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Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2016-12-20T10:57:25Z No. of bitstreams: 2 Tese - Sylvia Elaine Marques de Farias - 2016.pdf: 7335718 bytes, checksum: 48824dd4042523e464e099f9a62371b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-12-27T12:49:46Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Sylvia Elaine Marques de Farias - 2016.pdf: 7335718 bytes, checksum: 48824dd4042523e464e099f9a62371b3 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-27T12:49:46Z (GMT). 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A deficit above -5,0 mm.mes-1 is observed between May and June, while the excess water, the rainy season can reach 240,0 mm.mes-1; b) given the complexity rainfall observed in the biome, statistical tests showed that version 7 algorithm was more accurate to estimate precipitation. As for the regions of the state inserted in the biome, Goiás presented the highest value as the Pearson correlation, 0,99. Estimates between area and pixel showed that the satellite estimates are consistent with the observations. Considering the ability of estimates of the annual and seasonal pattern, the precipitation anomalies reproduce the variability of dry and wet periods. The estimate for the year 2009, under the influence of the beginning of a moderate El Nino, played a rainy year throughout the Savanna. Conversely, 2007, characterized by end of an El Nino low intensity, reproduced a dry year; c) Analysis of Main Components (ACP) were characterized by the three most significant factors explaining 97,5% of the total variance of monthly precipitation data both for Brazil and for the Savanna. The CP1 varies linearly indicating that it explains both the Savanna as to Brazil the annual variation in rainfall. The CP2 brand significantly seasonality between Brazil and the Savanna. The CP3 varies significantly between characteristic months due to seasonality. The results suggest that the satellite rainfall estimates, version (3B43), are accurate on a complex and extensive biome as the Savanna. / O cerrado é o segundo maior bioma brasileiro, ocupando uma área aproximada de 21% do território nacional. Dentre outros fatores, a pluviosidade favoreceu ao agro e ao hidro negócio, atividades dependentes do padrão climático da precipitação. No entanto, o bioma é complexo climatologicamente e a rede pluviométrica é escassa ou mal distribuída. Neste sentido, esta pesquisa procurou avaliar as estimativas de precipitação sobre o bioma Cerrado. Os principais resultados desta tese são: a) mediante a necessidade de se avaliar o padrão pluviométrico sobre o bioma Cerrado, constatou-se que as chuvas são originadas devido a fenômenos de tempo e clima que atuam sazonalmente, caracterizando a região por invernos secos, entre maio a agosto, e verões chuvosos, entre setembro a abril. Um déficit superior a -5,0 mm.mes-1 é observado entre maio e junho, enquanto o excedente hídrico, no período chuvoso, pode chegar até 240,0 mm.mes-1; b) diante da complexidade pluviométrica observada no bioma, os testes estatísticos mostraram que a versão 7 do algoritmo se mostrou mais acurada para estimar a precipitação. E, quanto às regiões dos Estados inseridas no bioma, Goiás apresentou o maior valor quanto à correlação de Pearson, 0,99. As estimativas entre área e pixel mostraram que as estimativas por satélite estão de acordo com as observações. Considerando-se a habilidade de estimativas quanto ao padrão anual e sazonal, as anomalias de precipitação reproduziram a variabilidade dos períodos secos e chuvosos. A estimativa para o ano de 2009, sob a influência do início de um El Niño moderado, reproduziu um ano chuvoso em todo o Cerrado. Por outro lado, o ano de 2007, caracterizado pelo final de um El Niño de fraca intensidade, reproduziu um ano seco; c) as Análises de Componentes Principais (ACP) foram caracterizadas por três fatores mais significativos que explicam 97,5% da variância total dos dados mensais de precipitação tanto para o território brasileiro quanto para o bioma Cerrado. A CP1 varia linearmente indicando que ela explica tanto para o Cerrado quanto para o Brasil a variação anual da precipitação. A CP2 marca significativamente a sazonalidade entre o Brasil e o Cerrado. A CP3 varia significativamente entre meses característicos devido à sazonalidade. Os resultados sugerem que as estimativas de precipitação por satélite, versão (3B43), são acuradas sobre um bioma complexo e extenso como o Cerrado.

