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Previsão de vazão usando estimativas de precipitação por satélite e assimilação de dados

Quiroz Jiménez, Karena January 2017 (has links)
Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.
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Previsão de vazão usando estimativas de precipitação por satélite e assimilação de dados

Quiroz Jiménez, Karena January 2017 (has links)
Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.
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Estimativa de precipitação pontual em diferentes escalas para uso em modelo concentrado chuva-vazão

Silva, Vitor Souza Viana January 2011 (has links)
A precipitação é uma das principais variáveis hidrológicas analisadas antes de ser fornecida como dado de entrada aos modelos chuva-vazão. As dificuldades para quantificar o valor da chuva, de modo a representar o evento que verdadeiramente ocorre na bacia hidrográfica, provêm principalmente da alta variabilidade espacial da precipitação, da quantidade de postos distribuídos em uma área, das falhas existentes nas séries pluviométricas (falhas nos aparelhos, no processamento dos dados e por perdas dos dados). Uma das formas de quantificar o valor da chuva em uma determinada área para uso em modelos concentrados chuva-vazão, a partir de uma rede de pluviômetros, pode ser com base na Media Aritmética ou na Mediana, que foi uma das propostas desta pesquisa. Os métodos para se obter estas estatísticas pontuais seriam mediante a utilização dos cálculos diretos aplicados nos postos presentes dentro dos limites da bacia, ou através dos valores dos nós de uma grade regular localizados no interior da bacia, com os valores destes nós estimados por interpolação de medidas pontuais posicionadas no interior e fora dos limites da bacia. Os interpoladores utilizados foram o Inverso do Quadrado da Distância, O Vizinho mais Próximo, O Vizinho Natural e a Triangulação Linear. O método de interpolação mais adequado, para as situações encontradas nas séries de precipitação, foi selecionado com o uso da Técnica da Validação Cruzada, ao qual, o método do Vizinho Natural apresentou melhor desempenho. As séries das precipitações médias e medianas diárias obtidas pelos Cálculos Diretos, e após a espacialização com o Interpolador Vizinho Natural, foram utilizadas como dados de entrada no modelo chuva-vazão concentrado conceitual IPH II, versão WIN_IPH II, em diferentes escalas de bacias hidrográficas embutidas (9426 a 19,5 Km² ). Os resultados das vazões simuladas pelo modelo, após os processos de calibração, com o uso da calibração monoobjetivo SCE-UA, evidenciaram o melhor método, Cálculos Diretos ou Interpolação, e a estatística pontual, Media ou Mediana, que foi mais adequada a partir do desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação dos parâmetros resultantes. Concluiu-se que além das falhas existentes influenciarem nas chuvas médias e medianas obtidas por cálculos diretos, a mediana não é uma estatística que representa bem o volume de chuva ocorrente na bacia, pois produziu baixo desempenho no modelo e valores de parâmetros sem significado físico para bacias rurais. Observou-se uma melhora nas duas estatísticas pontuais, após o cálculo da chuva média e da mediana com base nos valores dos nós da grade regular no interior da bacia, estimados pelo interpolador Vizinho Natural. O uso das estatísticas pontuais obtidas por este método produziu bom desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação. A chuva média obtida por interpolação com o Vizinho Natural foi a estatística mais representativa para a maior parte das escalas analisadas. Este trabalho também mostrou a possibilidade de se fazer à transferência de parâmetros do modelo IPH II, com o uso da melhor estatística pontual, de bacias maiores para bacias menores, com o intuito de verificar situações para obtenção de vazões em bacias menores que não possuem medições fluviométricas. / Precipitation is a key hydrological variables analyzed before being supplied as input to rainfall-runoff models. The difficulties to quantify the amount of rain in order to truly represent the event that occurs in the watershed, primarily come from the high spatial variability of precipitation, the number of stations distributed in an area of flaws in the rainfall series (faults in apparatus in data processing and for loss of data). One way to quantify the amount of rainfall in a given area for use in concentrated rainfall-runoff models, from