Agreement analysis of precipitation data estimated by Remote Sensing in mesorregions of the state of Pernambuco - Brazil
DOI:
https://doi.org/10.55761/abclima.v36i21.19499Keywords:
Hydrological Monitoring, CHIRPS, GPM-IMERG, Statistical ValidationAbstract
The most common way to measure precipitation is through ground-based rain gauges. However, such monitoring systems present some operational difficulties. In this context, precipitation measurements by Remote Sensing offer an effective and low-cost alternative, demonstrating the ability to solve existing difficulties in each region. This research aims to analyze the agreement of CHIRPS and GPM-IMERG satellite products in two mesoregions of the state of Pernambuco, Brazil, on daily, monthly and annual time scales. For this purpose, well-established statistical methodologies were used, such as Root Mean Square Error (REMQ), Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Percent Bias (PBIAS), Pearson's Correlation Coefficient (r) and Willmott's Index of Agreement (d). From the results, it was identified that CHIRPS presented a greater capacity to approach the values measured by the rain gauges when compared to GPM-IMERG. The CHIRPS r and d values were better than those of GPM-IMERG for monthly and annual data, however, regarding daily data, GPM-IMERG presented slightly better values. In relation to PBIAS, it was observed that CHIRPS has a tendency to underestimate precipitation values, while GPM-IMERG tends to overestimate them.
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References
ANA. Agência Nacional de Águas, 2019. HidroWeb v3.1.1. Séries históricas das estações. Disponível em: <http://www.snirh.gov.br/hidroweb/serieshistoricas>. Acesso em: 07 abr. 2025.
ANDRADE, J. M.; NETO, A. R.; BEZERRA, U. A.; MORAES, A. C. C.; MONTENEGRO, S. M. G. L. A comprehensive assessment of precipitation products: temporal and spatial analyses over terrestrial biomes in Northeastern Brazil. Remote Sensing Applications: Society and Environment, v. 28, p.100842, nov. 2022. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100842. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2022.100842
APAC. Agência Pernambucana de Águas e Clima. Atlas climatológico do Estado de Pernambuco: normais climatológicas 1991-2020. Agência Pernambucana de Águas e Clima. Gerência de Meteorologia e Mudanças Climáticas. Recife: APAC, GMMC, 2023. Disponível em: <https://www.apac.pe.gov.br/images/webAtlas-Climatologico-do-Estado-de-Pernambuco-APAC.pdf>. Acesso em: 08 jan. 2025.
APAC. Agência Pernambucana de Águas e Clima. Mapas de precipitação e outras informações. Recife, Pernambuco. 2024. Disponível em: <https://www.apac.pe.gov.br/climatologia/519-climatologia>. Acesso em: 08 jan. 2025.
APAC. Agência Pernambucana de Águas e Clima. Plano Estadual de Recursos Hídricos de Pernambuco – Tomo I – Volume 1. Recife, Pernambuco. 2022.
ARAÚJO, H. L.; SILVA, T. L. A.; DUARTE S. N.; RODRIGUES, J. A. M.; ARAÚJO, E. L.; SANTOS, A. P. Análise comparativa entre dados de precipitação observados em superfície e estimados por satélite TRMM na região norte do Tocantins. Revista Brasileira de Meio Ambiente, v.10, n.1, p.14-22, 2022. https://doi.org/10.5281/zenodo.6791581.
COSTA, F. F.; RUFINO, I. A. A.; ARAGÃO, R.; FILHO, R. S. R. Performance evaluation of four remote-sensing products throughout precipitation estimation in State of the Paraíba, Northeast Brazil. Remote Sensing Applications: Society and Environment, p. 101256, 2024. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101256. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rsase.2024.101256
FUNK, C.; PETERSON, P.; LANDSFELD, M.; PEDREROS, D.; VERDIN, J.; SHUKLA, S.; HUSAK, G.; ROWLAND, J.; HARRISON, L.; HOELL, A.; MICHAELSEN, J. The climate hazards infrared precipitation with stations — a new environmental record for monitoring extremes. Scientific data, v. 2, p. 150066, 2015. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66. DOI: https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66
GADELHA, A. N.; COELHO, V. H. R.; XAVIER, A. C.; BARBOSA, L. R.; MELO, D. C. D.; XUAN, Y.; HUFFMAN, G. J.; PETERSEN, W. A.; ALMEIDA, C. N. Grid box-level evaluation of IMERG over Brazil at various space and time scales. Atmospheric Research, v. 218, 2019, Pages 231-244, ISSN 0169-8095. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.12.001. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.12.001
GUPTA, H. V.; SOROOSHIAN, S.; YAPO, P. O. Status of automatic calibration for hydrologic models: Comparison with multilevel expert calibration. Journal of hydrologic engineering, v. 4, n. 2, p. 135-143, 1999. https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1999)4:2(135). DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(1999)4:2(135)
HUFFMAN, G. J.; STOCKER, E. F.; BOLVIN, D. T.; NELKIN, E. J.; TAN, J. GPM IMERG Final Precipitation L3 Half Hourly 0.1 degree x 0.1 degree V07. Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC), Greenbelt, MD, 2023. DOI: 10.5067/GPM/IMERG/3B-HH/07. Disponível em: <https://catalog.data.gov/dataset/gpm-imerg-final-precipitation-l3-half-hourly-0-1-degree-x-0-1-degree-v07-gpm-3imerghh-at-g>. Acesso em: 15 set. 2024.