As estimativas de chuva por meio do sensoriamento remoto são, atualmente, fonte potencialmente útil para as mais diversas aplicações hidrológicas e climatológicas, especialmente em regiões onde as medições convencionais são escassas, como a Amazônia. Neste trabalho, foram analisadas as estimativas de chuva por satélite como variáveis de entrada ao modelo hidrológico MGB-IPH (Collischonn, 2001). Este modelo simula o ciclo hidrológico através das relações físicas e conceituais de todo processo, sendo os produtos de chuva por satélite avaliados o 3B42, 3B42RT e CMORPH. A primeira área de estudo é a bacia do rio Huallaga localizada dentro do território do Peru, região caracterizada por ter uma topografia complexa e pertencente a uma das nascentes do rio Amazonas. A segunda avaliação foi feita para a bacia do rio Amazonas, sendo esta caracterizada por ter uma grande variabilidade climatológica a diferentes altitudes e regimes hidrológicos diferentes, além de uma pobre distribuição de postos pluviométricos. No caso da bacia do rio Huallaga foram realizadas comparações da chuva média estimada por satélite com observada em intervalos de tempo diário, mensal, sazonal e anual. Estes resultados mostram que os produtos 3B42 e CMORPH subestimam valores médios da bacia comparada com chuva média ponderada por pluviômetros. Na simulação da bacia do rio Huallaga se efetuaram calibrações dos parâmetros para cada fonte de chuva resultando com melhor ajuste de vazões máximas para o produto CMORPH e pior ajuste para o produto 3B42, estes ajustes melhoraram para a chuva do produto CMORPH corrigido com estações pluviométricas. Por outra parte, no caso de análises da bacia do rio Amazonas, foi calculada a chuva média anual para os três produtos de satélite (3B42, 3B42RT e CMORPH), os resultados mostraram maior chuva média a favor de CMORPH, seguido de 3B42RT e finalmente o produto 3B42. A simulação da bacia do rio Amazonas mostrou melhores coeficientes de Nash-Sutcliffe com o produto 3B42 em várias estações do Brasil. Com o produto 3B42RT mostram melhores coeficientes nas estações localizadas na rede principal do rio Amazonas, e com o produto CMORPH mostrou melhores coeficientes em algumas estações como na bacia dos rios Tapajós (Brasil) e Urubamba (Peru). / Currently, satellite rainfall estimates using remote sensing are a potential source of information for hydrological and climatological applications. It applies mainly for regions where conventional measurements are scarce such as the Amazon Basin. In this work, the satellite rainfall estimates were analyzed as input variables to the hydrological model MGBIPH (Collischonn, 2001). This model simulates the hydrological cycle through physical and conceptual relationships where products 3B42, 3B42RT and CMORPH are evaluated. The first evaluation case corresponds to the Huallaga basin located in Peru, being one of the current Amazon highlands characterized by a complex topography. The second evaluation case corresponds to the Amazon basin characterized by a great climatological variability at different altitudes, different hydrological regimes and poor distributions of raingauges. In the case of the Huallaga River basin, comparisons were made between the estimated average satellite rainfall and the observed rainfall for different intervals of time (daily, monthly, seasonal and annual). These results show that the products 3B42 and CMORPH underestimate the basin average rainfall when compared with the weighted average of raingauge measurements. During the Huallaga basin simulation, calibrations of some parameters for each rainfall data were realized. Obtaining the best and worst fitting results with the CMORPH and 3B42 products for the case of maximum discharges, respectively. This rainfall fitting improves for the CMORPH product when raingauge corrections are included. On the other hand, the annual average rainfall value was obtained for each satellite product (3B42, 3B42RT e CMORPH) for the analysis of the Amazon basin. In this calculation, the greater results for the annual average rainfall values are obtained in the following order CMORPH, 3B42RT and 3B42. Moreover, this simulation seems to yield best Nash-Sutcliffe coefficients for the 3B42 product for various Brazilian stations. For stations located in the main stream of the Amazon River the Nash-Sutcliffe coefficients obtained with the 3B42RT product are the best. The CMORPH product yield the best coefficients for the stations located in Tapajós (Brazil) and Urubamba (Peru) basin.

