Data: 26/10/2026 à 30/10/2026
Local: Fortaleza-CE
ISSN: 2764-9040
Mais informações: https://www.abrhidro.org.br/vend_iiebhe
AVALIAÇÃO DA INTENSIDADE MÁXIMA ANUAL DE PRECIPITAÇÃO DIÁRIA NO RIO GRANDE DO SULUTILIZANDO DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO - CHIRPS
Código
V-END_II-EBHE0255
Autores
Bruna Dias Silva, Tomás Antonio Quezado Duval, Carlos Hennrique Ribeiro Lima, Rejane Ennes Cicerelli, Dirceu Silveira Reis Junior
Tema
14 - Eventos e sistemas meteorológicos extremos;
Resumo
Eventos extremos de precipitação têm se tornado mais frequentes no Sul do Brasil, ocasionando impactos significativos sobre os recursos hídricos, a infraestrutura urbana e a produção agrícola. Nesse contexto, a utilização de produtos de precipitação por sensoriamento remoto surge como alternativa para suprir limitações associadas à baixa densidade e à descontinuidade de registros pluviométricos. Assim, este estudo teve como objetivo avaliar a capacidade do produto Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data (CHIRPS v.2.0) em representar as intensidades máximas anuais de precipitação diária no estado do Rio Grande do Sul. Foram utilizados dados observados provenientes do repositório BR-SDR, composto por séries históricas das redes Hidroweb, INMET e ICEA, e dados estimados do CHIRPS para o período de 2000 a 2023. As durações analisadas foram de 1, 2, 3, 4, 5, 7 e 10 dias, sendo extraídas séries de máximos anuais para cada duração. A avaliação do desempenho foi realizada por meio do coeficiente de correlação de Pearson (r), erro médio absoluto (MAE), erro médio quadrático (RMSE) e viés percentual (PBIAS). Os resultados indicaram desempenho moderado do CHIRPS, com correlações predominantemente entre 0,50 e 0,80 e viés relativo inferior a ±20% em aproximadamente 80% das estações analisadas. Entretanto, observou-se tendência de suavização espacial e subestimação de eventos extremos mais intensos, especialmente em precipitações de curta duração. Os resultados evidenciam o potencial do CHIRPS para aplicações hidrológicas regionais, embora técnicas de correção de viés sejam recomendadas para aprimorar a representação estatística de eventos extremos.