HONG, Y.; TANG, G.; MA, Y.; HUANG, Q. HAN, Z.; ZENG, Z.; YANG, Y.; WANG, C.; GUO, Z. Remote Sensing Precipitation: Sensors, Retrievals, Validations, and Applications. In: LI, X.; VEREECKEN, H. (Eds.). Observation and Measurement of Ecohydrological Processes. Ecohydrology. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2018. p. 1–23. https://doi.org/10.1007/978-3-662-47871-4_4-1. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-48297-1_4
HONG, Y.; ZHANG, Y.; KHAN, S. Hydrologic remote sensing: capacity building for sustainability and resilience. 1. Ed. Boca Raton: CRC Press, 2016. https://doi.org/10.1201/9781315370392. DOI: https://doi.org/10.1201/9781315370392
HOSSEINI-MOGHARI, S. M.; TANG, Q. Can IMERG data capture the scaling of precipitation extremes with temperature at different time scales? Geophysical Research Letters, 49, 2022. https://doi.org/10.1029/2021GL096392. DOI: https://doi.org/10.1029/2021GL096392
IBGE. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Divisão Regional do Brasil em mesorregiões e microrregiões geográficas. Biblioteca IBGE. 1: 52–55. 1990.
IBGE. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Malha Municipal Digital e Áreas Territoriais 2022: Informações Técnicas Legais para Utilização dos Dados Publicados. Disponível em: <https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/malhas-territoriais/15774-malhas.html?edicao=36516&t=downloads>. Acesso em: 07 abr. 2025.
IBGE. INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Malha Municipal Digital e Áreas Territoriais 2023: Informações Técnicas Legais para Utilização dos Dados Publicados. Disponível em: <https://www.ibge.gov.br/geociencias/organizacao-do-territorio/malhas-territoriais/15774-malhas.html?edicao=42093&t=downloads>. Acesso em: 07 abr. 2025.
LÓPEZ-BERMEO, C. ; MONTOYA, R. D. ; CARO-LOPERA, F. J. ; DÍAZ-GARCÍA, J. A. Validation of the accuracy of the CHIRPS precipitation dataset at representing climate variability in a tropical mountainous region of South America. Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C, v. 127, p. 103184, 2022. https://doi.org/10.1016/j.pce.2022.103184. DOI: https://doi.org/10.1016/j.pce.2022.103184
KIDD, C.; BECKER, A.; HUFFMAN, G. J.; MULLER, C. L.; JOE, P.; JACKSON, G. S.; KIRSCHBAUM, D. B. So, How Much of the Earth’s Surface Is Covered by Rain Gauges? Bulletin of the American Meteorological Society, v. 98, n. 1, p. 69–78, jan. 2017. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00283.1. DOI: https://doi.org/10.1175/BAMS-D-14-00283.1
LIMA JÚNIOR, A. F.; ZANELLA, M. E.; SALES, M. C. L. Avaliação do desempenho da precipitação estimada pelo CHIRPS para o Estado do Ceará, Brasil. Revista Brasileira de Climatologia, v. 32, p. 363-382, 2023. https://doi.org/10.55761/abclima.v32i19.16143. DOI: https://doi.org/10.55761/abclima.v32i19.16143
LIU, Z. Accuracy of satellite precipitation products in data-scarce Inner Tibetan Plateau comprehensively evaluated using a novel ground observation network. Journal of Hydrology: Regional Studies, v. 47, p. 101405, 2023. https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2023.101405. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrh.2023.101405
MAHMOUD, M. T.; MOHAMMED, S. A.; HAMOUDA, M. A.; MOHAMED, M. M. Impact of topography and rainfall intensity on the accuracy of imerg precipitation estimates in an arid region. Remote Sensing, v. 13, n. 1, p. 13, 2021. https://doi.org/10.3390/rs13010013. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13010013
MEDEIROS-FEITOSA, J. R.; OLIVEIRA, C. W. Estudo comparativo dos dados de precipitação do satélite TRMM e postos pluviométricos no estado do Ceará, Brasil. Revista Geográfica de América Central, n. 65, p. 239-262, 2020. http://dx.doi.org/10.15359/rgac.65-2.10. DOI: https://doi.org/10.15359/rgac.65-2.10
NASA. National Aeronautics and Space Administration. IMERG: Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM. Disponível em: <https://gpm.nasa.gov/data/imerg>. Acesso em: 08 jan. 2025.
