Martin Blanco, Eleonora Demaria
, Georgina Cazenave, Erik Zimmermann
Las estimaciones de precipitación basadas en satélites representan una valiosa fuente de información alternativa para diferentes aplicaciones hidrológicas, por lo que entender la habilidad de los productos satelitales para capturar la variabilidad espacial y temporal de la precipitación es crucial para el desarrollo de sistemas de monitoreo y alerta hidrometeorológica. En este trabajo se evalúa la confiabilidad de tres productos de precipitación satelital (PPS) en la región pampeana argentina, antes y después de aplicarles el método de corrección de sesgo Quantile Mapping. Los PPS usados son TMPA, CMORPH e IMERG, todos en sus versiones en tiempo casi real. La evaluación se realizó mediante estadísticos categóricos y descriptivos a fin de conocer su capacidad en proporcionar estimaciones confiables y detectar correctamente la magnitud de los eventos. El análisis de los estadísticos categóricos se realizó a nivel diario; en este caso, los PPS estiman mejor las observaciones para intensidades bajas (menores a 5 mm) y medias (entre 5 y 20 mm) que para intensidades altas (mayores a 20 mm). La evaluación de estadísticos descriptivos a nivel mensual mostró que el CMORPH tiene mayor capacidad de detección en los trimestres EFM y AMJ, mientras que el IMERG obtuvo los menores errores para los trimestres JAS y OND. La incorporación de un método de remoción del sesgo en el proceso de validación de los PPS introdujo mejoras significativas en los estadísticos evaluados. Especialmente el CMORPH superó su rendimiento al compararlo con el IMERG, siendo el TMPA el que mayores errores presenta en la región.
Satellite-estimated precipitation represent an alternative source of information for different hydrological applications, hence understanding the skill of satellite products to capture the spatial and temporal variability of precipitation is crucial for the development of hydrometeorological monitoring and early warning systems. This study evaluates the reliability of three satellite precipitation products (SPP) in the Pampean region of Argentina, before and after applying the Quantile Mapping bias correction method. The SPP used are TMPA, CMORPH and IMERG in their near real time versions. The evaluation was carried out using categorical and descriptive statistics in order to assess their skills to provide reliable estimates and correctly detect the magnitude of precipitation events. The categorical statistical analysis was carried out at a daily time step, in this case SPPs better estimate the observations for low intensities (less than 5 mm) and medium (between 5 and 20 mm) than for high intensities (greater than 20 mm). The evaluation of the descriptive statistics at the monthly level showed that the CMORPH has the highest detection skill in the EFM and AMJ quarters, while the IMERG obtained the lowest errors for the JAS and OND quarters. The incorporation of a bias removal method in the SPP validation process introduced significant improvements in the evaluated statistics. Especially the CMORPH which significantly improved its performance when compared with the IMERG, being the TMPA the one showing the larger errors in the region.
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