Estudio comparativo de los datos de precipitación del satélite TRMM y postos pluviométricos en el estado del Ceará, Brasil

Autores/as

  • Jose Reginaldo Medeiros-Feitosa Universidad Federal de Cariri, Brasil
  • Carlos Wagner Oliveira Universidade Federal do Cariri, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10

Palabras clave:

Recursos Hídricos, Pluviometría, Percepción Remota

Resumen

El Nordeste de Brasil, se caracteriza por el clima semiárido y la irregularidad de las lluvias a lo largo del tiempo, que comprometen la agricultura, el abastecimiento público y otros sectores. En este sentido, investigaciones que promuevan el Desarrollo Sostenible dan subsidios para la implementación de nuevas políticas públicas dirigidas a la sostenibilidad hídrica de la región. Esta investigación tuvo por objetivo, comparar los datos de lluvia de las estaciones pluviométricas de la Fundación Cearense de Meteorología y Recursos Hídricos (FUNCEME), con las estimaciones de precipitación del satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), entre el 1 de enero de 1998 y 31 de diciembre de 2017, totalizando veinte años de análisis para todo el estado de Ceará, Brasil. En la primera parte la investigación utilizó las técnicas de comparación del píxel a punto (A y B), punto a píxel (C), y píxel a píxel (D), junto con la ayuda del interpolador Inverso del peso de la distancia (IDW), en la segunda etapa los datos fueron analizados por medidas métricas de exactitud: Error Medio Absoluto (EMA), Raíz del Error Medio cuadrático (REMQ) y el Coeficiente de correlación (r). Los resultados de los análisis, indicaron que la utilización de las imágenes del satélite TRMM se presentó como buena alternativa con el EMA de 16,46mm en la media, el REMQ de 26,78 mm y la correlación de 0,96.

Biografía del autor/a

Jose Reginaldo Medeiros-Feitosa, Universidad Federal de Cariri

Maestría en Desarrollo Regional Sostenible - PRODER, Universidad Federal de Cariri - UFCA. Correo electrónico: regincrato@gmail.com

Carlos Wagner Oliveira, Universidade Federal do Cariri

Orientador, Engenheiro Agrônomo, PhD. Biosystems Engineering, Professor Adjunto no Centro de Ciências Agrárias e da Biodiversidade da Universidade Federal do Cariri - UFCA, correio eletrônico: carlos.oliveira@ufca.edu.br

Referencias

Aires, U. R. V., Neto, J. de O. M. & Mello, C. R. (2016). Estimativas de precipitação derivadas do satélite TRMM para a bacia hidrográfica do rio Paraopeba, MG, Revista Scientia Agraria - SA, 17(2), 57-66. Curitiba - PR, abril/maio, 2016, Versão On-line ISSN 1983-2443.

Almeida, C. T., Delgado, R. C., Junior, J. F. O.,Gois, G. & Cavalcanti, A. S. (2015). Avaliação das estimativas de precipitação do produto 3B43-TRMM do Estado do Amazonas. Floresta e Ambiente, 279-286.

Bernardi, E. C. S. (2016). Qualidade das Estimativas de Precipitação do Satélite TRMM no Estado do Rio Grande do Sul. 2016. 166 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria.

Brandão, R. L.; Freitas, L. C. B. (2014). Geodiversidade do estado do Ceará / Organização – Fortaleza - CE, CPRM, 214 p, ISBN 978-85-7499-140-5.

Chen, S.; Hong, Y.; Gourley, J. J.; Huffman, G. J.; Tian, Y.; Cao, Q.; Yong, B.; Kirstetter, P.; Hu, J.; Hardy, J.; Li, Z.; Khan, S. & Xue, Xianwu. (2013). Evaluation of the successive V6 and V7 TRMM multisatellite precipitation analisys over the Continental United States. Water Resources Research, 49, 8174-8186.

FUNCEME - Fundação Cearense de Meteorologia, série histórica de chuvas do Ceará, link<http://www.funceme.br/produtos/script/chuvas/Download_de_series_historicas.php>, acessado em 05/03/2018.

Grego, C. R.; Texeira, A. H. de C.; Leivas, J. F.; Bayma-Silva, G.; Manjolin, R. C. (2017). Interpolação de dados agrometeorológicos em duas densidades amostrais no norte de Minas Gerais. Revista Agrometeoros, Passo Fundo, 25(1), 1-89, ago 2017, ISSN 2526-7043.

