EVALUATION OF INSTRUMENTS OF MEASURES FOR URBAN STUDIES OF CLIMATE, IN TOWN OF THE OURINHOS.

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1 AVALIAÇÃO DE INSTRUMENTOS DE MEDIDAS, PARA ESTUDOS DE CLIMA URBANO, NO MUNICÍPIO DE OURINHOS. DEBORA M. SOUZA 1, BRUNA R. O. LIMA 2, JONAS T. NERY 3. 1 Estudante de Geografia, Depto. Geografia, UNESP, Ourinhos - SP, deborablosson@yahoo.com.br. Bolsista do CNPq/PIBIC. Grupo CLIMA/CNPq. 2 Estudante de Geografia, Depto. Geografia, UNESP, Ourinhos SP. Bolsista da FAPESP. Grupo CLIMA/CNPq. 3 Meteorologista, Prof. Doutor, Curso de Geografia, UNESP, Ourinhos - SP. Coordenador do Grupo CLIMA/CNPq. RESUMO: Ao desenvolver a pesquisa de Clima Urbano no Município de Ourinhos (SP), através de medições das variáveis meteorológicas de temperatura e umidade do ar, por meio de instrumentos espacialmente distribuídos, com a finalidade de monitorar as condições climáticas no município em diferentes períodos, deparou-se com a possibilidade de estar se trabalhando com erros grosseiros advindos dos higrotermômetros utilizados. Então procurou-se realizar um ajuste desses instrumentos, tendo por base, um termômetro, com precisão e um sensor de umidade (foi utilizado o sensor da estação SONDA, instalada na UNESP de Ourinhos), para referência. O objetivo deste artigo é demonstrar a importância de se trabalhar com os dados coletados de forma confiável. Assim, para que a pesquisa não fosse prejudicada em função desses erros optou-se por submeter todos os higrotermômetros a uma aferição de seus valores. Isto foi possível através da aplicação da regressão linear de modo a obter os ajustes das retas, dos quais se pôde aferir o grau de confiabilidade de cada higrotermômetro em relação aos instrumentos de precisão. Os resultados permitiram seguir de forma segura com a pesquisa de clima urbano no município de Ourinhos. Demonstrando ser as técnicas estatísticas adequadas quando se procura aferir a qualidade dos instrumentos. PALAVRAS-CHAVE: erros instrumentais - temperatura e umidade do ar - aferição. EVALUATION OF INSTRUMENTS OF MEASURES FOR URBAN STUDIES OF CLIMATE, IN TOWN OF THE OURINHOS. 234

2 ABSTRACT: In developing a search of "Urban Climate in the city of Ourinhos (SP), through measurements of meteorological variables of temperature and humidity of the air through instruments spatially distributed in order to monitor weather conditions in the city at different times, encountered with the possibility of being coarse is working with errors arising from higrotermômetros used. So where was the need to obtain their degrees of reliability. This paper is to demonstrate the importance of working with the data collected so reliable. This study is justified by the need to rely to search its smooth progress. So if the search was not impaired in light of these errors has been chosen to submit all higrotermômetros a measure of its values. This was achieved through the implementation of Linear Regression to obtain the settings of straight, from which it could assess the degree of reliability of each higrotermômetro for precision instruments. The positive results led to follow in order to secure the search for urban climate in the city of Ourinhos. Demonstrating be the appropriate statistical techniques when demand assess the quality of the instruments. KEYWORDS: mistake of instrument - temperature and humidad of air- to check. INTRODUÇÃO: O estudo de Clima Urbano tem sido realizado medindo-se variáveis meteorológicas como as de temperatura e umidade relativa do ar, em diversas áreas do Brasil. Também em Ourinhos, uma cidade média do interior paulista, tem-se voltado à atenção para o entendimento destas em relação as suas características. Um dos problemas comumente apresentados nestes estudos é que essas medidas são realizadas com aparelhos que apresentam diferenças marcantes entre eles, podendo-se observar no caso da temperatura do ar, variações entre dois instrumentos de 1 C, caracterizando as incertezas das medidas (NORONHA, 200-). Para que o mesmo não ocorresse durante a pesquisa realizada em Ourinhos foram feitas avaliações constantes dos instrumentos de temperatura e de umidade do ar, com a finalidade de obter informações corretas dos parâmetros analisados, demonstrando como o processo de medição é importante para a ciência (NORONHA, 200-) e, em especial, para a Climatologia, a qual trabalha com variáveis quantitativas. Um, desses resultados, foram registrados neste artigo, pois o decorrer do tempo influencia os valores registrados podendo caracterizar erros nos instrumentos de medidas (SILVA e ALVES, 2004), até que estes possam se tornar completamente inutilizáveis. A questão da confiabilidade dos dados meteorológicos sempre 235

