Análise das Estimativas da Precipitação Diária do Produto GPM-IMERG na Bacia Hidrográfica do Rio Sapucaí, Região Sudeste do Brasil
DOI:
https://doi.org/10.11137/2020_2_449_459Palavras-chave:
Bacia Hidrográfica, Métricas Estatísticas, PrecipitaçãoResumo
Tendo em vista que as estimativas de precipitação (PP) por satélite são importantes fontes de informações para modelos hidrológicos, o objetivo deste estudo é avaliar os acumulados diários de PP do produto Integrated Multisatellite Retrievals for the Global Precipitation Measurement (IMERG) - Early Run do Global Precipitation Measurement (GPM) na Bacia Hidrográfica do Rio Sapucaí (BHRS) que se encontra localizada no sudeste do Brasil. Para realizar essa avaliação foram utilizadas métricas estatísticas de performance e de contingência. Os dados utilizados na validação foram os acumulados diários de PP das estações pluviométricas da Agência Nacional de Águas (ANA). O período analisado no estudo compreende os verões dos anos de 2015 a 2019. No geral, os resultados indicaram que o IMERG subestima em média 27% a PP diária sobre a bacia, sendo que o RMSE é da ordem de 12,9 a 28,5 mm/dia. Além disso, foi observado também que os valores do coeficiente de correlação de Pearson na maioria dos pontos de grade analisados ficaram abaixo de 0,7. Isso indica que não existe uma boa correlação entre os dados do IMERG com os dados das estações pluviométricas. As métricas estatísticas de contingência mostraram que o IMERG - Early Run possui baixa capacidade para descrever os eventos de chuva na BHRS. Portanto, pode-se inferir que o produto Early Run do GPM-IMERG possui dificuldades em estimar a PP diária na BHRS durante os meses de verão.
Referências
Chen, Y.; Ebert, E.E.; Walsh, K.E. & Davidson, N.E. 2013.
Evaluation of TRMM 3B42 precipitation estimates of
tropical cyclone rainfall using PACRAIN data. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(5):
-2196.
Chen, F. & Li, X. 2016. Evaluation of IMERG and TRMM
B43 monthly precipitation products over mainland
China. Remote Sensing, 8(6): 1–18.
Chen, C.; Chen, Q.; Duan, Z.; Zhang, J.; Mo, K.; Li, Z. & Tang,
G. 2018. Multiscale Comparative Evaluation of the
GPM IMERG v5 and TRMM 3B42 v7 Precipitation
Products from 2015 to 2017 over a Climate Transition
Area of China. Remote Sensing, 10(6): 926-944.
CBHRS. 2010. Comitê da Bacia Hidrográfica do Rio Sapucaí.
Disponível em: <http://www.cbhsapucai.org.br/Pagina.do@idSecao=53.html>. Acesso em: 22 out. 2019.
Gadelha, A.N.; Coelho, V.H.R.; Xavier, A.C.; Barbosa, L.R.;
Melo, D.C.D.; Xuan, Y.; Huffman, G.J.; Petersen,
W.A. & Almeida, C.N. 2019. Grid box-level evaluation of IMERG over Brazil at various space and time
scales. Atmospheric Research, 218: 231-244.
Gilewski, P. & Nawalany, M. 2018. Inter-Comparison of RainGauge, Radar, and Satellite (IMERG GPM) Precipitation Estimates Performance for Rainfall-Runoff Modeling in a Mountainous Catchment in Poland. Water,
(11): 1-23.
He, Z.; Yang, L.; Tian, F.; Ni, G.; Hou, A. & Lu, H. 2017. Intercomparisons of Rainfall Estimates from TRMM and
GPM Multisatellite Products over the Upper Mekong
River Basin. Journal of Hydrometeorology, 18(2):
-430.
Hou, A.Y.; Kakar, R.K.; Neeck, S.; Azarbarzin, A.A.; Kummerow, C.D.; Kojima, M.; Oki, R.; Nakamura, K. & Iguchi, T. 2014. The Global Precipitation Measurement
Mission. Bulletin of the American Meteorological Society, 95: 701-722.
Huffman, G.J. Adler, R.F.; Bolvin, D.T.; Gu, G.; Nelkin, E.J.;
Bowman, K.P.; Hong, Y.; Stocker, E.F. & Wolff, D.B.
The TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis: Quasi-global, multi-year, combined-sensor precipitation estimates at fine scale. Journal of Hydrometeorology, 8: 38-55.
Huffman, G.J.D.; Bolvin, D.T.; Braithwaite, D.; Hsu,
K.; Joyce, R.; Kidd, C.; Nelkin, E.J. & Xie, P. 2015.
NASA Global Precipitation Measurement (GPM) Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG).
Algorithm Theoretical Basis Doc., version 4.5, 26 p.
Kummerow, C.; Barnes W.; Kozu, T.; Shiue, J. & Simpson,
J. 1998. The Tropical Rainfall Measuring Mission
(TRMM) sensor package. Journal of Atmospheric and
Oceanic Technology, 15: 809-817.
Liu, Z. 2016. Comparison of Integrated Multisatellite Retrievals
for GPM (IMERG) and TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA) Monthly Precipitation Products: Initial Results. Journal of Hydrometeorology,
(3): 777-790.
Mashingia, F.F.; Mtalo, F. & Bruen, M. 2014. Validation of
remotely sensed rainfall over major climatic regions
in northeast Tanzania. Physics and Chemistry of the
Earth, 67: 55-63.
Rozante, J.B.; Vila, D.A.; Chiquetto, J.B.; Fernandes A.A. &
Alvim, D.S. 2018. Evaluation of TRMM/GPM Blended Daily Products over Brazil. Remote Sensing, 10(6):
-17.
Scofield, R.A. & Kuligowski, R.J. 2003. Status and outlook of
operational satellite precipitation algorithms for extreme-precipitation events. Weather and Forecasting,
: 1037–1051.
Skofronick-Jackson, G.W.; Petersen, A.; Berg, W.; Kidd, C.;
Stocker, E.F.D.; Kirschbaum, B.; Kakar, R.; Braun,
S.A.; Huffman, G.J.; Kirstetter, P.E.; Kummerow, C.;
Meneghini, R.; Oki, R.; Olson, W.S.; Takayabu, Y.N.;
Furukawa, K. & Wilheit, T. 2017. The Global Precipitation Measurement (GPM) Mission for Science and
Society. Bulletin of the American Meteorological Society, 98: 1657-1672.
Uddin, S.; Al-Dousari, A.; Ramdan, A.; Al Ghadban, A. 2008.
Site-specific precipitation estimate from TRMM data
using bilinear weighted interpolation technique: an
example from Kuwait. Journal of Arid Environments,
(7): 1320-1328.
Wei, G.; Lu, H.; Crow, W.T.; Zhu, Y.; Wang, J. & Su, J. 2018.
Evaluation of Satellite-Based Precipitation Products
from IMERG V04A and V03D, CMORPH and TMPA
with Gauged Rainfall in Three Climatologic Zones in
China. Remote Sensing, 10(1): 8-30.
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