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Abstract
Séries de dados climáticos geralmente apresentam eventuais falhas em seus conjuntos. Este trabalho objetivou preencher falhas de dados pluviométricos em Juiz de Fora avaliando sua consistência e qual técnica melhor representou o comportamento das chuvas mensais. Dados das estações de Lima Duarte, Chapéu D’Uvas e Mar de Espanha foram utilizados no preenchimento das falhas de Juiz de Fora. No preenchimento foram utilizadas técnicas de Regressão Linear Simples e de Ponderação Regional. Após, os conjuntos de dados foram avaliados pelos Coeficientes de Determinação (R²) e pela Correlação de Pearson (r). Testes Dupla-Massa foram aplicados para avaliar possíveis erros sistemáticos. A etapa seguinte avaliou a capacidade das técnicas em sintetizar dados observados e para isso, foram selecionados anos Habituais, Secos e Chuvosos. Os dados sintetizados foram comparados aos observados e avaliados em sua homogeneidade pelo Teste t de Student, e sua dispersão pelo Erro Médio Absoluto, Erro Relativo Médio e da Raiz do Erro Quadrado Médio. Os resultados demonstraram elevada qualidade no preenchimento por todas as técnicas utilizadas, destacando a Ponderação Regional por ter apresentado os menores erros sistemáticos para os anos Habituais, Secos e Chuvosos.
气候数据集通常存在最终的缺陷。本研究旨在填补瑞士福拉降雨数据的空白,评估其一致性和哪种技术最能代表每月降雨的行为。来自Lima Duarte、chapao D ' Uvas和Mar de Espanha站的数据被用来填补Juiz de Fora的空白。填充采用简单线性回归和区域加权技术。之后,用决定系数(R²)和Pearson相关(R)对数据集进行评估,并采用双质量检验评估可能的系统误差。下一步评估了这些技术综合观测数据的能力,为此,选择了通常的干旱和雨季。将合成的数据与观察到的数据进行比较,用学生t检验评价其同质性,用平均绝对误差、平均相对误差和平均平方误差根评价其离散性。结果表明,所有技术的填充质量都很高,突出了区域权重,因为它在通常的年份、干旱和雨季显示了最小的系统误差。