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dc.contributor.authorAmorim, Ranieri Carlos Ferreira de
dc.date.accessioned2015-03-26T12:49:09Z-
dc.date.available2009-06-10
dc.date.available2015-03-26T12:49:09Z-
dc.date.issued2009-02-19
dc.identifier.citationAMORIM, Ranieri Carlos Ferreira de. Spatialization of meteorological variables combining image information with interpolation techniques for the state of Minas Gerais. 2009. 103 f. Tese (Doutorado em Agrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologia) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2009.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/1489-
dc.description.abstractAs variáveis meteorológicas requeridas para aplicações no gerenciamento dos recursos hídricos e estudos agrometeorológicos e climáticos, dentre outros, são usualmente medidas em estações meteorológicas. As abrangências desses dados estão limitados às áreas próximas aos pontos onde são medidos. Para estimar variáveis meteorológicas em locais onde não há estações pode-se usar a interpolação espacial (Borga & Vizzaccaro 1997, Caruso & Quarta 1998, Campling et al. 2001). Assim, o objetivo principal deste trabalho é avaliar o desempenho do método de interpolação IDP (Inverso da Distância Ponderada) na espacialização de variáveis meteorológicas para o estado de Minas Gerais. E mais especificamente, objetivou-se: (i) avaliar por meio de analises estatísticas obtidas através da validação cruzada o desempenho do interpolador IDP com potência 2 na espacialização de dados horários de temperatura do ar, umidade relativa do ar, radiação solar, precipitação e velocidade do vento; (ii) avaliar o desempenho do interpolador IDP com o expoente de ponderação da distancia variando de 0,5 a 4.0 para a espacialização de dados horários de temperatura e umidade relativa do ar para o estado de Minas Gerais; (iii) avaliar a performance do interpolador IDP, com e sem o auxilio da altitude, para espacializar dados horários de temperatura do ar em toda a região do Estado de Minas Gerais e (iv) propor um método de espacialização da temperatura do ar, precipitação e radiação solar, combinando informações de imagens do satélite GOES 10, utilizando como referência terrestre os dados das estações meteorológicas automáticas. O método de interpolação IDP, com potência 2, mostrou-se adequado para a interpolação de dados horários das variáveis meteorológicas analisadas neste estudo (temperatura, umidade relativa do ar, radiação solar, velocidade do vento e precipitação) por apresentar erros relativamente pequenos quando comparados aos erros encontrados em outros estudos que utilizaram dados diários e anuais. Quando a interpolação foi realizada variando o expoente de ponderação da distancia, não foi possível determinar qual expoente foi melhor para interpolar dados horários de temperatura e umidade relativa do ar no estado de Minas Gerais como um todo. Contudo, analisando as áreas de estudo separadamente, o método de interpolação IDP, apresenta diferentes respostas. A área de estudo 1, que compreende as mesorregiões do Vale do Jequitinhonha, Vale do Rio Doce e Vale do Mucuri, apresentou os melhores resultados para o coeficiente 4,0 em todos os meses analisados. Enquanto que para a área de estudo 2, formada pelas mesorregiões metropolitana de Belo Horizonte, sul e sudoeste de minas, campo das vertentes e zona da mata, o IDP com potência 1,5 produziu melhores resultados e para a área de estudo 3 (triângulo mineiro, central mineiro, noroeste, norte e oeste de minas) o IDP, tanto com a potência 0,5 quanto com a 1,0 gerou melhores resultados. Para o estado de Minas Gerais, apesar do relevo ondulado, a interpolação tradicional (sem o auxilio da altitude) produziu menores erros comparada a interpolação considerando a altitude. As estatísticas dos erros de interpolação claramente indicam que o interpolador tradicional é mais exato que o interpolador com auxílio da altitude. A performance do interpolador tradicional foi, em média, cerca de 1,73°C melhor que o interpolador com auxílio da altitude. De acordo com a correlação entre os dados observados nas estações e estimados pelos dois interpoladores, o interpolador com o auxilio do MDE apresentou, em média, uma melhor correlação (79%) comparada a do interpolador tradicional (71%). A proposta de se criar uma metodologia de espacialização de variáveis meteorológicas utilizando dados de estações automáticas em superfície e as informações contidas nas imagens de satélite como um complemento a serie de dados dessas estações, não mostrou bons resultados. A curva ajustada entre os dados de temperatura do ar, precipitação e radiação solar, observados nas estações, em função da cor da imagem do satélite GOES 10 na banda do visível, apresentou correlação de no máximo 23% para a temperatura, 61% para a precipitação e 17% para a radiação solar.pt_BR
