Técnicas para interpolar dados pluviométricos
Uma aplicação de Redes Neurais Artificiais e Técnicas Geoestatísticas
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Compreender e modelar a variabilidade e a distribuição espacial e temporal da precipitação é um sério obstáculo devido à falta de informação ou existência de falhas nos dados de precipitação, problema esse que pode ser causador de grande incerteza nos processos de estimação dessa variável. A interpolação de dados dessa variável permanece sendo uma tarefa complexa, principalmente para regiões que apresentem pouca ou nenhuma estação de medição, onde essas lacunas dificultam a elaboração de estudos que buscam compreender a distribuição das chuvas. Deste modo a utiliza...
Compreender e modelar a variabilidade e a distribuição espacial e temporal da precipitação é um sério obstáculo devido à falta de informação ou existência de falhas nos dados de precipitação, problema esse que pode ser causador de grande incerteza nos processos de estimação dessa variável. A interpolação de dados dessa variável permanece sendo uma tarefa complexa, principalmente para regiões que apresentem pouca ou nenhuma estação de medição, onde essas lacunas dificultam a elaboração de estudos que buscam compreender a distribuição das chuvas. Deste modo a utilização de técnicas de interpolação, surge como alternativa eficaz para se estimar dados de precipitação e modelar as características não-lineares de distribuição desta variável, uma vez que a precipitação influencia diretamente nas ações de transformações sócio-ambiental de uma região.
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