Avaliação estatística entre as estimativas de precipitação da constelação GPM com satélite TRMM: uma análise a bacia hidrográfica do Rio Solimões

• Autor(a) principal: Serrão, Edivaldo Afonso de Oliveira
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Wanzeler, Romero Thiago Sobrinho, Santos, Cleber Assis dos, Gonçalves, Layrson de Jesus Menezes, Lima, Aline Maria Meiguins de, Rocha, Edson José Paulino da
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v18i0.43059; http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/25406
• topic: GPM; TRMM; Estatística; Statistic

O objetivo deste estudo é analisar estatisticamente as estimativas de precipitação fornecidas pelo algoritmo IMERG da constelação do Global Precipitation Measurement (GPM) e comparar como as estimativas do algoritmo 3B43 do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do rio Solimões nos meses de (abril, julho, outubro/2014; janeiro/2015). Além de validar essas estimativas com dados de precipitação em superficie, referente ao banco de dados do INMET. Foram utilizados os coeficientes de: determinação (R2) para avaliar a proporção da variância do IMERG (y) explicada pelo TRMM (x); correlação de Pearson (r), averiguando o grau de correlação entre as estimativas; e de eficiência Nash-Sutcliffe (NS), medindo a concordância entre os valores estimados, sendo (1) admitida perfeita. Além do índice concordância de Willmott (IC) que mede o grau em que a precipitação estimada pelo IMERG do GPM se aproxima da precipitação estimada pelo 3B43 do TRMM. Na avaliação dos erros foi adotado o RMSE (raiz do erro quadrático médio) que é a medida da magnitude média dos erros estimados entre os dois produtos de satélites (3B43 e IMERG). E o MBE (desvio das médias) que indica o quanto o modelo está sendo subestimado (>0) ou superestimado (0>). Foi observado que todos os meses estudados tiveram excelentes índices estatísticos, sobressaindo o mês de outubro que apresentou o melhor desempenho. Porém no ve rão, existe uma tendência de subestimativa do satélite em relação ao observado pelo INMET. E para o inverno o GPM apresentou características de superestimativa da precipitação medida nas estações meteorológicas do INMET.