Comparative study of precipitation data from the TRMM satellite and pluviometric stations in the state of Ceará, Brazil.

Authors

  • Jose Reginaldo Medeiros-Feitosa Universidad Federal de Cariri, Brazil
  • Carlos Wagner Oliveira Universidade Federal do Cariri, Brazil

DOI:

https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10

Keywords:

Water Resources, Rainfall, Remote Sensing

Abstract

The Northeast of Brazil is characterized by a semi-arid climate and irregular rainfall over time, which jeopardize agriculture production, public supply and other sectors. In this sense, research activities that promote Sustainable Development provide subsidies for the implementation of new public policies aimed at water sustainability in the region. The purpose of the present research was to compare rainfall data obtained from pluviometric stations of the Fundación Cearense de Metrología y Recursos Hídricos (FUNCEME) (translated as Cearense Foundation of Meteorology and Water Resources), with precipitation estimates obtained by means of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) satellite, from January 1, 1998 to December 31, 2017, totaling twenty years of analysis for the entire state of Ceará, Brazil. In its first part, the research employed the techniques of comparing pixel to point (A and B), point to pixel (C), and pixel to pixel (D) along with inverse distance weighted (IDW) interpolation; in the second stage, data were analyzed by accuracy evaluation metrics: mean absolute error (MAE), root-mean-square error (RMSE) and the correlation coefficient (r). Analyzes results indicated TRMM satellite imagery to be a good alternative with 16.46 mm MAE, 26.78 mm RMSE and a correlation coefficient of 0.96.

Author Biographies

Jose Reginaldo Medeiros-Feitosa, Universidad Federal de Cariri

Maestría en Desarrollo Regional Sostenible - PRODER, Universidad Federal de Cariri - UFCA. Correo electrónico: regincrato@gmail.com

Carlos Wagner Oliveira, Universidade Federal do Cariri

Orientador, Engenheiro Agrônomo, PhD. Biosystems Engineering, Professor Adjunto no Centro de Ciências Agrárias e da Biodiversidade da Universidade Federal do Cariri - UFCA, correio eletrônico: carlos.oliveira@ufca.edu.br

References

Aires, U. R. V., Neto, J. de O. M. & Mello, C. R. (2016). Estimativas de precipitação derivadas do satélite TRMM para a bacia hidrográfica do rio Paraopeba, MG, Revista Scientia Agraria - SA, 17(2), 57-66. Curitiba - PR, abril/maio, 2016, Versão On-line ISSN 1983-2443.

Almeida, C. T., Delgado, R. C., Junior, J. F. O.,Gois, G. & Cavalcanti, A. S. (2015). Avaliação das estimativas de precipitação do produto 3B43-TRMM do Estado do Amazonas. Floresta e Ambiente, 279-286.

Bernardi, E. C. S. (2016). Qualidade das Estimativas de Precipitação do Satélite TRMM no Estado do Rio Grande do Sul. 2016. 166 f. Dissertação (Mestrado em Engenharias) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria.

Brandão, R. L.; Freitas, L. C. B. (2014). Geodiversidade do estado do Ceará / Organização – Fortaleza - CE, CPRM, 214 p, ISBN 978-85-7499-140-5.

Chen, S.; Hong, Y.; Gourley, J. J.; Huffman, G. J.; Tian, Y.; Cao, Q.; Yong, B.; Kirstetter, P.; Hu, J.; Hardy, J.; Li, Z.; Khan, S. & Xue, Xianwu. (2013). Evaluation of the successive V6 and V7 TRMM multisatellite precipitation analisys over the Continental United States. Water Resources Research, 49, 8174-8186.

FUNCEME - Fundação Cearense de Meteorologia, série histórica de chuvas do Ceará, link<http://www.funceme.br/produtos/script/chuvas/Download_de_series_historicas.php>, acessado em 05/03/2018.

Grego, C. R.; Texeira, A. H. de C.; Leivas, J. F.; Bayma-Silva, G.; Manjolin, R. C. (2017). Interpolação de dados agrometeorológicos em duas densidades amostrais no norte de Minas Gerais. Revista Agrometeoros, Passo Fundo, 25(1), 1-89, ago 2017, ISSN 2526-7043.