3 perseguiu a humanidade, uma vez que o seu entendimento permite entender e prever fenômenos (AYOADE, 1983). Assim, o desenvolvimento de instrumentos que visem à precisão tem sido formulado com o intuito de melhorar a interpretação dos fenômenos do clima. Entretanto as práticas de observação, transmissão e armazenamento podem configurar outros tipos de erros, além do fato de que o atual desenvolvimento tecnológico não foi capaz, ainda, de superar esta dificuldade. Verifica-se a necessidade de ajustar e calibrar estes instrumentos constantemente a fim de verificar o grau de confiança destes (NORONHA, 200-). O trabalho se justifica pela necessidade de desenvolver meios de estudos e não fins, para criar suporte à pesquisa geográfica (GIRARDI, 1981), demonstrando a necessidade de identificar erros instrumentais nocivos e, conseqüentemente, trabalhar com os dados a partir de valores confiáveis. MATERIAL E MÉTODOS: Os dados trabalhados foram obtidos via medições realizadas em 15 higrotermômetros, obtidos pelo Laboratório de Climatologia da UNESP Ourinhos. A partir deles realizou-se 18 medidas dos dados referentes às variáveis de temperatura e umidade do ar em um determinado momento da pesquisa de Clima Urbano em Ourinhos, com a intenção de identificar a correlação destes com instrumentos de referências, através da análise de regressão linear. O instrumento padrão utilizado para correlacionar os dados dos higrotermômetros em relação à temperatura do ar foi feito com base num termômetro de precisão de mercúrio, o qual tem uma escala termométrica de 0,5 C de intervalo. Em se tratando da umidade do ar foi escolhido usar como referência um higrômetro de precisão Campbell instalado na Plataforma do Sistema de Organização Nacional dos Dados Ambientais (SONDA), situado nas imediações do campus da UNESP de Ourinhos. Para construir a base de dados optou-se por escolher horários padrões em diferentes dias, dando um intervalo de tempo de, aproximadamente, 5 a 20 minutos, para que todos os higrotermômetros pudessem se equilibrar com ambiente exposto. Para que a base de dados recolhida fosse correlacionada necessitou-se de registrar os dados dos instrumentos padrões no mesmo momento ao dos higrotermômetros, pois só assim esses poderiam ser submetidos a um ajuste. Feito isto, construiu-se um diagrama de dispersão para os dados relacionados, onde se observou o comportamento de cada instrumento, sendo possível inferir o valor aproximado do coeficiente de correlação. Aplicou-se a análise de regressão linear com o intuito de obter equações ajustadas e encontrar o grau de variação das variáveis y que puderam 236

4 ser explicadas pela variação das variáveis x, através do coeficiente de determinação (R 2 ). Assim foi possível observar as amplitudes dos valores encontrados. RESULTADOS E DISCUSSÃO: Através das Figuras 1 e 2 é possível observar a distribuição dos pares ordenados da variável temperatura e umidade, respectivamente, em torno de uma reta ascendente, demonstrando uma correlação positiva entre os dados explorados, ou seja, os dados (dos higrotermômetros) tenderam a variar no mesmo sentido (positivo) dos valores dos instrumentos de precisão. Ressalta-se que este último representa o valor mais aproximado do real, portanto mais confiável para estimar as variáveis meteorológicas. Figura 1: Correlação entre o higrotermômetro Centro e o higrômetro SONDA. A tendência que os pares ordenados apresentam para se agrupar em torno da reta nos prediz a correlação existente entre eles. A correlação usada foi através do método de Pearson (r). A correlação será tão mais perfeita quanto mais os dados estiverem próximos da reta (BARBETTA, 2005). Na Figura 1 tem-se o índice de concordância de 0.82, aproximadamente. Subjetivamente, pode-se afirmar que há uma correlação linear significativa entre os dados do termômetro analisado e o higrotermômetro, utilizado no centro da cidade. 237

