z-logo
open-access-imgOpen Access
VALIDAÇÃO DOS DADOS DE PRECIPITAÇÃO ESTIMADOS PELO CHIRPS PARA O BRASIL
Author(s) -
J. C. Costa,
Gabriel Pereira,
María Elisa Pereira Bastos de Siqueira,
Francielle da Silva Cardozo,
Viviane Valéria da Silva
Publication year - 2019
Publication title -
revista brasileira de climatologia
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
eISSN - 2237-8642
pISSN - 1980-055X
DOI - 10.5380/abclima.v24i0.60237
Subject(s) - geography
Entre os elementos do sistema climático que influenciam as atividades socioeconômicas, a precipitação apresenta papel fundamental em áreas tropicais.  Regiões como África e América do Sul apresentam uma escassez considerável de observações desta variável, uma vez que a rede de estações meteorológicas não cobre sistematicamente todo o território. Neste contexto, produtos de múltiplos sensores, algoritmos e modelos climáticos são utilizados cada vez mais para análises dos elementos atmosféricos, do clima e da influência da precipitação nas características ambientais. Assim, há uma demanda crescente de validação de produtos orbitais e de simulações numéricas de forma a dar suporte aos estudos da distribuição espacial e temporal da precipitação. Este estudo tem como objetivo principal analisar os dados mensais de precipitação do produto Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) e verificar sua similaridade com os dados de estações meteorológicas do conjunto de informações do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para o território brasileiro para os anos de 1981 a 2011. Para avaliar o CHIRPS, foram utilizados dados de 183 estações meteorológicas do INMET/CPTEC. Os resultados indicam que todas as regiões políticas do Brasil apresentaram correlação linear alta entre as informações do INMET/CPTEC e CHIRPS (95,4 %), ainda, quando consideramos toda a área do Brasil, a correlação linear média entre os dados é de 97%, significativa a p<0,05, teste t-student. Espacialmente, o noroeste do estado do Amazonas e o sudoeste do Pará apresentaram as maiores diferenças entre o conjunto de dados. As estimativas do CHIRPS ajustadas linearmente com os dados do INMET/CPTEC apresentaram uma concordância mais acentuada.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here