ABSTRACT

Os dados meteorológicos são importantes para o planejamento e uso dos recursos hídricos e do solo. Bem como, quando se trabalha com séries longas de dados meteorológicos há grande dificuldade de detectar valores atípicos, que não correspondem com a realidade do clima estudado. Teve-se por objetivo no presente trabalho aplicar e testar critérios para seleção e identificação de estações meteorológicas, baseando-se na existência ou não de dados de boa qualidade e representatividade de seus respectivos tipos climáticos brasileiros (Af, Am, As, Aw, BSh, Cfa, Cfb, Cwa e Cwb), empregando programas de fácil acesso, utilização e replicabilidade. Foram analisadas 168 estações meteorológicas automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e seus respectivos dados meteorológicos, como: Temperatura máxima e mínima do ar (Tmáx, Tmín e Tméd; oC); Unidade Relativa máxima e mínima do ar (URmáx, URmín e Tméd; %), velocidade do vento à dez metros de altura (u10; m s-1); e, Radiação solar incidente (Rs; MJ m–2 dia–1). As séries de dados foram obtidas na periodicidade horária, entre 01/01/2017 a 31/12/2020. Os critérios para seleção das estações e dados climáticos foram: I) “Falhas inferiores a 25% do total de dados horários da série, para cada variável climática”; II) “Não apresentar falha integral de todos os dados medidos em uma das estações do ano; e, III) “Não apresentar outlier”. Os critérios permitiram selecionar consistentemente as estações meteorológicas com melhor qualidade de dados. A região Norte apresentou o maior número de falhas e teve maior porcentagem de exclusão de dados. Verificou-se baixa cobertura espacial de estações na região Centro-Oeste do país. Os Critérios I, II e III analisados permitiram selecionar consistentemente as estações com melhor qualidade de dados. Das 168 estações meteorológicas analisadas, 95 contemplaram os critérios adotados.