| Autor: |
Nilzele de Vilhena Gomes Jesus, Magaly de Fátima Correia, Edmir dos Santos Jesus |
| Jazyk: |
portugalština |
| Rok vydání: |
2013 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Revista Brasileira de Geografia Física, Vol 6, Iss 5, Pp 1082-1099 (2013) |
| ISSN: |
1984-2295 |
| Popis: |
O objetivo deste estudo foi comparar a distribuição de precipitação média no Nordeste do Brasil obtida de estimativas de precipitação por satélite com o algoritmo 3B42_V6 (resultado de uma combinação de estimativas multi-satélites nos canais de micro-ondas e infravermelho) com a distribuição de precipitação média obtida de dados de pluviômetros em superfície, além de verificar a aplicabilidade do algoritmo 3B42_V6 na detecção de períodos anômalos extremos de precipitação na região. Os dados utilizados são do período de 1998 a 2011. Os períodos anômalos de precipitação foram selecionados a partir de um levantamento bibliográfico prévio. Os eventos foram identificados no conjunto de dados estimados por satélite através do Índice de Anomalia de Precipitação (RAI), ajustado para o período de dados disponível do algoritmo estimador. Os resultados mostram que as metodologias são complementares e que representam técnicas eficientes tanto na estimativa da variabilidade espacial da precipitação quanto na identificação de áreas afetadas por eventos extremos. A B S T R A C T The objective in this study was to compare the average rainfall distribution in Northeast Brazil obtained by means of satellite rainfall estimates through the 3B42_V6 algorithm (the result of a combination of multi-satellite estimates in the microwave and infrared channels) with the average rainfall distribution obtained from data collected by surface rain gauges, and to verify the applicability of the 3B42_V6 algorithm in detecting anomalous periods of extreme rainfall. The data used are from 1998 to 2011. The anomalous precipitation periods were selected with a basis on a literature review. The events were identified in the satellite estimated data ensemble by means of the rainfall anomaly index (RAI) adjusted for the period of the available estimator algorithm data. The results show the two methodologies to be complementary and efficient not only in estimating the rainfall spatial distribution but also in identifying the areas affected by extreme events. Key-Words: rainfall, extreme rainfall events, RAI, 3B42_V6. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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