise geoestatística da precipitação no Estado de Minas Gerais. Dissertação (Mestrado). Viçosa, UFV. Ceron, W. L., Andreoli, R.V., Kayano, M.T., Canchala, T., Carvajal-Escobar, Y., Souza, R.A., 2021. Comparison of spatial interpolation methods for annual and seasonal rainfall in two hotspots of biodiversity in South America. Anais da Academia Brasileira de Ciências [online] 93. Disponível: https://doi.org/10.1590/0001-3765202120190674. Acesso: 23 out. 2022. Cassiraga, E., Gómez-Hernández, J.J., Berenguer, M., Sempere-Torres, D., Rodrigo-Ilarri, J., 2021. Spatiotemporal precipitation estimation from rain gauges and meteorological radar using geostatistics. Mathematical Geosciences [online] 53. Disponível: https://doi.org/10.1007/s11004-020-09882-1. Acesso: 17 out. 2022. Charles, T.S., Lopes, T.R., Duarte, S.N., Nascimento, J.G., de Carvalho Ricardo, H., Pacheco, A.B., 2022. Estimating average annual rainfall by ordinary kriging and TRMM precipitation products in midwestern Brazil. Journal of South American Earth Sciences [online] 118. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jsames.2022.103937. Acesso: 15 out. 2022. Chutsagulprom, N., Chaisee, K., Wongsaijai, B., Inkeaw, P., Oonariya, C., 2022. Spatial interpolation methods for estimating monthly rainfall distribution in Thailand. Theoretical and Applied Climatology [online] 148. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00704-022-03927-7. Acesso: 15 out. 2022. Comisso, H.S., de Medeiros, E.S., 2021. MAPEAMENTO DA PRECIPITAÇÃO NO ESTADO DE ALAGOAS POR MEIO DE TÉCNICAS GEOESTATÍSTICAS. Revista Univap [online] 27. Disponível: https://doi.org/10.18066/revistaunivap.v27i55.2580. Acesso: 15 out. 2022. Dantas, G.D., Oliveira, L.A., 2021. Análise da continuidade espacial da precipitação na bacia hidrográfica do rio são francisco em sua área de ocorrência no estado de minas gerais-brasil, série histórica 2004 a 2017. Brazilian Journal of Development [online] 7. Disponível: https://doi.org/10.34117/bjdv7n3-190. Acesso: 20 out. 2022. Dalagnol, R., Gramcianinov, C. B., Crespo, N.M.;, Luiz, R., Chiquetto, J.B., Marques, M.T.A., Neto, G.D., de Abreu, R.C., Li,S., Lott, F.C., Anderson, L.O.;, Sparrow, S., 2022. Extreme rainfall and its impacts in the Brazilian Minas Gerais state in January 2020: Can we blame climate change? Climate Resilience and Sustainability [online] 1. Disponível: https://doi.org/10.1002/cli2.15. Acesso: 01 set. 2022. Felicio, T.N.P., Costa, T.L., Sarmento, R.A., Ramos, R.S., Pereira, P.S., Silva, R.S., Picanço, M.C., 2019. Surrounding vegetation, climatic elements, and predators affect the spatial dynamics of Bemisia tabaci (Hemiptera: Aleyrodidae) in commercial melon fields. Journal of Economic Entomology [online] 112. Disponível: https://doi.org/10.1093/jee/toz181. Acesso: 22 out. 2022. Ferreira, H.R., Tres, A., Tetto, A.F., Soares, R.V., Wendling, W.T., Batista, A.C., 2019. Classificação climática para o estado de Minas Gerais segundo as zonas de vida de Holdridge. Journal of Biotechnology and Biodiversity [online] 7. Disponível: https://doi.org/10.20873/jbb.uft.cemaf.v7n2.ferreira. Acesso: 20 out. 2022. Getirana, A., Libonati, R., Cataldi, M., 2021. Brazil is in water crisis — it needs a drought plan Nature [online] 600. Disponível: https://doi.org/10.1038/d41586-021-03625-w. Acesso: 14 jan. 2022. Ghorbani, M.A., Mahmoud Alilou, S., Javidan, S., Naganna, S.R., 2021. Assessment of spatio-temporal variability of rainfall and mean air temperature over Ardabil province, Iran. SN Applied Sciences [online] 3. Disponível: https://doi.org/10.1007/s42452-021-04698-y. Acesso: 24 out. 2022. Kisi, O., Mohsenzadeh Karimi, S., Shiri, J., Keshavarzi, A., 2019. Modelling long term monthly rainfall using geographical inputs: assessing heuristic and geostatistical models. Meteorological Applications [online] 26. Disponível: https://doi.org/10.1002/met.1797. Acesso: 22 out. 2022. IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2021. Áreas Territoriais. Disponível: https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/estrutura-territorial/15761-areas-dos-municipios.html?