Individual and combined techniques for gap filling in daily rainfall data in the city of São Gonçalo (RJ)
DOI:
https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.17396Keywords:
Time Series, Gap filling, Methods combinationAbstract
Precipitation is an important variable for climatological characterization of a location. The existence of missing records in a rainfall time series reduces the amount of information available for analysis, often limiting the usefulness of the series. This study evaluated the individual filling techniques inverse distance weighting (IDW), normal ratio (NR) and multiple linear regression (MLR) along with the combination of these techniques using simple average and the optimal combination with minimum variance for daily rainfall data from the UERJ/FFP Climatological Station, located in the municipality of São Gonçalo, Rio de Janeiro State. For this, observations from five neighboring stations were used to fill time series with 35, 87 or 351 consecutive days of failures. The simulations indicated that the individual estimate obtained by multiple linear regression had the best adjustment with R2 > 0.9 in the three failure period configurations analyzed. Among the combined methods, the combination by simple average was the most accurate, with R2 = 0.97 and RMSE of 0.55 mm. The results indicated that the overestimation obtained by the gap filling methods was not statistically significant at α = 5%. This analysis was based on local data made available by different agencies to determine the most suitable gap filling methods to minimize the impacts caused by incomplete series in climatological studies for the municipality.
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