As estimativas de chuva por meio do sensoriamento remoto são, atualmente, fonte potencialmente útil para as mais diversas aplicações hidrológicas e climatológicas, especialmente em regiões onde as medições convencionais são escassas, como a Amazônia. Neste trabalho, foram analisadas as estimativas de chuva por satélite como variáveis de entrada ao modelo hidrológico MGB-IPH (Collischonn, 2001). Este modelo simula o ciclo hidrológico através das relações físicas e conceituais de todo processo, sendo os produtos de chuva por satélite avaliados o 3B42, 3B42RT e CMORPH. A primeira área de estudo é a bacia do rio Huallaga localizada dentro do território do Peru, região caracterizada por ter uma topografia complexa e pertencente a uma das nascentes do rio Amazonas. A segunda avaliação foi feita para a bacia do rio Amazonas, sendo esta caracterizada por ter uma grande variabilidade climatológica a diferentes altitudes e regimes hidrológicos diferentes, além de uma pobre distribuição de postos pluviométricos. No caso da bacia do rio Huallaga foram realizadas comparações da chuva média estimada por satélite com observada em intervalos de tempo diário, mensal, sazonal e anual. Estes resultados mostram que os produtos 3B42 e CMORPH subestimam valores médios da bacia comparada com chuva média ponderada por pluviômetros. Na simulação da bacia do rio Huallaga se efetuaram calibrações dos parâmetros para cada fonte de chuva resultando com melhor ajuste de vazões máximas para o produto CMORPH e pior ajuste para o produto 3B42, estes ajustes melhoraram para a chuva do produto CMORPH corrigido com estações pluviométricas. Por outra parte, no caso de análises da bacia do rio Amazonas, foi calculada a chuva média anual para os três produtos de satélite (3B42, 3B42RT e CMORPH), os resultados mostraram maior chuva média a favor de CMORPH, seguido de 3B42RT e finalmente o produto 3B42. A simulação da bacia do rio Amazonas mostrou melhores coeficientes de Nash-Sutcliffe com o produto 3B42 em várias estações do Brasil. Com o produto 3B42RT mostram melhores coeficientes nas estações localizadas na rede principal do rio Amazonas, e com o produto CMORPH mostrou melhores coeficientes em algumas estações como na bacia dos rios Tapajós (Brasil) e Urubamba (Peru). / Currently, satellite rainfall estimates using remote sensing are a potential source of information for hydrological and climatological applications. It applies mainly for regions where conventional measurements are scarce such as the Amazon Basin. In this work, the satellite rainfall estimates were analyzed as input variables to the hydrological model MGBIPH (Collischonn, 2001). This model simulates the hydrological cycle through physical and conceptual relationships where products 3B42, 3B42RT and CMORPH are evaluated. The first evaluation case corresponds to the Huallaga basin located in Peru, being one of the current Amazon highlands characterized by a complex topography. The second evaluation case corresponds to the Amazon basin characterized by a great climatological variability at different altitudes, different hydrological regimes and poor distributions of raingauges. In the case of the Huallaga River basin, comparisons were made between the estimated average satellite rainfall and the observed rainfall for different intervals of time (daily, monthly, seasonal and annual). These results show that the products 3B42 and CMORPH underestimate the basin average rainfall when compared with the weighted average of raingauge measurements. During the Huallaga basin simulation, calibrations of some parameters for each rainfall data were realized. Obtaining the best and worst fitting results with the CMORPH and 3B42 products for the case of maximum discharges, respectively. This rainfall fitting improves for the CMORPH product when raingauge corrections are included. On the other hand, the annual average rainfall value was obtained for each satellite product (3B42, 3B42RT e CMORPH) for the analysis of the Amazon basin. In this calculation, the greater results for the annual average rainfall values are obtained in the following order CMORPH, 3B42RT and 3B42. Moreover, this simulation seems to yield best Nash-Sutcliffe coefficients for the 3B42 product for various Brazilian stations. For stations located in the main stream of the Amazon River the Nash-Sutcliffe coefficients obtained with the 3B42RT product are the best. The CMORPH product yield the best coefficients for the stations located in Tapajós (Brazil) and Urubamba (Peru) basin.

