XII SIMPÓSIO DE RECURSOS HIDRÍCOS DO NORDESTE ESTIMATIVA PONTUAL DE PRECIPITAÇÃO VIA SATÉLITE TRMM NO SEMI-ÁRIDO ALAGOANO.

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1 XII SIMPÓSIO DE RECURSOS HIDRÍCOS DO NORDESTE ESTIMATIVA PONTUAL DE PRECIPITAÇÃO VIA SATÉLITE TRMM NO SEMI-ÁRIDO ALAGOANO. Sofia Melo Vasconcellos 1 Augusto Hugo Farias 2 ;Laís de Almeida Marque 3 ;Cleber Henrique de Araújo Gama 4 ; Mauricio de Goes Gomes 5. RESUMO O objetivo deste trabalho foi avaliar as estimativas de precipitação no semi-árido alagoano pelos subprodutos 3B42 e 3B43 versões 6 e 7 do satélite TRMM. A região escolhida compreende informações disponíveis próximo à bacia experimental do riacho do Olho D água em Delmiro Gouveia AL e seu entorno. As comparações foram realizadas entre os dados de satélite e a série de dados de campo de 5 postos pluviométricos presentes na região,com períodos de análise e discretização temporal distintos. Para cada uma das comparações, aplicaram-se índices estatísticos para caracterizar incertezas quanto a precisão, tendenciosidade e acurácia. ABSTRACT The objective of this work was to evaluate the estimates of precipitation in the semiarid region of Alagoas by the sub-products 3B42 and 3B43 versions 6 and 7 from the TRMM satellite. The chosen region comprises information available next to the experimental watershed of Riacho do Olho D água in Delmiro Gouveia AL and its surroundings. The comparisons were made between satellite data and a series of field data from 5 rain gauges in the region, with periods of analysis and different time discretization. For each comparison, we applied statistical indices to characterize uncertainty about precision, bias and accuracy. Palavras-Chave dados horários, dados diários, incertezas. INTRODUÇÃO A caracterização da disponibilidade e da variabilidade espacial e temporal dos recursos hídricos é chave para sua adequada alocação. Uma das abordagens é o desenvolvimento de projetos de pesquisa para caracterização de processos hidrológicos em regiões fisiográficas representativas, como a bacia experimental do riacho Olho D água (Fazenda Amarelas em Delmiro Gouveia), representativa do semiárido alagoano. Outra possibilidade é a inclusão de informações obtidas por meios indiretos de estimação como a resultante de sensoriamento remoto. Estimativas remotas de precipitação são disponibilizadas pela National Aeronautics and Space Administration (NASA), obtidas por meio de sensores do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). O TRMM fornece estimativas válidas para a região compreendida entre 50 S e 50 N do globo terrestre, com resolução espacial de 0,25 x 0,25 (aproximadamente 770 km²) e 1) Afiliação: Times New Roman, 8 pt com endereço completo, fone, fax e XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 1

2 discretizações temporais variadas. O produto 3B42 possui estimativas de 3 em 3 horas ou diárias, enquanto que o produto 3B43, versões v6 e v7, se constituem de estimativas mensais. Há suspeita, por exemplo, que as estimativas não sejam boas para o semi-árido em função das características de formação de eventos de precipitação (disponibilidade, altura e movimentação de nuvens) na região, bem como, por provavelmente não ter considerado informações de pluviômetros da região para calibração do TRMM. Não se espera que esta abordagem substitua a medição direta de chuva por meio de pluviômetros, mas que complemente por ter mais refinada resolução espacial e temporal de informação. Atualmente, as instituições brasileiras que disponibilizam dados são a Agência Nacional de Águas (ANA) e o Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), sendo que a primeira com informações diárias e a segunda inclui dados horários. Como não se sabe o grau de incertezas de estimativas de precipitação via TRMM, parece oportuno investigar se seus dados para o semiárido alagoano representam informações de alguma das fontes que disponibilizam dados medidos por meio de pluviômetros. Uma vez que dados diários e mensais do TRMM podem resultar do acúmulo de informações estimadas para intervalos menores, mostrase interessante compará-los. O objetivo deste estudo é analisar incertezas na estimativa dos produtos do TRMM no semi-árido, quanto à discretização temporal da informação. Especificamente, objetiva-se identificar se a precipitação estimada via sensores do TRMM, por meio de seus diferentes produtos, se aproxima ao que é medido em cada estação convencional e ao que resulta do acúmulo de dados a partir de diferentes horas. METODOLOGIA O procedimento para a análise das estimativas é constituído pelos seguintes passos: i) identificação de postos e séries de dados que servirão para o estudo; ii) seleção do período para análise; iii) preparação dos dados em relação à uniformidade da discretização temporal de informações, no que diz respeito ao acúmulo de dados horários e a cada três horas, quando necessário; iv) análise das incertezas nas estimativas através dos conceitos estatísticos de tendenciosidade, precisão e acurácia. A identificação de postos e séries de dados se dá pela análise do mapa contendo os pixels em que se encontra a bacia experimental e os postos pluviométricos da ANA e do INMET, buscando selecionar os postos que estão no mesmo pixel da bacia e mais próximos do centro da célula, mas se necessário, dos pixels vizinhos com o objetivo de se obter o maior número de informações possível. 2) Afiliação: Times New Roman, 8 pt com endereço completo, fone, fax e XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 2

