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dc.contributor.authorALVES, G. F.
dc.contributor.authorVICTORIA, D. de C.
dc.date.accessioned2020-12-08T09:07:29Z-
dc.date.available2020-12-08T09:07:29Z-
dc.date.created2020-12-07
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationIn: CONGRESSO INTERINSTITUCIONAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, 14., 2020. Anais... Campinas: Embrapa Informática Agropecuária, 2020.
dc.identifier.isbn978-65-88414-00-2
dc.identifier.urihttp://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1127729-
dc.descriptionRESUMO - O produto GPM IMERG (Global Precipitation Measurement) fornece dados de precipitação a cada 30 minutos, com 10 quilômetros de resolução espacial, para grande parte do globo. Esse é gerado a partir de dados coletados por uma constelação de satélites e apresenta três versões denominadas Early, Late e Final Run, com latência³ de 4 horas, 12 horas e 3,5 meses, respectivamente. Diversos trabalhos avaliam a qualidade do produto GPM porém, a maioria avalia o produto final (Final Run), o qual não é disponibilizado em tempo hábil para utilização no monitoramento agrometeorológico. Dessa forma, é preciso avaliar se o produto GPM IMERG Late Run representa de forma fiel a precipitação ocorrida no Brasil. A partir dos dados analisados, é possível visualizar que quando trabalhamos com escalas temporais mais agregadas os resultados melhoram, ou seja, as estimativas de chuvas decendiais e mensais são melhores que as estimativas diárias e isso é visível em todo o território brasileiro, exceto para algumas estações do litoral nordestino. Dessa forma, concluímos que é possível utilizar o produto GPM IMERG Late Run como base para o sistema de monitoramento.
dc.language.isopor
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectMonitoramento meteorológico
dc.subjectPrecipitação
dc.subjectGlobal Precipitation Measurement
dc.subjectMeteorological monitoring
dc.subjectPrecipitation
dc.titleAvaliação da precipitação estimada pelo GPM Late Run para estações meteorológicas no Brasil.
dc.typeArtigo em anais e proceedings
dc.description.notesEvento online. CIIC 2020. Nº 20604.
dc.format.extent2p. 1-8.
riaa.ainfo.id1127729
riaa.ainfo.lastupdate2020-12-10 -02:00:00
dc.contributor.institutionGABRIEL FRANCIOLI ALVES, Bolsista CNPq (PIBIC), Unicamp; DANIEL DE CASTRO VICTORIA, CNPTIA.
Aparece nas coleções:Artigo em anais de congresso (CNPTIA)

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