a network of rain gauges, can be based on the arithmetic mean or median, which was one of the purposes of this research. The methods to obtain these statistics would be off by using the direct calculations applied in these posts within the limits of the basin, or through the values of the nodes of a regular grid located inside the basin, we estimated these values by interpolation offs positioned inside and outside the boundaries of the basin. The interpolators used were the Inverse Square Distance, Nearest Neighbor, The Natural Neighbor and Linear Triangulation. The interpolation method most appropriate to the situations found in the precipitation series, was selected by using the Cross Validation technique, which the Natural Neighbor method showed better performance. The series of daily precipitation means and medians obtained by direct calculations, and after the spatial interpolator with Natural Neighbor, were used as input to rainfall-runoff model focused conceptual HPI II, version WIN_IPH II, at different scales of watersheds embedded (9426 to 19.5 km ²). The results of the simulated flows by the model after the calibration procedures, calibration using the SCE-UA monoobjetivo, showed the best method, Direct calculations or interpolation, and timely statistics, mean or median, which was more appropriate to the performance stages of the model calibration and verification of resulting parameters. It was concluded that besides the existing faults influence on rainfall averages and medians obtained by direct calculations, the median is a statistic that well represents the volume of rainfall occurring in the basin, because it produced lower scores in the model and parameter values without physical meaning to rural basins. We observed an improvement in the two point statistics, after calculating the mean and median rainfall based on the values of the nodes of regular grid within the basin, estimated by the Natural Neighbor interpolation. The occasional use of statistics obtained by this method produced good performance of the model in steps of calibration and verification. The average rainfall obtained by interpolation from the Natural Neighbor was statistically more representative for most of the scales analyzed. This work also showed the possibility of making the transfer of model parameters HPI II, using the best statistical point of basins larger for smaller basins, in order to check conditions for obtaining flows in smaller basins that have no measurements gauged.
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Estimativa de precipitação pontual em diferentes escalas para uso em modelo concentrado chuva-vazão

Silva, Vitor Souza Viana January 2011 (has links)
A precipitação é uma das principais variáveis hidrológicas analisadas antes de ser fornecida como dado de entrada aos modelos chuva-vazão. As dificuldades para quantificar o valor da chuva, de modo a representar o evento que verdadeiramente ocorre na bacia hidrográfica, provêm principalmente da alta variabilidade espacial da precipitação, da quantidade de postos distribuídos em uma área, das falhas existentes nas séries pluviométricas (falhas nos aparelhos, no processamento dos dados e por perdas dos dados). Uma das formas de quantificar o valor da chuva em uma determinada área para uso em modelos concentrados chuva-vazão, a partir de uma rede de pluviômetros, pode ser com base na Media Aritmética ou na Mediana, que foi uma das propostas desta pesquisa. Os métodos para se obter estas estatísticas pontuais seriam mediante a utilização dos cálculos diretos aplicados nos postos presentes dentro dos limites da bacia, ou através dos valores dos nós de uma grade regular localizados no interior da bacia, com os valores destes nós estimados por interpolação de medidas pontuais posicionadas no interior e fora dos limites da bacia. Os interpoladores utilizados foram o Inverso do Quadrado da Distância, O Vizinho mais Próximo, O Vizinho Natural e a Triangulação Linear. O método de interpolação mais adequado, para as situações encontradas nas séries de precipitação, foi selecionado com o uso da Técnica da Validação Cruzada, ao qual, o método do Vizinho Natural apresentou melhor desempenho. As séries das precipitações médias e medianas diárias obtidas pelos Cálculos Diretos, e após a espacialização com o Interpolador Vizinho Natural, foram utilizadas como dados de entrada no modelo chuva-vazão concentrado conceitual IPH II, versão WIN_IPH II, em diferentes escalas de bacias hidrográficas embutidas (9426 