As estimativas de chuva por meio do sensoriamento remoto são, atualmente, fonte potencialmente útil para as mais diversas aplicações hidrológicas e climatológicas, especialmente em regiões onde as medições convencionais são escassas, como a Amazônia. Neste trabalho, foram analisadas as estimativas de chuva por satélite como variáveis de entrada ao modelo hidrológico MGB-IPH (Collischonn, 2001). Este modelo simula o ciclo hidrológico através das relações físicas e conceituais de todo processo, sendo os produtos de chuva por satélite avaliados o 3B42, 3B42RT e CMORPH. A primeira área de estudo é a bacia do rio Huallaga localizada dentro do território do Peru, região caracterizada por ter uma topografia complexa e pertencente a uma das nascentes do rio Amazonas. A segunda avaliação foi feita para a bacia do rio Amazonas, sendo esta caracterizada por ter uma grande variabilidade climatológica a diferentes altitudes e regimes hidrológicos diferentes, além de uma pobre distribuição de postos pluviométricos. No caso da bacia do rio Huallaga foram realizadas comparações da chuva média estimada por satélite com observada em intervalos de tempo diário, mensal, sazonal e anual. Estes resultados mostram que os produtos 3B42 e CMORPH subestimam valores médios da bacia comparada com chuva média ponderada por pluviômetros. Na simulação da bacia do rio Huallaga se efetuaram calibrações dos parâmetros para cada fonte de chuva resultando com melhor ajuste de vazões máximas para o produto CMORPH e pior ajuste para o produto 3B42, estes ajustes melhoraram para a chuva do produto CMORPH corrigido com estações pluviométricas. Por outra parte, no caso de análises da bacia do rio Amazonas, foi calculada a chuva média anual para os três produtos de satélite (3B42, 3B42RT e CMORPH), os resultados mostraram maior chuva média a favor de CMORPH, seguido de 3B42RT e finalmente o produto 3B42. A simulação da bacia do rio Amazonas mostrou melhores coeficientes de Nash-Sutcliffe com o produto 3B42 em várias estações do Brasil. Com o produto 3B42RT mostram melhores coeficientes nas estações localizadas na rede principal do rio Amazonas, e com o produto CMORPH mostrou melhores coeficientes em algumas estações como na bacia dos rios Tapajós (Brasil) e Urubamba (Peru). / Currently, satellite rainfall estimates using remote sensing are a potential source of information for hydrological and climatological applications. It applies mainly for regions where conventional measurements are scarce such as the Amazon Basin. In this work, the satellite rainfall estimates were analyzed as input variables to the hydrological model MGBIPH (Collischonn, 2001). This model simulates the hydrological cycle through physical and conceptual relationships where products 3B42, 3B42RT and CMORPH are evaluated. The first evaluation case corresponds to the Huallaga basin located in Peru, being one of the current Amazon highlands characterized by a complex topography. The second evaluation case corresponds to the Amazon basin characterized by a great climatological variability at different altitudes, different hydrological regimes and poor distributions of raingauges. In the case of the Huallaga River basin, comparisons were made between the estimated average satellite rainfall and the observed rainfall for different intervals of time (daily, monthly, seasonal and annual). These results show that the products 3B42 and CMORPH underestimate the basin average rainfall when compared with the weighted average of raingauge measurements. During the Huallaga basin simulation, calibrations of some parameters for each rainfall data were realized. Obtaining the best and worst fitting results with the CMORPH and 3B42 products for the case of maximum discharges, respectively. This rainfall fitting improves for the CMORPH product when raingauge corrections are included. On the other hand, the annual average rainfall value was obtained for each satellite product (3B42, 3B42RT e CMORPH) for the analysis of the Amazon basin. In this calculation, the greater results for the annual average rainfall values are obtained in the following order CMORPH, 3B42RT and 3B42. Moreover, this simulation seems to yield best Nash-Sutcliffe coefficients for the 3B42 product for various Brazilian stations. For stations located in the main stream of the Amazon River the Nash-Sutcliffe coefficients obtained with the 3B42RT product are the best. The CMORPH product yield the best coefficients for the stations located in Tapajós (Brazil) and Urubamba (Peru) basin.

