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Resumo Dados de chuva provenientes de uma rede meteorológica do Sul do Brasil são usados para avaliar o desempenho de dois algoritmos de detecção de dados espúrios. Ambos os métodos empregam uma abordagem estatística e consistência espacial baseada nas distâncias e diferenças de altitude entre duas medidas de pluviômetros. Uma variação do método de múltiplas Gamas de You, Hubbard, Nadarajah e Kunkel (2007) é considerada neste estudo. Neste método a distribuição de precipitação média de estações vizinhas é particionada supondo-se que cada intervalo pode ser modelado por uma distribuição Gama. O segundo método não assume nenhuma distribuição a priori, usando informação pontual espacial e acumulada temporal de medidas pluviométricas vizinhas na consistência dos dados de chuva diários. Para avaliar a confiabilidade e a precisão em detectar dados espúrios por ambos algoritmos, são introduzidos erros semeados na série histórica de chuvas. Um modelo probabilístico bidimensional de erros introduzidos/detectados (sim-não) é empregado para calcular métricas referentes a probabilidades de correta detecção e alarme falso cometido pelo algoritmo. Verifica-se que o novo algoritmo proposto supera o algoritmo das múltiplas distribuições Gama

Avaliação e Comparação de Dois Métodos de Qualificação de Dados Diários de Precipitação no Estado de Santa Catarina