Validação estatística dos dados de precipitação oriundos do produto chirps para a bacia hidrográfica do Rio Santa Maria- Rs
| dc.contributor.advisor | Trentin, Romario | |
| dc.contributor.advisor | Petsch, Carina | |
| dc.creator | Amaral, Eduardo Cunha do | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-27T10:16:32Z | |
| dc.date.available | 2023-12-27T10:16:32Z | |
| dc.date.issued | 2023-12-19 | |
| dc.date.submitted | 2023-12-19 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30978 | |
| dc.language | por | por |
| dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | CHIRPS. Estação meteorológica. Análise espacial. Climatologia. | por |
| dc.title | Validação estatística dos dados de precipitação oriundos do produto chirps para a bacia hidrográfica do Rio Santa Maria- Rs | por |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
| dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil. | por |
| dc.description.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. | por |
| dc.publisher.country | Brasil | por |
| dc.publisher.initials | UFSM | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS HUMANAS::GEOGRAFIA | por |
| dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |
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