COMPARACIÓN DE MEDIDAS METEOROLÓGICAS OBTENIDAS EN SUPERFICIE TERRESTRE Y MEDIANTE GOOGLE EARTH ENGINE (GEE) EN BOTUCATU - SÃO PAULO - BRASIL
DOI:
10.31413/nat.v11i3.15887Palabras clave:
Medidas meteorológicas, Estacion Meteorologica, Correlación de Datos Meteorológicos, Productos Satelitales, Correlación de Datos GeoespacialesResumen
El objetivo de este estudio fue comparar datos meteorológicos obtenidos de productos geoespaciales en Google Earth Engine con mediciones recolectadas por una estación meteorológica automática en la Facultad de Ciencias Agrícolas de la UNESP en Botucatu (SP) - Brasil. Se crearon diagramas de dispersión y se generaron los indicadores estadísticos MBE, rMBE, RMSE, rRMSE y r a partir de datos de temperatura del aire, precipitación, evapotranspiración, velocidad del viento, radiación solar de onda corta y presión atmosférica, obtenidos en el año 2018 a resoluciones temporales horarias, diarias y mensuales . La investigación apuntó una fuerte correlación positiva en la mayoría de los datos meteorológicos, sin embargo, los relacionados con la cantidad de agua presente en la atmósfera, como la precipitación y la evapotranspiración, mostraron una menor correlación, principalmente en la resolución temporal horaria. El estudio demostró que los productos geoespaciales fueron una alternativa eficiente para la obtención de datos meteorológicos para el municipio de Botucatu (SP) - Brasil, principalmente porque fueron obtenidos de forma simplificada de la plataforma de computación en la nube Google Earth Engine, lo que demostró ser una posible alternativa para mediciones meteorológicas tradicionales, recogidas en la superficie terrestre, en zonas donde no se dispone de los recursos tecnológicos necesarios para atender esta demanda.
Citas
ATAÍDE, K. R. P.; LEDO, I. M. D.; OLIVEIRA, M. G. R.; BEZERRA, W. A. Avaliação da estimativa da temperatura de superfície obtida pelo sensor MODIS para o Estado de Goiás. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, XIV, Anais... Natal, 2009. 3495-3502. Disponível em: http://marte.sid.inpe.br/rep/dpi.inpe.br/sbsr@80/2009/03.02.18.19?mirror=dpi.inpe.br/banon/2003/12.10.19.30.54&metadatarepository=dpi.inpe.br/sbsr@80/2009/03.02.18.19.38
BEZERRA, B. G.; SILVA, B. B; FERREIRA, N. J. Estimativa da Evapotranspiração Real Diária Utilizando-se Imagens Digitais TM-LANDSAT 5. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 23, n. 3, p. 305-317, 2008. https://doi.org/10.1590/S0102-77862008000300005.
BHATTARAI, N.; WAGLE, P. Recent Advances in Remote Sensing of Evapotranspiration. Remote Sensing, v. 13, e4260, 2021. https://doi.org/10.3390/rs13214260.
CAMPAROTTO, L. D.; BLAIN, G. C.; GIAROLLA, A.; ADAMI, M.; CAMARGO, M. B. P. Validação de Dados Termopluviométricos Obtidos via Sensoriamento Remoto para o Estado de São Paulo. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 17, n. 6, p. 665-671, 2023. https://doi.org/10.1590/S1415-43662013000600013.
DAL PAI, A.; ESCOBEDO, J.F; DAL PAI, E.; OLIVEIRA, A. P.; SOARES, J. R.; CODATO, G. MEO shadowring method for measuring diffuse solar irradiance: Corrections based on sky cover. Renewable Energy, v. 99, p. 754-763, 2016. http://dx.doi.org/10.1016/j.renene.2016.07.026.
ESTAÇÃO METEOROLÓGICA LAGEADO. Sobre a Estação Meteorológica. Disponível em: http://estacaolageado.fca.unesp.br/index.html. Acesso em: 06 nov. 2020.
GOOGLE EARTH ENGINE. Platform - Google Earth Engine. Disponível em: https://earthengine.google.com/platform. Acesso em: 04 nov. 2020.
GOODARZI, M. R.; POOLADI, R.; NIAZKAR, M. Evaluation of Satellite-Based and Reanalysis Precipitation Datasets with Gauge-Observed Data over Haraz-Gharehsoo Basin, Iran. Sustainability, v. 14, p. 13051, 2022. https://doi.org/10.3390/su142013051.
