Comparação entre dados de precipitação interpolados e do TRMM (3B43V7)
Nome: RAFAEL FERRAÇO DE CAMPOS
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 20/02/2017
Orientador:
Nome |
Papel |
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| ALEXANDRE CÂNDIDO XAVIER | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
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| ALEXANDRE CÂNDIDO XAVIER | Orientador |
| JULIÃO SOARES DE SOUZA LIMA | Examinador Interno |
| ROBERTO AVELINO CECÍLIO | Examinador Externo |
| SAMUEL DE ASSIS SILVA | Examinador Externo |
Resumo: As estimativas de precipitação do satélite TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) podem ser informações valiosas para áreas sem quaisquer tipos de
medições da pluviosidade ou regiões com uma rede pluviométrica escassa. O objetivo do estudo foi comparar as estimativas mensais de precipitação do satélite TRMM com dados de precipitação terrestre interpolados produzidos por Xavier et al. (2015) para o Brasil. Para quantificar a concordância e parecença entre os bancos de dados foi utilizado o índice de concordância refinado de Willmout e o índice de desempenho. Os resultados indicaram que o satélite capturou adequadamente os padrões espaciais de precipitação em todo o Brasil quando comparado com a estimativa interpolada. É importante ressaltar que o satélite TRMM tendeu a superestimar os valores de precipitação, entretanto em média o acordo entre as estimativas TRMM e os dados DPTI é alto (dr ≥0,8 e Pi ≥0,7), mas observa-se maior viés em épocas chuvosas. Com base nestes resultados, a região Norte apresentou resultados mais discordantes para o Brasil. Esta região foi escolhida para o cálculo do índice de erosividade
com o objetivo de visualizar a diferença da entrada dos dados interpolados com os dados do satélite TRMM no cálculo da erosividade. Os dados do satélite TRMM apresentaram menor índice de erosividade para região Norte. Isto significa que a erosividade com dados interpolados pode superestimar o real valor da erosividade nesta região, devido a limitações, como a escassa rede pluviométrica, inerentes ao banco de dados de estações interpoladas para
esta região.
Palavras-chave: Sensoriamento Remoto, Estatística Descritiva, Análise de concordância.
