A interpolação é uma técnica usada em diversas disciplinas da Geografia para a espacialização de dados pontuais, visando a obtenção de modelações de mapas de minérios, solos, variáveis climáticos etc. O uso de interpoladores para estimativas espaciais da precipitação possui importância para cálculos de balanço hídrico, modelação distribuída de vazão, subsidiando projetos de construção de barragens hidroelétricas ou controle de cheias e secas (Tucci 2004). MELLO et al. (2003) realizaram estudos comparativos entre um interpolador exato, o IDW, e um geoestatistico, a Krigagem, detectando superioridade da abordagem gesestatistica. Lo & Yu (2005) apresentaram uma descrição e avaliação do desempenho de diversos algoritmos matemáticos para estimativa espacial da precipitação, enfatizando a influencia de erros provenientes de interpolações para a simulação hidrológica. Neste contexto, presente trabalho visa a avaliação de dois algoritmos de interpolação disponíveis comumente em softwares de Geoprocessamento, para estimativas da precipitação média anual na alta e média bacia do Rio Teles Pires, MT, gerando desta forma entradas validadas para simulações hidrológicas.

Para este trabalho, foi realizado levantamento de 82 estações pluviométricas dentro ou próximo, ao redor da área de pesquisa. Os dados foram obtidos pelo portal HIDROWEB, mantido pela Agencia Nacional de Águas, através do portal. Foram pré-selecionadas estações, cuja serie temporal possuía no mínimo 70 registro para o período entre 1994 e 2003. As lacunas nas 28 series restantes foram preenchidos por um procedimento baseado em cálculos das correlações de Pearson e Regressão linear. Foi gerada matriz de correlação entre todas as estações e identificados os pares com correlação máxima. Para estes paras foi determinada a respectiva regressão linear para preenchimento das lacunas. Para interpolação espacial das medias anuais das series corrigidas foram aplicados dois interpoladores, comunemente disponíveis em softwares de geoprocessamento: a técnica dos Splines do tipo regularizado e do IDW (Inverse Distance Weight). Na execução de ambos algoritmos foram considerados os 10 estações mais próximas. A validação do desempenho dos algoritmos comparados foi efetuada a partir da consecutiva omissão de cada estação, sempre comparando a média observada na estação e a simulada por ambos os algoritmos.

As interpolações foram efetuadas através do programa de Geoprocessamento Arcview 3.2, por seu aplicativo "spatial analyst".

Pelo cálculo do erro médio quadrado (RMSE), foi detectado desempenho geral superior para o interpolador IDW (106.9 mm), contra um RMSE para os Splines de 121.5 mm, indicando que a densidade das estações na bacia. Observou-se entretanto uma não uni-formidade nestes resultados, no sentido que 6 estações possuíram simulações superiores para o IDW e 4 para o Spline. O Idw mostrou-se superior; mas, em situações pontuais splines teve mais eficiência que à outra técnica; Faz. Sempre Verde ( -4,1 / 15,4 ), Cachoeirão ( -52,9 / -64,0 ), Jusante Foz Peixoto de Azevedo ( -47,2 / 90,1) e Cachimbo ( 265,5 / 296,7). Porem, para a maioria das amostras, Paranatinga ( -61,5 / 46,2 ), Porto Ronçador ( 186,7 / -6,4 ), Fazenda Tratex ( 111,1 / 61,6), Colider ( -98,5 / -77,0 ), Indeco ( 94,0 / 39,2) e Agropecuária Cajabi ( -41,0 / -20,0 ), ocorreu o contrário. Melhor resultado de Splines se explicaria c/ condições únicas do clima e de relacionamento numérico dos dados em que esse algoritmo têm melhor desempenho.

Ambos os algoritmos mostraram desempenho satisfatório para interpolação das precipitações na bacia em estudo. De modo geral, o IDW, algoritmo que exige densidade de amostragem superior ao do Spline, se moustrou ligeiramente superior. A não-uniformidade dos desvios, entretanto, indica a necessidade de aprofundar os estudos comparativos, incluindo no experimento, outras técnicas disponíveis.