a 19,5 Km² ). Os resultados das vazões simuladas pelo modelo, após os processos de calibração, com o uso da calibração monoobjetivo SCE-UA, evidenciaram o melhor método, Cálculos Diretos ou Interpolação, e a estatística pontual, Media ou Mediana, que foi mais adequada a partir do desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação dos parâmetros resultantes. Concluiu-se que além das falhas existentes influenciarem nas chuvas médias e medianas obtidas por cálculos diretos, a mediana não é uma estatística que representa bem o volume de chuva ocorrente na bacia, pois produziu baixo desempenho no modelo e valores de parâmetros sem significado físico para bacias rurais. Observou-se uma melhora nas duas estatísticas pontuais, após o cálculo da chuva média e da mediana com base nos valores dos nós da grade regular no interior da bacia, estimados pelo interpolador Vizinho Natural. O uso das estatísticas pontuais obtidas por este método produziu bom desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação. A chuva média obtida por interpolação com o Vizinho Natural foi a estatística mais representativa para a maior parte das escalas analisadas. Este trabalho também mostrou a possibilidade de se fazer à transferência de parâmetros do modelo IPH II, com o uso da melhor estatística pontual, de bacias maiores para bacias menores, com o intuito de verificar situações para obtenção de vazões em bacias menores que não possuem medições fluviométricas. / Precipitation is a key hydrological variables analyzed before being supplied as input to rainfall-runoff models. The difficulties to quantify the amount of rain in order to truly represent the event that occurs in the watershed, primarily come from the high spatial variability of precipitation, the number of stations distributed in an area of flaws in the rainfall series (faults in apparatus in data processing and for loss of data). One way to quantify the amount of rainfall in a given area for use in concentrated rainfall-runoff models, from a network of rain gauges, can be based on the arithmetic mean or median, which was one of the purposes of this research. The methods to obtain these statistics would be off by using the direct calculations applied in these posts within the limits of the basin, or through the values of the nodes of a regular grid located inside the basin, we estimated these values by interpolation offs positioned inside and outside the boundaries of the basin. The interpolators used were the Inverse Square Distance, Nearest Neighbor, The Natural Neighbor and Linear Triangulation. The interpolation method most appropriate to the situations found in the precipitation series, was selected by using the Cross Validation technique, which the Natural Neighbor method showed better performance. The series of daily precipitation means and medians obtained by direct calculations, and after the spatial interpolator with Natural Neighbor, were used as input to rainfall-runoff model focused conceptual HPI II, version WIN_IPH II, at different scales of watersheds embedded (9426 to 19.5 km ²). The results of the simulated flows by the model after the calibration procedures, calibration using the SCE-UA monoobjetivo, showed the best method, Direct calculations or interpolation, and timely statistics, mean or median, which was more appropriate to the performance stages of the model calibration and verification of resulting parameters. It was concluded that besides the existing faults influence on rainfall averages and medians obtained by direct calculations, the median is a statistic that well represents the volume of rainfall occurring in the basin, because it produced lower scores in the model and parameter values without physical meaning to rural basins. We observed an improvement in the two point statistics, after calculating the mean and median rainfall based on the values of the nodes of regular grid within the basin, estimated by the Natural Neighbor interpolation. The occasional use of statistics obtained by this method produced good performance of the model in steps of calibration and verification. The average rainfall obtained by interpolation from the Natural Neighbor was statistically more representative for most of the scales analyzed. This work also showed the possibility of making the transfer of model parameters HPI II, using the best statistical point of basins larger for smaller basins, in order to check conditions for obtaining flows in smaller basins that have no measurements gauged.