3 Por vezes, os produtos do TRMM e dos pluviômetros da ANA e do INMET apresentam falhas nos dados, ou seja, dias em que não há informação de precipitação por motivos diversos. O melhor período para análise será, portanto, o período comum entre as duas frentes de análise que contiver nenhuma ou o mínimo possível de falhas. Para esta análise, usamos o diagrama de Gantt gerado pelo programa LOU (Souza, 2009). No diagrama, temos os postos escolhidos dispostos no eixo das abscissas, e a discretização temporal no eixo das ordenadas. O diagrama de Gantt fornece em cada célula a quantidade de falhas nos dados no período de tempo disponibilizado. Logo, a célula que apresenta o valor zero, corresponde a zero falhas nos dados daquele posto no referente período. As comparações foram feitas entre os dados do produto 3B42 com os dados horários do INMET. Como os dados daquele são disponibilizados a cada 3 horas, foi feito o acúmulo dos dados do INMET a cada três horas. Da mesma forma, também comparamos em nível diário, os mesmos produtos acumulados para 24h, com os dados da ANA e com os dados diários e horários acumulados do INMET. Para isto, consideramos que os dias que tivessem pelo menos uma hora com falha seriam dias considerados como falha. Por fim, comparamos em nível mensal, os dados dos produtos 3B43 v6 e v7 com os dados da ANA e do INMET, acumulando as series de dados onde necessário. Para o acumulo dos dados diários em mensais as falhas foram consideradas como se a precipitação tivesse sido zero, pois a quantidade de dias com falha em um mês foi no máximo um, logo, avaliou-se que considerar todo esse mês como falho não seria viável. As investigações foram feitas a partir da análise dos conceitos estatísticos de tendenciosidade, precisão e acurácia. A tendenciosidade representa a diferença média dos resultados de testes ou medidas e uma dada referência ou valor real. Ou seja, caracteriza a subestimação ou superestimação de um valor real (BAINBRIDGE, 1985 apud WALTHER e MOORE, 2005). Já a precisão, utiliza apenas valores estimados, caracterizando a variabilidade total produzida por erros de medida, variação da amostra e variância da estimativa. A acurácia, por sua vez, é definida pela distância total entre valores estimados (ou observados) e um valor verdadeiro (BAINBRIDGE, 1985 apud WALTHER e MOORE, 2005). Os três conceitos se combinam e, quanto mais tendencioso e menos preciso for uma fonte de estimativa, menos acurácia ela apresenta. A tendenciosidade pode ser obtida pelo desvio absoluto médio (Equação 2), que nada mais é que a média entre todas as diferenças entre o valor estimado e o valor real(equação 1), dividido pelo número de ocorrências.: (1) XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 3

