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Compreender e modelar a variabilidade e a distribui‡Æo espacial e temporal da precipita‡Æo é um sério obstáculo devido à falta de informa‡Æo ou existência de falhas nos dados de precipita‡Æo, problema esse que pode ser causador de grande incerteza nos processos de estima‡Æo dessa variável. A interpola‡Æo de dados dessa variável permanece sendo uma tarefa complexa, principalmente para regiäes que apresentem pouca ou nenhuma esta‡Æo de medi‡Æo, onde essas lacunas dificultam a elabora‡Æo de estudos que buscam compreender a distribui‡Æo das chuvas. Deste modo a utiliza‡Æo de técnicas de interpola‡Æo, surge como alternativa eficaz para se estimar dados de precipita‡Æo e modelar as características nÆo-lineares de distribui‡Æo desta variável, uma vez que a precipita‡Æo influencia diretamente nas a‡äes de transforma‡äes sócio-ambiental de uma regiÆo.

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Professor Adjunto do Departamento de Ciências Ambientais (DCA/IF/UFRRJ). Doutor em Meteorologia Agrícola com experiência na área de Meteorologia,climatologia, mudan‡as e modelagem climáticas, agrometeorologia, intera‡Æo biosfera-atmosfera e hidrometeorologia, com ênfase em Geoestatística, Sistemas Inteligentes e Estatística Multivariada.

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