@InCollection{FreitasGomNovLyrNob:2020:AvDeDa,
author = "Freitas, Ismael Guidson Farias de and Gomes, Helber and Nova,
Thayna Silva Vila and Lyra, Matheus Jos{\'e} Arruda and Nobre,
Jo{\~a}o Pedro Gon{\c{c}}alves",
title = "Avalia{\c{c}}{\~a}o de desempenho dos dados de
precipita{\c{c}}{\~a}o do chirps sobre o nordeste do brasil",
booktitle = "Meteorologia e recursos naturais: estudos aplicados",
publisher = "EDUFCG",
year = "2020",
editor = "Silva, M. T. and Santos, C. A. C.",
pages = "165--173",
address = "Campina Grande",
keywords = "Precipita{\c{c}}{\~a}o, CHIRPS, Nordeste do Brasil.",
abstract = "{\'E} de grande relev{\^a}ncia conhecer os padr{\~o}es
pluviom{\'e}tricos e muitas vezes n{\~a}o se tem
observa{\c{c}}{\~o}es de superf{\'{\i}}cie, desta forma
t{\^e}m sido utilizado estimativas de precipita{\c{c}}{\~a}o. O
objetivo {\'e} validar as estimativas do CHIRPS (Climate Hazards
Group InfraRed Precipitation with Station) com dados
pluviom{\'e}tricos das esta{\c{c}}{\~o}es meteorol{\'o}gicas
de S{\~a}o Lu{\'{\i}}s- MA, Recife-PE e Salvador-BA, para dados
de 30 anos. Para analisar as estimativas do CHIRPS foram
utilizados dados de tr{\^e}s esta{\c{c}}{\~o}es
meteorol{\'o}gicas do Instituto Nacional de Meteorologia entre
1988 e 2018, onde foi avaliado c{\'a}lculos estat{\'{\i}}sticos
do Coeficiente de Correla{\c{c}}{\~a}o Linear de Pearson (r),
Erro Quadr{\'a}tico M{\'e}dio da Raiz (RMSE), Coeficiente de
Determina{\c{c}}{\~a}o (Rē) e Erro M{\'e}dio (BIAS). Os
resultados das m{\'e}dias mensais indicaram que as estimativas de
precipita{\c{c}}{\~a}o foram bem representadas em S{\~a}o
Luis-MA e RecifePE, onde apresentaram {\'{\i}}ndices altos de r
(0,93 e 0,99, respectivamente) e Rē (92% e 87%, respectivamente),
e baixo RMSE (< 3,57mm), enquanto em Salvador-BA os valores de r e
Rē foram menores, e RMSE acima de 7,28 mm. Nos resultados das
m{\'e}dias anuais atrav{\'e}s de BIAS, observaram-se valores
pr{\'o}ximos da neutralidade em S{\~a}o Luis-MA e Recife-PE,
por{\'e}m Salvador-BA subestimou significativamente em todo o
per{\'{\i}}odo. O CHIRPS pode ser usado na aus{\^e}ncia de
dados de superf{\'{\i}}cie, pois apresentou valores
pr{\'o}ximos do observado, por{\'e}m ainda apresenta {\'a}reas
onde os valores n{\~a}o s{\~a}o aceit{\'a}veis.",
affiliation = "{Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)} and {Universidade
Federal de Alagoas (UFAL)} and {Universidade Federal de Alagoas
(UFAL)} and {Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)} and
{Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)}",
isbn = "9786586302059",
label = "lattes: 6320411625659314 5 FreitasGomNovLyrNob:2020:AvDeDa",
language = "pt",
targetfile = "freitas_avaliacao2.pdf",
urlaccessdate = "01 jun. 2024"
}