Técnicas individuales y combinadas para relleno de huecos en datos de lluvia diaria en la ciudad de São Gonçalo (RJ)

Resumen

 La precipitación es una variable importante en la caracterización climatológica de una localidad. La existencia de registros faltantes en una serie temporal de lluvia disminuye la cantidad de informaciones para el análisis, lo que limita la utilidad de ésa serie. El objetivo de esa investigación es evaluar las técnicas individuales de interpolación espacial: distancia inversa ponderada (IDW, razón normal (RN), regresión lineal múltiple (RLM) y la combinación de estas técnicas utilizando el promedio simple (CMS) y la combinación óptima con varianza mínima (CVM) para datos diarios de lluvia en la Estación Climatológica de la Universidad del Estado de Río de Janeiro (UERJ/FFP), en la ciudad de São Gonçalo (Río de Janeiro, Brasil). Para ello, se han utilizado observaciones recogidas en cinco estaciones vecinas para interpolación espacial de series temporales con 35, 87 o 351 días consecutivos de fallos. Las simulaciones han indicado que la estimación individual obtenida por RLM fue la más ajustada, con R² > 0,9 en las tres configuraciones de período de falla analizadas. Entre los métodos combinados, CMS fue el más acurado con R² = 0,97 y RMSE de 0, 55mm. Los resultados indican que la sobreestimación obtenida por los métodos de interpolación espacial no es estadísticamente significativa para α = 5%. Esta investigación tiene, como objetivo, recoger datos locales disponibles producidos por distintas instituciones, además de analizar los métodos de interpolación espacial más indicados de manera a disminuir los impactos que tienen las series parcialmente completadas en los estudios climatológicos en el municipio.