Engenharia Agrícola (Aug 2005)

Análise espacial da precipitação pluviométrica no Estado de São Paulo: comparação de métodos de interpolação Spatial analysis of precipitation data in São Paulo State: comparison of interpolation methods

  • José R. P. de Carvalho,
  • Eduardo D. Assad

DOI
https://doi.org/10.1590/s0100-69162005000200011
Journal volume & issue
Vol. 25, no. 2
pp. 377 – 384

Abstract

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O objetivo deste trabalho é comparar três interpoladores univariados: inverso do quadrado da distância, curvatura mínima e krigagem ordinária usando observações de precipitação pluvial média anual de 1.027 postos pluviométricos abrangendo todo o Estado de São Paulo, representando área de 248.808,8 km² (2,91% do território nacional), no período de 1957 a 1997. Os mapas de variabilidade espacial não apresentaram grandes diferenças visuais; entretanto, quando a estatística quadrado médio do erro foi calculada para cada técnica, confirmou-se a grande vantagem em usar o interpolador ótimo de krigagem. A diferença entre os valores observados e estimados pela krigagem foi muito menor do que para os outros dois métodos, indicando ser esse o interpolador a ser usado na distribuição espacial de precipitação pluvial média anual para os dados em estudo.The objective of this paper is to compare three unvaried interpolation algorithms: inverse square distance, minimum curvature and ordinary kriging using observations of annual precipitation average of one thousand and twenty-seven climatic stations including all State of São Paulo, representing an area of approximately 248,808.8 km² (2,91% of the brazilian territory), from 1957 to 1997. The maps of spatial variability didn't present great visual differences, however when the comparison criterion, the mean square error of prediction was calculated for each technique, the great advantage was confirmed by using kriging interpolator. The difference among the observed and predicted values for kriging was much smaller than for the other two methods, indicating to be this the interpolator to be used in the spatial distribution of annual precipitation for this data.

Keywords