NASCIMENTO, J. G.; ALTHOFF, D.; BAZAME, H. C.; M. U. NEALE, C.; N. DUARTE, S.; L. RUHOFF, A.; Z. GONÇALVES, I. Evaluating the Latest IMERG Products in a Subtropical Climate: The Case of Paraná State, Brazil. Remote Sensing. 2021, 13, 906. https:// doi.org/10.3390/rs13050906. DOI: https://doi.org/10.3390/rs13050906
NASH, J. E.; SUTCLIFFE, J. V. River flow forecasting through conceptual models part I—A discussion of principles. Journal of hydrology, v. 10, n. 3, p. 282-290, 1970. https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6. DOI: https://doi.org/10.1016/0022-1694(70)90255-6
NÓBREGA, A. E. L.; NEVES, Y. T. Determinação e espacialização de parâmetros de equações de chuvas intensas para o estado da Paraíba. Geousp, v. 28, n. 3, e215955. 2024. https://doi.org/10.11606/issn.2179-0892.geousp.2024.215955pt. DOI: https://doi.org/10.11606/issn.2179-0892.geousp.2024.215955
PEARSON, K. VII. Mathematical contributions to the theory of evolution.—III. Regression, heredity, and panmixia. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A, containing papers of a mathematical or physical character, n. 187, p. 253-318, 1896. https://doi.org/10.1098/rsta.1896.0007. DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.1896.0007
RAMADHAN, R.; YUSNAINI, H.; MARZUKI, M.; MUHARSYAH, R.; SURYANTO, W.; SHOLIHUN, S.; VONNISA, M.; HARMADI, H.; NINGSIH, A.P.; BATTAGLIA, A.; HASHIGUCHI, H.; TOKAY, A. Evaluation of GPM IMERG performance using gauge data over Indonesian maritime continent at different time scales. Remote Sensing, v. 14, n. 5, p. 1172, 2022. https://doi.org/10.3390/rs14051172. DOI: https://doi.org/10.3390/rs14051172
RODRIGUES, D. T.; GONÇALVES, W. A.; SPYRIDES, M. H.; SANTOS E SILVA, C. M.; DE SOUZA, D. O. Spatial distribution of the level of return of extreme precipitation events in Northeast Brazil. International Journal of Climatology, v. 40, n. 12, p. 5098-5113, 2020. DOI: 10.1002/joc.6507 DOI: https://doi.org/10.1002/joc.6507
SHABANKAREH, R. N. T.; ZIAEE, P.; ABEDINI, M. J. Evaluation of IMERG precipitation product over various temporal scales in a semi-arid region of southern Iran. Journal of Arid Environments, v. 220, 2024, 105102, ISSN 0140-1963. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2023.105102. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2023.105102
SHAHIDIAN, S.; GUIMARÃES, R.; RODRIGUES, C.; CHAMBEL, A.; ALEXANDRE, C.; SANTOS, F.; BASCH, G.; ANDRADE, J. A.; COELHO, R. Hidrologia Agrícola. Évora: Escola de Ciência e Tecnologia da Universidade de Évora e Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas, 2017.
ULIANA, E. M.; SOUSA JUNIOR, M. F.; ARAUJO, J. A.; AIRES, U. R. V.; SILVA, D. D.; ZANUZO, M. R.; CRUZ, I. F. Validação e análise espaço-temporal de dados de precipitação obtidos por sensoriamento remoto CHIRPS para o estado de Mato Grosso, Brasil. Revista Brasileira de Climatologia, v. 35, p. 630-654, 2024. https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.18858. DOI: https://doi.org/10.55761/abclima.v35i20.18858
WILLMOTT, C. J.; ACKLESON, S. G.; DAVIS, R. E.; FEDDEMA, J. J.; KLINK, K. M.; LEGATES, D. R.; O’DONNELL, J.; ROWE, C. M. Statistics for the evaluation and comparison of models. Journal of Geophysical Research: Oceans, v. 90, n. C5, p. 8995-9005, 1985. https://doi.org/10.1029/JC090iC05p08995 DOI: https://doi.org/10.1029/JC090iC05p08995
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