@MastersThesis{CamargoJr:1998:EsPrSo,
author = "Camargo Junior, Helio",
title = "Estimativa de precipita{\c{c}}{\~a}o sobre a regi{\~a}o de
S{\~a}o Paulo utilizando os dados de microondas do SSM/I",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "1998",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "1998-12-18",
keywords = "x.",
abstract = "Com o intuito de avaliar o uso de sensores de microondas em
estimativas de precipita{\c{c}}{\~a}o sobre a regi{\~a}o de
S{\~a}o Paulo, este trabalho avaliou duas t{\'e}cnicas
distintas: NESDIS, proposta por Ferraro, Marks e Grody (1994) e
GSCAT (Goddard Scattering Algorithm) desenvolvida por Negri et
aL(1993). Os resultados obtidos foram comparados com taxas de
precipita{\c{c}}{\~a}o sobre a {\'a}rea de alcance do radar
meteorol{\'o}gico de Bauru SP. No primeiro m{\'e}todo, a
estimativa de precipita{\c{c}}{\~a}o via sat{\'e}lite envolve o
uso de radi{\^o}metros do SSM/I (Special Sensor Microwave Imager)
que recebem radia{\c{c}}{\~a}o na forma de microondas emitida
pela superf{\'{\i}}cie em: 19 (polariza{\c{c}}{\~o}es V e H),
22 (V), 37 (V e H) e 85 GHz (V e H). No segundo {\'e} utilizada a
freq{\"u}{\^e}ncia de 85 GHz na polariza{\c{c}}{\~a}o
horizontal. O per{\'{\i}}odo dos dados utilizados nesse trabalho
foi de 21 a 30 de Janeiro de 1997. Os dados do CAPPI (Constant
Altitude Plan Position Indicator) foram utilizados para avaliar os
resultados obtidos. Os resultados obtidos mostram que tanto o
NESDIS quanto o GSCAT superestimam as taxas de
precipita{\c{c}}{\~a}o sobre a {\'a}rea estudada. Os valores de
tend{\^e}ncia calculados para o NESDIS e o GSCAT foram
respectivamente 0,72mm/h e 0,44mm/h. Os valores do RMSE foram
1,62mm/h e 0,98mm/h para os pares NESDIS-radar e GSCAT-radar. Os
coeficientes de correla{\c{c}}{\~a}o s{\~a}o maiores para o par
NESDIS-radar (0,44). Para o par GSCAT-radar o valor obtido foi de
0,36. Os mesmos {\'{\i}}ndices estat{\'{\i}}sticos foram
obtidos para os casos {"}CC{"} (pontos coincidentes de chuva)
sendo 3,14mm/h para o RMSE, 2,14mm/h para a tend{\^e}ncia e 0,30
para a correla{\c{c}}{\~a}o. No caso do GSCAT estes valores
foram 2,53 mm/h, 1,63 min/h e 0,25 respectivamente. Um aumento nos
valores de RMSE e tend{\^e}ncia, e uma diminui{\c{c}}{\~a}o na
correla{\c{c}}{\~a}o foram observados. Os baixos valores
m{\'e}dios influenciaram os altos valores dos quocientes
RMSE/m{\'e}dia e bias/m{\'e}dia. As tabelas de conting{\^e}ncia
apresentaram um alto percentual de pontos {"}NN{"} (n{\'u}mero de
pontos sem chuva coincidentes entre o radar e o SSM/I.) (53%).
Isso provavelmente contribuiu para os valores relativamente altos
de correla{\c{c}}{\~a}o para as imagens 5 e 7 (Tabela 4.2).
Apenas 5% dos pontos foram detectados pelo radar e n{\~a}o pelo
sat{\'e}lite. Um alto valor da PDD (probabilidade de
detec{\c{c}}{\~a}o) aconteceu devido ao baixo valor de {"}NC{"}
(n{\'u}mero de pontos sem chuva no sat{\'e}lite e com chuva no
radar). Os valores do ICS ({\'{\i}}ndice cr{\'{\i}}tico de
sucesso), RAF (raz{\~a}o de alarme falso) e ERR (erro percentual)
foram respectivamente 47%, 48% e 23%. Para o par GSCAT-radar os
valores de PDD foram inferiores em rela{\c{c}}{\~a}o ao par
NESDIS-radar possivelmente devido a alta ocorr{\^e}ncia relativa
de {"}NC{"}. As divis{\~o}es de classe de chuva indicaram que, em
geral, a PDD aumenta conforme o aumento do limiar da classe de
chuva. Notase que o algoritmo NESDIS apresenta valores de PDD
superiores ao GSCAT. Ao contr{\'a}rio, RAF e ERR s{\~a}o menores
para o par GSCAT-radar, que tamb{\'e}m possui maiores valores de
ICS. ABSTRACT: In order to evaluate microwave sensors aboard
meteorological satellites to rainfall estimates over S{\~a}o
Paulo, two distinct techniques are proposed: NESDIS developed by
Ferraro Marks and Grody (1994) and GSCAT proposed by Negri et al.
(1993). The first one uses four frequencies radiometers aboard
SSM/I, which receive surface emitted radiation in microwave
frequencies in 19 (V and H polarization), 22 (V), 37 (V and H) and
85GHz (V and H) and the second one uses the 85 GHz horizontal
polarization to estimate rainfall rates. The study period of this
work is from 21st January thru 30th January, 1997. CAPPI derived
rainfall rates were used to evaluate the satellite rain
estimation. The obtained results suggest that both, NESDIS and
GSCAT algorithms, overestimate rain rates over the studied area.
Bias calculated for NESDIS and GSCAT algorithms were respectively
0,72 e 0,44. RMSE values were 1,62 and 0,98 for the pairs
NESDISradar and GSCAT-radar. The correlation coefficients are
greater for the NESDIS-radar pair (0,44). For the pair GSCAT-radar
the correlation coefficient was 0,36. The same statistical values
obtained for {"}RR{"} cases were 3,14 for the RMSE, 2,14 for the
bias and 0,30 for the correlation coefficient.According to GSCAT,
the values found were 2,53 mm/h, 1,63 mm/h e 0,25. An increase in
RMSE and bias values and a decrease in correlation was noted.
Contingency tables showed a high percentage of NN (number of
coincident SSM/I and radar no-rain points) values: 53%. This
probably contributed to relative high correlation values for
images 5 and 7. Only in 5% of total number of points (TOT) we had
rain points in radar detection and no-rain points in satellite
estimates. A high value of POD (Probability of Detection) occurred
due to low value of NR (number of coincident SSM/I no-rain and
radar rain points). The values for CSI (criticai success index),
FAR (false-alarm ratio) and ERR (percentual error) were
respectively 47%, 48% and 23%. The POD values for GSCAT-radar were
lower than those for NESDIS-radar probably due to low values of
NR. Rain classes contigency tables showed an increase in POD
values in response to increased values of rain thresholds. FAR and
ERR were lower for GSCAT radar, which has greater values of CSI.",
committee = "Sans{\'{\i}}golo, Cl{\'o}vis Angeli(presidente) and Ferreira,
Nelson Jesus (orientador) and Hada, Kioshi and Rao, Chapa
Srinivasa and Vendrame, Iria Fernandes",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Rainfall estimates over S{\~a}o Paulo region using SSM/I data",
language = "pt",
pages = "69",
ibi = "8JMKD3MGP3W34T/48ATJ9S",
url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34T/48ATJ9S",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "21 maio 2024"
}