Espacialização da precipitação pluvial por meio de krigagem e cokrigagem

AUTOR(ES)
FONTE

Pesq. agropec. bras.

DATA DE PUBLICAÇÃO

31/08/2013

RESUMO

O objetivo deste trabalho foi avaliar a cokrigagem ordinária, com dados de altitude e distância do mar, em comparação à krigagem ordinária, na espacialização da precipitação pluvial dos períodos anual, seco e úmido, no Estado do Espírito Santo. Os dados de altitude e distância do mar foram obtidos de pontos de amostragem em grades regulares e irregulares. Foram utilizados dados de 108 postos pluviométricos. A avaliação dos métodos e das variáveis foi realizada com base na validação cruzada, tendo-se considerado os erros dos valores preditos e o ajuste dos modelos de regressão linear para valores observados e preditos. A grade regular para amostragem das covariáveis apresentou melhor acurácia de predição em comparação à grade irregular. A cokrigagem produziu resultados mais acurados do que a krigagem, verificados por pequenas diferenças nos erros médios absolutos, capazes de produzir mapas estatisticamente diferentes. A interpolação por cokrigagem e o uso de grades regulares para amostragem são preferíveis, principalmente se as covariáveis são de fácil obtenção e de baixo custo.The objective of this work was to evaluate the ordinary co-kriging algorithm, using data from elevation and distance from the sea, compared to ordinary kriging, in the rainfall spatialization associated to wet, dry and annual periods, for the state of Espírito Santo, Brazil. Data of altitude and distance from the sea were obtained in sampling sites on regular and irregular grids. Data from 108 rain gauge stations were used. The evaluation of methods and variables based on cross-validation was performed, considering the errors of the predicted values and the fit of linear regression models for observed and predicted values. The regular grid sampling of the covariates showed the best prediction accuracy compared to the irregular grid. Cokriging produced more accurate results than kriging, checked by small differences in mean absolute errors which were able to produce statistically different maps. Cokriging interpolation and use of regular grids for sampling are preferable, mainly if the covariates are easy to obtain and inexpensive.

ASSUNTO(S)

agricultural sciences

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