Louzada, F. L. R. O. (2016). Balanço hídrico climatológico com dados estimados pelo satélite Tropical Rainfall Measuring Mission para a bacia hidrográfica do Rio Doce. Tese (Doutorado em Recursos hídricos e Geoprocessamento em sistemas agrícolas), Universidade Federal do Espírito Santo, Alegre - ES, 2016.

Liu, J. K. & Peter, T. Y. (2013). Topographic correction of wind-driven rainfall for landslide analysis in Central Taiwan with validation from aerial and satellite optical images. Remote Sens., 5( 6), 2571-2589.

Massagli, G. O., Victoria, D. C. & Andrade, R. G. (2011). Comparação entre precipitação medida em estações pluviométricas e estimada pelo satélite TRMM, 5º Congresso Interinstitucional de Iniciação Científica - CIIC 2011 9 a 11 de agosto de 2011 – Campinas, SP.

Melo, D. C.; Xavier, A. C.; Bianchi, T.; Oliveira, P. T.; Scanlon, B. R.; Lucas, M. C.; Wendland, E. (2015). Performance evaluation of rainfall estimates by TRMM Multisatellite Precipitation Analysis 3B42V6 and V7 over Brazil. Journal of Geophysical Research: Atmospheres,120, 1-11, 28 Ago., 2015.

Morais, L. B. & Ferreira, N. C. (2015). Banco de Dados Pluviométricos Integrados por Dados do Sensor TRMM e Estações Pluviométricas no Estado de Goiás, Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE.

NASA, Giovanni User Guide; Giovanni is an online (Web) environment for the display and analysis of geophysical parameters in which the provenance (data lineage) can easily be accessed. Disponível em < https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/doc/UsersManualworkingdocument.docx.html>.

NASDA. (2001). TRMM Data Users Handbook. National Space Development Agency of Japan, Earth Observation Center.

Pereira, G., Silva, M. E. S., Moraes, E. C. & Cardozo, F. S. (2013). Avaliação dos dados de precipitação estimados pelo satélite TRMM para o Brasil. RBRH: revista brasileira de recursos hídricos, v. 18, n. 3, p. 139-148.

Pombo, S.; Oliveira, R. P. (2015). Evaluation of extreme precipitation estimates from TRMM in Angola. Journal of Hydrology, 523, 663-679.

QGIS Development Team, (2018). QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project.

R CORE TEAM R; (2017). A Language and Enviorment for Statical Computing R Foundation, Vienna, Austria.

Soares, A. S. D., Paz, A. R. & Piccilli, D. G. A. (2016). Avaliação das estimativas de chuva do satélite TRMM no Estado da Paraíba, Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH, 21(2). Versão On-line ISSN 2318-0331, Porto Alegre, abr./jun. 2016, p. 288 - 299, Artigo Científico/Técnico.

Silva-Fuzzo, D. F. & Rocha, J. V. (2016). Validação dos Dados de Precipitação Estimados Pelo TRMM, para o Estado do Paraná, e sua Contribuição ao Monitoramento Agrometeorológico. Revista Formação (ONLINE) Vol. 3; n. 23, p. 301316. ISSN: 2178-7298. ISSN-L: 1517-543X.

Silva, M. I. C. A., Silva, R. M. & Santos, C. A. G. (2016). Estimativa da precipitação do satélite TRMM para a Bacia do Alto Rio Paraíba (PB), XIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste.

Sodré, G. R. C., Borges, L. S., Oliveira, J. V. & Mello, F. A. (2013). Análise Quantitativa e Qualitativa Horária de Dados do Radar, TRMM e Estações Meteorológicas na Região Amazônica. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 6, p. 110-117.

Publicado

2020-06-29

Cómo citar

Medeiros-Feitosa, J. R., & Oliveira, C. W. (2020). Estudio comparativo de los datos de precipitación del satélite TRMM y postos pluviométricos en el estado del Ceará, Brasil. Revista Geográfica De América Central, 2(65), 257-280. https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10

Número

Sección

Estudios de Caso (Evaluados por pares)

Cómo citar

Medeiros-Feitosa, J. R., & Oliveira, C. W. (2020). Estudio comparativo de los datos de precipitación del satélite TRMM y postos pluviométricos en el estado del Ceará, Brasil. Revista Geográfica De América Central, 2(65), 257-280. https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10