Precipitação pluvial mensal em Uberlândia - MG obtida por diferentes fontes de dados

Jéssica Alves Ferreira Silva, Camila Bertoletti Carpenedo, Carlos Batista Da Silva
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Abstract

O monitoramento e a previsão de tempo e clima são ferramentas fundamentais para os tomadores de decisão no Brasil. Mesmo assim, o país apresenta carência de séries temporais de dados meteorológicos longos e homogêneos. Nesse sentido, Uberlândia - o segundo maior município de Minas Gerais - é impactado com extremos hidrológicos e com os desastres associados, necessitando de um melhor conhecimento sobre o seu regime climático. Assim, o objetivo deste estudo é validar a precipitação pluvial mensal da estação meteorológica automática (EMA) do INMET em Uberlândia, através da comparação com cinco diferentes fontes de dados em ponto de grade regular (CHIRPS, XAVIER, GPCC, TRMM e GPCP), com a finalidade de avaliar se a precipitação pluvial estimada pode ser empregada no lugar dos dados observados. Os resultados mostram que os cinco conjuntos de dados tendem a superestimar a precipitação pluvial da EMA, principalmente na estação chuvosa (outubro a março). O GPCC é a fonte que melhor representa a precipitação pluvial, seguida pela base de XAVIER. Ambas as fontes apresentam a segunda maior resolução horizontal entre as fontes avaliadas (0,25° x 0,25°). Por outro lado, o CHIRPS é a fonte que pior representa as chuvas no município, apesar de ser a fonte com maior resolução (0,05° x 0,05°). Este estudo demonstra a viabilidade de indicar alternativas de bancos de dados pluviométricos, na ausência de séries temporais longas e homogêneas para Uberlândia, permitindo a elaboração de estratégias preventivas dentro de cenários de risco ambiental e, consequentemente, o desenvolvimento de políticas públicas mais efetivas.
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uberlandia - MG中不同数据源获得的月降雨量
天气和气候监测和预报是巴西决策者的基本工具。即便如此,该国缺乏长而均匀的气象数据时间序列。从这个意义上说,uberlandia——米纳斯吉拉斯州第二大城市——受到极端水文和相关灾害的影响,需要更好地了解其气候状况。因此这个研究的目的是验证的月降水自动气象站(EMA)然而在皇帝,通过对比不同数据源的5点网格调节(啾啾,泽维尔GPCC,监测结果和GPCP),以预测估计降水观测数据可能在的地方。结果表明,5个数据集倾向于高估EMA的降雨量,特别是在雨季(10 - 3月)。GPCC是最能代表降雨量的来源,其次是泽维尔基地。这两种字体的水平分辨率在评估的字体中都是第二高的(0.25°x 0.25°)。另一方面,啁啾是代表城市降雨的最糟糕的来源,尽管它是分辨率最高的来源(0.05°x 0.05°)。这项研究证明了在uberlandia没有长时间序列和同质时间序列的情况下,指出降雨数据库替代方案的可行性,允许在环境风险情景下制定预防策略,从而制定更有效的公共政策。
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