=&t=acesso-ao-produto. Acesso: 27 mar. 2022. Jin, Y., O'Connor, D., Ok, Y.S., Tsang, D.C., Liu, A., Hou, D., 2019. Assessment of sources of heavy metals in soil and dust at children's playgrounds in Beijing using GIS and multivariate statistical analysis. Environment international [online] 124. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.01.024. Acesso: 24 out. 2022. Júnior, S.F.A.X., Jale, J.D.S., Stosic, T., Santos, C.A.C.D., Singh, V.P., 2020. Precipitation trends analysis by Mann-Kendall test: a case study of Paraíba, Brazil. Revista Brasileira de Meteorologia [online] 35. Disponível: https://doi.org/10.1590/0102-7786351013. Acesso: 18 out. 2022. Katusiime, J., Schütt, B., 2020. Integrated water resources management approaches to improve water resources governance. Water [online] 12. Disponível: https://doi.org/10.3390/w12123424. Acesso: 12 out. 2022. Koop, S.H., Grison, C., Eisenreich, S.J., Hofman, J., van Leeuwen, K., 2022. Integrated water resources management in cities in the world: Global solutions. Sustainable Cities and Society [online] 86. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.scs.2022.104137. Acesso: 01 set. 2022. Khorrami, B., 2019. Monitoring the spatio-temporal trends of groundwater qualitative parameters through geostatistical tools. Sigma Journal of Engineering and Natural Sciences [online] 37. Acesso: 12 out. 2022. Machiwal, D., Jha, M.K., Gupta, A., 2020. Development of a rainfall Stability Index using probabilistic indicators. Ecological Indicators [online] 115. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2020.106406, Acesso: 13 out. 2022. Marengo, J.A., Camarinha, P.I., Alves, L.M., Diniz, F., Betts, R.A., 2021. Extreme rainfall and hydro-geo-meteorological disaster risk in 1.5, 2.0, and 4.0° C global warming scenarios: an analysis for Brazil. Frontiers in Climate [online] 3. Disponível: https://doi.org/10.3389/fclim.2021.610433. Acesso: 19 jan. 2022. Magerski, J.M., Virgens Filho, J.S.V., 2021. Avaliação da técnica de krigagem ordinária utilizando o modelo geoestatístico estável no preenchimento de falhas de séries de precipitação pluviométrica nas sub-bacias hidrográficas localizadas em regiões de classificação climática distintas no estado do Paraná. Revista Brasileira de Geografia Física [online] 14. Disponível: http://dx.doi.org/10.26848/rbgf.v14.4.p2149-2171. Acesso: 18 out. 2022. Medeiros, R.M., Saboya, L.M.F., Cunha Filho, M., de França, M.V., de Araújo, W.R., de Holanda, R.M., 2022. Estudos dos fatores meteorológicos na bacia hidrográfica do rio Uruçuí Preto. Research, Society and Development [online] 11. Disponível: https://doi.org/10.33448/rsd-v11i5.27775. Acesso: 16 out. 2022. Mello, Y.R., Sampaio, T.V.M., 2019. Análise geoestatística da precipitação média para o estado do Paraná. Revista Brasileira de Climatologia [online] 25. Disponível: http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v25i0.64468. Acesso: 18 out. 2022. Millán-Vega, H., Rabelo-Lima, J., Valderá-Figueredo, N., 2020. Spatial structure of precipitation in the Brazilian Amazonia: geostatistics with block kriging. Revista Cubana de Meteorología [online] 26. Acesso: 21 out. 2022. Miranda, G.M., 2020. Motivações e desafios para a implementação da gestão integrada de recursos hídricos em federações: os casos brasileiro e suíço. Revista De Gestão De Água Da América Latina [online] 17. Disponível: https://dx.doi.org/10.21168/rega.v17e6. Acesso: 12 out. 2022. Miranda, R.L., Martins, E.M., Lopes, K., 2019. A potencialidade energética da biomassa no Brasil. Desenvolvimento Socioeconômico em Debate [online] 5. Disponível: https://doi.org/10.18616/rdsd.v5i1.4829. Acesso: 12 out. 2022. Mota, V.C., 2020. Geoestatística bidimensional como alternativa à modelagem de séries temporais sob cenários de mudanças climáticas. Pubvet [online] 15. Disponível: https://doi.org/10.31533/pubvet.v15n02a745.1-9. Acesso: 18 out. 2022. Neto, E.A., Junior, E.S., Oliveira, M.S.D., 2020a. Geostatistical-based index for spatial variability