Estimativas De Precipitação Pluvial Derivadas Do Sensor TRMM Para a Bacia Hidrográfica Do Rio Paraopeba

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi analisar a precisão das estimativas de precipitação derivadas do satélite TRMM e verificar qual método de interpolação melhor ajusta os dados estimados sobre a Bacia do Rio Paraopeba, MG. Para aferição dos valores do TRMM foram utilizados dados de estações meteorológicas da rede de monitoramento do INMET. As séries utilizadas possuem duração de 11 anos (2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010). Na análise de precisão entre os dados das estações terrestres e as informações orbitais foram aplicados os coeficientes de Wilmott (d), coeficiente de NashSutcliffe (E), Correlação (r), PBias e Erro Médio Absoluto (EMA). Após a análise da estatística de precisão, foram utilizados o IQD e o IPL para a espacialização dos dados. Foi obtida boa precisão entre os dados estimados e os observados, com valores de d variando de 0,93 a 0,98, e os valores de E em torno de 0,87 a 0,91. Em relação aos interpoladores, ambos apresentaram resultados semelhantes, no entanto o IPL gerou o menor erro no ajuste dos dados. (2000)(2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010). For Correlation analysis between the INMET rain gauges and the orbital satellite data, it was applied the Wilmott coefficient, Nash -Sutcliffe and Correlation Coefficients, PBias and Middle Absolute Error. After analyzing the statistical accuracy, the IQD and the IPL were used for the spatial rainfall for the locations that do not have rainfall monitoring on the ground processes. Good accuracy between the estimations and observed data was obtained, with d-values ranging from 0,93 to 0,98, and E values around 0,87 to 0,91. Regarding the interpolation, both produced similar results, however IPL produced a minor errors. Palavras-Chave

Validation of TRMM data in the geographical regions of Brazil

“…Despite the poor performance in April, it is possible to use precipitation estimates derived from the TRMM data in locations that do not have rain monitoring networks in the Southeast of Brazil, as concluded by Camparotto et al (2013) in the state of São Paulo, Aires et al (2016) in the Paraopeba River Basin and Silva et al (2019) in the states of São Paulo and Paraná.…”

As chuvas de relevo: a influência da serra de Itaqueri nos acumulados pluviométricos regionais

“…Por outro lado, com o avanço das tecnologias de sensoriamento remoto, os satélites meteorológicos tornaram-se uma alternativa no processo de monitoramento e medição de variáveis meteorológicas, tanto espacial quanto temporalmente, permitindo um melhor entendimento da dinâmica atmosférica. Vários satélites meteorológicos apresentam extensos conjuntos de dados de séries temporais que permitem aos usuários realizar estudos de longo prazo (SALIO et al, 2015;AIRES et al, 2017;DEMBÉLÉ e ZWART, 2016;CASTELHANO et al, 2017;PEREIRA et al, 2018;SILVA et al, 2019;CAVALCANTE et al, 2020), principalmente em estudos de eventos extremos, como secas e enchentes.…”