Estimativa de precipitação dos dados CHIRPS e GPCC em anos de extremos climáticos, Bacia Hidrográfica do rio Guamá-PA
Authors: Gomes Dênis José Cardoso , Beltrão Norma Ely Santos , Pereira Fabianne Mesquita , Reis Ana Carolina Moraes , Pinheiro Ana Manoela Piedade , Da Silva Davi Farias 
Published: June 2022

As mudanças climáticas têm provocado maior frequência e intensidade de eventos extremos em todo mundo. Então, o monitoramento hidroclimático é essencial para o conhecimento da variabilidade. O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho dos conjuntos de dados CHIRPS e GPCC na estimação da precipitação em anos de extremos climáticos na bacia hidrográfica do rio Guamá. Utilizou-se índices climáticos da National Oceanic and Atmospheric Administration, dados pluviométricos medidos da Agência Nacional de Águas, conjunto de dados estimados Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations e Global Precipitation Climatology Center. Calculou-se a média e o desvio padrão da chuva ao longo dos anos para detecção dos anos extremos. Realizou-se análises estatísticas para aferição da qualidade dos dados estimados. Construiu-se gráficos para analisar a variação temporal e mapas em ambiente de Sistema de Informação Geográfica para a observação espacial da chuva estimada. A estatística mostrou melhor correlação para Belém, ajuste perfeito e sem erros significativos para Irituia, apesar tendências de subestimação elevada do GPCC. Os indicadores climáticos estão bem associados aos anos extremos. Em anos de El Niño e Dipolo positivo identifica-se a redução das chuvas principalmente á Sudeste. Em contrapartida, no La Niña e o Dipolo negativo observa-se o aumento da precipitação concentrando-se na parte Noroeste. Há tendências de excedente pluviométrico na bacia hidrográfica do rio Guamá (CHIRPS), sendo o produto mais representativo da variabilidade em anos extremos. Assim, questionamentos sobre o quanto os eventos climáticos provocam maior dificuldade na estimação pluviométrica em áreas sem medições, precisam ser mais investigados para melhoria dos produtos estimadores de chuva. Rainfall estimate from CHIRPS and GPCC data in years of extreme weather, Guamá watershed-PA ABSTRACT Climate change has caused greater frequency and intensity of extreme events around the world. So, hydroclimatic monitoring is essential for understanding the spatial and temporal variability of precipitation, which is generally the meteorological element that conducts natural disasters. The objective of this scientific study is to analyze the performance of the CHIRPS and GPCC datasets in the estimation of the spatial-temporal variability of rainfall in years of climatic extremes in the Guamá watershed. Used the National Oceanic and Atmospheric Administration climate indices, measured rainfall data from the National Water Agency, an estimated Climate Hazards Group, InfraRed Precipitation with Stations and Global Precipitation Climatology Center dataset. The mean and standard deviation of rainfall over the years was calculated to detect extreme years. Performed statistical calculations to measure the quality of estimated data. Graphs were built to analyze temporal variation and maps in a Geographic Information System environment for the observation of the spatial distribution of estimated rainfall. The statistic showed better correlation for Belém, perfect fit and no significant errors for Irituia, although high underestimation tendencies of the GPCC. Weather indicators are well associated with extreme years. In years of El Niño and positive Dipole, there is a reduction in rainfall, especially in the Southeast region. Though, when there is La Niña and a negative Dipole, there is an increase in rainfall, concentrating in the Northwestern region. There are trends in excess rainfall in the Guamá watershed (CHIRPS), being the most representative product of variability in extreme years. Thus, questions about the extent to which weather events cause greater difficulty in estimating rainfall in areas without measurements need to be further investigated to improve rainfall estimation products.