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Validação das estimativas de precipitação observadas pelo Tropical Rainfall Measuring Mission para o Brasil

GAMA, Nicolas Alexandre 11 March 2016 (has links)
Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-05-23T15:38:53Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Gama, N.A. (2016) - Validação das Estimativas de Precipitação Observadas pelo Tropical Rainfall Measuring Mission para o ~1.pdf: 9989783 bytes, checksum: cbd93ee88254c673fdb01934acc83002 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-05-23T15:38:53Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Gama, N.A. (2016) - Validação das Estimativas de Precipitação Observadas pelo Tropical Rainfall Measuring Mission para o ~1.pdf: 9989783 bytes, checksum: cbd93ee88254c673fdb01934acc83002 (MD5) Previous issue date: 2016-03-11 / CAPES / A precipitação é considerada um elemento fundamental e de grande importância no ciclo hidrológico, pois é através dela que é feita a recarga hídrica nas bacias hidrográficas e nas reservas subterrâneas.O monitoramento meteorológico é de grande importância para as nações, este monitoramento pode ser feito através de diversos métodos e instrumentos, sejam eles terrestres ou orbitais. No Brasil problemas relacionados à seca tornam-se preocupantes e estão presentes na sociedade moderna. O estudo e entendimento de comportamentos de padrões espaciais de informações sobre precipitações é uma ferramenta importante para a tomada de decisão. Observações obtidas por sensores a bordo de satélites artificiais na órbita da Terra auxiliam na medição do volume de chuva em uma dada região. Para esta dissertação foram utilizados como materiais um conjunto de dados gratuitos de precipitação do TRMM (TROPICAL RAINFALL MEASURING MISSION) através de um dos seus produtos disponíveis chamado de Rainfall Product (3B43). Atualmente estes recursos vêm sendo utilizado em diversas pesquisas onde entre suas vantagens encontram-se: a periodicidade de amostragem (resolução temporal) e abrangência superior às estações meteorológicas. Porém, as observações dos sensores orbitais apresentam algumas desvantagens como, por exemplo, a resolução espacial da informação da precipitação, sendo recomendado estabelecer critérios para as análises e validação das estimativas. Sendo assim, além de dados orbitais, informações sobre séries históricas de precipitação obtidas por estações meteorológicas que são operados por diversos órgãos públicos foram utilizadas. Desta forma, foram delineados objetivos para essa pesquisa sendo eles: (i) avaliar os dados do TRMM, a fim de valida-los como um instrumento de monitoramento de precipitação para o Brasil; (ii) comparar as informações históricas do TRMM as respectivas estações de campo em amostras no território brasileiro e assim determinar a correlação entre estes produtos; (iii) Avaliar os dados TRMM de precipitação com base no período de 2000 até 2014 aplicando um teste de normalidade a fim de verificar regiões onde existe maior igualdade estatística entre os produtos. Para a avaliação e validação dos dados do produto TRMM 3B43 em relação às séries históricas das estações meteorológicas, foram feitas análises estatísticas como a correlação entre os dados e o teste de Kolmogorov-Smirnov entre as duas Grades de informações. Espera-se através desta pesquisa contribuir com o uso e divulgação de informações temporais do TRMM para o monitoramento de precipitação no território brasileiro. Através da análise estatística entre os dois conjuntos de dados, percebeu-se que há sim a possibilidade de utilização dos dados do satélite TRMM para verificar o comportamento das curvas de precipitação, contribuindo ainda mais em regiões onde há escassez de dados in situ como o caso da região Amazônica. / Meteorological monitoring is considered very important to the nations, andthis can be done through various methods and instruments, among them are the terrestrial and orbital. In Brazil droughtrelated problems become worrisome and are present in modern society.The study and understanding of behaviors of spatial patterns about precipitations is an important tool for decision making. Observations obtained by remote sensingusing artificial satellites can give support for mesuring rainfall in a given region. The materials used in this work was a set of free rainfall data from TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) considering Rainfall Product (3B43). Nowawadaysthese resources have been used in several researches presenting some advantges and between these are: sampling frequency (temporal resolution) and higher coverage compared to the insitu stations. However, there are some disadvantages, for e.g., the rainfall spatial resolution and the requirement to establish some criteria for analysis and data validatiing. Therefore, in addition to orbital data, information on historical precipitation series obtained by insitu stations that are operated by public organizations has been used. Thus, goals have been set for this research which are: (i) evaluate the TRMM data in order to validate it as a rainfall monitoring instrument for Brazil; (ii) obtain satellite TRMM historic information and in situ rainfall stations over Brazil and determine the correlation between these products; (iii) evaluate TRMM records of precipitation based during 2000 until 2014 period, and applying on them a normality test to verify regions where there is more statistical equality between the products. For the evaluation and validation of TRMM 3B43 product data in relation to historical series from in situ stations, statistical analyzes were made as the correlation between the observations using the Kolmogorov-Smirnov test between the two Grids information. It is expected through this research to contribute to the use and disclosure of TRMM temporal information for rainfall monitoring in Brazil. Through statistical analysis of the two sets of data, it was realized that there is the possibility of using the TRMM satellite data to verify the behavior of precipitation curves, further contributing in areas where there are few data in situ as the case of the Amazon region.

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