Preenchimento de Falhas e Espacialização de Dados Pluviométricos: Desafios e Perspectivas

Resumo A precipitacao e uma das variaveis climaticas mais importantes para o planejamento urbano e rural, para monitorar eventos extremos que possam causar impactos na sociedade e auxiliar em projetos de drenagem urbana, a fim de reduzir os riscos inerentes a inundacoes e alagamentos, ou mesmo obras de engenharia, como dimensionamento de barragens. No entanto, as falhas em series extensas prejudicam esses estudos, sendo necessario utilizar modelos para o seu preenchimento. O presente estudo tem como objetivo revisar os metodos de preenchimento de falhas e de interpolacao espacial de dados de precipitacao. A revisao dos metodos foi realizada a partir da pesquisa e leitura de materiais bibliograficos, de modo a conceituar as abordagens, identificar vantagens e desvantagens de cada metodo e apresentar como estudos recentes, nacionais e internacionais, tem inovado ao comparar o desempenho em diferentes areas de estudo. Com base nessa revisao, os principais metodos para o preenchimento de falhas sao os seguintes: i) ponderacao a partir de Regressao Linear Simples ou Multipla; ii) modelos matematicos baseados em aprendizagem de maquinas, tais como as Redes Neurais Artificiais; iii) interpoladores espaciais para o preenchimento de falhas (Inverso da Distância, Vizinho Natural, Krigagem). Por fim, foi verificada uma evolucao das tecnicas de interpolacao e de preenchimento de falhas nas ultimas decadas, em decorrencia da evolucao da capacidade computacional e tecnologica.