Validação estatística dos dados de precipitação oriundos do produto chirps para a bacia hidrográfica do Rio Santa Maria- Rs
Resumo
A Bacia Hidrográfica do Rio Santa Maria (BHRSM) é amplamente estudada devido
aos processos erosivos ligados a formações geológicas com rochas friáveis, além do
efeito de eventos de precipitação que contribuem para a desagregação e transporte
de material sedimentar. Ademais a bacia hidrográfica possui eventos de inundação,
também ligados a eventos de precipitação. Diante disso, os dados associados à
precipitação pluviométrica são fundamentais para desenvolver pesquisas na BHRSM.
Este estudo tem como objetivo validar os dados de precipitação pluviométrica obtidos
pelo Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS) a partir de
dados das Estações Meteorológicas (EM) para a BHRSM, localizada no estado do Rio
Grande do Sul, Brasil. A avaliação da precisão desses conjuntos de dados de
reanálise é crucial devido à escassez de EM na região. Os dados referentes ao
CHIRPS foram obtidos no Google Earth Engine e os dados das EM foram baixados
do Portal Hidroweb, para o período entre 1986-2022. A escolha das EM foi baseada
em um levantamento do número de estações funcionando na área de estudo, período
disponível de dados e menor número de dados ausentes. Ainda assim, foi utilizada a
técnica de correlação para o preenchimento das falhas nos dados de precipitação das
sete EM. Utilizaram-se métricas estatísticas, como o Coeficiente de Determinação
(R²), Erro Médio Absoluto (EMA), Erro Relativo Médio (ERM), e Raiz do Erro Médio
Quadrático (REQM) para analisar a concordância entre os conjuntos de dados. A
espacialização dos dados de precipitação foi realizada no QGIS, usando técnicas de
interpolação. No que se refere aos resultados, observou-se uma evolução significativa
na cobertura e distribuição temporal das estações meteorológicas na BHRSM durante
a última década, porém, ainda se destaca a necessidade de uma cobertura mais
uniforme justificando a necessidade de validar dados provenientes de reanálise. Os
resultados revelaram oscilações mensais dos coeficientes de determinação (R²) entre
0,60 e 0,83, com meses de março, julho, outubro e novembro apresentando valores
mais elevados, indicando uma conexão mais robusta entre os dados meteorológicos
das estações e o CHIRPS. Apesar dos dados do CHIRPS superestimarem a
precipitação na BHRSM, estatisticamente houve uma associação moderada a forte
entre os conjuntos de dados, ressaltando uma tendência consistente ao longo do ano.
Portanto, os dados CHIRPS são adequados para representar a sequência histórica de
precipitação para a BHRSM. Os resultados desta pesquisa fornecem subsídios para
a gestão hídrica, entendimento dos impactos da precipitação na região, oferecendo
suporte para futuros estudos que visem à utilização dos dados pluviométricos.
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