Avaliação do uso do GPM (Global Precipitation Measurement) para determinação de eventos chuvosos e suas propriedades no Brasil: uma análise na escala subdiária
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB |
Texto Completo: | https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18947 |
Resumo: | Rainfall, among the variables of the hydrological cycle of hydrographic basins, is the most important for many applications. Nevertheless, understanding the spatial-temporal properties of rains is still a challenge in developing countries due to the scarce monitoring network. This Master thesis aimed to analyze and compare spatial-temporal precipitation and its properties based on rainfall data monitored by CEMADEN (National Center for Monitoring and Alert of Natural Disaster) and estimated by the Global Precipitation Measurement (GPM) mission. For this, we used data from about 3,000 rain stations distributed throughout the country, with a high temporal resolution of 10 minutes when it rains. The study period was from 2015 to 2017. The methodology consisted of a few steps, initially a qualitative-quantitative analysis of the observed data was carried out. Rainfall events and their respective average properties (precipitated blade, duration, intensity, dry time and intermittency) were determined considering the Minimum inter-event time (MIT) criteria for gauge (grounded base data) and each pixel (GPM data) and each year. Principal components analyses and cluster analyses were applied to identify regions that have similar characteristics. It was needed to identify groups to the data comparation and analyses. The main results indicated that only 6 principal components from 44 variables are responsible for representing more than 90% of the data variability, and then 5 regions with cluster analysis were identified. With respect to the number of events and the mean rainfall depth there is a good agreement between the data, having an absolute relative error of at most 50% and having correlations of up to 0.8 for these characteristics. Regarding duration and intensity, for the first there is an overestimation and for the second an underestimation. The absolute relative errors are higher, reaching up to 160% and low correlation coefficients. Regarding precipitation systems, it was observed that the frontal precipitations were the best represented and the convective systems were the ones that presented the worst results. The main conclusion of this work is that GPM cannot be used to estimate the precipitation properties without considering an error of at least 50% in the data. |
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Avaliação do uso do GPM (Global Precipitation Measurement) para determinação de eventos chuvosos e suas propriedades no Brasil: uma análise na escala subdiáriaIntervalo Mínimo entre Eventos (MIT)Análise espaço-temporalAnálise de Componentes Principais (PCA)Análise de agrupamentoMinimum Inter-event Time (MIT)Spatial-temporal analysisPrincipal Component Analysis (PCA)Cluster analysisCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVILRainfall, among the variables of the hydrological cycle of hydrographic basins, is the most important for many applications. Nevertheless, understanding the spatial-temporal properties of rains is still a challenge in developing countries due to the scarce monitoring network. This Master thesis aimed to analyze and compare spatial-temporal precipitation and its properties based on rainfall data monitored by CEMADEN (National Center for Monitoring and Alert of Natural Disaster) and estimated by the Global Precipitation Measurement (GPM) mission. For this, we used data from about 3,000 rain stations distributed throughout the country, with a high temporal resolution of 10 minutes when it rains. The study period was from 2015 to 2017. The methodology consisted of a few steps, initially a qualitative-quantitative analysis of the observed data was carried out. Rainfall events and their respective average properties (precipitated blade, duration, intensity, dry time and intermittency) were determined considering the Minimum inter-event time (MIT) criteria for gauge (grounded base data) and each pixel (GPM data) and each year. Principal components analyses and cluster analyses were applied to identify regions that have similar characteristics. It was needed to identify groups to the data comparation and analyses. The main results indicated that only 6 principal components from 44 variables are responsible for representing more than 90% of the data variability, and then 5 regions with cluster analysis were identified. With respect to the number of events and the mean rainfall depth there is a good agreement between the data, having an absolute relative error of at most 50% and having correlations of up to 0.8 for these characteristics. Regarding duration and intensity, for the first there is an overestimation and for the second an underestimation. The absolute relative errors are higher, reaching up to 160% and low correlation coefficients. Regarding precipitation systems, it was observed that the frontal precipitations were the best represented and the convective systems were the ones that presented the worst results. The main conclusion of this work is that GPM cannot be used to estimate the precipitation properties without considering an error of at least 50% in the data.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESA precipitação, dentre as variáveis do ciclo hidrológico de bacias hidrográficas, é a mais importante para muitas aplicações. Apesar disso, o entendimento das propriedades das chuvas no espaço e no tempo ainda é um desafio em países em desenvolvimento devido à escassa rede de monitoramento. Este trabalho teve como objetivo analisar e comparar espaço-temporalmente a precipitação e suas propriedades geradas pelos dados de precipitação observados do CEMADEN (Centro Nacional de Monitoramento e Alerta de Desastres Naturais) e dados de precipitação estimados pela missão Global Precipitation Measurement (GPM). Para isto, utilizaram-se dados de cerca de 3.000 estações pluviográficas distribuídas pelo país, com uma alta resolução temporal de 10 min, quando há precipitação. O período de estudo foi de 2015 a 2017. A metodologia consistiu de algumas etapas: foi feita inicialmente uma análise quali-quantitativa dos dados observados. Foram determinados, a partir do critério do Intervalo Mínimo entre Eventos (MIT), os eventos e suas respectivas propriedades médias (lâmina precipitada, duração, intensidade, tempo seco e intermitência) para cada ano e para cada estação (dados de campo) e pixel (dados do GPM). Para os dados observados, aplicou-se a análise dos componentes principais e, posteriormente, de agrupamento para identificar regiões que possuem propriedades semelhantes, para a definição de grupos para realização das análises e comparações. Os principais resultados indicaram que, apenas 6 componentes principais de 44 variáveis são responsáveis por representar mais de 90% da variabilidade dos dados, e com isso foram identificadas 5 regiões com a análise de agrupamento. Com relação ao Número de Eventos e a Lâmina média precipitada há uma boa concordância entre os dados, possuindo um erro relativo absoluto de no máximo 50% e possuindo correlações de até 0,8 para essas propriedades. Com relação à duração e à intensidade, para a primeira há uma superestimação e para a segunda uma subestimação. Os erros relativos absolutos são maiores, chegando a até 160% e baixos coeficientes de correlação. Com relação aos sistemas de precipitação percebeu-se que, as precipitações frontais foram as mais bem representadas e os sistemas convectivos foram os que apresentaram os piores resultados. A principal conclusão desse trabalho é a indicação que não se pode utilizar o IMERG para estimar as propriedades da precipitação sem admissão um erro de pelo menos 50% nos dados.Universidade Federal da ParaíbaBrasilEngenharia Civil e AmbientalPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Civil e AmbientalUFPBAlmeida, Cristiano das Neveshttp://lattes.cnpq.br/5858373824027435Freitas, Emerson da Silva2020-12-28T05:27:12Z2019-03-262020-12-28T05:27:12Z2019-02-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/18947porAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPBinstname:Universidade Federal da Paraíba (UFPB)instacron:UFPB2021-08-26T13:35:56Zoai:repositorio.ufpb.br:123456789/18947Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufpb.br/PUBhttp://tede.biblioteca.ufpb.br:8080/oai/requestdiretoria@ufpb.br|| diretoria@ufpb.bropendoar:2021-08-26T13:35:56Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFPB - Universidade Federal da Paraíba (UFPB)false |
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