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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorFerreira, Antônio Geraldo-
dc.contributor.authorFonseca, Maria Helena Rocha-
dc.date.accessioned2022-11-28T12:11:17Z-
dc.date.available2022-11-28T12:11:17Z-
dc.date.issued2022-
dc.identifier.citationFONSECA, Maria Helena Rocha. Estimativa de precipitação por satélites: análise comparativa utilizando produtos imerg e dados in situ para as capitais nordestinas do Brasil. 2022. 110 f. Monografia (Graduação em Ciências Ambientais) – Instituto de Ciências do Mar, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/69576-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectEstimativa de precipitaçãopt_BR
dc.subjectSatélitespt_BR
dc.subjectGPMpt_BR
dc.subjectIMERGpt_BR
dc.titleEstimativa de precipitação por satélites: análise comparativa utilizando produtos IMERG e dados in situ para as capitais nordestinas do Brasilpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.co-advisorGosset, Marielle-
dc.description.abstract-ptbrO aprimoramento das técnicas de monitoramento de tempo e clima se torna urgente visto às mudanças climáticas que afetam o planeta. As regiões de clima semiárido, como a região nordestina brasileira, são naturalmente mais vulneráveis a essas mudanças e devem ser um dos focos principais de ações mitigadoras e adaptativas. Nesse contexto, a estimativa de precipitação por satélites surge para suprir demandas de monitoramento em áreas que não possuem medidores pluviométricos in situ, tendo em vista que o Brasil não possui rede de monitoramento suficiente para suprir as necessidades do país. O projeto Global Precipitation Measurement (GPM), desenvolvido pela National Aeronautics and Space Administration (NASA) em parceria com outras agências espaciais em todo o mundo, é um produto com o objetivo de fornecer estimativas de precipitação por sensores remotos em tempo quase real em todo o globo por meio do agrupamento de informações de outros satélites de microondas e infravermelho com o algoritmo IMERG. Portanto, o objetivo do trabalho consiste em comparar os dados de precipitação estimados por satélites com os coletados in situ por estações e pluviômetros automáticos para as capitais da região nordeste do Brasil. Para a metodologia, foram utilizadas análises estatísticas por meio do coeficiente de correlação de Pearson (r) e do coeficiente de determinação (r2), além dos índices de erro médio absoluto (MAE) e do erro quadrático médio (RSME). Entre as variáveis do IMERG disponíveis, foram empregadas a “Precipitation Cal” e “Precipitation IR”. As capitais localizadas ao norte, como São Luís, Teresina, Fortaleza e Natal, na maior parte dos casos, apresentaram valores acima de 0,85 (correlação forte), tanto para o coeficiente de correlação Pearson (r) quanto para o coeficiente de determinação (r2). Por outro lado, as capitais situadas a leste, obtiveram valores máximos de r = 0,79 e r2 = 63%. Os índices MAE e RSME foram elevados em grande parte das análises, demonstrando a presença de dados outlier no espaço amostral de cada local, além de não fornecer informações tão precisas. Por fim, com relação aos resultados entre as duas variáveis “Precipitation Cal” e “Precipitation IR”, o produto por microondas conseguiu um maior êxito na maioria das estatísticas. Concluiu-se que, mesmo que os dados estimados não sejam tão precisos para alguns lugares, é possível notar que os satélites conseguem identificar chuvas com intensidades variáveis (com uma tendência a subestimar dados para a costa leste do nordeste), fornecer panoramas de distribuição de chuvas ao longo dos dias, permitindo estudos de anomalias climatológicas, avaliação de ciclo diurnos e obtenção de dados para eventos urgentes, como furacões e inundações.pt_BR
Aparece nas coleções:CIÊNCIAS AMBIENTAIS - TCC

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