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Previsão de vazão usando estimativas de precipitação por satélite e assimilação de dados

Quiroz Jiménez, Karena January 2017 (has links)
Neste estudo, trata-se de avaliar fontes de precipitação baseadas em estimativas por satélite e técnicas de assimilação de dados para previsão de vazões por meio do modelo hidrológico distribuído MGB-IPH. A insuficiente representatividade espacial dos pluviômetros torna difícil a correta representação dos campos de precipitações. Por outro lado, as estimativas de satélite, embora forneçam uma descrição espacial mais consistente, são potencialmente menos acuradas. Sendo assim, procura-se utilizar métodos que combinem os dados de ambas as fontes para gerar um campo de precipitação mais consistente. Neste trabalho, implementaramse dois modelos de combinação pluviômetro-satélite, CHUVSAT e MERGEHQ, através de uma metodologia de interpolação. Por outro lado, as técnicas de assimilação de dados acoplados aos modelos de previsão hidrológica são também de interesse neste estudo, pois minimizam as incertezas associadas ao processo de calibração de parâmetros, às variáveis de estado e dados de entrada do modelo hidrológico. Para esse propósito, escolheu-se a bacia do rio Tocantins e implementou-se particularmente a técnica de assimilação de dados de tipo sequencial chamado na literatura de filtro de partículas, conjuntamente com o método de filtro Kalman por conjunto e o método de assimilação AsMGB atualmente acoplado ao modelo MGB-IPH. O estudo mostra que a precipitação combinada utilizada como dado de entrada na simulação hidrológica permitiu reproduzir adequadamente os hidrogramas observados para o período de calibração e validação. Já para o caso das vazões resultantes, durante a etapa de previsão, a precipitação combinada mostrou-se com melhor desempenho em termos estatísticos que os métodos sem combinar, sobretudo após 24 horas de antecedência. Finalmente, a técnica de assimilação de dados por filtro de partículas conseguiu absorver os erros da simulação melhorando as medidas de desempenho na etapa de previsão sendo superior ao modelo de previsão sem considerar assimilação. / The objective of this study is to evaluate precipitation sources based on satellite estimates and data assimilation techniques for prediction of flows by means of the distributed hydrological model MGB-IPH. The insufficient spatial availability of rain gauges makes difficult to represent precipitation fields appropriately. In contrast, satellite estimates, although providing a more consistent spatial description, are potentially less accurate. Thus, raingauge satellite merging methods that combine data from both sources to generate a more consistent precipitation field are used herein. For this purpose, two models namely CHUVSAT and MERGEHQ were implemented using an interpolation technique. On the other hand, data assimilation techniques coupled with hydrological forecasting models are also assessed in this study. The assimilation process minimizes the uncertainties associated with the parameter calibration procedure, variable state and hydrological input data. In this manner, the sequential data assimilation technique namely particle filter in conjunction with the Kalman filter method and the assimilation method AsMGB, which is currently coupled to the MGBIPH model, were implemented and applied to the Tocantis basin. The obtained results showed that the combined precipitation used as input data in the hydrological simulation allowed reproducing adequately the observed hydrograms for the periods of calibration and validation. In the case of the resulting flows during the forecast stage, the merging precipitation was shown to perform better in statistical terms than the uncombined methods, especially after 24 hours in advance. Finally, the data assimilation technique by particle filter was able to absorb all simulation errors, improving the performance measures in the forecasting stage, thus being superior to the forecasting model without considering assimilation.
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Estimativa de precipitação pontual em diferentes escalas para uso em modelo concentrado chuva-vazão

Silva, Vitor Souza Viana January 2011 (has links)
A precipitação é uma das principais variáveis hidrológicas analisadas antes de ser fornecida como dado de entrada aos modelos chuva-vazão. As dificuldades para quantificar o valor da chuva, de modo a representar o evento que verdadeiramente ocorre na bacia hidrográfica, provêm principalmente da alta variabilidade espacial da precipitação, da quantidade de postos distribuídos em uma área, das falhas existentes nas séries pluviométricas (falhas nos aparelhos, no processamento dos dados e por perdas dos dados). Uma das formas de quantificar o valor da chuva em uma determinada área para uso em modelos concentrados chuva-vazão, a partir de uma rede de pluviômetros, pode ser com base na Media Aritmética ou na Mediana, que foi uma das propostas desta pesquisa. Os métodos para se obter estas estatísticas pontuais seriam mediante a utilização dos cálculos diretos aplicados nos postos presentes dentro dos limites da bacia, ou através dos valores dos nós de uma grade regular localizados no interior da bacia, com os valores destes nós estimados por