出版社：Instituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficas
摘要：Resumo A precipitação é a variável meteorológica de maior importância para o balanço hídrico e estudo do clima. As estimativas de precipitação feitas por satélites têm contribuído para aumentar o conjunto de dados climatológicos relacionados a chuva. Entretanto, o nível de confiança destes dados é questionável. O objetivo deste artigo foi validar os dados estimados pelo satélite Global Precipitation Measurement (GPM) para a mesorregião Sul do Estado do Amazonas, Brasil. Os dados de superfície foram coletados da Agência Nacional de Águas (ANA) e do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), disponibilizados no site de ambas as instituições. Os dados estimados foram acessados diretamente no site da NASA. Foi utilizada análise estatística de correlação de Pearson, índice “d” de Willmott, e erros Erro Médio Absoluto (MAE) e Erro Médio Quadrático da Raiz (RMSE). O Satélite GPM estimou de maneira satisfatória a precipitação, pois obteve correlações superiores a 73% e altos coeficiente de Wilmott (entre 0.86 a 0.97). O MAE e RMSE apresentaram valores que variaram de (36.50 mm a 72.49 mm) e (13.81 mm a 71.76 mm), respectivamente. As variações sazonais da chuva foram bem representadas. Em alguns casos, foi observada subestimação ou superestimação dos dados de chuva. Nos totais anuais, observou-se uma alta taxa de similaridade entre os valores estimados e medidos. Conclui-se que as estimativas do GPM podem ser utilizadas, mas não com 100% de confiabilidade. Dessa maneira, é necessário que haja uma calibração para a região local.
其他摘要：Abstract Rainfall is a meteorological variable of great importance for hydric balance and for weather studies. Rainfall estimation, carried out by satellites, has increased the climatological dataset related to precipitation. However, the accuracy of these data is questionable. This paper aimed to validate the estimates done by the Global Precipitation Measurement (GPM) satellite for the mesoregion of Southern Amazonas State, Brazil. The surface data were collected by the National Water Agency - ANA and National Institute of Meteorology - INMET, and is available at both institutions’ websites. The satellite precipitation data were accessed directly from the NASA webpage. Statistical analysis of Pearson correlation was used, as well as the Willmott’s “d” index and errors from the MAE (Mean Absolute Error) and RMSE (Root Mean Square Error). The GPM satellite satisfactorily estimated the precipitation, once it had correlations above 73% and high Willmott coefficients (between 0.86 and 0.97). The MAE and RMSE showed values that varied from 36.50 mm to 72.49 mm and 13.81 mm to 71.76 mm, respectively. Seasonal rain variations are represented accordingly. In some cases, either an underestimation or an overestimation of the rain data was observed. In the yearly totals, a high rate of similarity between the estimated and measured values was observed. We concluded that the GPM-based multi-satellite precipitation estimates can be used, even though they are not 100% reliable. However, adjustments in calibration for the region are necessary and recommended.
