Análise de desempenho de campos de chuva pelo satélite TRMM na Paraíba, para fins de modelagem hidrológica distribuída

A precipitação é um elemento meteorológico que serve como parâmetro de entrada fundamental aos mais diversos tipos de análise. No entanto, os sistemas tradicionais de coleta registram históricos problemas orçamentais, geográficos e temporais na sua obtenção, processamento e repasse. Tal fato tem mobilizado a ascensão de técnicas, como o sensoriamento remoto orbital (SRO), que cada vez mais se aplica nos estudos voltados ao monitoramento e previsão, em conjunto com os Modelos Hidrológicos, tal como os Modelos Hidrológicos Distribuídos (MHD). No entanto, por serem considerados a verdade de campo a ciência exige a intercomparação dos resultados dos sensores orbitais com os mesmos afim de se ter o crivo analítico da verificação de respostas de desempenho. Entretanto, as metodologias adotadas na análise comparativa dos seus resultados - com as informações terrestres - normalmente não informam a natureza dos erros de informação, pautando-se apenas na relação maior ou menor entre as informações. Portanto, o trabalho objetiva contribuir com a ciência, por meio de proposta metodológica, com uso de estatísticas ligadas a índices de desempenho, de forma a avaliar as particularidades envolvidas nos erros associados entre sensores de mensuração do elemento chuva no estado da Paraíba. Metodologicamente comparou-se as informações de chuva do algoritmo 3B42 da Versão 7, do sensor orbital Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) com as informações históricas dos postos pluviométricos pertencentes a Agência Executiva de Gestão de Águas do Estado da Paraíba (AESA), entre os anos de 1998 a 2011. Seguiu-se dois vieses analíticos. No primeiro momento, verificou-se à similaridade espaço-temporal ao nível do pixel (pixel-a-pixel) no que se denomina primeira abordagem (A1); e no segundo, verificou-se à similaridade dos resultados sob faixas quantitativas de chuva, no que se nomeia segunda abordagem (A2). Como resultados na abordagem analítica A1, o TRMM apresentou bons desempenhos às medidas de concordância para eventos de correto negativos. Segundo a abordagem A2 os desempenhos apresentados corroboraram para maiores erros da estimativa do sensor.Precipitation is a weather element that serves as the key to most types of analysis input parameter. However, traditional systems of collecting budget record historical, geographical and temporal in obtaining, processing and transfer problems. This fact has mobilized the rise of techniques such as orbital remote sensing (ORS), increasingly applied in studies aimed at monitoring and forecasting through Hydrological Models such as the Distributed Hydrological Models (DHM). However, because they are considered the ground truth science requires intercomparison of results from orbital sensors with them in order to have the analytical scrutiny of verification of responses from performance. However, the methodologies adopted in the comparative analysis of their results - with terrestrial information - usually do not report the nature of the error information, if basing only on larger or smaller link the information. Therefore, this paper aims to contribute to science through the methodological increase with use of statistics related to performance indicators, to assess the particularities involved in the errors associated with each sensor element for measuring rain. Methodologically compared the information of rain sensor 3B42 algorithm s 7 version of Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM) with historical information from rain gauges belonging to Agência Executiva de Gestão de Águas do Estado da Paraíba (AESA), with analysis from 1998 to the year 2011, were methodologically compared followed two analytical biases. At first, there was the spatio-temporal similarity to pixel level (pixel-to-pixel) in what is called approach 1 (A1); and second, there was the similarity of the results in quantitative precipitation bands. Results in analytical approach 1 (A1), the TRMM showed good performance on measures of agreement for negative events correct. According to the second approach (A2) the performances presented to corroborate the depreciation of the estimated sensor