03519nam a2200277 a 450000100080000000500110000800800410001910000170006024501150007726001900019252025910038265000170297365000150299065000270300565000220303265300240305465300130307865300280309165300080311965300200312765300090314765300270315665300150318370000230319870000200322121389442022-01-10       2021    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aCASTAGNA, D.  aRegressão linear para correção de falhas da estação pluviométrica de Sorriso, MT.h[electronic resource]  aIn: ENCONTRO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIAS AGROSSUSTENTÁVEIS, 5.; JORNADA CIENTÍFICA DA EMBRAPA AGROSSILVIPASTORIL, 10., 2021. Sinop. Resumos... Brasília, DF: Embrapa, 2021. p. 48.c2021  aA chuva é um tipo de precipitação pluvial e um elemento climático que permite a caracterização do ambiente e aplicação em inúmeras pesquisas agrícolas e ambientais. Porém, é comum encontrar falhas em séries históricas de dados, causadas por imprecisões humanas e/ou de equipamentos, que dependendo da finalidade, faz-se necessário o preenchimento dessas falhas. A estação 1255001 da plataforma Hidroweb da Agência Nacional de Águas-ANA, operada pela Rede o Serviço Geológico do Brasil - CPRM, localizada na latitude -12.674166 e longitude -55.791666 no município de Sorriso, MT, apresenta 10,3% de falhas mensais na base de dados de 1999 a 2019. Deste modo, este trabalho tem objetivo identificar estações pluviométricas próximas como apoio para o preenchimento das falhas por meio de regressão linear simples (Y = b+aX). Primeiramente foram identificadas três estações no entorno da estação estudada com mesmo período de série de dados. Foram analisados os dados das estações 1356002 (Nova Mutum, MT) e 1256002 (Lucas do Rio Verde, MT), ambas da plataforma HIDROWEB, e da estação 83309 (Diamantino) disponível no banco de dados BDMEP do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). As bases de dados das quatro estações, foram subdivididas em duas, considerando 70 e 30% dos conjuntos de dados para treino (calibração) e teste (validação), respectivamente. Com os dados de treino foram determinadas as equações de regressão para cada estação de apoio em função da estação a ser preenchida, posteriormente, essas equações foram aplicadas no conjunto de dados de teste. Para avaliar o desempenho estatístico das equações, foram empregados indicativos estatísticos nas estimativas realizadas no conjunto de dados de teste, considerando o MBE (Mean Bias Error) - indica o desvio da média; RMSE (Root Mean Square Error) - aponta o espalhamento dos erros; índice de concordância (d) de Willmott - aponta o ajustamento dos valores estimados. Foram obtidos os seguintes valores para os indicativos estatísticos: i) usando a regressão com a estação de Nova Mutum: MBE foi de 18,99; RMSE 52,51 e Willmott 0,97; ii) para estação Lucas do Rio Verde: MBE de 8,46; RMSE 47,59 e Willmott 0,97; iii) para estação Diamantino: MBE foi de 9,72; RMSE 43,5 e Willmott 0,98. Nesse sentido, a estação de Diamantino não apresentou o menor desvio da média, contudo gerou menores espalhamentos e maiores ajustamentos entre valores reais (medidos) e falhas preenchidas, sendo recomendada nesse caso a equação Y = 1,012+0,121*x + (MBE).  aEstatística  aHidrologia  aPrecipitação Pluvial  aRegressão Linear  aCorreção de falha  aHidroweb  aIndicativo estatístico  aMBE  aMean Bias Error  aRMSE  aRoot Mean Square Error  aSorriso-MT1 aVENDRUSCULO, L. G.1 aSOUZA, A. P. de