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esses são índices estatísticos que indicam o grau de dispersão dos dados obtidos, ou
seja, o erro aleatório.
Os coeficientes de correlação poderão indicar alta precisão da estimativa, embora
possibilitem apresentar vício de origem, com grande erro sistemático, podendo resultar
em informação precisamente errada. A concordância refere-se à exatidão ou à
aproximação dos dados estimados com os observados e pode ser avaliada graficamente
pelo afastamento dos pontos lotados no gráfico de regressão em relação à reta de valores
iguais 1:1. Para quantificar matematicamente essa aproximação, foi desenvolvido por
Willmott et al. (1985) um coeficiente designado concordância ou exatidão, representado
pela letra d. Seus valores variam de 0,0 para nenhuma concordância e 1,0 para
concordância perfeita entre eles. O modelo pode ser assim apresentado:
d
⎡
1−
⎢
⎢
⎣∑
( P − O )
2
∑ i i
=
2
( ) ⎥ ⎥ Pi
−O
+ Oi
− O ⎦
⎤
(3.12)
em que: P i são os valores estimados; O i são os valores observados e O é a média dos
valores observados. Outras medidas de desempenho do modelo são os erros sistemáticos
ou aleatórios (E a ), os quais são componentes das raízes quadradas do erro médio e do
erro médio absoluto (EAM), uma medida da magnitude entre as diferenças entre os
valores estimados e os reais (Camargo et al., 1994). Os testes de Willmott et al. (1985) e
da ANOVA foram aplicados para comparar:
• Dados medidos com piranômetro de irradiância solar incidente com os
modelados pelo TOPORAD;
• Dados observados de temperatura do ar e déficit de pressão de vapor d’água
versus os simulados pelo modelo MT-CLIM;
• Dados observados com os produtos do sensor MODIS;
• Os valores simulados pelo modelo MT-CLIM com os obtidos dos produtos do
sensor MODIS;
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