AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE GERADORES DE DADOS EM SÉRIES METEOROLÓGICAS PARA O MUNICÍPIO DE ITACOATIARA-AM

Resumo

AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE GERADORES DE DADOS EM SÉRIES METEOROLÓGICAS PARA O MUNICÍPIO DE ITACOATIARA-AM^*

ARISTÓTELES DE JESUS TEIXEIRA FILHO¹; LUCAS MELO VELLAME² E AUREO SILVA DE OLIVEIRA³

^* Parte 1: Trabalho retirado do Relatório de Pesquisa de Pós-Doutorado “Preenchimento de falhas em observações meteorológicas importantes na estabilidade da modelagem de evapotranspiração potencial de referência para Município de Itacoatiara, AM”.

¹Professor Titular do Curso de Agronomia, Instituto de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal do Amazonas, Campus Itacoatiara; Brasil, aristoteles@ufam.edu.br; ORCID: 0000-0002-0123-7515.

²Professor Titular do Curso de Agronomia, Centro de Ciências Agrárias, Ambientais e Biológicas, Núcleo de Engenharia de Água e Solo, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, Campus de Cruz das Almas; Brasil, lucasvellame@ufrb.edu.br; ORCID: 0000-0001-7649-5773.

³Professor Titular do Curso de Agronomia, Centro de Ciências Agrárias, Ambientais e Biológicas, Núcleo de Engenharia de Água e Solo, Universidade Federal do Recôncavo da Bahia, Campus de Cruz das Almas, Brasil, aureo@ufrb.edu.br; ORCID: 0000-0001-7661-551X.

1 RESUMO

O escopo desta investigação foi avaliar o desempenho de geradores de dados de séries meteorológicas de 2019 a 2023 usando o método de interpolação linear, os softwares Easy-Fit e o WeatherMan, para o município de Itacoatiara, Amazonas. No Brasil, a principal fonte de dados oriundos de estações meteorológicas é administrada e disponibilizada pelo Instituto Nacional de Meteorologia, e a série histórica disponibilizada, normalmente, apresenta falhas em escala temporal horária, diária ou mensal. A falta de continuidade nas séries de dados pode levar a conclusões errôneas em processos que dependem diretamente do clima, como a agricultura e o planejamento do uso dos recursos naturais. O estudo foi desenvolvido com os dados meteorológicos da região centro-leste do Estado do Amazonas. As falhas foram preenchidas usando interpolação linear e os geradores de dados climatológicos Easy-Fit e WeatherMan, sendo os resultados comparados com a normal climatológica disponível. A correlação entre a normal climatológica e a normal provisória do parâmetro temperatura máxima mensal média mostrou a existência de regressão, de modo que os três métodos podem ser sugeridos para o preenchimento de falhas, quando não se dispõe de dados completos. O método de interpolação linear e os geradores Easy-Fit e WeatherMan apresentaram potencial para o preenchimento de falhas em séries meteorológicas mensais da região de Itacoatiara-AM, mesmo diante da limitada disponibilidade de dados completos.

Palavras-chave: variáveis meteorológicas, modelagem estatística, agrometeorologia.

TEIXEIRA FILHO, A. de J.; VELLAME, L. M. E.; OLIVEIRA, A. S. de

PERFORMANCE EVALUATION OF WEATHER DATA GENERATORS BASED ON TIME SERIES FOR THE MUNICIPALITY OF ITACOATIARA-AM

2 ABSTRACT

The purpose of this investigation was to evaluate the performance of weather data generators for the municipality of Itacoatiara, Amazonas, Brazil, on the basis of time series from 2019 to 2023 by the following methods: linear interpolation, easy-fit, and WeatherMan. In Brazil, INMET (National Institute of Meteorology) is the main source of meteorological data, but gaps are very common at hourly, daily, and monthly time scales. The lack of continuity in data series may lead to erroneous conclusions in studies that depend on it. on these data, such as agricultural and natural resource management planning. In this study, monthly meteorological data from the central-eastern region of the state of Amazonas were used. Missing data were filled using linear interpolation, and the climatological data generator Easy-Fit and WeatherMan Estimated​ values were then compared with the available climatological normal. The correlation between the climatological normal and the provisional normal of the mean monthly maximum temperature parameter demonstrated the existence of regression, indicating that the three methods may be recommended for gap filling. when incomplete datasets are available. The linear interpolation, easy-fit, and WeatherMan methods showed potential for filling the gaps in monthly meteorological series in the Itacoatiara-AM region.

Keywords: weather variables, statistical modeling, agrometeorology.