Comparação de dados meteorológicos obtidos através das estações meteorológicas convencional e automática em Mossoró - RN

Transcrição

1 Comparação de dados meteorológicos obtidos através das estações meteorológicas convencional e automática em Mossoró - RN Ramon Yogo M. Vieira 1, Alexsandra D. de Oliveira 2 José Espínola Sobrinho 2, Vágna da Costa Pereira 4, Stefeson B. Melo 5,Francisca Gleiciane da Silva 4 1 Aluno de graduação de engenharia agrícola e ambiental, bolsista do PICI/UFERSA, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró-RN, Fone(s): (84) ramon_yogo@hotmail.com. 2 Eng. Agrônomo, Professor(a). Doutor (a), DCAT/UFERSA, Mossoró-RN. alexsandado@yahoo.com.br, jespinola@ufersa.edu.br. 4 Alunos de graduação, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Mossoró-RN. vagna_jp@hotmail.com, gleiciane.angel@hotmail.com. 5 Eng. Agrônomo, Professor. Mestre, UFERSA, Angicos-RN. stefeson@msn.com ABSTRACT: The study aimed to compare the meteorological data obtained from two meteorological stations, one conventional and one automatic, Mossoró, RN, (latitude: 5 º 11 'S, longitude: 37 º 20' W, altitude 18m) from January 2002 to December The data used are daily and were subjected to regression to regression analysis. Besides the regression analysis was used to discuss various statistical indexes, such as mean absolute error (EAM), the Pearson correlation coefficient (r), estimation error (RMSE), index of agreement of Willmott (d); random error (Ea), systematic error (Es) and efficiency (EF). Based on the results, there was good agreement between the stations, particularly for elements minimum temperature, average and maximum relative humidity. RH showed a systematic error (Es) differential average, with a value of 21.23%, higher than the random error (Ea), which was 1.24%, thereby obtaining the element that had the biggest mistakes. The wind speed at 2 m from the surface, atmospheric pressure and rainfall did not show good precision and accuracy, their estimate could be improved with a larger series of data and other types of analysis. Keywords: meteorological elements, conventional station, automatic station. INTRODUÇÃO Além da importância na área de meteorologia os sistemas de aquisição de dados provenientes de sistemas automáticos vêm ganhando espaço na agricultura, favorecendo o monitoramento das variáveis relacionadas à planta ao solo e às máquinas agrícolas, as quais estão ligadas direta ou indiretamente com o crescimento e desenvolvimento das plantas cultivadas, melhorando o manejo dessa atividade agrícola. Portanto essa aquisição de dados meteorológicos permite facilitar e tornar mais eficiente a tomada de dados coletados, diminuindo assim os erros oriundos de leitura, interpretação e digitação desses dados (Cunha & Martins, 2004). Ao longo de alguns anos o avanço da estação meteorológica automática (EMA) vem ganhando espaço na agricultura e aumentando a cada ano a freqüência de seu uso. Entre as vantagens do uso do sistema automático destacam-se: a redução no tempo de coleta dos dados; o expressivo aumento do número de medidas diárias; a possibilidade de efetuar medidas em tempo real; e a própria automação, que minimiza os erros de leitura humana e libera o observador para a realização de outras tarefas.

