Avaliação das estimativas de chuva do satélite TRMM no Estado da Paraíba

• Autor(a) principal: Soares,Alexleide Santana Diniz
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Paz,Adriano Rolim da, Piccilli,Daniel Gustavo Allasia
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: RBRH (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2318-03312016000200288
• topic: Sensoriamento remoto; TRMM; Paraíba

RESUMO 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 métodos de correção das estimativas.