GORELICK, N.; HANCHER, M.; DIXON, M.; ILYUSHCHENKO, S.; THAU, D.; MOORE, R. Google earth engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, v. 202, p. 18-27, 2017. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031.
HUNTINGTON, J. L.; HEGEWISCH, K. C.; DAUDERT, B.; MORTON, C. G.; ABATZOGLOU, J. T.; MCEVOY, D. J.; ERICKSON, T. Climate Engine: cloud computing and visualization of climate and remote sensing data for advanced natural resource monitoring and process understanding. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 98, n. 11, p. 2397-2410, 2017. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-15-00324.1.
IBGE. Panorama do município de Botucatu - SP. Cidades: Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE: Rio de Janeiro, 2019. Disponível em: https://cidades.ibge.gov.br/brasil/sp/botucatu/panorama. Acesso em: 16 out. 2019.
KUMAR, L.; MUTANGA, O. Google Earth Engine applications since inception: Usage, trends, and potential. Remote Sensing, v. 10, n. 10, p. 1509, 2018. https://doi.org/10.3390/rs10101509.
LI, Y.; LIANG, K.; LIU, C.; LIU, W.; Bai, P. Evaluation of different evapotranspiration products in the middle Yellow River Basin, China. Hidrology Research, v. 48, p. 498-513, 2017. https://doi.org/10.3390/w10121884.
MENDELSOHN, R.; KURUKULASURIYA, P.; BASIST, A.; KOGAN, F.; WILLIAMS, C. Climate analysis with satellite versus weather station data. Climatic Change, v. 81, n. 1, p. 71-83, 2007. https://doi.org/10.1007/s10584-006-9139-x.
PEREIRA, G.; SILVA, M. E. S.; MORAES, E. C.; CARDOZO, F. S. Avaliação dos Dados de Precipitaão Estimados pelo Satélite TRMM para o Brasil. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 18, n. 3, 2023. https://doi.org/10.21168/rbrh.v18n3.p139-148
PESSI, D. D.; SANTOS, C. S. A.; NONATO, J. J.; DOURADO, L. G. A.; SILVA, O. P.; BASSINI, R. T.; JOSÉ, J. V. Validação das Estimativas de Precipitação do Satélite TRMM no Estado de Mato Grosso. Brasil. Revista de Ciências Agrárias, v. 42, n. 1, p. 79-88, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.19084/RCA18217.
PORFIRIO, A. C. S.; CEBALLOS, J. C. Validação da Estimativa de Irradiação Solar Direta Normal por Satélite. In: Congresso Brasileiro de Energia Solar, V, Recife, Brasil, 2014. Anais... Disponível em: https://anaiscbens.emnuvens.com.br/cbens/article/view/2211.
RIBEIRO, H. J.; OLIVEIRA, W. N; SIQUEIRA, R. V.; OLIVEIRA, A. W. N.; OLIVEIRA, V. T. Estimativa da Evapotranspiração Diária para Diferentes Usos do Solo Utilizando imagens do Satélite LANDSAT 5. In: 7º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Mato Grosso do Sul, Brasil, p.513-522, 2018. Disponível em: https://www.geopantanal.cnptia.embrapa.br/Anais-Geopantanal/pdfs/p73.pdf.
RINCÓN. A.; JORBA, O.; FRUTOS, M.; ALVAREZ, L.; BARRIOS, F. P.; GONZÁLEZ, J. A. Bias correction of global irradiance modelled with weather and research forecasting model over Paraguay. Solar Energy, v. 170, p. 201-211, 2018. https://doi.org/10.1016/j.solener.2018.05.061.
THOMAS, C.; WEY, E.; BLANC, P.; WALD, L. Validation of Three Satellite-Derived Databases of Surface Solar Radiation Using Measurements Performed at 42 Stations in Brazil. Advances in Science & Research, v. 13, n. 81-86, 2016. https://doi.org/10.5194/asr-13-81-2016.
TORRES, J. D.; MONTEIRO, I. O.; SANTOS, J. R.; ORTIZ, M. S. Aquisição de dados meteorológicos através da plataforma Arduino: construção de baixo custo e análise de dados. Scientia Plena, v. 11, n. 2, 2015.
XIA. Z.; GUO. X.; CHEN. R. Automatic extraction of aquaculture ponds base on Google Earth Engine. Ocean & Costal Management, v. 198, p. 105348, 2020. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2020.105348.
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