2 Este trabalho objetivou comparar os elementos meteorológicos obtidos por duas estações meteorológicas, sendo uma automática (EMA) e outra convencional (EMC), para o período de 2002 a 2008, em Mossoró-RN. MATERIAL E MÉTODOS Os dados utilizados foram obtidos ao longo de sete anos de observações (janeiro/2002 a dezembro/2008) pelo Departamento de Ciências Ambientais e Tecnológicas, da UFERSA, Campus de Mossoró, RN. As normais climatológicas (médias de ) do local são: pressão atmosférica de 757,1 hpa; temperatura máxima de 33,5 ºC; temperatura mínima de 22,8 ºC; temperatura média de 27,6 ºC; umidade relativa do ar de 68,1 %; precipitação de 772,7 mm e insolação de 2900,8 h. O balanço hídrico não mostra excedente hídrico em nenhum mês do ano e soma uma deficiência hídrica anual de 1035 mm (CHAGAS, 1997). Os dados meteorológicos utilizados foram obtidos em duas estações meteorológicas convencional (EMC) e automática (EMA) (latitude: 5º 11 S; longitude: 37º 20 W e altitude de 18m): temperaturas máxima, mínima e média do ar e, velocidade média do vento a 2 m de altura e a 10 m, umidade relativa do ar e pluviosidade. Os dados da estação automática foram coletados e armazenados por um datalogger (Campbell Scientific, modelo 23X) com varredura dos sensores a cada segundo e médias a cada hora. A estação convencional executou as observações meteorológicas de acordo com a organização meteorológica mundial nos horários de 9,15 e 21 horas. Na comparação dos dados obtidos nas estações foi utilizada a análise de regressão linear, a partir do pacote estatístico SAS (1990), onde foram diferenciados os coeficientes linear (a), angular (b) e de determinação (R 2 ). O erro foi obtido pela diferença entre as duas estações e o erro médio absoluto expresso pela média dos valores absolutos do erro de cada dia, procurando evidenciar a exatidão e precisão dos dados. Utilizou-se a sugestão de WILLMOTT et al. (1985) e foram calculados outros índices estatísticos, tais como: índice de concordância, erro aleatório máximo (EAM), erro padrão da estimativa normalizado (RMSE), erro sistemático (Es), erro aleatório(ea), eficiência (EF) e coeficiente de correlação de Pearson (r). Foram utilizados também os valores de coeficientes de desempenho segundo Camargo & Sentelhas (1997). RESULTADOS E DISCUSSÃO Foi realizada a análise comparativa dos dados obtidos através das estações convencional e automática utilizando-se análise de regressão linear, para os elementos de temperatura mínima, média, máxima e umidade relativa do ar. Os índices estatísticos como d, RMSE, c, Es, Ea, EF e EAM estão apresentados na Tabela 1. Tabela 1. Índices estatísticos para a análise de concordância entre as variáveis Tmed, Tmax, Tmin e UR, obtidos em EMA e EMC, em Mossoró, RN Elemento R² d RMSE c Es Ea EF EAM Tmed 0,845 0,999 0,517 0,918 0,268 0,021 0,994 0,182 Tmax 0,942 0,999 0,515 0,969 0,266 0,037 0,992 0,199 Tmin 0,820 0,998 0,678 0,904 0,460 1,831 0,963 0,107 UR 0,876 0,993 4,608 0,930 21,230 1,242 0,963 2,633

3 Observou-se que a temperatura máxima foi o elemento que apresentou a maior concordância das medidas feitas pelos sensores automático e convencional. Este resultado também encontrado por Cunha & Martins (2004), indicando uma pequena dispersão nos dados comparados, com um coeficiente de determinação (R²) de 0,942. A temperatura máxima apresentou uma relação considerada de boa precisão (R² = 0,942) e exatidão (a = - 0,0189 e b = 1,0065) e boa concordância nos dados comparados (Figura 1). Resultados semelhantes foram encontrados por Pereira (2008), em Piracicaba-SP com um R² de 0,993 e com coeficiente a = 0,1962 e b = 0,9966. Almeida et al. (2008), trabalhando no semi-árido paraibano, também encontraram resultados próximos, com R² de 0,924, a = 2,07 e b = 0,937. Observou-se também um erro absoluto médio de 0,20 C, um valor igual ao citado por Pereira (2008) que foi de -0,20 C e próximo ao de Almeida et al. (2008) com 0,12 C. Essa diferença de valores encontrados nas estações pode-se atribuir aos tipos de sensores utilizados, ou seja, na EMA utiliza-se um termistor e na EMC utiliza-se um termômetro de mercúrio. Na temperatura média observou-se uma exatidão razoável (a = 1,2344 e b = 0,9618) e uma boa precisão com um R² = 0,845(Figura1), porém com uma dispersão maior nos dados. Obtivemos um erro absoluto médio de 0,18 C, resultado superior ao encontrado por Pereira et al. (2008) que foi de -0,17 C e inferior ao citado por Almeida et al. (2008), que foi de 0,66 C. As diferenças encontradas nas temperaturas médias podem se justificada em função do procedimento de cálculo e aos diferentes tipos de sensores usados em cada estação. A temperatura mínima teve uma razoável exatidão (a = 2,2723 e b = 0,9059) e precisão menor com um R² de 0,82. Esse elemento foi o único que apresentou R² inferior aos outros elementos, indicando uma dispersão maior nos dados. Este resultado difere do encontrado por Pereira et al. (2008), que cita o elemento como o que apresentou melhor desempenho, com um R² de 0,9947, a = -0,113 e b = 1,0074. O erro absoluto máximo foi de 0,107 C, menor que apresentado por Sentelhas et al. (1997), que foi de 0,41 C em Piracicaba- SP e diferente do encontrado por Fisch & Santos (1997) de -0,5 C, para a região do Vale do Paraíba. Nesse caso os autores justificam que os resultados pode terem sido influenciado pelo número de observações, uma vez que o período de avaliação foi de apenas dois meses. Com relação à umidade relativa do ar, observou-se uma razoável precisão nos dados, com um R² de 0,876, e uma boa exatidão (a = 9,6704 e b = 0,8962). Este mesmo comportamento foi observado por Oliveira & Volpe (2003) utilizando o mesmo tipo de sensor, porém com uma precisão superior a 0,92 e uma menor exatidão (a = 5,8002 e b = 0,8543 ) nas condições de Jaboticabal, SP. O erro absoluto médio foi de 2,6% (Tabela 1), valor inferior aos 3% encontrado por Fisch & Santos (1997), aos 3,6% obtidos por Sentelhas et al. (1997), aos 5,9% encontrado por Oliveira & Volpe (2003) e aos 6,5% e 9,2% encontrados por Pereira (2008) e Almeida (2008), respectivamente. A UR apesar de apresentar uma concordância elevada e apresentou valores de MBE altos quando comparados aos outros elementos meteorológicos, mostrando que ocorreram diferenças significativas entre as medidas obtidas pelas duas estações meteorológicas. Isso se deve, às diferenças de sensibilidade de cada sensor e à diferença na amostragem utilizada para o cálculo da média das estações.

