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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15777
Tipo: TCC
Título: AVALIAÇÃO DA CONFORMIDADE DOS DADOS DE PRECIPITAÇÃO DO GPM (GLOBAL PRECIPITATION MEASUREMENT) COM ESTAÇÕES PLUVIOMÉTRICAS NO ESTADO DE SÃO PAULO EM 2017
Autor(es): LIMA, DÁRIO FERNANDES
Orientador: Almeida, Cristiano das Neves
Resumo: A precipitação é uma variável muito importante para o ciclo hidrológico e apesar de ser um fenômeno muito presente na natureza, sua característica de variabilidade e aleatoriedade exige estudos e análises profundos para que sejam aprimorados os conhecimentos sobre ela. O início de todo o processo de estudo da precipitação se dá a partir da medição precisa da variável, a fim de obter séries representativas com dados fidedignos que possam representar a natureza dos eventos de forma mais rigorosa. Para medir a precipitação, são utilizados instrumentos de campo, radares e o sensoriamento remoto. A fim de superar os erros e a falta de representatividade dos dados pontuais de campo e dos radares, o uso do sensoriamento remoto tem sido bastante difundido nas últimas décadas na Ciência e um dos produtos mais relevantes nesta área é o GPM (Global Precipitation Measurement). O GPM é uma missão espacial lançada a partir de um acordo entre NASA (National Aeronautics and Space Administration) e a JAXA (Japan Aerospace eXploration Agency) que busca, desde 2014, gerar dados de precipitação para o mundo. A metodologia partiu então para avaliar a conformidade dos dados fornecidos pelo Algoritmo IMERG (Integrated MultisatellitE Retrievals for GPM) numa escala mensal quando comparados com os dados de campo obtidos através do CEMADEN (Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais) para o estado de São Paulo no ano de 2017. As principais conclusões do estudo indicam que os dados do IMERG mostraram boa precisão em grande parte da área de estudo analisada e que o número de estações dentro de um pixel não influencia na melhoria da qualidade quando se comparam as duas fontes de informação.
Abstract: T Precipitation is a very important variable for the hydrological cycle and although it is a phenomenon very present in nature, its characteristic of variability and randomness requires studies and deep analyzes in order to improve the knowledge about it. The beginning of the entire precipitation study process is based on the precise measurement of the variable in order to obtain representative series with reliable data that can represent the nature of the events in a more rigorous way. To measure precipitation, field instruments, radars and remote sensing are used. In order to overcome the errors and the lack of representativity of field data and radars, the use of remote sensing has been widespread in recent decades in science, and one of the most relevant products in this area is GPM (Global Precipitation Measurement). The GPM is a space mission launched from an agreement between NASA (National Aeronautics and Space Administration) and JAXA (Japan Aerospace eXploration Agency) that seeks, since 2014, to generate precipitation data for the world. The methodology was used to evaluate the conformity of the data provided by the IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM) algorithm on a monthly scale when compared to the field data obtained through CEMADEN (Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais) for the state of São Paulo in the year 2017. The main conclusions of the study indicate that the IMERG data showed good compliance in a large part of the study area analyzed and that the number of stations within a pixel does not influence quality improvement when comparing the two sources of information.
Palavras-chave: IMERG
CEMADEN
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal da Paraíba
Sigla da Instituição: UFPB
Departamento: Engenharia Cívil e Ambiental
Tipo de Acesso: Acesso aberto
URI: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15777
Data do documento: 13-Mai-2019
Aparece nas coleções:CT - TCC - Engenharia Civil e Ambiental

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