Resumen de Análise comparativa entre diferentes métodos de interpolação para estimativa da temperatura média do ar no Brasil
Igor Balteiro Pereira de Campos
Em estudos climatológicos, uma das maiores dificuldades relaciona-se com a obtenção de valores de elementos climáticos onde não existem estações de medição. Assim, para contornar tal problema, utilizam-se técnicas de interpolação que transformam valores pontuais em superfícies contidas no limite da malha de pontos considerada, sendo, estas técnicas, conhecidas por técnicas de interpolação espacial. A interpolação espacial é o procedimento para se estimar valores de propriedades de locais nãoamostrados, baseando-se em valores de dados observados em dados conhecidos (Burrough, 1986). Os métodos de interpolação não possuem uma classificação muito clara, mas podem ser classificados, de forma didática, em: (1) globais ou locais; (2) exatos ou suavizantes; e (3) determinísticos ou estocásticos (Hartkamp et al., 1999). As classificações quanto aos métodos serem globais ou locais, determinísticos ou estocásticos, exatos ou suavizantes é, em termos práticos, subjetiva, pois a grande maioria dos softwares de interpolação permite ao usuário alterar, para o mesmo método, os parâmetros de suavização, número de dados observados a serem utilizados no raio de influência, dentre outros fatores, fazendo, assim, que o método de interpolação mude de classificação. Hartkamp et al. (1999), apresentam que quando os dados são abundantes e regularmente distribuídos, as metodologias de interpolação geram resultados similares. Por outro lado, quando os dados são escassos, há uma grande variação de resultados gerados. Portanto, a questão de qual é o melhor método a ser aplicado sobre um determinado conjunto de dados amostrados torna-se pertinente.
