Abstract
Resumo 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 empregam 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, Hubbard, Nadarajah e Kunkel (2007) é considerada neste estudo. Neste método a distribuição de precipitação média de estações vizinhas é particionada supondo-se 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 na consistência dos dados de chuva diários. Para avaliar a confiabilidade e a precisão em detectar dados espúrios por ambos algoritmos, 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.
Highlights
Devido ao fato de ser usado um modelo composto por uma família de distribuições Gama para representar regimes de chuva por intervalos, valores nulos de precipitação não podem ser avaliados pelo método
Estes valores diferem ligeiramente do percentual previsto de 10% pois, como o processo de semeadura é aleatório, alguns erros foram introduzidos em datas onde as estações não possuíam o número mínimo de vizinhos para a análise do método
O algoritmo neste modo de operação é capaz de detectar erros semeados em todas as faixas de magnitudes de erro, sendo que em todos os casos foram detectados mais de 50% do total de erros semeados
Summary
2001): falhas eletromecânicas do dispositivo (interrupção de transmissão, falha temporária de alimentação, entupimento do coletor); operação e leitura manual incorreta; desconformidade do tamanho do receptor em relação ao padrão de volume utilizado; fontes de perturbação externa (vento ou fauna). A literatura relativa a este tema é ainda relativamente escassa, sendo que a qualificação é tratada principalmente a nível diário (Hubbard, et al, 2005; You, Hubbard, Nadarajah e Kunkel, 2007; Hamada, Arakawa e Yatagai, 2011; Nie et al, 2012), e mensal (Eischeid, Baker, Karl e Diaz, 1995; GonzálezRouco, Jimínez, Quesada e Valero, 2001). Neste trabalho são estudados dois algoritmos com abordagens estatísticas diferentes para a qualificação de medidas de precipitação diária. O primeiro é uma versão adaptada do trabalho de You, Hubbard, Nadarajah e Kunkel (2007) que utiliza distribuições Gamas para diferentes faixas de valores pluviométricos. Uma metodologia de semeadura de erros aleatórios baseada nos trabalhos de Hubbard, et al (2005) e You, Hubbard, Nadarajah e Kunkel (2007) é utilizada para avaliar a capacidade de detecção de dados espúrios para cada um dos algoritmos, utilizando-se dados de chuva de estações pluviométricas do estado Santa Catarina
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