Análise comparativa entre os dados de precipitação do programa GPM e os observados por estações meteorológicas em Sergipe

Glauber Vinícius Pinto de Barros; Rosemeri Melo e Souza; Felipe Souza dos Santos

doi:10.26848/rbgf.v18.4.p2777-2791

Autores

Glauber Vinícius Pinto de Barros Universidade Federal de Alagoas https://orcid.org/0000-0002-8324-1402
Rosemeri Melo e Souza UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE https://orcid.org/0000-0002-5916-3598
Felipe Souza dos Santos INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS https://orcid.org/0000-0002-7114-5448

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.4.p2777-2791

Palavras-chave:

Precipitação, GPM, Sensoriamento Remoto, Estatística

Resumo

A disponibilidade de dados precisos de precipitação é essencial para estudos climatológicos e hidrológicos. No entanto, a escassez de estações meteorológicas bem distribuídas limita a precisão dessas análises. Diante desse desafio, os dados de precipitação estimados por satélites, como os do programa Global Precipitation Measurement (GPM), têm sido amplamente utilizados. Este estudo avalia a capacidade do produto GPM-IMERG de representar as precipitações no estado de Sergipe, comparando os dados estimados com os observados em estações meteorológicas do INMET e ANA. Foram analisados dados de precipitação mensal acumulada entre 2010 e 2020, utilizando coeficiente de correlação de Pearson, coeficiente de determinação, erro médio absoluto, raiz do erro médio quadrático (REMQ) e coeficiente de concordância de Willmott. Os resultados indicam correlações moderadas a fortes (r > 0,70), com boa concordância espacial das médias anuais. No entanto, foi identificada uma tendência do GPM-IMERG à subestimação dos valores de precipitação, especialmente em áreas litorâneas e em períodos de maior pluviosidade. Apesar dessa limitação, os dados de satélite foram capazes de acompanhar as variações sazonais para os diferentes tipos climáticos que ocorrem no estado, além de mostrarem potencial para complementar redes meteorológicas, especialmente em regiões semiáridas. Assim, o GPM-IMERG pode ser uma ferramenta valiosa para estudos hidrológicos e planejamento de recursos hídricos em Sergipe.

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Biografia do Autor

Glauber Vinícius Pinto de Barros, Universidade Federal de Alagoas

Mestrando do Programa de Meteorologia da Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Graduado em Engenharia Ambiental e Sanitária pela Universidade Federal de Sergipe (UFS) 2018. Técnico em Petróleo e Gás formado pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Sergipe (IFS) 2015, campus Aracaju. Monitor da disciplina Geoprocessamento Aplicado a Engenharia Ambiental (2016). Atuou na Diretoria Administrativa Financeira da empresa júnior Easy Jr Soluções Ambientais (2016-2017) e como membro da Diretoria de Projetos da Easy Jr Soluções Ambientais (2017-2018) . Foi aluno bolsista de iniciação científica PIBIC/COPES/UFS (2017-2018), estagiário da Embrapa Tabuelrios Costeiros no Laboratório de Geotecnologias Aplicadas (2017-2018). Possui atuação referente aos seguintes temas: sensoriamento remoto, geoprocessamento, geotecnologias,geoecologia, geomorfologia recursos hídricos, hidrologia, avaliação de impactos ambientais, análise de riscos ambientais e saneamento ambiental.

Rosemeri Melo e Souza, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SERGIPE

Professora Associada do Departamento de Engenharia Ambiental da UFS. Realizou estágio de Pós-doutorado em Geografia Física (Biogeografia/Planejamento Ambiental) pelo CERES/UFRN (2019) e Estágio Sênior em Geografia Física (Biogeography) pela ESESS/The University of Queensland, Austrália (2010), tendo sido bolsista do CNPq. Doutora em Desenvolvimento Sustentável/Gestão Ambiental (UnB - 2003) com estágio doutoral Grupo SLIF da Universidade de Lisboa, Portugal (2000) com bolsa da CAPES. Coordenadora do PPGEO ( Programa de Pós-Graduação em Geografia/UFS - 2021-2023). Membro da COMPIBIC (2021-2023), Área de Ciências Exatas. Exerceu, na gestão universitária, entre outros, os cargos de Assessoria Técnica (1995-97), Pró-Reitora de Assuntos Estudantis (2004), Coordenadora de Projeto de Extensão ( Área Temática Meio Ambiente - 2005-2009),Coordenadora do PRODEMA/UFS (2006-2008), Coordenadora Geral do PIBID/UFS (2009), Conselheira (CECH, CCET e CPPD vv. aa.), Vice-Presidente da CPPD (2016-2018) e Chefe de Departamento (2020). Publicou, até o presente, mais de 180 artigos em periódicos especializados, 16 livros e 111 capítulos de livros. Membro do Conselho Editorial de periódicos científicos e revisora de numerosos periódicos científicos internacionais e nacionais. Até o momento, concluiu as orientações de 34 alunos de Iniciação Científica, 14 orientações de extensão e de cooperação internacional, 18 TCC, 08 Monografias de Pós-Graduação Lato Sensu, 35 Dissertações de Mestrado, 27 Teses de Doutorado e 07 Supervisões de Pós-Docs vinculadas a cursos de Graduação, Especialização e aos Programas de Pós-Graduação em Geografia (PPGEO) e em Desenvolvimento e Meio Ambiente (PRODEMA/UFS). Líder do Grupo de Pesquisas em Geoecologia e Planejamento Territorial (GEOPLAN/CNPq/UFS) . Integra a Rede de Monitoramento de Hábitats Bentônicos (ReBentos/GT MM) vinculada à Rede Clima/MCT e a Rede de Meio Ambiente da América Latina (REIMA). Atua em Geografia Física, com ênfase em Biogeografia e Ciências Ambientais, nos temas: Biomonitoramento/Fitoindicação, Mudanças Ambientais, Avaliação do Meio Biofísico, Drylands, Mangrove; Conflitos/Riscos Ambientais.

Felipe Souza dos Santos, INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS

Atualmente é estudante de pós-graduação, Doutorado, do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. Possui graduação e mestrado em Meteorologia pela Universidade Federal de Alagoas - UFAL em 2019 e 2021, respectivamente. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Meteorologia, principalmente nas áreas de sensoriamento remoto e modelagem atmosférica. atuando principalmente nos seguintes temas: parâmetros biogeofísicos, agricultura, urbanização, interações oceano-atmosfera, superfície terrestre-atmosfera e índices de variabilidade climática e suas teleconexões. Conhecimento em softwares de Sistema de Informações Geográficas - SIG (Qgis, GDAL e Erdas Imagine) além de possuir capacidade de manusear diversos tipos de dados através de linguagens de programação como Python, Grads e CDO.

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