Spatial and temporal variability of precipitation in a mountainous watershed using weighted interpolation by distance and elevation
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dc.contributor.author |
Costa, David de Andrade |
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dc.contributor.author |
Bayissa, Yared |
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dc.contributor.author |
Sales, Dhiego da Silva |
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dc.contributor.author |
Dias, Rennan Mendes de Moraes dos Santos |
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dc.contributor.author |
Junior, Jader Lugon |
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dc.contributor.author |
Neto, Antônio J. Silva |
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dc.contributor.author |
Srinivasan, Raghavan |
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dc.date.accessioned |
2024-08-06T16:36:17Z |
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dc.date.available |
2024-08-06T16:36:17Z |
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dc.date.issued |
2024-08-07 |
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dc.identifier.issn |
2596-237X |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/256893 |
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dc.description |
The aim of this study is to discretize precipitation through interpolation utilizing the inverse square of distance and elevation as weighting elements to represent the spatial and temporal variation of rainfall. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
O objetivo deste estudo é discretizar as precipitações por meio de interpolação, utilizando o inverso do quadrado da distância e da elevação como elementos de ponderação para representar a variação espacial e temporal das chuvas. Esta técnica revelou-se altamente eficaz na representação da variabilidade das precipitações, ao integrar dados de distância e elevação de 15 estações construídas a partir de uma rede de 39 pluviômetros agrupados por sub-bacias para geração de séries temporais contínuas de 2006 a 2022. A validação por meio do método de dupla massa confirmou a precisão das séries temporais construídas, todas apresentando um coeficiente de determinação maior que R2 = 0,99. Este enfoque proporcionou uma representação detalhada dos padrões de chuva em toda a região, contribuindo significativamente para o avanço de nossa compreensão da dinâmica hidrológica espacial. |
pt_BR |
dc.description.abstract |
The aim of this study is to discretize precipitation through interpolation utilizing the inverse square of distance and elevation as weighting elements to represent the spatial and temporal variation of rainfall. This technique has proven to be highly effective in capturing precipitation variability by integrating distance and elevation data from 15 stations built from a network of 39 rain gauges clustered by subbasins, generating continuous time series from 2006 to 2022. Validation through the double mass method has confirmed the accuracy of these time series, all exhibiting a coefficient of determination greater than R2 = 0.99. This approach has provided a detailed representation of rainfall patterns across the entire region, significantly advancing our understanding of spatial hydrological dynamics. |
pt_BR |
dc.language.iso |
en_US |
pt_BR |
dc.publisher |
Virtuhab |
pt_BR |
dc.subject |
regionalization |
pt_BR |
dc.subject |
time series |
pt_BR |
dc.subject |
data gap filling |
pt_BR |
dc.title |
Spatial and temporal variability of precipitation in a mountainous watershed using weighted interpolation by distance and elevation |
pt_BR |
dc.type |
Article |
pt_BR |
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