dc.description.abstractThe meteorological variables required for the application in the management of hydric resources and agrometeorological and climatic studies, among others, are usually measured in meteorological stations. The reach of these data are limited to the areas near the points of measurement. To estimate meteorological variables in places where there are no stations, it is possible to use the spatial interpolation (Borga & Vizzaccaro 1997, Caruso & Quarta 1998, Campling et al. 2001). So, the main objective of this work is to evaluate the performance of the IDW interpolation method (Inverse Distance Weighted) in the spatialization of meteorological variables for the state of Minas Gerais. The more specific objectives were: (i) evaluate, by means of the statistical analyses achieved through the cross validation, the performance of the IDW interpolator with a power of 2 in the spatialization of hourly data of air temperature, air relative humidity, solar radiation, wind speed and precipitation; (ii) evaluate the performance of the IDW interpolator with the distance weighting exponent varying from 0,5 to 4.0 for the spatialization of hourly data of temperature and air relative humidity for the state of Minas Gerais; (iii) evaluate the performance of the IDW interpolator, without the assistance of the altitude, to spatialize all the hourly data of air temperature in all the region of the state of Minas Gerais and (iv) propose a spatialization method for air temperature, precipitation and solar radiation, combining the information of the GOES 10 satellite and the data of the automatic meteorological stations. The IDW interpolation method with a power of 2 proved to be adequate for the interpolation of the meteorological variables analyzed in this study (temperature, air relative humidity, solar radiation, wind speed and precipitation) because it presented errors relatively small in comparison to the errors found in other studies that used daily and annual data. When the interpolation was carried out varying the distance weighting exponent, it was not possible to determine which exponent was the best to interpolate hourly data of temperature and air relative humidity in the state of Minas Gerais as a whole. However, when the areas of study are analyzed separately, the IDW interpolation method presents different answers. The area of study 1, which comprises the mesoregions of the Vale do Jequitinhonha, Vale do Rio Doce and Vale do Mucuri, presented the best results for the coefficient 4,0 in all the months analyzed. For the area of study 2, which is formed by the following mesoregions: Belo Horizonte Metropolitan Area, South and South West of Minas, Campo das Vertentes and Zona da Mata, the IDW with a power of 1,5 produced better results and for the area of study 3 (Triângulo Mineiro, Central Mineiro, North West, North and West of Minas), the IDW, either with a power of 0,5 or 1,0 provided better results. For the state of Minas Gerais, in spite of the wavy relief, the traditional interpolation (without altitude assistance) produced smaller errors, in comparison to the interpolation that considers altitude. The statistics of the errors of interpolation clearly indicate that the traditional interpolator is more accurate than the interpolator assisted by altitude. The performance of the traditional interpolator was, in average, about 1,73°C better than the interpolator with the assistance of altitude. According to the correlation between the data observed in the stations and those estimated by both interpolators, the interpolator with the help of the DEM presented, in average, a better correlation (79%), compared to that of the traditional interpolator (71%). The proposal of the creation of a methodology of meteorological variables spatialization using data of automatic stations in surface and the information contained in the satellite images as a complement to the series of data of these stations did not provide good results. The curve adjusted between the data of air temperature, precipitation and solar radiation, observed in the stations, depending on the color of the image of the GOES 10 satellite in the visible band, presented a maximum correlation of 23% for temperature, 61% for precipitation and 17% for radiation.eng
dc.description.sponsorshipFundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectInterpolaçãopor
dc.subjectSatélites geoestacionáriospor
dc.subjectInterpolationeng
dc.subjectGeostationary satelliteseng
dc.titleEspacialização de variáveis meteorológicas combinando informações de imagens de satélite com técnicas de interpolação para o estado de Minas Geraispor
dc.title.alternativeSpatialization of meteorological variables combining image information with interpolation techniques for the state of Minas Geraiseng
dc.typeTesepor
dc.contributor.authorLatteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4769824U8por
dc.contributor.advisor-co1Leal, Brauliro Gonçalves
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784843E5por
dc.contributor.advisor-co2Sediyama, Gilberto Chohaku
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4788051E6por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAgrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologiapor
dc.publisher.programDoutorado em Meteorologia Agrícolapor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::AGROMETEOROLOGIApor
dc.contributor.advisor1Ribeiro, Aristides
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763274T3por
dc.contributor.referee1Fernandes Filho, Elpídio Inácio
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4703656Z4por
dc.contributor.referee2Pezzopane, José Eduardo Macedo
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4720574Z3por
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