Validación de precipitaciones estimadas mediante satélites para dos estaciones de la provincia de Corrientes (República Argentina)

• Autores: Saucedo, Griselda Isabel; Kurtz, Ditmar Bernardo; Contreras, Félix Ignacio
• Año de publicación: 2023
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: ESTACIONES METEOROLÓGICAS; CHIRPS; TRMM; GPM; GOOGLE EARTH ENGINE
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

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.
Precipitation plays a key role in the hydrological cycle, as well as in various human activities that depend on its measurement. The great spatial and temporal variability of this variable, together with the limitations of the pluviometric network and the lack of continuity in data collection, represent a great challenge. Therefore, models that allow estimating this variable and providing information with a certain degree of confidence are essential. This paper validates the precipitation estimated by the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) and Global Precipitation Measurement (GPM) missions with measurements taken at weather stations located in Bella Vista and Mercedes in the province of Corrientes, between 2000 and 2019. For each product, considering annual precipitation data, Correlation and Determination Coefficients analysis was performed, as well as the Mean Absolute Error and the Mean Absolute Percentage Error were calculated. The results obtained indicate that the GPM and TRMM missions have a degree of agreement higher than 83 %, a goodness of fit higher than 70% and a Mean Absolute Percentage Error lower than 10 %. These findings demonstrate their usefulness as a complementary data source to the existing network of meteorological stations.
Fil: Saucedo, Griselda Isabel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina
Fil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Corrientes. Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina
Fil: Contreras, Félix Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral. Universidad Nacional del Nordeste. Centro de Ecología Aplicada del Litoral; Argentina. Universidad Nacional del Nordeste. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura; Argentina