4 Onde A é o total dos valores reais, Ej é o valor da j-ésima estimativa, e n o tamanho da série de dados. A precisão é obtida através do coeficiente de variação (Equação 3), que é a razão entre o desvio padrão (Equação 2) e a média dos dados, comumente multiplicado por 100 para se obter uma porcentagem: (2) (3) Onde n é o número de ocorrências, é o elemento dado e é a média dos dados. A acurácia é representada pelo erro quadrático médio (Equação 4), que é obtido pela média do erro de previsão ao quadrado (Equação 4): (4) É comum também calcular a raiz quadrada do erro quadrático médio (Equação 5), que também é uma medida representativa da acurácia, e avaliam a extensão da variação dos dados. (5) ESTUDO DE CASO: BACIA EXPERIMENTAL DO RIACHO OLHO D ÁGUA A bacia experimental do riacho Olho D água está instalada na Fazenda Amarela, no município de Delmiro Gouveia, sendo uma sub-bacia da região hidrográfica do riacho Talhada no extremo oeste do semiárido Alagoano. A região está situada entre as Latitudes e e Longitudes e em graus decimais. RESULTADOS E DISCUSSÕES Inicialmente foi gerado um mapa da região ao redor da bacia experimental, para identificação dos postos pluviométricos contidos tanto no pixel em que a bacia está inserida como em seus pixels vizinhos, como pode ser visto na Figura 2. XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 4

5 Figura 2. Distribuição dos pluviômetros por pixel na área de estudo. Em seguida, após o download das séries históricas completas disponíveis para cada posto pluviométrico, foi gerado o Diagrama de Gantt no programa LOU, buscando um período comum de dados com o mínimo de falhas entre os postos e os dados do TRMM para o pixel em que cada um estava inserido. Dessa forma, as estações escolhidas para análise são as listadas na Tabela 1, e os pixels utilizados para as análises comparativas foram: o pixel onde está a maior parte da bacia experimental [( ; -38 )/ (-9.25;-9.5 )], que chamaremos superior direito, o pixel vizinho da esquerda [(-38 ; -38,25 )/ (-9.25;-9.5 )], superior esquerdo, e seu vizinho ao sul [( ; -38 )/ (- 9. 5;-9.75 )], inferior esquerdo. Tabela 1. Estações pluviométricas e série de dados utilizados no estudo. Código Nome do Discretização dos Período Pixel utilizado Coordenadas Operador posto dados utilizado A411 Paulo Afonso Horária 2010 Superior Long: e INMET (BA) esquerdo Lat: Água Branca Diária Superior direito Long: e INMET (AL) Lat: Canindé do Diária 1998 Inferior esquerdo Long: e ANA/DNOCS São Francisco (SE) Lat: Piranhas (AL) Diária Inferior esquerdo Long: e ANA Lat: Delmiro Gouveia (AL) Diária Superior direito Long: e Lat: ANA XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 5

6 A tabela 2 apresenta os resultados das análises estatísticas de tendenciosidade, acurácia e precisão realizadas. No caso do 3B42, o erro médio (EM), negativo em todas as análises, indica uma leve superestimação em termos médios diários da precipitação por parte do TRMM, mostrando baixa tendenciosidade, pois os valores estão próximos de zero, além de similares aos encontrados por Anjos et al, 2013, que fizeram análise do erro médio das estimativas do 3B42, para uma série de 12 anos (1998 a 2010) para a cidade de Caruaru-PE. Já em relação à magnitude do erro das estimativas, a tendenciosidade variou de 4.8mm/dia a 19.2mm/dia, tendo um valor médio de 12.8mm/dia. Estes valores foram semelhantes aos encontrados por Viana et al (2010) no sul do Brasil, e um pouco inferiores aos encontrados por Curtarelli et al (2013) na região do Tocantins-Araguaia. Os resultados para o 3B43 v6 e v7 mostram uma tendência geral de superestimativa de precipitação pelo satélite, haja vista que o EM foi negativo em todos os casos analisados. O 3B42 apresentou maior tendenciosidade. Em ambos os casos do 3B43, a magnitude do erro (REQM) foi mais significativa, variando de mm/mes a mm/mes para o 3B43 v6, e de 60.5mm/mes a mm/mes para o 3B43 v7. Tabela 2. Parâmetros estatísticos das comparações pluviômetro X pixel para os produtos do TRMM analisados. Posto 3B42 3B43-6 3B43 7 EM REQM CV(%) EM REQM CV(%) EM REQM CV(%) A Com relação à precisão dos dados do TRMM, expressa através do coeficiente de variação, os valores encontrados para o 3B42 estão entre 272% e 485.5%, fazendo uma média de 393.4%. Já o valor médio do 3B43 v6 foi 191.4% e o da versão 7 foi 281.6%. Estes valores relativamente altos e todos superiores a 100%, são função da heterogeneidade das séries de dados, que considera também os dias em que não choveu. Os resultados obtidos passam a ser mostrados para análise das estimativas mensais. XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 6

