Antonio Ferreira Lima Júnior, Maria Elisa Zanella, Marta Celina Linhares Sales
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Abstract
O presente estudo teve por objetivo avaliar o desempenho da estimativa de precipitação gerada pelo CHIRPS em relação aos dados observacionais de postos pluviométricos da Fundação Cearense de Meteorologia e Recursos Hídricos (FUNCEME) distribuídos pelas regiões Pluviometricamente Homogêneas do Estado do Ceará, no período de 1981 a 2020. Para isso foi realizado o levantamento de dados CHIRPS pelo USGS e de postos pluviométricos representativos das regiões pela FUNCEME. Os dados foram submetidos a testes estatísticos de avaliação de dados como correlação de Pearson (r), coeficiente de determinação (r²), erro sistemático (BIAS), e Erro Médio Quadrático (RMSE), e foram especializados através do SIG ArcGIS 10.8 utilizando o método de interpolação IDW. Os testes de correlação e determinação comprovaram a relação direta entre as variáveis orbitais e de superfície, apresentando valores acima de 0.98 em todas as regiões do estado.Os testes de correlação e determinação indicam a possibilidade de haver uma relação entre as variáveis orbitais e de superfície em todas as regiões do estado. Já os testes de erros sistemáticos demonstraram que o maior erro sistemático foi identificado no litoral se destacou como a região com, uma média de 30%, enquanto as regiões de Jaguaribana, Ibiapaba e Baturité foram as com menor porcentagem de erro (Jaguaribe com 1% de superestimativa e Tianguá com -2% de subestimativa). A espacialização confirmou a validação dos dados orbitais CHIRPS para utilização em estudos de cunho ambiental e climatológico, tendo em vista a alta correlação e erro médio.
本研究旨在评估CHIRPS产生的估计降水量与Cearense de Meteorologica e Recursos Hídricos基金会(FUNCEME)1981年至2020年分布在Ceará州降雨均匀区的雨量站的观测数据之间的关系。为此,美国地质调查局对CHIRPS数据进行了调查,FUNCEME对该地区的代表性雨量站进行了调查。将数据提交给数据评估的统计测试,如Pearson相关性(r)、决定系数(r²)、系统误差(BIAS)和均方误差(RMSE),并通过GIS ArcGIS 10.8使用插值方法IDW进行专门化。相关和测定测试证明了轨道和表面变量之间的直接关系,在该州的所有区域都显示出0.98以上的值。相关性和确定测试表明,在该州的所有区域,轨道变量和表面变量之间存在关系的可能性。系统误差测试表明,沿海地区的系统误差最大,平均误差为30%,而Jaguuabana、Ibiapaba和Baturité地区的误差百分比最低(Jaguuaribe高估了1%,Tianguá低估了-2%)。考虑到高度相关性和平均误差,空间化证实了CHIRPS轨道数据用于环境和气候研究的有效性。