Descrição
A baixa densidade da rede de estações em superfície, ou mesmo, a indisponibilidade de dados atualizados, muitas vezes tornam necessário o uso de dados alternativos, como as reanálises climáticas. É comum que esses dados apresentem viés, e neste contexto é relevante avaliar localmente a sua adequabilidade, previamente ao uso. Neste contexto, objetivou-se realizar a validação do banco de dados horários ERA5-Land (resolução espacial de 9 km) para estações automáticas do INMET situadas em Minas Gerais. Foram selecionados dados horários de temperatura (Temp), temperatura de ponto de orvalho (Tpo), pressão atmosférica (Patm), e velocidade do vento (VV). Para a avaliação estatística foram aplicadas a correlação de Pearson (r), raiz quadrada do erro médio (RMSE) e o viés percentual (PBIAS). As estações selecionadas foram A514 (São João del Rei), A515 (Varginha) e A570 (Oliveira) e englobaram o período de 2006 a 2024, com exceção da A570 que inicia em 2017. Para Temp, a correlação foi de 0,95 para as três estações, indicando correlação positiva muito forte; RMSE entre 1,35 e 1,64ºC; PBIAS com valores entre -0,34 a -0,78%, indicando tendência de subestimativa. Para Tpo, a correlação foi de 0,93, indicando também correlação positiva muito forte; RMSE variando de 1,34 a 1,52ºC; PBIAS com valores entre -0,15% e 3,14%, denotando subestimativa (A514 com -0,15%) e superestimativa (A570 com 1,7% e A515 com 3,14%). Para Patm, a correlação foi superior a 0,96, indicando correlação positiva muito forte; RMSE entre 0,34 e 0,57 kPa; PBIAS indicou subestimativa em A514 (-0,37%) e superestimativa nas demais estações com valor máximo de 0,62% para A570. Para VV, as correlações variaram de 0,47 a 0,57, indicando correlação positiva moderada; RMSE variou entre 1,06 e 1,39 m/s; PBIAS indicou superestimativa apenas para A515 (5,96%) e subestimativas para A514 (-8,14%) e para A570 (-25,54%), indicando desempenho inferior quando comparado às demais variáveis analisadas. Conclui-se que as bases de dados de reanálise são importantes para estudos hidrológicos, podendo auxiliar na gestão de recursos hídricos onde dados de superfície são escassos. Quanto à aplicabilidade dos dados, conclui-se que previamente à sua utilização é recomendado realizar a avaliação estatística da sua qualidade, sendo recomendado para a região de estudo a aplicação de métodos de remoção de viés previamente à sua utilização.
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