Métodos de Interpolação Matemática no Mapeamento de Chuvas do Estado do Mato Grosso (Interpolation Methods in Mathematics of Rainfall Mapping of the State of Mato Grosso)

Uma correta análise da distribuição espacial das precipitações pluviométricas é de suma importância para o planejamento dos recursos hídricos de bacias hidrográficas, além de dar suporte a estudos climatológicos e meteorológicos. O objetivo deste trabalho foi o de estudar detalhadamente os métodos de interpolação matemática que geram regionalização de pontos por isolinhas, visando descobrir analiticamente o melhor método para espacialização de pontos com dados pluviométricos. Foram utilizados dados de precipitação mensal de 76 Estações Pluviométricas distribuídas no território do estado do Mato Grosso. Os dados foram obtidos da Agência Nacional de Águas, correspondendo à série histórica de 1977 a 2006. Os dados, depois de tratados e consistidos, foram submetidos a diversas metodologias de interpolação matemática com o intuito de verificar qual deles é mais adequado a espacialização de chuvas. Como resultados são apresentados mapas da distribuição espacial das chuvas no estado de Mato Grosso feitos usando os métodos de interpolação matemática IDW, Krigagem, Spline de tensão e Topo-to-Raster.Conclui-se que, para o estado do Mato Grosso, os melhores resultados foram obtidos através do método de interpolação Topo-to-Raster. ABSTRACT:A correct analysis of the spatial distribution of pluviometric precipitation is critical for planning water resources in hydrographic basins, and supporting meteorological and climatological studies. The objective of this paper was to study in detail the methods of mathematical interpolation that are used to generate regionalization of points per contour, seeking out analytically the best method for spatialization of the points with pluviometric data. As data source were used monthly precipitation data from 76 pluviometric stations distributed on the territory of the state of Mato Grosso. The data were obtained from the National Water Agency, corresponding to a time series from 1977 to 2006. The data, after treatment and consisted, were subjected to various methods of mathematical ...