Variabilidade espacial e temporal da precipitação pluvial na bacia hidrográfica do Ribeirão João Leite-GO

Abstract

RESUMO:A precipitação pluvial constitui-se na principal variável hidrológica de entrada do ciclo hidrológico e para conhecimento da variabilidade espacial e temporal como informação básica para estudos hidrológicos, manejo de bacias hidrográficas, gestão de recursos hídricos, dentre outros. Os recursos hídricos superficiais produzidos nessa bacia são essenciais ao desenvolvimento do eixo Goiânia-Anápolis-Brasília e, recentemente, com o aumento da demanda hídrica, tem sido relatados conflitos pelo uso da água. Dessa maneira, tem-se que o desenvolvimento de estudos hidrológicos visando ao melhor entendimento e aproveitamento dos recursos hídricos é estratégico para o desenvolvimento da região. Nesse sentido, objetivou-se com este estudo mapear a precipitação média mensal e anual na bacia hidrográfica do Ribeirão João Leite, com o auxílio de técnicas geoestatísticas. Foram avaliados os modelos de semivariograma esférico, exponencial e gaussiano, ajustados pelo método dos mínimos quadrados ponderados, sendo que o modelo utilizado no mapeamento por krigagem foi o que apresentou o menor erro médio indicado pela validação cruzada. Foi constatado bom desempenho das técnicas geoestatísticas no mapeamento da precipitação média mensal e anual, indicado pelos pequenos erros encontrados, podendo-se destacar o modelo de semivariograma exponencial, que se sobressaiu na maioria dos eventos estudados. PALAVRAS-CHAVE: geoestatística, meio ambiente, hidrologia. SPATIAL AND TEMPORAL BEHAVIOR OF PLUVIAL PRECIPITATION IN THE JOÃO LEITE WATERSHED, GO ABSTRACT:The pluvial precipitation is the main hydrology variable input in the hydrological cycle and the knowledge of their spatial and temporal behavior is basic material for hydrological studies, watershed and water resource management, among others. The surface water produced in this basin is essential to the development of the Axis Anápolis-Goiânia-Brasília and recently, with the increasing of water demand, it has been reported conflicts by the water use. Thus, it appears that the development of hydrological studies aimed for better understanding and utilization of water resources are strategic for the development of the region. In this way, this work purpose to map the average monthly and annual precipitation in the João Leite watershed, using geostatistical techniques. It was evaluated the spherical, exponential and gaussian semivariogram models, adjusted by the weighted least squares method, being the model used for mapping by kriging the one that produced the lowest average error indicated by cross validation. It was found a good performance of geostatistical techniques in mapping the average monthly and annual precipitation, indicated by small errors, which can be highlighted the exponential model, with the best results in the most of the studied events.

Incoming Longwave Radiation Evaluation for the Legal Amazon Using HadRM3 and Geostatistic Theoretical Models

“…For 2090, all transitive theoretical models showed moderate spatial dependence. Although the results found by Santos et al (2011) are distinct, strong independence of information makes it impossible to spatially distribute the incoming longwave radiation …”

Monthly and annual precipitation and maximum daily precipitation distribution at the Formoso river basin, Tocantins

“…Apresentam-se na tabela 2, os parâmetros dos modelos de semivariograma (efeito pepita, contribuição e alcance), o erro médio percentual absoluto e o grau de dependência espacial para cada modelo de semivariograma. Na Figura 3, pode-se observar boa aderência dos modelos teóricos ajustados aos semivariogramas experimentais, sobretudo o gaussiano, o que, segundo Santos et al (2011), mostra que podem ser obtidos resultados satisfatórios no mapeamento dos dados pelas técnicas geoestatísticas, conforme já apontado pela validação cruzada.…”

“…Nessa situação, o uso da geoestatística proporciona melhorias na qualidade final dos mapas (VIEIRA, 2000). Diversos estudos têm sido conduzidos com o objetivo de avaliar metodologias para o mapeamento da precipitação, destacando as qualidades das técnicas geoestatísticas em comparação a outros interpoladores (MELLO et al, 2003;MELO JÚNIOR et al, 2006;GOMES et al, 2007;MELLO et al, 2007;MELLO et al, 2008;VIOLA et al, 2010;SANTOS et al, 2011;MELLO;VIOLA, 2013).…”

Spatial-temporal variability of rainfall and mean air temperature for the state of Bahia, Brazil

“…An example of this relationship are the adversities of long periods of drought and high temperatures, influenced by climatic and oceanic phenomena such as El Niño (Hastenrath 2012). In the midst of these events, many research has been conducted over the years in several Brazilian states, with the aim of monitoring and evaluating environmental variables more precisely and analyzing climatic conditions, as well as their spatial and/or temporal variations, as described by Sartori et al (2010), Santos et al (2011) and Silva & Lima (2011) for the states of São Paulo, Goiás and Espírito Santo, respectively.…”

“…In data analysis developed through classical statistics, random variables are considered independent of each other, thus disregarding the influence between neighboring observations. However, rainfall and mean air temperature present structure in their neighboring variations, which characterizes spatial dependence of the data in different periods of the year, providing a more accurate estimate of the variable of interest through geostatistics (Santos et al 2011). Silva et al (2012) state that systems that can reliably analyze information on the climatology of a region are of fundamental importance; especially for socio-environmental management and agricultural practices.…”