AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA ENTRE AS ESTIMATIVAS DE PRECIPITAÇÃO DA CONSTELAÇÃO GPM COM TRMM: UMA ANÁLISE A BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SOLIMÕES (STATISTICAL EVALUATION BETWEEN THE CONSTELLATION OF PRECIPITATION ESTIMATES WITH GPM SATELLITE TRMM: AN ANALYSIS OF THE RIVER BASIN SOLIMÕES)
O objetivo deste estudo é analisar estatisticamente o as estimativas de precipitação fornecidas pelo algoritmo IMERG da constelação do Global Precipitation Measurement (GPM) e comparar como as estimativas do algoritmo 3B43 doTropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do rio...
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| Published: |
Associação Brasileira de Climatologa
2016-10-01
|
| Series: | Revista Brasileira de Climatologia |
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| Online Access: | https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/43059 |
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| author | Edivaldo Afonso de Oliveira Serrão Romero Thiago Sobrinho Wanzeler Cleber Assis Santos Layrson de Jesus Menezes Gonçalves Alines Maria Meiguins de Lima Edson José Paulino da Rocha |
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| description | O objetivo deste estudo é analisar estatisticamente o as estimativas de precipitação fornecidas pelo algoritmo IMERG da constelação do Global Precipitation Measurement (GPM) e comparar como as estimativas do algoritmo 3B43 doTropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do rio Solimões nos meses de (abril, julho, outubro/2014; janeiro/2015). Foram utilizados os coeficientes de: determinação (R²) para avaliar a proporção da variância do IMERG (y) explicada pelo TRMM (x); correlação de Pearson (r), averiguando o grau de correlação entre as estimativas; e de eficiência Nash-Sutcliffe (NS), medindo a concordância entre os valores estimados, sendo (1) admitida perfeita. Além do índice concordância de Willmott (IC) que mede o grau em que a precipitação estimada pelo IMERG do GPM se aproxima da precipitação estimada pelo 3B43 do TRMM. Na avaliação dos erros foi adotado o RMSE (raiz do erro quadrático médio) que é a medida da magnitude média dos erros estimados entre os dois produtos de satélites (3B43 e IMERG). E o MBE (desvio das médias) que indica o quanto o modelo está sendo subestimado (>0) ou superestimado (0>). Foi observado que todos os meses estudados tiveram excelentes índices estatísticos, sobressaindo o mês de outubro que apresentou o melhor desempenho. |
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| publishDate | 2016-10-01 |
| publisher | Associação Brasileira de Climatologa |
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| spelling | doaj.art-80d536e1b48f4da1b8695a0a61a9bc1a2022-12-21T18:56:52ZporAssociação Brasileira de ClimatologaRevista Brasileira de Climatologia1980-055X2237-86422016-10-0118010.5380/abclima.v18i0.4305925137AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA ENTRE AS ESTIMATIVAS DE PRECIPITAÇÃO DA CONSTELAÇÃO GPM COM TRMM: UMA ANÁLISE A BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO SOLIMÕES (STATISTICAL EVALUATION BETWEEN THE CONSTELLATION OF PRECIPITATION ESTIMATES WITH GPM SATELLITE TRMM: AN ANALYSIS OF THE RIVER BASIN SOLIMÕES)Edivaldo Afonso de Oliveira Serrão0Romero Thiago Sobrinho Wanzeler1Cleber Assis Santos2Layrson de Jesus Menezes Gonçalves3Alines Maria Meiguins de Lima4Edson José Paulino da Rocha5FAMET/UFPAFAMET/UFPAFAMET/UFPAINPEFAMET/UFPAPPGCA/UFPAO objetivo deste estudo é analisar estatisticamente o as estimativas de precipitação fornecidas pelo algoritmo IMERG da constelação do Global Precipitation Measurement (GPM) e comparar como as estimativas do algoritmo 3B43 doTropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do rio Solimões nos meses de (abril, julho, outubro/2014; janeiro/2015). Foram utilizados os coeficientes de: determinação (R²) para avaliar a proporção da variância do IMERG (y) explicada pelo TRMM (x); correlação de Pearson (r), averiguando o grau de correlação entre as estimativas; e de eficiência Nash-Sutcliffe (NS), medindo a concordância entre os valores estimados, sendo (1) admitida perfeita. Além do índice concordância de Willmott (IC) que mede o grau em que a precipitação estimada pelo IMERG do GPM se aproxima da precipitação estimada pelo 3B43 do TRMM. Na avaliação dos erros foi adotado o RMSE (raiz do erro quadrático médio) que é a medida da magnitude média dos erros estimados entre os dois produtos de satélites (3B43 e IMERG). E o MBE (desvio das médias) que indica o quanto o modelo está sendo subestimado (>0) ou superestimado (0>). Foi observado que todos os meses estudados tiveram excelentes índices estatísticos, sobressaindo o mês de outubro que apresentou o melhor desempenho.https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/43059GPMTRMMESTATISTICA |
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