5 Figura 2: Correlação entre o higrotermômetro Centro e o termômetro de mercúrio. Entretanto a técnica estatística da correlação por apresentar apenas a associação numérica entre essas variáveis não é capaz de informar a relação aí existente (BARBETTA, 2005). Por isso, optou-se por aplicar a regressão linear simples para verificar a causalidade entre a umidade dos higrotermômetros usados em campo e os instrumentos de referência, para o caso da umidade o higrômetro de precisão da estação SONDA e para o caso da temperatura, o termômetro de precisão de mercúrio. A relação linear estabelecida entre y e x é capaz de comprovar até que grau a primeira variável pode ser explicada pela segunda (BARBETTA, 2005). Assim, obtiveram-se equações ajustadas para cada par ordenado de todos os higrotermômetros, bem como a reta que o Figura 1 expressa, de maneira que ficou clara a percepção do comportamento flutuante dos pontos em torno da reta. Por esta afirmação entende-se que atua sobre os dados da variável y algum efeito aleatório (BARBETTA, 2005). Tais resultados foram próximos para a interpretação do Figura 2. Este efeito mostra que há fator(es) que está(ão) afetando o valor encontrado para as observações registradas nos instrumentos de campo. Verificado isto, torna-se essencial buscar entender a variação encontrada nos eixos de y (as variáveis dependentes) que podem ser explicadas pela variação encontrada nos eixos de x (as variáveis independentes), uma vez que as equações das retas possibilitam isto. Nas Tabelas 1 e 2 encontram-se os nomes das localidades em que cada instrumento é usado para coletar dados de temperatura ( C) e umidade do ar (%), as 238

6 equações das retas e os valores encontrados para o coeficiente de determinação (R 2 ) de cada higrotermômetro. Tabela 1: Equações das retas e valor do ajustamento da reta de regressão para umidade do ar. Valores calculados com base em um higrômetro de referência para os higrotermômetros utilizados para mediação em campo. Nome Thermo-Hygro Equação da reta R² 2 y = x R 2 = Pq Ecológico y = x R 2 = Fapi y = x R 2 = Ouro Verde y = x R 2 = Cor. Fundo y = x R 2 = SAE Brasil y = x R 2 = Ana Paula y = x R 2 = Unesp y = 1.405x R 2 = 8534 Pq M Gerais y = x R 2 = M Alice y = x R 2 = Tatiana y = x R 2 = 8517 Debora y = x R 2 = Ana y = x R 2 = Aeroporto y = x R 2 = Centro y = x R 2 = Os valores entre variação explicada pela variação total dada por R 2 supõem uma medida descritiva de proporção, sendo que os resultados representam à porcentagem da explicação de y encontradas em x (BARBETTA, 2005). Para o caso da Tabela 1, referente à umidade do ar, encontraram-se valores entre 0.78 e 0.84, aproximadamente. De tal modo que se interpreta que o valor encontrado para o higrotermômetro de campo como exemplo voltado para o caso do centro é explicado em 85,2% pelo valor encontrado no higrômetro de referência do SONDA. Assim da variação total para este higrotermômetro 14,8% não corresponde ao valor aproximado do real, dado pelo higrômetro de precisão SONDA. 239

