Descrição
A comparação entre as métricas de desempenho das estimativas de precipitação nas escalas diária e mensal mostrou diferenças tanto na eficiência quanto na correlação entre os dados simulados e os valores observados. A análise foi conduzida em cinco localidades da bacia do rio Ji-Paraná, no estado de Rondônia, utilizando três métricas estatísticas empregadas na avaliação de modelos hidrológicos: o Erro Médio Quadrático da Raiz (REMQ), a Eficiência de Nash-Sutcliffe (NSE) e o Coeficiente de Determinação (R²). Nos dados de passo diário, os valores de REMQ variaram entre 8,64 e 10,36. Esses valores representam erros médios moderados, o que é natural, considerando a alta variabilidade dos dados de precipitação diária. Já a métrica NSE apresentou valores entre 0,415 e 0,481, indicando uma performance relativamente limitada, sendo nessa escala o melhor ajuste são valores próximos a 1. Complementando a análise diária, os valores de R² oscilaram entre 0,418 e 0,484, revelando uma correlação fraca entre os dados estimados e os observados. Por outro lado, quando se consideram os dados mensais agregados para as mesmas localidades, nota-se uma grande melhora na performance das estimativas. Os valores de REMQ tiveram um grande aumento, variando de 62,49 a 84,17. O NSE apresentou valores entre 0,616 e 0,808, tendo uma melhora expressiva na eficiência, o que demonstra que as estimativas mensais capturam melhor o comportamento da variável observada. Já o R², que mede a correlação entre os dados estimados e observados, apresentou valores entre 0,661 e 0,808, evidenciando uma associação forte e consistente entre as duas séries. Esses resultados indicam que as estimativas de precipitação apresentaram desempenho significativamente superior quando analisada em escala mensal, em comparação com a escala diária. Embora o erro absoluto (REMQ) seja naturalmente maior nos dados mensais devido ao acúmulo dos volumes de precipitação, as métricas NSE e R² mostram ganhos claros em termos de qualidade do ajuste e poder explicativo do modelo.
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