interpolação de medidas pontuais posicionadas no interior e fora dos limites da bacia. Os interpoladores utilizados foram o Inverso do Quadrado da Distância, O Vizinho mais Próximo, O Vizinho Natural e a Triangulação Linear. O método de interpolação mais adequado, para as situações encontradas nas séries de precipitação, foi selecionado com o uso da Técnica da Validação Cruzada, ao qual, o método do Vizinho Natural apresentou melhor desempenho. As séries das precipitações médias e medianas diárias obtidas pelos Cálculos Diretos, e após a espacialização com o Interpolador Vizinho Natural, foram utilizadas como dados de entrada no modelo chuva-vazão concentrado conceitual IPH II, versão WIN_IPH II, em diferentes escalas de bacias hidrográficas embutidas (9426 a 19,5 Km² ). Os resultados das vazões simuladas pelo modelo, após os processos de calibração, com o uso da calibração monoobjetivo SCE-UA, evidenciaram o melhor método, Cálculos Diretos ou Interpolação, e a estatística pontual, Media ou Mediana, que foi mais adequada a partir do desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação dos parâmetros resultantes. Concluiu-se que além das falhas existentes influenciarem nas chuvas médias e medianas obtidas por cálculos diretos, a mediana não é uma estatística que representa bem o volume de chuva ocorrente na bacia, pois produziu baixo desempenho no modelo e valores de parâmetros sem significado físico para bacias rurais. Observou-se uma melhora nas duas estatísticas pontuais, após o cálculo da chuva média e da mediana com base nos valores dos nós da grade regular no interior da bacia, estimados pelo interpolador Vizinho Natural. O uso das estatísticas pontuais obtidas por este método produziu bom desempenho do modelo nas etapas de calibração e de verificação. A chuva média obtida por interpolação com o Vizinho Natural foi a estatística mais representativa para a maior parte das escalas analisadas. Este trabalho também mostrou a possibilidade de se fazer à transferência de parâmetros do modelo IPH II, com o uso da melhor estatística pontual, de bacias maiores para bacias menores, com o intuito de verificar situações para obtenção de vazões em bacias menores que não possuem medições fluviométricas. / Precipitation is a key hydrological variables analyzed before being supplied as input to rainfall-runoff models. The difficulties to quantify the amount of rain in order to truly represent the event that occurs in the watershed, primarily come from the high spatial variability of precipitation, the number of stations distributed in an area of flaws in the rainfall series (faults in apparatus in data processing and for loss of data). One way to quantify the amount of rainfall in a given area for use in concentrated rainfall-runoff models, from a network of rain gauges, can be based on the arithmetic mean or median, which was one of the purposes of this research. The methods to obtain these statistics would be off by using the direct calculations applied in these posts within the limits of the basin, or through the values of the nodes of a regular grid located inside the basin, we estimated these values by interpolation offs positioned inside and outside the boundaries of the basin. The interpolators used were the Inverse Square Distance, Nearest Neighbor, The Natural Neighbor and Linear Triangulation. The interpolation method most appropriate to the situations found in the precipitation series, was selected by using the Cross Validation technique, which the Natural Neighbor method showed better performance. The series of daily precipitation means and medians obtained by direct calculations, and after the spatial interpolator with Natural Neighbor, were used as input to rainfall-runoff model focused conceptual HPI II, version WIN_IPH II, at different scales of watersheds embedded (9426 to 19.5 km ²). The results of the simulated flows by the model after the calibration procedures, calibration using the SCE-UA monoobjetivo, showed the best method, Direct calculations or interpolation, and timely statistics, mean or median, which was more appropriate to the performance stages of the model calibration and verification of resulting parameters. It was concluded that besides the existing faults influence on rainfall averages and medians obtained by direct calculations, the median is a statistic that well represents the volume of rainfall occurring in the basin, because it produced lower scores in the model and parameter values without physical meaning to rural basins. We observed an improvement in the two point statistics, after calculating the mean and median rainfall based on the values of the nodes of regular grid within the basin, estimated by the Natural Neighbor interpolation. The occasional use of statistics obtained by this method produced good performance of the model in steps of calibration and verification. The average rainfall obtained by interpolation from the Natural Neighbor was statistically more representative for most of the scales analyzed. This work also showed the possibility of making the transfer of model parameters HPI II, using the best statistical point of basins larger for smaller basins, in order to check conditions for obtaining flows in smaller basins that have no measurements gauged.

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