7 Tabela 2: Equações das retas e valor do ajustamento da reta de regressão para temperatura do ar. Valores calculados com base em um termômetro de referência para os higrotermômetros utilizados para mediação em campo. Nome Thermo-Hygro Equação da reta R² 2 y = 0,9069x + 2, Pq Ecológico y = 0,8667x + 4, Fapi y = 0,8845x + 3, Ouro Verde y = 0,8911x + 3, Cor. Fundo y = 0,8976x + 3, SAE Brasil y = 0,8519x + 4, Ana Paula y = 0,8806x + 3, Unesp y = 0,8879x + 3, Pq M Gerais y = 0,85x + 4, M Alice y = 0,8405x + 5, Tatiana y = 0,8821x + 3, Debora y = 0,8294x + 5, Ana y = 0,8424x + 5, Aeroporto y = 0,8713x + 3, No que se refere ao R 2 para os dados coletados pelos instrumentos de temperatura, especificamente o usado no centro, aproximam-se dos mesmos resultados, portanto da mesma interpretação dos valores para a umidade. Pelo que foi constatado, percebe-se que o resíduo das variações encontradas (R 2 ) pode ser considerado a outros fatores, que não podem ser explicadas pelos instrumentos de referência, já que este é o que melhor se aproximam do valor encontrado no ambiente. Entende-se que estes erros podem ser caracterizados como advindos dos próprios instrumentos usados em campo, uma vez que estes, geralmente, não são projetados para fornecerem medidas precisas, mas apenas medidas próximas do real. Percebendo-se que o valor mostrado pelo instrumento utilizado em campo é um valor que difere do valor do instrumento de referência, o método estatístico utilizado possibilitou trabalhar com valores que não representam falsas amplitudes térmicas ou de umidade, por exemplo, oriundas de erros instrumentais. CONCLUSÕES: A pesquisa científica tem tido um papel cada vez mais ativo na interpretação dos dados relacionados ao espaço e ao clima. O estudo de erros instrumentais que foi realizado durante a pesquisa do clima urbano no município de Ourinhos foi de vital importância para a minimização de erros grosseiros nas medidas das variáveis meteorológicas de temperatura e umidade do ar. Bem como contribuiu para a percepção e a compreensão estatísticas dos dados 240

8 ao se aplicar os conceitos e interpretação da análise de regressão linear, em Climatologia, ou seja, para a importância da quantificação nas ciências de cunho social. Há de se considerar que essas variações podem ser causadas em função do instrumento utilizado, mas também em por condições do ambiente ou em função do tempo, por isso a necessidade da verificação constante ou até mesmo antes de seu uso, a fim de garantir a qualidade das quantidades registradas. Pretendeu-se demonstrar um método estatístico para verificar o grau de causalidade entre estes instrumentos e assim ter certeza de que as coletas de dados realizadas por estes forneceriam interpretações o mais próximas do real possível, portanto seriam capazes de subsidiar a tomada de decisões futuras derivadas da pesquisa. De maneira a incentivar o uso de técnicas estatísticas que permitam explicar a relação entre duas variáveis, dentro do contexto instrumental da ciência climatológica, já que é possível antes de calibrá-lo, se realmente necessário realizar o processo de ajuste com segurança e rapidez. A estatística se mostrou positiva na aplicação da pesquisa, pois que resultou na qualificação da aferição das medidas quantitativas registradas para cada higrotermômetro. E com base no que foi exposto constatou-se que, até este momento, da pesquisa de Clima Urbano no Município de Ourinhos (SP) é possível afirmar que a coleta de dados por meio dos higrotermômetros não oferece riscos para o seu bom andamento. AGRADECIMENTOS: Os autores declaram-se agradecidos a Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, do campus de Geografia da UNESP de Ourinhos por favorecer ao Laboratório de Climatologia com a compra dos higrotermômetros e com o termômetro de mercúrio. Também ao Projeto SONDA, por implantar sua base de coleta de dados junto ao campus da UNESP de Ourinhos. Também agradece ao CNPq, pela bolsa concedida a primeira autora e a FAPESP, pela bolsa concedida a segunda autora. REFERÊNCIAS AYOADE, J. O. Introdução à Climatologia para os trópicos. São Paulo: Editora Bertrand Brasil,

9 BARBETTA, P. A. Correlação e Regressão. In:. Estatística Aplicada às Ciências Sociais. 5 ed. Florianópolis:Editora da Universidade Federal de Santa Catarina, GERARDI, L. H. O; SILVA, B. M. N. Metodologia Cientifica e Pesquisa em Geografia. In:. Quantificação em Geografia. São Paulo: DIFEL, NORONHA, J. L. Procedimentos de Cálculo de Incerteza de Medição em Medições Diretas e Indiretas. Disponível em: << %20da%20medicao_Conceitos.PDF>>. Acessado em: dez SILVA, R. L. O. ALVES, M. L. A calibração periódica dos instrumentos de medição e padrões e suas relações com custo benefícios. Disponível em: << 63>>. Acessado em: jan