Avaliação da precipitação estimada pelo satélite GPM para a bacia hidrográfica do rio Sapucaí
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) |
Texto Completo: | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3204 |
Resumo: | No Brasil, a quantidade de estações pluviométricas em superfície ainda é baixa e não é o suficiente para representar a variabilidade espaço-temporal da precipitação em todo o território. Logo, uma boa opção para suprir essa insuficiência de dados é a utilização de estimativas de precipitação por satélites. Sendo assim, esse estudo teve como objetivo validar, por meio de métodos estatísticos, a precipitação diária estimada pelo satélite Global Precipitation Measurement (GPM) para a Bacia Hidrográfica do Rio Sapucaí, utilizando quatro metodologias: ponto a pixel – dados originais, sem passar por nenhum processamento; pixel a ponto – dados do satélite com viés removido; pixel a pixel – dados da estação interpolados; média na área – média nas subáreas do Alto, Médio e Baixo Sapucaí. Os dados utilizados na validação foram provenientes de estações pluviométricas da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). Os resultados encontrados para a metodologia ponto a pixel para a série completa, verão e inverno, indicaram a existência de uma correlação média moderada, com erros variando da magnitude de 3 a 10 mm dia-1 e com uma tendência média de superestimativa do GPM em relação aos dados da ANA. O mesmo ocorreu para o método pixel a ponto, onde os resultados foram muito semelhantes, além disso, observou-se uma correção na frequência de precipitação por meio dessa metodologia. O método pixel a pixel apresentou resultados estatísticos mais altos, comparado aos anteriores, e ainda aumentou a cobertura de dados em superfície. No entanto, a metodologia de média na área foi a que obteve os melhores resultados: correlação alta, coeficiente de determinação acima de 60% e magnitude de erros mais baixos. No geral, em ambos os casos o GPM apresentou uma tendência média de superestimativa dos dados da ANA, porém se mostrou viável na utilização em estudos, principalmente como forma de suprir a necessidade de dados em locais sem registros. |
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2022-03-042022-03-252022-03-25T12:34:58Z2022-03-25T12:34:58Zhttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3204No Brasil, a quantidade de estações pluviométricas em superfície ainda é baixa e não é o suficiente para representar a variabilidade espaço-temporal da precipitação em todo o território. Logo, uma boa opção para suprir essa insuficiência de dados é a utilização de estimativas de precipitação por satélites. Sendo assim, esse estudo teve como objetivo validar, por meio de métodos estatísticos, a precipitação diária estimada pelo satélite Global Precipitation Measurement (GPM) para a Bacia Hidrográfica do Rio Sapucaí, utilizando quatro metodologias: ponto a pixel – dados originais, sem passar por nenhum processamento; pixel a ponto – dados do satélite com viés removido; pixel a pixel – dados da estação interpolados; média na área – média nas subáreas do Alto, Médio e Baixo Sapucaí. Os dados utilizados na validação foram provenientes de estações pluviométricas da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico (ANA). Os resultados encontrados para a metodologia ponto a pixel para a série completa, verão e inverno, indicaram a existência de uma correlação média moderada, com erros variando da magnitude de 3 a 10 mm dia-1 e com uma tendência média de superestimativa do GPM em relação aos dados da ANA. O mesmo ocorreu para o método pixel a ponto, onde os resultados foram muito semelhantes, além disso, observou-se uma correção na frequência de precipitação por meio dessa metodologia. O método pixel a pixel apresentou resultados estatísticos mais altos, comparado aos anteriores, e ainda aumentou a cobertura de dados em superfície. No entanto, a metodologia de média na área foi a que obteve os melhores resultados: correlação alta, coeficiente de determinação acima de 60% e magnitude de erros mais baixos. No geral, em ambos os casos o GPM apresentou uma tendência média de superestimativa dos dados da ANA, porém se mostrou viável na utilização em estudos, principalmente como forma de suprir a necessidade de dados em locais sem registros.In Brazil, the number of rainfall stations on the surface is still low and is not enough to represent the spatio-temporal variability of rainfall throughout the territory. Therefore, a good option to overcome this lack of data is the use of satellite precipitation estimates. Therefore, this study aimed to validate, through statistical methods, the daily precipitation estimated by the Global Precipitation Measurement (GPM) satellite for the Sapucaí River Basin, using four methodologies: point by pixel - original data, without going through no processing; pixel to point – debiased satellite data; pixel by pixel – interpolated station data; average in the area – average in the sub-areas of Alto, Medio and Baixo Sapucaí. The data used in the validation came from rainfall stations of the National Agency for Water and Basic Sanitation (ANA). The results found for the point to-pixel methodology for the complete series, summer and winter, indicated the existence of a moderate average correlation, with errors varying from magnitude of 3 to 10 mm day-1 and with an average tendency to overestimate the GPM in in relation to ANA data. The same occurred for the pixel-to-point method, where the results were very similar, in addition, a correction in the precipitation frequency was observed through this methodology. The pixel-by-pixel method presented higher statistical results, compared to the previous ones, and even increased the surface data coverage. However, the averaging methodology in the area was the one that obtained the best results: high correlation, coefficient of determination above 60% and lower magnitude of errors. Overall, in both cases the GPM showed an average tendency to overestimate the ANA data, but it proved to be viable for use in studies, mainly as a way to meet the need for data in places without records.porUniversidade Federal de ItajubáPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos HídricosUNIFEIBrasilIRN - Instituto de Recursos NaturaisCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITÁRIA::RECURSOS HÍDRICOSGPMANAPrecipitaçãoRio SapucaíEstatísticasAvaliação da precipitação estimada pelo satélite GPM para a bacia hidrográfica do rio Sapucaíinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisSILVA, Benedito Cláudio dahttp://lattes.cnpq.br/5122382690957007http://lattes.cnpq.br/2558262600492999SILVA, Paola do NascimentoSILVA, Paola do Nascimento. Avaliação da precipitação estimada pelo satélite GPM para a bacia hidrográfica do rio Sapucaí. 2022. 77 f. Dissertação (Mestrado em Meio Ambiente e Recursos Hídricos) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2022.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEILICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3204/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALDissertação_2022054.pdfDissertação_2022054.pdfapplication/pdf38167157https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/3204/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o_2022054.pdf91d3157b4461b28a3e4d29c046bb71d6MD53123456789/32042022-03-26 12:29:48.368oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442022-03-26T15:29:48Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false |
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