in soil properties. Revista Brasileira de Ciência do Solo [online] 44. Disponível: https://doi.org/10.36783/18069657rbcs20200086. Acesso: 14 out. 2022. Neto, V.L.S., Viola, M.R., Mello, C.R., Alves, M.V.G., Silva, D.D., Pereira, S.B., 2020b. Mapeamento de Chuvas Intensas para o Estado do Tocantins. Revista Brasileira de Meteorologia [online] 35. Disponível: https://doi.org/10.1590/0102-7786351017. Acesso: 13 out. 2022. Neto, V.L.S, Batista, E.D., Leal Junior, W.B., Fabris, Z.V., Rodrigues, P.J.A.W., 2022c. Distribuição espacial da erosividade das chuvas na bacia do rio Manuel Alves da Natividade, Tocantins. Sociedade & Natureza [onlnie] 32. Disponível: https://doi.org/10.14393/SN-v32-2020-46182. Acesso: 15 out. 2022. Oriani, F., Stisen, S., Demirel, M.C., Mariethoz, G., 2020. Missing data imputation for multisite rainfall networks: a comparison between geostatistical interpolation and pattern-based estimation on different terrain types. Journal of Hydrometeorology [online] 21. Disponível: https://doi.org/10.1175/JHM-D-19-0220.1. Acesso: 14 out. 2022. Pereira, M.A.F., Barbieiro, B.L., Quevedo, D.M., 2022. Importância do monitoramento e disponibilização de dados hidrológicos para a gestão integrada dos recursos hídricos. Sociedade & Natureza [online] 32. Disponível: https://doi.org/10.14393/SN-v32-2020-43458. Acesso: 22 mai. 2022. Pirani, F.J, Modarres, R., 2020. Geostatistical and deterministic methods for rainfall interpolation in the Zayandeh Rud basin, Iran. Hydrological Sciences Journal [online] 65. Disponível: https://doi.org/10.1080/02626667.2020.1833014. Acesso: 13 out. 2022. Profeta, A.L., 2016. ANÁLISE GEOESTATÍSTICA PARA A ESTIMATIVA DA SUPERFÍCIE DE PRECIPITAÇÃO EM MINAS GERAIS. Cadernos do LESTE [online] 16. Disponível: https://doi.org/10.29327/249218.16.16-1. Acesso: 25 mar. 2022. Prólo, T.T., Neto, V.L.S., do Carmo, E.L., Junior, O.S., da Silva, L.L., 2021. Chuvas intensas na bacia do rio Manuel Alves da Natividade, Tocantins, Brasil. Research, Society and Development [online] 10. Disponível: https://doi.org/10.33448/rsd-v10i2.12673. Acesso: 13 out. 2022. Reza, S.K., Dutta, D., Bandyopadhyay, S., Singh, S.K., 2019. Spatial variability analysis of soil properties of Tinsukia District, Assam, India. Agricultural Research [online] 8. Disponível: https://doi.org/10.1007/s40003-018-0365-z. Acesso: 19 out. 2022. Said, A.A., Yurtal, R., 2019. Spatial groundwater quality assessment using geostatistics in Puntland, Somalia. Int. J. Sci. Technol. Res [online] 5. Salem, I.B., Nazzal, Y., Howari, F.M., Sharma, M., Mogaraju, J.K., Xavier, C.M., 2022. Geospatial Assessment of Groundwater Quality with the Distinctive Portrayal of Heavy Metals in the United Arab Emirates. Water [online] 14. Disponível: https://doi.org/10.3390/w14060879. Acesso: 13 out. 2022. Santos, P.A.B.D., Monti, C.A.U., Carvalho, L.G.D., Lacerda, W.S., Schwerz, F., 2021. Air temperature estimation techniques in Minas Gerais state, Brazil, Cwa and Cwb climate regions according to the Köppen-Geiger climate classification system. Ciência e Agrotecnologia [online] 45. Disponível: https://doi.org/10.1590/1413-7054202145023920. Acesso: 24 out. 2022. Shashikumar, B.N., Kumar, S., George, K.J., Singh, A.K., 2022. Soil variability mapping and delineation of site-specific management zones using fuzzy clustering analysis in a Mid-Himalayan Watershed, India. Environment, Development and Sustainability. Disponível: https://doi.org/10.1007/s10668-022-02411-6. Acesso: 13 out. 2022. Selmy, S., El-Aziz, A., El-Desoky, A., El-Sayed, M., 2022. Characterizing, predicting, and mapping of soil spatial variability in Gharb El-Mawhoub area of Dakhla Oasis using geostatistics and GIS approaches. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences [online] 21. