USO DO GOOGLE EARTH ENGINE PARA ANÁLISE DA ANOMALIA DA PRECIPITAÇÃO ANUAL DO BRASIL EM 2020 A PARTIR DE DADOS DE PRECIPITAÇÃO DE SENSORIAMENTO REMOTO

Código

XXIV-SBRH0259

Autores

Filipe Carvalho Lemos, ÉMERSON DA SILVA FREITAS, Cristiano das Neves Almeida, VICTOR HUGO RABELO COELHO, GERALDO MOURA RAMOS FILHO

Tema

SE07.B - Sensoriamento remoto da água: de avanços técnicos-científicos a aplicações na nova era de disponibilidade de informação

Resumo

A precipitação é uma variável que influencia diretamente a dinâmica geomorfológica e ambiental da terra, tendo como uma de suas principais características a alta variabilidade espaço-temporal. A maneira mais comum de estimar a chuva é utilizando pluviômetros, entretanto esses equipamentos representam pontualmente a precipitação. Além disso, possuem custos elevados de instalação e manutenção. De maneira a contornar essas questões foram desenvolvidos mecanismos de estimação de precipitação por satélite, a exemplo do CHIRPS e IMERG. Com base nesses dados, foi calculado o índice de anomalia da precipitação (IAC). Este parâmetro avalia períodos de seca, chuva excessiva ou estabilidade da precipitação. O estudo foi realizado na plataforma do Google Earth Engine. O CHIRPS e IMERG apresentaram boa concordância entre a precipitação anual e média histórica. Em termos de anomalia o IMERG, indicou uma redução considerável da precipitação em 2020 em parte da região Norte, seguindo para Centro-Oeste e Sul. As regiões com maiores anomalias positivas foram o Nordeste e parte do Sudeste (principalmente no Estado de Minas Gerais). Já a anomalia calculada com o CHIRPS, aponta que a parte Leste do Norte e quase todo o Nordeste do Brasil, principalmente, foram as regiões com maiores acréscimos de chuva. Em contrapartida, o Sul e parte do Centro-Oeste compuseram a região onde as anomalias foram negativas, apresentando volumes precipitados inferiores à média histórica.