Validação estatística de dados do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do Rio Jordão – Paraná – Brasil

Bruno Henrique Costa Toledo, Aparecido Ribeiro de Andrade
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Abstract

Registros de precipitação pluvial em áreas pouco acessíveis, normalmente não apresentam uma boa distribuição espacial dos postos de coleta, principalmente pela questão físiográfica (relevo e rede de drenagem, por exemplo). Entretanto, aspectos estruturais, como baixo investimento em redes de monitoramento, também são comuns. A área do presente estudo (Bacia Hidrográfica do Rio Jordão – BHRJ), localizada na região centro-sul do estado do Paraná – Brasil, possui problemas correlatos. Nesse sentido, o objetivo dessa pesquisa foi validar um método de ajuste e correção entre fontes de dados distintas, focando a correção das informações provenientes do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), associadas aos de postos pluviométricos em superfície, buscando melhorar a representação espacial. Esse procedimento foi realizado com base na criação de equações lógicas e aplicação de testes estatísticos. Os dados do sensor TRMM foram analisados, ajustados e comparados com dados de pluviômetros localizados no entorno e dentro da BHRJ para o período de 2009 a 2018. Os resultados obtidos por meio de técnicas estatísticas, como a correlação linear (r), Coeficiente de Determinação (r²), Erro Médio Absoluto (EMA), foi considerado satisfatório, com valores de r² próximo de 90%. Dessa forma, identificou-se que a região de estudo tem elevada variabilidade temporal e espacial da precipitação pluvial, mas as técnicas de ajustes utilizadas propiciaram melhor representação espacial, possibilitando a utilização dos dados oriundos de sensores remotos em complemento aos de postos de superfície, com bom nível de confiança.
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约旦河流域热带降雨测量任务(TRMM)数据的统计验证- parana -巴西
在难以到达的地区,降雨记录通常没有很好的收集点的空间分布,主要是由于物理问题(例如地形和排水网络)。然而,结构方面,如监测网络的低投资,也很常见。本研究区域(约旦河流域- BHRJ)位于巴西parana州中南部地区,存在相关问题。从这个意义上说,本研究的目的是验证一种不同数据源之间的调整和校正方法,重点是热带降雨测量任务(TRMM)的信息校正,与地面降雨测量站的信息校正,以改善空间表征。这个过程是在建立逻辑方程和应用统计检验的基础上进行的。对2009 - 2018年期间TRMM传感器的数据进行了分析、调整,并与位于BHRJ周围和内部的雨量计数据进行了比较。采用线性相关(r)、决定系数(r²)、平均绝对误差(EMA)等统计技术得到的结果令人满意,r²值接近90%。因此,我们发现研究区域的降雨具有很高的时空变异性,但所使用的调整技术提供了更好的空间表示,允许使用遥感数据补充地面站的数据,具有良好的置信度。
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