Louzada, F. L. R. O. (2016). Balanço hídrico climatológico com dados estimados pelo satélite Tropical Rainfall Measuring Mission para a bacia hidrográfica do Rio Doce. Tese (Doutorado em Recursos hídricos e Geoprocessamento em sistemas agrícolas), Universidade Federal do Espírito Santo, Alegre - ES, 2016.

Liu, J. K. & Peter, T. Y. (2013). Topographic correction of wind-driven rainfall for landslide analysis in Central Taiwan with validation from aerial and satellite optical images. Remote Sens., 5( 6), 2571-2589.

Massagli, G. O., Victoria, D. C. & Andrade, R. G. (2011). Comparação entre precipitação medida em estações pluviométricas e estimada pelo satélite TRMM, 5º Congresso Interinstitucional de Iniciação Científica - CIIC 2011 9 a 11 de agosto de 2011 – Campinas, SP.

Melo, D. C.; Xavier, A. C.; Bianchi, T.; Oliveira, P. T.; Scanlon, B. R.; Lucas, M. C.; Wendland, E. (2015). Performance evaluation of rainfall estimates by TRMM Multisatellite Precipitation Analysis 3B42V6 and V7 over Brazil. Journal of Geophysical Research: Atmospheres,120, 1-11, 28 Ago., 2015.

Morais, L. B. & Ferreira, N. C. (2015). Banco de Dados Pluviométricos Integrados por Dados do Sensor TRMM e Estações Pluviométricas no Estado de Goiás, Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE.

NASA, Giovanni User Guide; Giovanni is an online (Web) environment for the display and analysis of geophysical parameters in which the provenance (data lineage) can easily be accessed. Disponível em < https://giovanni.gsfc.nasa.gov/giovanni/doc/UsersManualworkingdocument.docx.html>.

NASDA. (2001). TRMM Data Users Handbook. National Space Development Agency of Japan, Earth Observation Center.

Pereira, G., Silva, M. E. S., Moraes, E. C. & Cardozo, F. S. (2013). Avaliação dos dados de precipitação estimados pelo satélite TRMM para o Brasil. RBRH: revista brasileira de recursos hídricos, v. 18, n. 3, p. 139-148.

Pombo, S.; Oliveira, R. P. (2015). Evaluation of extreme precipitation estimates from TRMM in Angola. Journal of Hydrology, 523, 663-679.

QGIS Development Team, (2018). QGIS Geographic Information System. Open Source Geospatial Foundation Project.

R CORE TEAM R; (2017). A Language and Enviorment for Statical Computing R Foundation, Vienna, Austria.

Soares, A. S. D., Paz, A. R. & Piccilli, D. G. A. (2016). Avaliação das estimativas de chuva do satélite TRMM no Estado da Paraíba, Revista Brasileira de Recursos Hídricos - RBRH, 21(2). Versão On-line ISSN 2318-0331, Porto Alegre, abr./jun. 2016, p. 288 - 299, Artigo Científico/Técnico.

Silva-Fuzzo, D. F. & Rocha, J. V. (2016). Validação dos Dados de Precipitação Estimados Pelo TRMM, para o Estado do Paraná, e sua Contribuição ao Monitoramento Agrometeorológico. Revista Formação (ONLINE) Vol. 3; n. 23, p. 301316. ISSN: 2178-7298. ISSN-L: 1517-543X.

Silva, M. I. C. A., Silva, R. M. & Santos, C. A. G. (2016). Estimativa da precipitação do satélite TRMM para a Bacia do Alto Rio Paraíba (PB), XIII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste.

Sodré, G. R. C., Borges, L. S., Oliveira, J. V. & Mello, F. A. (2013). Análise Quantitativa e Qualitativa Horária de Dados do Radar, TRMM e Estações Meteorológicas na Região Amazônica. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 6, p. 110-117.

Published

2020-06-29

How to Cite

Medeiros-Feitosa, J. R., & Oliveira, C. W. (2020). Comparative study of precipitation data from the TRMM satellite and pluviometric stations in the state of Ceará, Brazil. Geographical Journal of Central America, 2(65), 257-280. https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10

Issue

Section

Case studies (Peer reviewed)

How to Cite

Medeiros-Feitosa, J. R., & Oliveira, C. W. (2020). Comparative study of precipitation data from the TRMM satellite and pluviometric stations in the state of Ceará, Brazil. Geographical Journal of Central America, 2(65), 257-280. https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10

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