Depuis le développement des mesures satellites de nombreuses missions spatiales sont dédiées au suivi de l'atmosphère et de la surface terrestre. Ces travaux de thèse s'inscrivent dans le cadre de la mission Megha-Tropiques dédiée au cycle de l'eau et de l'énergie en zone tropicale. L'objectif est d'évaluer le potentiel des estimations de précipitation par satellite pour des applications hydrologiques en zone tropicale. Les Tropiques réunissent les plus grands fleuves du globe, mais ne bénéficient pas de réseaux d'observation in-situ denses et continus permettant une gestion intégrée efficace de la ressource et des systèmes d'alertes. Les estimations des précipitations issues des systèmes d'observation satellite offrent une alternative pour ces bassins peu ou pas instrumentés et souvent exposés aux extrêmes climatiques. C'est le cas du fleuve Niger, qui a subi une grande variabilité climatique depuis les années 1950, mais aussi d'importants changements environnementaux et hydrologiques. Depuis les années 2000, le Niger moyen connaît une recrudescence des inondations pendant la période de crue Rouge (engendrée par ses affluents sahéliens pendant la mousson). A Niamey, des niveaux record de hauteur d'eau et de période d'inondation ont été enregistrés en 2003, 2010, 2012 et 2013, engendrant de nombreuses pertes humaines et matérielles. Ces travaux analysent l'influence du forçage pluviométrique sur les inondations liées à la crue Rouge à Niamey. Une gamme de produits pluviométriques (in situ et satellite) et la modélisation hydrologique (ISBA-TRIP) sont combinés pour étudier : (i) l'apport des produits satellite pour diagnostiquer la crue Rouge récente, (ii) l'impact des caractéristiques des produits et de leurs incertitudes sur les simulations et enfin (iii) l'évaluation du rôle des précipitations, face aux changements de conditions de surface, dans l'évolution de la crue Rouge à Niamey depuis les années 1950. L'étude a mis en évidence l'impact des caractéristiques des estimations des précipitations (cumul, intensité et distribution spatio-temporelle) sur la modélisation hydrologique et le potentiel des produits satellites pour le suivi des inondations. Les caractéristiques des précipitations se propageant dans la modélisation, la détection des inondations est plus efficace avec une approche relative à chaque produit plutôt qu'avec un seuil absolu. Ainsi des produits présentant des biais peuvent être envisagés pour la simulation hydrologique et la détection des inondations. Le nouveau produit TAPEER de la mission MT présente un fort potentiel hydrologique, en 2012 et pour la zone d'étude. D'autre part, l'étude de la propagation de l'erreur associée à ces précipitations a mis en évidence, la nécessité de déterminer la structure du champ d'erreur pour l'utilisation d'une telle information en hydrologie. Enfin la modélisation a été utilisée comme levier pour décomposer les sensibilités de la crue Rouge aux variations des précipitations et des conditions de surface. Pour simuler les changements hydrologiques entre les périodes 1953-1982 et 1983-2012, les changements d'occupation du sol et d'aire de drainage doivent être pris en compte. Puis les variations des précipitations peuvent expliquer les changements majeurs décennaux et annuels entre les années 1983 et 2012. / Since the development of satellite based remote sensing in the 1970s, many missions have been dedicated to monitoring the terrestrial atmosphere and surfaces. Some of these satellites are dedicated to the Tropics with specific orbits. Megha-Tropiques (MT) is devoted to the water and energy cycle in the tropical atmosphere and provides an enhanced sampling for rainfall estimation in the tropical region. This PhD work was initiated within MT hydro-meteorological activities, with the objective of assessing the hydrological potential of satellite rainfall products in the Tropics. The world most important rivers lay in tropical areas where the in situ observation networks are deficient. Alternative information is therefore needed for water resource management and alert systems. The present work focuses on the Niger River a basin which has undergone drastic climatic variations leading to disasters such as droughts and floods. Since 1950, the Niger has been through 3 main climatic periods: a wet period (1950-1960), a long and intense drought period (1970-1980) and since 1990 a partial recovery of the rainfall. These climatic variations and the anthropic pressure, have modified the hydrological behaviour of the basin. Since 2000, the middle Niger River has been hit by an increase of floods hazards during the so-called Red flood period. In Niamey city, the highest river levels and the longest flooded period were recorded in 2003, 2010, 2012 and 2013, leading to heavy casualties and property damage. This study combines hydrological modelling and a variety of rainfall estimation products (satellite and in-situ) to meet several objectives: (i) the simulation of the Niamey Red flood and the detection of floods (during the recent period 2000-2013) (ii) the study of the propagation of satellite rainfall errors in hydrological modelling (iii) the evaluation of the role of rainfall variability, and surface conditions, in the changes of the Red flood in Niamey since the 50s. The global model ISBA-TRIP, is run with a resolution of 0.5° and 3h, and several rainfall products were used as forcing. Products derived from gauges (KRIG, CPC), pure satellite products (TAPEER, 3B42RT, CMORPH, PERSIANN) and mixed satellite products adjusted by rain gauges (3B42v7, RFE2, PERSIANN-CDR). This work confirms the hydrological potential of satellite rainfall products and proposes an original approach to overcome their biases. It highlights the need for documenting the errors associated with the rainfall products and the error structure. Finally, the hydrological modelling results since the 1950s have given a new understanding of the relative role of rainfall and surface conditions in the drastic increase of flood risk in Niamey.