The aim of the study was to analyze the accuracy of the estimations for rainfall extract from the TRMM and verify what interpolation method best fits the estimated data on the basin of Rio Paraopeba, MG. For validation of TRMM values, it was taking into account weather stations under operation of Brazilian National Meteorology Institute (INMET). The monthly rainfall series used have a duration of 11 years (2000-2010). For Correlation analysis between the INMET rain gauges and the orbital satellite data, it was applied the Wilmott coefficient, Nash - Sutcliffe and Correlation Coefficients, PBias and Middle Absolute Error. After analyzing the statistical accuracy, the IQD and the IPL were used for the spatial rainfall for the locations that do not have rainfall monitoring on the ground processes. Good accuracy between the estimations and observed data was obtained, with d-values ranging from 0,93 to 0,98, and E values around 0,87 to 0,91. Regarding the interpolation, both produced similar results, however IPL produced a minor errors.
O objetivo deste trabalho foi analisar a precisão das estimativas de precipitação derivadas do satélite TRMM e verificar qual método de interpolação melhor ajusta os dados estimados sobre a Bacia do Rio Paraopeba, MG. Para aferição dos valores do TRMM foram utilizados dados de estações meteorológicas da rede de monitoramento do INMET. As séries utilizadas possuem duração de 11 anos (2000-2010). Na análise de precisão entre os dados das estações terrestres e as informações orbitais foram aplicados os coeficientes de Wilmott (d), coeficiente de Nash – Sutcliffe (E), Correlação (r), PBias e Erro Médio Absoluto (EMA). Após a análise da estatística de precisão, foram utilizados o IQD e o IPL para a espacialização dos dados. Foi obtida boa precisão entre os dados estimados e os observados, com valores de d variando de 0,93 a 0,98, e os valores de E em torno de 0,87 a 0,91. Em relação aos interpoladores, ambos apresentaram resultados semelhantes, no entanto o IPL gerou o menor erro no ajuste dos dados.
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