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jssas.2021.10.013. Acesso: 23 out. 2022. Selmy, S., El-Aziz, A., Gameh, M., Abdelsalam, A.S., 2020. Characterization and mapping spatial variability of Entisols derived from shale in Dakhla Oasis, Egypt. Arabian Journal of Geosciences [online] 13. Disponível: https://doi.org/10.1007/s12517-020-05540-2. Acesso: 13 out. 2022. Secondi, L., 2021. Estimating Household Consumption Expenditure at Local Level In Italy: The Potential of the Cokriging Spatial Predictor. Social Indicators Research [online] 153. Disponível: https://doi.org/10.1007/s11205-020-02510-9. Acesso: 21 out. 2022. Servidoni, L.E., Teodoro, A. E.M., Mincato, R L., dos Santos, C.A., 2019. Avaliação de risco a enchentes e inundações por krigagem ordinária em sistemas de informação geográfica. Caderno de Geografia [online] 29. Disponível: https://doi.org/10.5752/p.2318-2962.2019v29nespp126. Acesso: 16 out. 2022. Sahu, B., Ghosh, A.K., 2021. Deterministic and geostatistical models for predicting soil organic carbon in a 60 ha farm on Inceptisol in Varanasi, India. Geoderma Regional [online] 26. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.geodrs.2021.e00413. Acesso: 14 out. 2022. Silva, H.M., Sarnighausen, V.C.R., 2021. Análise geoestatística de séries temporais de temperatura do ar, evapotranspiração de referência e precipitação pluvial. Revista Ibero-Americana de Ciências Ambientais [online] 12. Disponível: https://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2021.003.0056. Acesso: 21 out. 2022. Silva, M.V., Pandorfi, H., Jardim, A.M.D.R.F., Oliveira-Júnior, J.F., Divincula, J.S., Giongo, P. R., Silva, T.G.F., Almeida, G.L.P., Lopes, P.M.O., 2021. Spatial modeling of rainfall patterns and groundwater on the coast of northeastern Brazil. Urban Climate [online] 38. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2021.100911. Acesso: 21 out. 2022. Subyani, A.M., 2019. Climate variability in space-time variogram models of annual rainfall in arid regions. Arabian Journal of Geosciences [online] 12. Disponível: https://doi.org/10.1007/s12517-019-4836-8. Acesso: 24 out. 2022. Tzanakakis, V.A., Paranychianakis, N.V., Angelakis, A.N., 2020. Water supply and water scarcity. Water [online] 12. Disponível: https://doi.org/10.3390/w12092347. Acesso: 12 out. 2022. Viana, R.S.M., Santos, G.R., Moreira, D.S., Louzada, J.M., Rosa, L.M.F., 2019. O Uso da Geoestatística Espaço-Temporal na Predição da Temperatura Máxima do Ar (The Use of Space-Temporal Geostatistics in the Prediction of Maximum Air Temperature). Revista Brasileira de Geografia Física [online] 12. Disponível: https://doi.org/10.26848/rbgf.v12.1.p096-111. Acesso: 19 out. 2022. Wong, A.H., Kwon, T.J., 2021. Development and evaluation of geostatistical methods for estimating weather related collisions: a large-scale case study. Transportation research record [online] 2675. Disponível: https://doi.org/10.1177/03611981211020008. Acesso: 14 out. 2022. Xavier, A., Bentes, N.M.S., 2020. Limites, desafios e oportunidades de participação na gestão de recursos hídricos: Uma análise do marco jurídico internacional e uma revisão integrativa da literatura sobre participação nos comitês de bacias hidrográficas brasileiros. Direito Público [online] 17. Acesso: 12 out. 2022. Yannopoulos, S., Giannopoulou, I., Kaiafa-Saropoulou, M., 2019. Investigation of the current situation and prospects for the development of rainwater harvesting as a tool toconfront water scarcity worldwide. Water [online] 11. Disponível: https://doi.org/10.3390/w11102168. Acesso: 12 out. 2022. Yusuf, B.L., Mustapha, A., Yusuf, M.A., Ahmed, M, 2020. Soil salinity assessment using geostatistical models in some parts of Kano River Irrigation Project Phase I (KRPI). Modeling Earth Systems and Environment [online] 6. Disponível: https://doi.org/10.1007/s40808-020-00841-7. Acesso: 12 out. 2022. Zhao, K., Zhang, L., Dong, J., Wu, J., Ye, Z., Zhao, W., Ding, L., Fu, W., 2020. Risk assessment, spatial patterns and source apportionment of soil heavy metals in a typical Chinese hickory plantation region of southeastern China. Geoderma [online] 360. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.geoderma.2019.114011. Acesso: 19 out. 2022.; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/256070
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