7 Gráfico Mensal 1- TRMM xANA ( ) Gráfico Mensal 4- TRMM xInmetA411(2010) Gráfico Mensal 2- TRMM xANA (1998) Gráfico Mensal 5- TRMM xANA ( ) Gráfico Mensal 3- TRMM xINMET82989( ) XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 7

8 Analisando os gráficos, podemos perceber que na maioria dos meses o TRMM superestima as chuvas, principalmente nos meses de primavera e verão, e as comparações nos meses de outono e inverno são mais coerentes quando comparados com o produto 3B42, que faz uma estimativa de precipitação a cada 3 horas e continuam superestimadas quando comparado com as estimativas dos produtos 3B43 v6 e 3B43 v7 que fazem estimativas para o mês inteiro. Na comparação feita entre TRMM e ANA no período de 1998 a 2005, podemos ver que nos meses de junho, julho, agosto, setembro e outubro os dados do produto 3B42 acumulados em precipitações mensais são próximos dos dados da ANA, também acumulados em precipitações mensais, enquanto o produto 3B43 superestima as precipitações como podemos ver no gráfico 1 Observando o Gráfico1, como um todo, vemos que nos outros meses os produtos do TRMM são próximos apesar de superestimarem ao serem comparados com os dados fornecidos pela ANA. Este padrão se repete para todas as comparações feitas em postos da ANA, no período de inverno (de maio ao começo de outubro), a comparação do produto 3B42 do TRMM com os dados da ANA mostram certa proximidade, enquanto o produto 3B43 superestima, e nos meses de verão todos os produtos do TRMM superestimam apesar de quando comparados uns com os outros serem próximos. Podemos observar esse padrão analisando os gráficos 2 e 5. Quanto a análises com o posto do INMET, a análise da comparação feita entre TRMM e INMET82989, de discretização diária, no período de 1998 a 2010 nos leva a identificar o comportamento ano a ano, ao invés de observar a média de todos os anos, pois há uma variação grande no comportamento da chuva nesses 13 anos de análise, o que acaba fazendo que uma comparação da média se torne pouco expressiva, diferentemente das comparações com os dados da ANA que mesmo nas análises ano a ano teve um comportamento semelhante nos meses de inverno. A análise do gráfico 3 mostra que os dados o INMET82989 são mais próximos quando comparados com os produtos 3B43 do TRMM, porém, analisando a média dos 13 anos de dados vemos que a comparação só é próxima nos meses de agosto, setembro, outubro e dezembro, sendo que no fim do inverno (agosto e setembro) o produto 3B42 do TRMM subestima as precipitações e no inicio do verão todos ficam mais próximos, o que foge do padrão mostrado anteriormente. Quando analisamos os anos individualmente, vemos que a aproximação entre os dados do TRMM e os dados do INMET é maior no período de inverno, assim como o padrão identificado nas comparações com os postos da ANA. Discussões No caso das análises estatísticas realizadas, como não se sabe exatamente se esta estimativa erra ou acerta a ocorrência de chuva, é recomendável realizar estas análises mais profundamente por XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 8

