Avaliação estatística entre as estimativas de precipitação da constelação GPM com satélite TRMM: uma análise a bacia hidrográfica do Rio Solimões

O objetivo deste estudo é analisar estatisticamente as estimativas de precipitação fornecidas pelo algoritmo IMERG da constelação do Global Precipitation Measurement (GPM) e comparar como as estimativas do algoritmo 3B43 do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) para a bacia hidrográfica do rio Solimões nos meses de (abril, julho, outubro/2014; janeiro/2015). Além de validar essas estimativas com dados de precipitação em superficie, referente ao banco de dados do INMET. Foram utilizados os coeficientes de: determinação (R2) para avaliar a proporção da variância do IMERG (y) explicada pelo TRMM (x); correlação de Pearson (r), averiguando o grau de correlação entre as estimativas; e de eficiência Nash-Sutcliffe (NS), medindo a concordância entre os valores estimados, sendo (1) admitida perfeita. Além do índice concordância de Willmott (IC) que mede o grau em que a precipitação estimada pelo IMERG do GPM se aproxima da precipitação estimada pelo 3B43 do TRMM. Na avaliação dos erros foi adotado o RMSE (raiz do erro quadrático médio) que é a medida da magnitude média dos erros estimados entre os dois produtos de satélites (3B43 e IMERG). E o MBE (desvio das médias) que indica o quanto o modelo está sendo subestimado (>0) ou superestimado (0>). Foi observado que todos os meses estudados tiveram excelentes índices estatísticos, sobressaindo o mês de outubro que apresentou o melhor desempenho. Porém no ve rão, existe uma tendência de subestimativa do satélite em relação ao observado pelo INMET. E para o inverno o GPM apresentou características de superestimativa da precipitação medida nas estações meteorológicas do INMET.The objective of this study is to statistically analyze the rainfall estimates provided by IMERG Constellation Global Precipitation Measurement algorithm (GPM) and compare how the estimates of the algorithm 3B43 of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) for the basin of the Solimões River in months of (april, july, october/2014, january/2015). In addition to assessing these estimates with rainfall data on surface, referring to the INMET database. The coefficients used were: determination (R2) for assessing the ratio of the variance of IMERG (y) explained by TRMM (x); Pearson correlation (r), checking the degree of correlation between estimates; the Nash-Sutcliffe efficiency (NS), measuring the correlation between the estimated values, where (1) is a perfect agreement. And the Willmott concordance index (CI) that measure the degree of approach between the precipitation estimated by GPM IMERG and 3B43 TRMM. In the evaluation of the errors was adopted RMSE (root mean square error) which is the measure of the average magnitude of errors estimated between the two satellites products (3B43 and IMERG). And the MBE (mean bias error) that indicates how the model is being underestimated (>0) or overestimated (0>). The results showed that every month studied had excellent statistical indices, highlighting the month of October that showed the best performance. But in the summer, there is a satellite underestimation trend compared to that observed by INMET. And for winter GPM showed overestimation characteristics of precipitation measured at weather stations INMET