Geoestatística no monitoramento da temperatura no Estado da Bahia

Michel Eustáquio Dantas Chaves; Katyanne Viana da Conceição; João Vitor Roque Guerrero

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Geoestatística no monitoramento da temperatura no Estado da Bahia

Chaves, Michel Eustáquio Dantas ^[1] ; Conceição, Katyanne Viana da ^[2] ; Guerrero, João Vitor Roque ^[3]
1. [1] Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  
  Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
  
  Brasil
2. [2] Universidade Federal de Lavras
  
  Universidade Federal de Lavras
  
  Brasil
3. [3] Universidade Federal de São Carlos
  
  Universidade Federal de São Carlos
  
  Brasil
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Localización: Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável, ISSN-e 1981-8203, Vol. 13, Nº. 5, 2018 (Ejemplar dedicado a: EDIÇÃO ESPECIAL), págs. 652-660
Idioma: portugués
Títulos paralelos:
- Geostatistical analysis for temperature monitoring in the State of Bahia, Brazil
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Resumen
- português
  O monitoramento climático é um elemento essencial para predições nas mudanças de temperatura e a sua influência na segurança e saúde ambiental. No entanto, a esparsa densidade de estações meteorológicas limita a obtenção de dados confiáveis e dificulta as análises a respeito de variáveis e eventos climáticos, tornando necessário o uso de estimadores de dados para onde não há medições, como as interpolações. Por meio deste trabalho, objetivou-se avaliar qual método de interpolação representa melhor a variável climática de temperatura máxima no Estado da Bahia, com o uso de séries históricas de temperatura e um Modelo Digital de Elevação proveniente de dados da Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM. Pode-se observar que os interpoladores geoestatísticos apresentaram melhor desempenho, especialmente a Cokrigagem, e que a utilização de sistemas de informações geográficas são ferramentas importantes para monitoramento da temperatura.
- English
  Climate monitoring is an essential element for predictions of temperature changes and their influence on environmental health and safety. However, the sparse density of meteorological stations limits the collection of reliable data and makes it difficult to analyze climatic variables and events, which makes it necessary to use data estimators where there are no measurements, such as interpolations. The aim of this work was to evaluate which interpolation method best represents the climatic variable of maximum temperature in the State of Bahia, with the use of historical temperature series and a Digital Elevation Model from Shuttle Radar Topographic Mission - SRTM data. As results, we observed that the geostatistical interpolators presented better performance, especially Cokriging, and that the use of geographic information systems are important tools for studies of this subject.