Avaliação de um Modelo Estocástico de Erro Multidimensional Aplicado a Estimativas de Precipitação por Satélite

Aline Schneider Falck,Fábio L.R Diniz,Javier Tomasella,Daniel Vila,Viviana Maggioni

doi:10.1590/0102-778620140042

Abstract

Resumo Uma das principais aplicações das estimativas de precipitação por satélite é a modelagem hidrológica em bacias onde a rede convencional e em tempo real de pluviômetros são precárias no que se refere à resolução espacial e temporal de dados. Neste trabalho discute-se o desempenho do modelo de erro de precipitação por satélite estocástico multidimensional - SREM2D (do inglês, Two-Dimensional Satellite Rainfall Error Model), o qual simula conjuntos de campos diários de precipitação com os mesmos padrões estatísticos (dispersão) que a diferença dos campos de chuva estimados por satélite e pluviômetro de uma série maior. A maioria dos modelos tratam o erro como uma medida uni-dimensional sem o reconhecimento que a precipitação é um processo intermitente no tempo e no espaço. O modelo SREM2D caracteriza a estrutura espacial, a dinâmica temporal e a variabilidade espacial do erro de estimativa das taxas de precipitação. Este trabalho avalia os resultados das simulações do SREM2D para diversos algoritmos de estimativa de precipitação por satélite na bacia dos rios Tocantins-Araguaia. Resultados mostram que o conjunto obtido através das realizações do modelo SREM2D reduziram o viés dos algoritmos de estimativa de precipitação por satélite principalmente para bacias com área de drenagem superior a 12.000 km2.

Highlights

A distribuição espacial e temporal da precipitação afeta uma infinidade de processos físicos e biológicos, estando entre eles a modulação do regime hidrológico das bacias hidrográficas
A partir desta análise é possível concluir que, em todos os conjuntos de estimativa de precipitação por satélite, existe um limiar de tamanho de área até o qual é possível observar melhoras significativas na remoção do viés utilizando os parâmetros da bacia completa
Para sub-bacias inferiores a 12.000 km2 observa-se o aumento positivo/negativo do viés, isto devese provavelmente a calibração do modelo SREM2D ter sido realizada para a área completa da bacia do TocantinsAraguaia, desta forma áreas com menor/maior viés são incluídas na bacia como um todo, por isso é recomendável uma calibração específica do modelo estocástico para cada uma destas sub-bacias

Summary

Introdução

A distribuição espacial e temporal da precipitação afeta uma infinidade de processos físicos e biológicos, estando entre eles a modulação do regime hidrológico das bacias hidrográficas. Sua principal desvantagem é que estas estimativas podem ser contaminadas por nuvens do tipo cirrus que são frias e rasas superestimando a precipitação, além de ser uma medida indireta e empírica das taxas de precipitação associadas com estes sensores. A técnica micro-ondas passivas (PMW, do inglês passive microwave) fornece medida direta das taxas de precipitação sobre os oceanos, porém as desvantagens estão relacionadas com a baixa resolução espacial e temporal, além de fornecer medidas indiretas de taxas de precipitação sobre a área continental (espalhamento por gelo). Hossain e Anagnostou (2006) argumentam que, devido a incerteza na delimitação das áreas de chuva e não-chuva, é necessária a formulação de modelos de erro de precipitação para escalas de tempo e espaço hidrologicamente relevantes. Para atingir os objetivos descritos nesta seção, o estudo foi organizado da seguinte maneira: na seção dois estão descritos os dados e a metodologia de implementação do modelo estocástico SREM2D, a seção três apresenta a discussão dos resultados obtidos e a seção quatro trata das conclusões e trabalhos futuros

Dados e Metodologia

Cálculo das métricas de calibração SREM2D

Calibração do modelo SREM2D

Avaliação do modelo SREM2D

Conclusões