ESTIMATIVA DA PRECIPITAÇÃO NO ESPÍRITO SANTO POR INTERMÉDIO DE REGRESSÃO POLINOMIAL (Nativa, 2019)
A precipitação é um dos principais elementos da hidrologia, sendo uma variável de grande importância para a compreensão da dinâmica do ciclo hidrológico. Apesar da sua importância, a disponibilidade de dados hidroclimáticos é baixa. Dentre as alternativas para suprir a necessidade de informações da precipitação, a modelagem matemática é uma importante ferramenta que visa e sua estimativa. Assim, este trabalho avaliou as precipitações mensais e anuais de 110 estações pluviométricas do estado do Espírito Santo e avaliou o ajuste de modelos polinomiais de ordem 1 a 4 utilizando a longitude, latitude e altitude como variáveis explicativas para a previsão dessas precipitações. A precipitação no Espírito Santo mostrou variabilidade considerável, indicando grande influência do relevo, sendo observado também que localidades com maiores altitudes apresentaram maiores totais precipitados. A regressão polinomial de quarto grau se mostrou a mais adequada em representar as precipitações médias mensais e anual. Os ajustes foram considerados suficientes para representar as precipitações do Espírito Santo, com coeficientes de determinação superiores a 0,7 e erros percentuais absolutos médios entre 5,9% e 16,6%. Foi observada uma leve tendência dos modelos em subestimar os valores observados. De maneira geral, os meses do período seco, especialmente de maio a julho, obtiveram melhor desempenho dos modelos.Palavras-chave: modelagem matemática, climatologia, hidrologia, chuva. ESTIMATION OF PRECIPITATION IN THE ESPÍRITO SANTO STATE BY POLYNOMIAL REGRESSION ABSTRACT: Precipitation is one of the main elements of hydrology, being a variable of great importance for understanding the dynamics of the hydrological cycle. Despite their importance, the availability of hydroclimatic data is low. Among the alternatives to meet the need for precipitation information, mathematical modeling is an important tool that aims its estimate. This work evaluated the monthly and annual rainfall of 110 rainfall gauges in the state of Espírito Santo and evaluated the adjustment of polynomial models of order 1 to 4 using longitude, latitude and altitude as explanatory variables to predict these precipitations. Precipitation in Espírito Santo showed considerable variability, indicating great influence of the relief, being observed that location with higher altitudes presented higher precipitated totals. The fourth-degree polynomial regression proved to be the most adequate to represent the mean monthly and annual precipitations. The adjustments were considered sufficient to represent the Espírito Santo precipitation, with coefficients of determination higher than 0.7 and mean absolute percentage errors between 5.9% and 16.6%. A slight trend of the models was observed in underestimating the observed values. In general, the months of the dry period, especially from May to July, obtained better performance of the models.Keywords: mathematical modeling, climatology, hydrology, rainfall.