Distribuição espacial da precipitação sobre o Rio Grande do Norte: estimativas via satélites e medidas por pluviômetros Rainfall spatial distribution over the Rio Grande do Norte brazilian State: satellites estimates and rain gauges measurements

• Main Authors: Cláudio Moisés Santos e Silva, Paulo Sérgio Lúcio, Maria Helena Constantino Spyrides
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Meteorologia 2012-09-01
• Series: Revista Brasileira de Meteorologia
• Subjects: 3B43_V6; Delaware; tabela de contingência; TRMM; semiárido; contingency table; semiarid
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862012000300008

O objetivo deste estudo foi avaliar as estimativas de precipitação mensal fornecidas por duas fontes (algoritmo 3B43_V6 e Universidade de Delaware) para o Estado do Rio Grande do Norte, no período de 1998 a 2008. Utilizaram-se técnicas estatísticas baseadas em coeficiente de correlação linear e em índices de desempenho extraídos de uma tabela de contingência 2x2. Na análise, consideraram-se diferentes regimes pluviométricos, que são função da localização geográfica e do tipo de cobertura do solo. Constatou-se que o algoritmo 3B43_V6 subestimou a precipitação para a região Litorânea e superestimou a precipitação observada em regiões mais áridas (Seridó e Oeste). A precipitação de Delaware apresentou médias similares às observações, mas verificaram-se algumas discrepâncias aparentemente associadas ao método de interpolação e ao espaçamento de grade. Os resultados sugerem que ambos os produtos são capazes de representar variabilidades médias da precipitação mensal no espaço e no tempo; porém, apresentaram deficiências em identificar os eventos mais intensos de precipitação.<br>The aim of this study was to evaluate the monthly rainfall estimates obtained by two data sources (3B43_V6 algorithm and University of Delaware) for the State of Rio Grande do Norte, during the 1998 to 2008 period. Statistical analysis based on the linear correlation coefficient and on the performance index from a 2x2 contingency table was done. Coastland and semiarid precipitation regimes which depend on geographical location and on soil type coverage were considered. It was noted that the 3B43_V6 underestimated the coastland rainfall and overestimated the rainfall over arid zones. The Delaware mean rainfall agreed well with observed rainfall, but shows discrepancies concerning to interpolation method and grid spacing. The results suggests that both 3B43_V6 and Delaware rainfall dataset are able to capture the rainfall mean variability both in time and space; however, they show deficiency in identifing extreme precipitation events.