9 período de ocorrência (se é chuvoso ou de estio), ou por faixa de magnitude do valor que seria o verdadeiro. As estimativas de precipitação do TRMM são estimativas instantâneas, ou seja, em um determinado momento o satélite estima o quanto de chuva está precipitando. A metodologia aplicada no artigo considera que a precipitação estimada no instante que houve a leitura pelo TRMM é uniforme até a próxima leitura, ou seja, o produto 3B42 que efetua leituras a cada 3 horas teve suas estimativas multiplicadas por 3, pois consideramos que aquela estimativa foi uniforme pelas próximas 3 horas, quando ocorre uma nova estimativa. Já no 3B43, que faz estimativas mensais, multiplicamos o dado por 24 e em seguida pela quantidade de dias no mês, desta forma a estimativa de precipitação para o mês em questão. Essa consideração pode gerar dois erros durante as comparações dos dados do TRMM com dados de solo. Na região do semiárido do nordeste as chuvas de inverno e de verão possuem características diferentes. É necessário verificar que tipo de chuva comumente acontece nos diferentes períodos do ano chuvas convectivas tem pouca duração e alta intensidade. Já as chuvas frontais, são mais longas e menos intensas, ou seja, mais uniformes no tempo. Há que se observar a possibilidade de, no intervalo de tempo entre uma leitura e outra do TRMM, período de 3 horas, acontecer uma chuva intensa. Essa precipitação será lida pela estação em solo do INMET ou da ANA, porém ela não será estimada pelo TRMM, pois ele estima a precipitação no momento da leitura, e não o quanto já precipitou. Logo, os dados obtidos através do TRMM iriam subestimar as chuvas. Outra observação é que se em determinado momento o TRMM estimar uma precipitação alta é um erro considerar essa chuva uniforme pelas próximas 3 horas no período em que a chuva é normalmente convectiva, pois as chuvas são de baixa duração, logo o TRMM iria superestimar a precipitação para aquele período de tempo. Podemos observar através dos resultados que no período de inverno as estimativas do TRMM se aproximam mais dos dados observado nas estações em solo tanto do INMET quanto da ANA. A hipótese é que a característica da chuva, nesse período, seja mais duradoura e menos intensa, logo, é razoável considerar que a estimativa de precipitação instantânea obtida através do TRMM é uniforme até a próxima leitura gerando assim dados mais compatíveis. A partir dos resultados, concluímos que não é razoável utilizar os dados do satélite para realizar análises, pois, no período do verão o TRMM superestimou de forma discrepante as chuvas, sendo apenas razoável nos períodos de inverno dos anos em análise. Um método para tentar diminuir esse erro é pegar os dados de uma leitura e de sua leitura em seguida, e interpolar os dados para as horas entre essas estimativas, logo teríamos estimativas de precipitação em cada hora, e sem seguida acumularemos para diário, considerando que a chuva de XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 9

10 um ponto até o outro cresce/decresce de forma retilínea, isto amenizaria o efeito de considerar as chuvas uniformes no período de verão fazendo com que as estimativas do TRMM se aproximem da realidade durante o ano inteiro. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem ao orientador Christopher Freire Souza ao CNPq e ao MEC/PET (Programa de Educação Tutorial) pela concessão de bolsas de estudos. BIBLIOGRAFIA -AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS, ANA.HidroWeb. Sistema de Informações Hidrológicas Disponível em : < em 16 mai ANJOS, R.S. NOBREGA, R.S. ARAUJO, F.E. SANTOS, P.F.C. (2013). Uso da estimativa de precipitação do TRMM para a cidade de CARUARU-PE. In Anais do I Workshop Internacional Sobre Água no Semiárido Brasileiro, Campina Grande, Dez, Online. Disponível em < -COLLISCHONN, B. Uso de precipitação estimada pelo satélite TRMM em modelo hidrológico distribuído. Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental, Instituto e Pesquisas Hidráulicas, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, Março p. -CURTARELLI, M. P. ALCANTARA, E.H. STECH, J. L. LORENZZETTI, J. A. KAMPEL, M. Avaliação do produto do TRM 3B42 diário sobre a região hidrográfica do Tocantins- Araguaia até o reservatório Tucuruí- PA in Anais do XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 13 a 18 de abril de 2013, INPE. Online. Disponível em < Acesso em Julho de EUA. TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission). Disponível em: < Acesso em Maio de INSTITUTO NACIONAL DE METEREOLOGIA. INMET. Banco de dados Metereológicos para Ensino e Pesquisa. Disponível em < Acesso em 20 de maio SOUZA, C. (2009). Vazões Ambientais em Hidrelétricas: Belo Monte e Manso. Tese (Doutorado em Recursos Hídricos e Saneamento). Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre. 163p. -TAVARES,T. (2013). Estabelecimento de uma bacia experimental: revisão e relato de experiência no semiárido alagoano. Trabalho de conclusão de curso em Engenharia Ambiental e Sanitária. Universidade Federal de Alagoas, Maceió. 71p. -VIANA, D.R.; FERREIRA, N.J.; CONFORTE, J.C. (2010). Avaliação das estimativas de precipitação 3B42 e 3B43 do satélite TRMM na região Sul do Brasil. In Anais do Congresso Brasileiro de Meteorologia (CBMET), 16., 2010, Belém, PA. Online. Disponível em: < Acesso em Julho de WALTHER, B. A. AND MOORE, J. L. (2005). The concepts of bias, precision and accuracy, and their use in testing the performance of species richness estimators, with a literature review of estimator performance _/ Ecography 28: 815_/829. XII Simpósio de Recursos Hídricos do Nordeste 10