A opção pelo uso do sensoriamento remoto para diferentes aplicações vem ganhando novos adeptos no Brasil à medida que novos sensores e satélites são lançados. Portanto, o objetivo deste trabalho, foi comparar estatisticamente os dados obtidos por estações pluviométricas e sensoriamento remoto e gerar mapas da variação da precipitação entre essas fontes e a distribuição espacial a partir de dados pluviométricos provenientes de estações meteorológicas e por sensoriamento remoto, no período de 2000 a 2004, para o Estado de Goiás. Utilizou-se dados de 102 estações pluviométricas terrestres distribuídas no estado e áreas fronteiriças e imagens mensais de precipitação de satélite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Os valores de precipitação estimados pelo TRMM foram superiores aos obtidos pelas estações terrestres na maioria dos meses, com exceção de julho, outubro e novembro, sendo que as maiores variações foram observadas no período de estiagem (julho, 42%) e em volume no período chuvoso (novembro, 120 mm). O satélite TRMM e as estações meteorológicas, possuem semelhança estatística, no entanto não tem a mesma representação espacial, porém, consegue-se obter um dado pontual de precipitação para qualquer região, sendo necessário, apenas ajustar o modelo, conforme apresentado neste trabalho.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.