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SÉRIES CLIMÁTICAS EM GRADE DE PRECIPITAÇÃO E TEMPERATURA DO AR EM REGIÃO DE RELEVO COMPLEXO

Janaina Cassiano dos Santos, Dayanne de Oliveira Prado, Gustavo Bastos Lyra, Ednaldo Oliveira dos Santos

Resumo


Avaliaram-se séries climáticas (1960-91) de precipitação e temperatura do ar mensal de produtos em grade em relação às séries desses elementos observadas em estações meteorológicas do estado do Rio de Janeiro. As séries climáticas observadas foram obtidas nas estações do Instituto Nacional de Meteorologia, localizadas no estado do Rio de Janeiro. As séries dos produtos em grade foram extraídas nos pontos de grade (resolução 0,5 o x 0,5o) dos produtos do Global Precipitation Climatology Center (GPCC), The Global Historical Climatology Network (GHCN) ou Universidade de Delaware (UDEL) mais próximos das estações em estudo. Avaliou-se a precisão (coeficiente de determinação – r²) e exatidão (índice de concordância de Willmott – d e Raiz do Quadrado Médio do Erro - RQME) de cada produto em grade em relação às séries observadas. Os produtos em grade de precipitação (GPCC e UDEL) não tiveram precisão satisfatória (r² < 0,54 - GPCC e r² < 0,61 - UDEL), contudo sua exatidão (d > 0,59 - GPCC e d > 0,58 - UDEL) foi superior à precisão. Os erros observados para precipitação foram entre 59,5 e 125,8 mm. As séries em grade de temperatura tiveram maior precisão (r² > 0,41 - GHCN e r² > 0,35 - UDEL) e exatidão similar (d > 0,58 - GHCN e d > 0,65 - UDEL), com RQME entre 1,11 e 3,98 oC. Foram identificadas associações que elevam o erro dos produtos em grade para a região, tais como, o elevado gradiente altitudinal da área de estudo e o efeito continentalidade/maritimidade. Dentre os produtos em grade de precipitação, o GPCC apresentou melhor desempenho (maior precisão e exatidão) em relação à UDEL na maior parte das estações, enquanto para temperatura do ar, as séries em grade da UDEL se sobressaíram em comparação ao GHCN. É necessário desenvolver produtos climáticos de precipitação e temperatura do ar em grade precisos e exatos com alta resolução para o estado do Rio de Janeiro.


Palavras-chave


Geoprocessamento; Interpolação Espacial; Grade

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DOI: http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v23i0.54263