Consistência e qualificação de dados diários de precipitação na região Sul do Brasil (preprint)

Abstract

Dados de chuva provenientes de uma rede meteorológica do Sul do Brasil são usados para avaliar o desempenho de dois algoritmos de detecção de dados espúrios. Ambos os métodos usam uma abordagem estatística e consistência espacial baseada nas distâncias e diferenças de altitude entre duas medidas de pluviômetros. Uma variação do método de múltiplas Gamas de You et al. (2007) é considerado neste estudo. A distribuição de precipitação média de estações vizinhas é particionada e é feita a suposição de que cada intervalo pode ser modelado por uma distribuição Gama. O segundo método não assume nenhuma distribuição a priori, usando informação pontual espacial e acumulada temporal de medidas pluviométricas vizinhas para consistir dados de chuva diários. Para avaliar a confiabilidade e a precisão em detectar dados espúrios pelo algoritmo, são introduzidos erros semeados na série histórica de chuvas. Um modelo probabilístico bidimensional de erros introduzidos/detectados (sim-não) é empregado para calcular métricas referentes a probabilidades de correta detecção e alarme falso cometido pelo algoritmo. Verifica-se que o novo algoritmo proposto supera o algoritmo das múltiplas distribuições Gama.

Palavras-chave: dados de chuva, pluviômetro, detecção de dados espúrios.