4 Figura 1. Relação entre variáveis meteorológicas observadas na EMA e EMC, valores diários, no período de 01/01/2002 a 31/12/2008, em Mossoró, RN CONCLUSÃO Os resultados de um modo geral mostraram que houve boa concordância entre as estações meteorológicas, principalmente para as temperaturas máximas, médias e mínimas. A substituição da estação meteorológica convencional pela estação meteorológica automática não resultará em diferenças significativas em seus valores. É necessária uma individual análise comparativa para cada localidade por um período considerado, antes de se realizar uma possível substituição. As pequenas discrepâncias encontradas estão associadas à precisão instrumental e/ou à freqüência de amostragens nos cálculos das médias diárias. Os elementos meteorológicos temperatura máxima, média e mínima apresentaram boa concordância entre as duas estações, porém destacando a umidade relativa que foi um elemento com os maiores erros, erros esses também encontrados por outros autores. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALMEIDA, H.A.; SOUZA, J.A.; ALCÂNTARA, H.M. Análise comparativa de dados meteorológicos obtidos por estação convencional e automática no semi-árido paraibano. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v.16, n.1, p.58-66, CUNHA, A.R; MARTINS, D. Estudo comparativo entre elementos meteorológicos obtidos em estações meteorológicas convencional e automática em Botucatu, SP, Brasil. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v.12, n.1, p , FISCH, G.; SANTOS, J.M. Comparação entre observações meteorológicas convencionais e automáticas na região do Vale do Paraíba, SP. In: Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, 10, 1997, Piracicaba. Anais... Piracicaba: Sociedade Brasileira de Agrometeorologia, p OLIVEIRA, A.D. Comparação de métodos de estimativa de evapotranspiração de referência utilizando dados de estação meteorológica convencional e automática. Jaboticabal: Universidade Estadual Paulista,2003. Tese Doutorado.

5 PEREIRA, L.M.P.; CARAMORI, P.H.; RICCE, W.S.; CAVIGLIONE, J.H. Análise comparativa de dados meteorológicos obtidos por estação convencional e automática em Londrina PR. Revista Semina: Ciências Agrárias, v.29, n.2, p , SENTELHAS, P.C.; MORAIS, S.O.; PIEDADE, S.M.S.; PEREIRA, A.R.; ANGELOCCI, L.R.; MARIN, F.R. Análise comparativa de dados meteorológicos obtidos por estações convencional e automática. Revista Brasileira de Agrometeorologia, v.5, n.2, p , WILLMOTT, C.J.; ACKLESON, S.G., DAVIS, R.E. et al. Statistics for the evaluation and comparison of models. Journal of Geophysical Research, Ottawa, v. 90, n. C5, p ,1985.