Cadeia de Markov no preenchimento de falhas de dados diários de precipitação no RS

Abstract

Uma forma de preencher as falhas de dados de chuva diária e, por consequência, aumentar o tamanho da série é o uso da modelagem Markoviana e de um modelo probabilístico, para a simulação da chuva nos dias em que esta ocorreu, permitindo, assim, a geração de séries sintéticas. Objetivou-se o preenchimento de dados faltantes em séries de precipitação diária de estações localizadas nas sete mesorregiões do Estado do Rio Grande do Sul, utilizando a modelagem estocástica Cadeia de Markov homogênea de dois estados. Para tanto, foram utilizadas 15 estações com falhas, obtidas do banco de dados da Agência Nacional de Águas. Foi considerado dia seco aquele cuja chuva diária foi igual ou inferior a 1,0 mm e após, calculadas as probabilidades de transição entre os estados seco e chuvoso. Nos dias considerados chuvosos, a lâmina precipitada foi estimada mediante a distribuição Gama de dois parâmetros. Para avaliar se há ou não diferença significativa, em nível α de probabilidade, entre as médias das séries utilizadas para validação e a observada de cada uma das estações foi utilizado o teste “t” de Student. Houve uma variação de 82% nos valores máximos da chuva diária entre a série simulada e a preenchida, para a localidade de Lagoa Vermelha, importante quando o objetivo reside no estudo de chuvas intensas para a estimativa das relações Intensidade-Duração-Frequência. No entanto, a modelagem estocástica, fundamentada na cadeia de Markov de dois estados é uma ferramenta que pode ser aplicada ao preenchimento de falhas, em séries de precipitação diária.