| Revista: | RBRH. Revista brasileira de recursos hidricos |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000399199 |
| ISSN: | 1414-381X |
| Autores: | Soares, Alexleide Santana Diniz1 Paz, Adriano Rolim da1 Piccilli, Daniel Gustavo Allasia2 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal da Paraiba, Joao Pessoa, Paraiba. Brasil 2Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, Rio Grande do Sul. Brasil |
| Año: | 2016 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 21 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 288-299 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, descriptivo |
| Resumen en inglés | The spatio-temporal rainfall variability, the low-density of rain gauges and operational problems are complexity factors for hydrologic studies in developing countries such as Brazil. This research evaluates rainfall estimates derived from Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) 3B42 product, version 7, over Paraiba state, in Northeast of Brazil. This study analyzed time series of 212 rain gauges) and TRMM data within a spatial grid of 198 pixels, for a 14-years period (1998-2011). Analyses were carried out punctually for each pluviometer as well as spatially aggregated for the mesoregions Mata, Agreste, Borborema and Sertão, considering daily, 3-days, 7-days and monthly rainfall. Largest agreement between TRMM estimates and observed rainfall was obtained for Sertão region (correlation coefficient r daily = 0,89 and absolute average error EMA monthly = 16mm) and smallest agreement for seaside region (r daily = 0,75 and EMA monthly = 31 mm), i.e., the best agreement was obtained for regions with low rainfall rates. TRMM data underestimated observed rainfall in sites with large rainfall amount (monthly bias of -24 mm in Mata region) and overestimated in sites with low rainfall (monthly bias of +13 in Sertão and of +11 mm in Borborema). The spatially detailed characterization over Paraiba of the quality of the TRMM estimates showed in this work illustrates the potential of using such rainfall estimates for this state, because knowing its errors, their types and quantification tends to raise the trust in using them and also allows applying correction methods |
| Resumen en portugués | A variabilidade espaço-temporal da precipitação, a baixa densidade de postos pluviométricos e os problemas operacionais são fatores de complexidade para estudos hidrológicos em países em desenvolvimento como o Brasil, o que pode ser amenizado pelo uso de estimativas de precipitação obtidas por sensoriamento remoto orbital. Esta pesquisa avalia as estimativas de chuva derivadas do produto 3B42 versão 7 do satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) sobre o Estado da Paraíba, no Nordeste do Brasil. Este estudo analisou séries temporais de 212 postos pluviométricos e dados provenientes do TRMM com uma malha espacial de 198 pixels, para um período de 14 anos (1998-2011). As análises foram realizadas tanto ao nível local de cada pluviômetro quanto agregada espacialmente segundo as mesorregiões Mata, Agreste, Borborema e Sertão, considerando chuvas diárias, três dias, sete dias e mensais. Maior concordância entre estimativas do TRMM e medições pluviométricas foi obtida para a região do Sertão (coeficiente de correlação r diário = 0,89 e erro médio absoluto EMA mensal = 16 mm) e menor concordância foi identificada para a região litorânea (r diário = 0,75 e EMA mensal = 31 mm), ou seja, maior concordância para regiões com menores totais precipitados. Chuvas do TRMM subestimaram valores observados nos locais de maior índice pluviométrico (bias mensal de -24 mm na região da Mata) e superestimam nos locais de menor índice pluviométrico (bias mensal de +13 mm no Sertão e +11 mm na Borborema). A caracterização detalhada espacialmente sobre a Paraíba da qualidade das estimativas do TRMM gerada neste trabalho mostra o potencial de aplicação de tais estimativas de chuva no estado, uma vez que conhecer a existência de erros, qual tipo de erro e uma quantificação deles tende a aumentar a confiabilidade do uso das estimativas e permite inclusive o uso de m |
| Disciplinas: | Geociencias |
| Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Pronóstico de lluvia, Percepción remota, Satélites, Variación espacio temporal, Paraíba, Brasil |
| Keyword: | Earth sciences, Atmospheric sciences, Rainfall forecast, Remote sensing, Satellites, Space variability, Paraiba, Brazil |
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