COMPARAÇÃO DE PRODUTOS DE ESTIMATIVA DE CHUVA POR SENSORIAMENTO REMOTO POR MEIO DE UM MODELO HIDROLÓGICO NA BACIA DO RIO AMAZONAS

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1 COMPARAÇÃO DE PRODUTOS DE ESTIMATIVA DE CHUVA POR SENSORIAMENTO REMOTO POR MEIO DE UM MODELO HIDROLÓGICO NA BACIA DO RIO AMAZONAS Autores: Jiménez, K. Q.; Collischonn, W.; Paiva, R.C.D.; Buarque, D. C. 4th HYBAM Scientific Meeting Hydrology and present geodynamic of South American basins 6-9 September Lima (Peru) 1

2 SUMÁRIO INTRODUÇÃO METODOLOGIA RESULTADOS CONCLUSÕES 2

3 INTRODUÇÃO Medição DIRETA Comumente por pluviômetros Fonte: GPCC Problemas: Baixa densidade Má distribuição Chuva pontual não representa áreas chuvosas Domínios nacionais com diferente tipo de equipes Fonte: ANA; SENAMHI 3

4 INTRODUÇÃO ESTIMATIVA da chuva em base a sensores a bordo de Satélites Sensores de satélite medem radiação emitida e refletida pela hidrometeorologia Técnicas de estimação de chuva convertem radiação em chuva. Estimação contínua em tempo sobre áreas remotas. Informação livre de disposição ao usuário Vazão simulada?? Chuva estimada 4

5 Produtos de estimativa de chuva Product Res. Res. Inicio de Espacial Temporal registro VIS/IV MW Pluviômetro CMORPH 0,07 graus 30 min S - (produto "research" ) 0,25 graus 3 horas 1998 S S S RT (real time ) 0,25 graus 3 horas 2008 S S - HIDROESTIMADOR 4 km 15 min 2003 S S S PERSIANN 0,25 graus 3 horas 2000 S S - GPCP 2,5 graus Mensal 1979 S S S CMAP 2,5 graus Mensal 1979 S S S 3B43 (produto "research" ) 0,25 graus Mensal 1998 S S S 5

6 TRMM Multisatellite Precipitation Analysis (TMPA) Descrito por (Huffman et al ) Cobertura entre os paralelos 50ºN até 50ºS com resolução espacial de 0,25º 0,25º Research (e.g. ) Microonda dos satélites são corrigidos com TCI (2B31) - combinação entre TMI e PR). Imagens de infravermelho. Correção com dados de pluviômetros. TMPA Real Time (RT) As calibrações feitas para a estimativa de chuva por microonda com o TMI (Imageador do microondas) e não com o PR (Radar de Precipitação). Não considera a correção de chuva de pluviômetros. 6

7 Center MORPHing method (CMORPH) Descrito por (Joyce et al ) Cobertura entre os paralelos 60ºN até 60ºS com resolução espacial de 0,0727º 0, 0727º FONTE PRINCIPAL DE CHUVA Microonda SSM/I AMSU-B TMI satélite DMSP satélite N satélite TRMM IMAGENS PROPAGADAS NO TEMPO E ESPAÇO Infravermelh o Temperatura do brilho do topo das nuvens das imagens do infravermelho de satélites METEOSAT e GOES 7

8 Modelo Hidrológico MGB-IPH minibacias MGB RT CMORPH Vazão Observada Vazão com chuva pelo satélite Vazão com chuva observada Hidrogramas calculados a modo de exemplo 8 8

9 MNT Rede de Drenagem Discretização Unidades de resposta Hidrológica Combinação do Uso de solo e Tipo de solo Centro das grades da chuva por satélite 9

10 Simulações Consideradas com os produtos de Satélite 01/01/ /01/ /12/ /10/ /12/2009 Simulação 1 Simulação 2 Simulação 3 CMORPH Simulação 4 RT Período original de calibração (Projeto Amazonas) Período estendido de aplicação 10

11 Simulações Consideradas com os produtos de Satélite 01/01/ /01/ /12/ /10/ /12/2009 Simulação 1 Simulação 2 Simulação 3 CMORPH Simulação 4 RT Período para comparação de (COMPARAÇÃO 1) 11

12 Simulações Consideradas com os produtos de Satélite 01/01/ /01/ /12/ /10/ /12/2009 Simulação 1 Simulação 2 Simulação 3 CMORPH Simulação 4 RT Período para comparação de CMORPH (COMPARAÇÃO 2) 12

13 Simulações Consideradas com os produtos de Satélite 01/01/ /01/ /12/ /10/ /12/2009 Simulação 1 Simulação 2 Simulação 3 CMORPH Simulação 4 RT Comparação de RT (COMPARAÇÃO 3) 13

14 Resultados da Simulação VS. VAZAO OBSERVADA 14

15 Resultados da Simulação CMORPH VS. VAZAO OBSERVADA 15

16 Resultados da Simulação RT VS. VAZAO OBSERVADA 16

17 17

18 18

19 CONCLUSÕES Foram utilizadas fontes de chuva por satélite como dados de entrada ao modelo hidrológico MGB na bacia do Rio Amazonas. Estimativas de chuva baseadas em SR são fonte útil em áreas remotas ou com escassa informação para modelagem hidrológica. Os hidrogramas com fonte de estimativas de chuva por SR conseguem refletir os regimes sazonais. 19

20 CONCLUSÕES Os resultados com o fornece um melhor ajuste nas estações do centro-sul do Brasil, nos rios de Juruá, Purus, Madeira e Tapajós e nas estações do alto Solimões dentro do Peru como Requena, Pucallpa e Tamshiyacu. Com produto CMORPH, obtêm-se valores bem baixos, conseguindo-se apenas algumas melhoras nas estações dos rios Branco, Tapajós e Ucayali (Sul do Peru). Com o produto RT, obtêm-se melhores ajustes nas estações sobre os rios Juruá, Purus, Madeira e sobre a rede principal do rio Solimões. 20

21 CONCLUSÕES Os piores resultados entre os produtos de satélites versus vazões observadas foram encontradas em estações pertencentes às bacias com nascentes do rio Amazonas, localizadas no Peru. Neste setor a topografia é variável e complexa com eventos chuvosos orográficos e convectivos. 21

22 AGRADECIMENTOS Ao SENAMHI - PERU por ceder os dados de vazão. Ao Projeto ICA-MMH (Projeto Amazônia) pelos mapas de Geoprocessamento da bacia do rio Amazonas. A NASA e NOAA pelos dados de chuva de satélite. 22

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