Publicação
Avaliação estatística entre as estimativas de precipitação da constelação GPM com satélite TRMM: uma análise a bacia hidrográfica do Rio Solimões
| Resumo: | 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. |
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| Autores principais: | Serrão, Edivaldo Afonso de Oliveira |
| 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 |
| Assunto: | GPM TRMM Estatística Statistic |
| Ano: | 2019 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | artigo |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | 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. |
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