Análise de diferentes métodos de estimativa de umidade relativa à partir de dados de satélite para o Brasil

Código

XXV-SBRH0174

Autores

Cinthia Maria de Abreu Claudino, Eduardo Gonçalves Patriota, Thiago de Sá Sena, VICTOR HUGO RABELO COELHO, GUILLAUME F. BERTRAND, Cristiano das Neves Almeida

Tema

STE26 - Sensoriamento remoto da água: avanços técnicos-científicos e aplicações na nova era de disponibilidade de informação

Resumo

A umidade relativa do ar (UR) é uma variável climática com influência nos processos bioclimatológicos e agrometeorológicos. Entretanto, há escassez de dados, tornando necessário a aplicação de métodos parar estimá-la. O sensoriamento remoto (SR) pode compensar as deficiências da observação em campo, contudo, essa estimativa contém incertezas, sendo necessário avaliar a sua precisão. Assim, o presente estudo objetiva avaliar a precisão das estimativas de UR de diferentes métodos com dados de SR para o Brasil. No estudo foram utilizados dados de torres de fluxo (12) distribuídas pelo país no período de 2003 à 2014 e dados de reanálise dos produtos ERA5-Land e GLDAS 2.1. No processamento dos dados foram empregados três métodos que relacionam a temperatura, temperatura do ponto de orvalho, pressão e umidade especifica para estimar a UR. A avaliação das estimativas utilizou métricas estatísticas (R², NSE, ER, ER ABS, BIAS, RMSE), comparação com dados de precipitação (CHIRPS) e espacialização dos resultados. Foi possível verificar que a variabilidade da UR está coerente com o regime de chuvas. As métricas indicaram uma variação de R2 84% à 1%, o NSE de 0,73 à -1,03, o BIAS de 10 à -10, o RMSE 970,06 à 48,94, enquanto o ER e ER ABS indicaram pouca divergência entre os modelos. A espacialização indicou a coerência entre os modelos. Assim foi possível constatar o melhor desempenho com dados do ERA5, e que as estimativas com dados de SR apresentaram resultados próximos aos observados nas torres de fluxo, podendo ser empregadas em diversos estudos.