@InProceedings{SantosLimaBres:2018:DeDiMé,
               author = "Santos, Igor Lima dos and Lima, Wagner Flauber Araujo and 
                         Bressiani, Danielle de Almeida",
                title = "Desempenho de diferentes m{\'e}todos de estimativa de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o para a am{\'e}rica do sul utilizando 
                         dados observacionais",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2018",
               editor = "Herdies, Dirceu Luis and Coelho, Simone Marilene Sievert da 
                         Costa",
         organization = "Encontro dos alunos de p{\'o}s-gradua{\c{c}}{\~a}o em 
                         meteorologia do CPTEC/INPE, 17. (EPGMET)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Am{\'e}rica do Sul, Estimativa de Precipita{\c{c}}{\~a}o, 
                         TRMM.",
             abstract = "Uma base de dados de precipita{\c{c}}{\~a}o consistente {\'e} 
                         fundamental para in{\'u}meras aplica{\c{c}}{\~o}es. No entanto, 
                         a disponibilidade de dados observacionais {\'e} limitada, 
                         n{\~a}o provendo uma boa cobertura espacial, sendo assim 
                         t{\'e}cnicas que combinam dados de sat{\'e}lites com dados de 
                         esta{\c{c}}{\~o}es existentes vem para suprir essa necessidade. 
                         A Climatempo utilizou metodologia incorporando os dados de 
                         sat{\'e}lites e esta{\c{c}}{\~o}es para obter a estimativa de 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o ocorrida di{\'a}ria e hor{\'a}ria. A 
                         metodologia foi baseada na utilizada pelo CPTEC/INPE no Merge. 
                         Para a estimativa di{\'a}ria utilizou-se como base os dados 
                         provenientes do TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), 
                         j{\'a} para a estimativa hor{\'a}ria foi utilizado o 
                         Hidroestimador, derivado dos dados de temperatura de brilho 
                         captados pelo sat{\'e}lite GOES-16. Estes dados foram integrados 
                         com a base de dados observados de esta{\c{c}}{\~o}es da empresa, 
                         essa base inclui dados de redes p{\'u}blicas (como: ANA, CEMADEN, 
                         INMET, etc.), e dados de redes particulares e esta{\c{c}}{\~o}es 
                         privadas de clientes. Para combina{\c{c}}{\~a}o dos dados foi 
                         utilizada a an{\'a}lise objetiva de Barnes. Os resultados foram 
                         comparados com os de duas metodologias consolidadas na literatura: 
                         do CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with 
                         Station data), que utiliza os dados do CHIRP (Climate Hazards 
                         Group InfraRed Precipitation) combinado com uma rede de 
                         esta{\c{c}}{\~o}es mundiais, e os dados do Merge desenvolvido 
                         pelo CPTEC/INPE que utiliza como base o TRMM em conjunto com as 
                         esta{\c{c}}{\~o}es do INMET. Rodadas hist{\'o}ricas (1998 
                         {\`a} 2018) foram realizadas para compara{\c{c}}{\~a}o entre as 
                         fontes. Os resultados estat{\'{\i}}sticos demonstraram que o 
                         CHIRPS reduz os valores de precipita{\c{c}}{\~a}o nos pontos das 
                         esta{\c{c}}{\~o}es, essa caracter{\'{\i}}stica est{\'a} 
                         relacionada ao m{\'e}todo de interpola{\c{c}}{\~a}o (inverso da 
                         dist{\^a}ncia ponderada - IDW) e ao p{\'o}s- processamento 
                         aplicado para corre{\c{c}}{\~a}o do vi{\'e}s. Testes 
                         experimentais com o IDW destacaram esse aspecto quando na 
                         vizinhan{\c{c}}a do ponto os valores s{\~a}o baixos ou 
                         inexistentes. J{\'a} o Merge do CPTEC e da Climatempo se 
                         mostraram semelhantes, exceto pelo maior n{\'u}mero de 
                         esta{\c{c}}{\~o}es na base de dados da Climatempo. Ambos 
                         apresentam defici{\^e}ncia em pontos em que h{\'a} aus{\^e}ncia 
                         de esta{\c{c}}{\~o}es, pois utilizam os dados remotos, 
                         superestimando a precipita{\c{c}}{\~a}o. O Merge Climatempo 
                         possui o diferencial da flexibilidade de inclus{\~a}o de novas 
                         fontes de dados a qualquer momento, al{\'e}m de poder utilizar os 
                         dados do TRMM e do Hidroestimador do GOES-16, que possibilita 
                         maior resolu{\c{c}}{\~a}o temporal, refinamento importante para 
                         monitoramento e nowcasting.",
  conference-location = "Cachoeira Paulista",
      conference-year = "22-26 out. 2018",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34R/3SQNSK8",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34R/3SQNSK8",
           targetfile = "SR1-04.pdf",
                 type = "Sensoriamento Remoto da Atmosfera",
        urlaccessdate = "19 maio 2024"
}