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Criação de recomendações para construção de linhas meteóricas locais: aplicações em isótopos estáveis de água no Brasil

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Universidade Estadual Paulista (Unesp)

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Relatório de pós-doc

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Acesso restrito

Resumo

Resumo (português)

As Linhas Meteóricas Locais (LMWLs) representam a covariação específica de longo prazo entre os isótopos estáveis do hidrogênio (δ²H) e do oxigênio (δ¹⁸O) na precipitação. Elas desempenham um papel fundamental na hidrologia isotópica, servindo como referência para a interpretação de processos hidrológicos e climáticos em diferentes escalas. No entanto, limitações metodológicas — como séries temporais curtas, lacunas espaciais e ausência de padronização — comprometem a comparabilidade e a confiabilidade dessas linhas. Este estudo aborda essas limitações com base na situação atual do Brasil, identificando desafios na documentação, amostragem e consistência dos dados disponíveis. Propomos um roteiro metodológico para a construção de LMWLs que contempla critérios temporais e espaciais, controle de qualidade dos dados (valores faltantes e outliers), e a escolha adequada de modelos de regressão. A principal recomendação aos pesquisadores é a documentação rigorosa de seus bancos de dados, incluindo metadados completos e variáveis meteorológicas associadas, a fim de viabilizar a construção de LMWLs robustas e compatíveis com aplicações interdisciplinares em recursos hídricos, geoquímica ambiental e modelagem climática.

Resumo (inglês)

Local Meteoric Lines (LMWLs) represent the long-term specific covariation between the stable isotopes of hydrogen (δ²H) and oxygen (δ¹⁸O) in precipitation. They play a key role in isotopic hydrology, serving as a reference for the interpretation of hydrological and climatic processes at different scales. However, methodological limitations — such as short time series, spatial gaps, and lack of standardization — compromise the comparability and reliability of these lines. This study addresses these limitations based on the current situation in Brazil, identifying challenges in the documentation, sampling, and consistency of available data. We propose a methodological roadmap for the construction of LMWLs that includes temporal and spatial criteria, data quality control (missing values and outliers), and the appropriate choice of regression models. The main recommendation to researchers is the rigorous documentation of their databases, including complete metadata and associated meteorological variables, to enable the construction of robust LMWLs compatible with interdisciplinary applications in water resources, environmental geochemistry and climate modeling.

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