Validación de precipitaciones estimadas mediante satélites para dos estaciones de la provincia de Corrientes (República Argentina)
La precipitación desempeña un papel fundamental en el ciclo hidrológico, así como en diversas actividades humanas que dependen de su medición. Su gran variabilidad espacial y temporal sumada a las limitaciones de la red pluviométrica y a la falta de continuidad en la recopilación de datos representa...
| Authors: | , , |
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| Format: | article |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2023 |
| Country: | Argentina |
| Institution: | Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas |
| Repository: | CONICET Digital (CONICET) |
| Language: | Spanish |
| OAI Identifier: | oai:ri.conicet.gov.ar:11336/224811 |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/11336/224811 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | ESTACIONES METEOROLÓGICAS CHIRPS TRMM GPM GOOGLE EARTH ENGINE https://purl.org/becyt/ford/1.5 https://purl.org/becyt/ford/1 |
| Summary: | La precipitación desempeña un papel fundamental en el ciclo hidrológico, así como en diversas actividades humanas que dependen de su medición. Su gran variabilidad espacial y temporal sumada a las limitaciones de la red pluviométrica y a la falta de continuidad en la recopilación de datos representan un gran desafío. Por lo tanto, son imprescindibles modelos que permitan estimar esta variable y proporcionar información con un cierto grado de confianza. En este trabajo se validan las precipitaciones estimadas por las misiones Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) y Global Precipitation Measurement (GPM) con mediciones realizadas en las estaciones meteorológicas ubicadas en Bella Vista y Mercedes de la provincia de Corrientes, entre los años 2000 y 2019. Para cada producto, considerando datos anuales de precipitaciones, se analizaron los Coeficientes de Correlación y de Determinación. También, se calculó el Error Medio Absoluto y el Error Porcentual Absoluto Medio. Los resultados obtenidos indican que las misiones GPM y TRMM presentan un buen desempeño en las estimaciones de precipitaciones, con un grado de concordancia mayor al 83 %, una bondad de ajuste superior al 70% y un Error Porcentual Absoluto Medio inferior al 10 %. Estos hallazgos evidencian su utilidad como una fuente de datos complementaria a la red de estaciones meteorológicas existentes. |
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