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USO DE IMAGENS DE RADAR NA ESPACIALIZAÇÃO DA TEMPERATURA DO AR

Author
Castro,Fábio da S

Pezzopane,José R. M

Cecílio,Roberto A

Pezzopane,José E. M

Full text
https://scielo.conicyt.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-34292010000300009
Abstract
O objetivo desse trabalho foi desenvolver modelos matemáticos para estimativas das temperaturas do ar mínimas, médias e máximas, mensais e anual no estado do Espírito Santo, Brasil, e espacializar as informações com base em um modelo digital de elevação (MDE), obtido a partir de dados do radar SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). As equações foram desenvolvidas com o uso de análises de regressão múltipla, adotando-se o modelo linear, que teve como variáveis independentes a altitude, a latitude e a longitude e como variável dependente a temperatura do ar. Os coeficientes das equações foram determinados utilizando-se como base os dados mensais médios das temperaturas do ar para o período de 1977 a 2006, obtidos em 14 estações meteorológicas distribuídas em todo o estado. A imagem de radar SRTM originária da missão de mapeamento do relevo terrestre desenvolvido pela NASA (National Aeronautics and Space Administration) e NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) dos Estados Unidos no ano 2000 permitiu a disponibilização de um modelo digital de elevação (MDE) com resolução espacial de 90 m para a área de abrangência do estudo. As imagens SRTM foram mosaicadas, obtendo-se uma única imagem com valores médios de altitude e suas respectivas coordenadas geográficas para todo o estado. As análises estatísticas de regressão permitiram verificar o nível de ajuste dos dados às equações obtidas através do modelo estatístico linear, que apresentou coeficientes de determinação ajustados (R²) variando entre 0,94 a 0,97, com bom desempenho para estimar a temperatura do ar nos locais onde esta não é medida. A utilização do SRTM permitiu detectar com bastante sensibilidade a variação do relevo, demonstrando eficiência nos resultados da estimativa e espacialização da temperatura do ar, contribuindo para melhorar os resultados obtidos em relação à simples interpolação de dados medidos em estações meteorológicas, principalmente em regiões de relevo acidentado.
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