Análise comparativa entre diferentes métodos de interpolação para estimativa da temperatura média do ar no Brasil

Resumen

Em estudos climatológicos, uma das maiores dificuldades relaciona-se com a obtenção de valores de elementos climáticos onde não existem estações de medição. Assim, para contornar tal problema, utilizam-se técnicas de interpolação que transformam valores pontuais em superfícies contidas no limite da malha de pontos considerada, sendo, estas técnicas, conhecidas por técnicas de interpolação espacial. A interpolação espacial é o procedimento para se estimar valores de propriedades de locais nãoamostrados, baseando-se em valores de dados observados em dados conhecidos (Burrough, 1986). Os métodos de interpolação não possuem uma classificação muito clara, mas podem ser classificados, de forma didática, em: (1) globais ou locais; (2) exatos ou suavizantes; e (3) determinísticos ou estocásticos (Hartkamp et al., 1999). As classificações quanto aos métodos serem globais ou locais, determinísticos ou estocásticos, exatos ou suavizantes é, em termos práticos, subjetiva, pois a grande maioria dos softwares de interpolação permite ao usuário alterar, para o mesmo método, os parâmetros de suavização, número de dados observados a serem utilizados no raio de influência, dentre outros fatores, fazendo, assim, que o método de interpolação mude de classificação. Hartkamp et al. (1999), apresentam que quando os dados são abundantes e regularmente distribuídos, as metodologias de interpolação geram resultados similares. Por outro lado, quando os dados são escassos, há uma grande variação de resultados gerados. Portanto, a questão de qual é o melhor método a ser aplicado sobre um determinado conjunto de dados amostrados torna-se pertinente.