Abstract

GOCHIS, D. J; NESBITT, S. W; YU, W  and  WILLIAMS, S. F. Comparison of gauge-corrected versus non-gauge corrected satellite-based quantitative precipitation estimates during the 2004 NAME enhanced observing period. Atmósfera [online]. 2009, vol.22, n.1, pp.69-98. ISSN 0187-6236.

Las estimaciones cuantitativas de precipitación basadas en satélite (QPE - por sus siglas in inglés), ofrecen la posibilidad de monitorear la precipitación global casi en tiempo real. Asumiendo que su exactitud (en términos de su frecuencia e intensidad) puede ser comprobada; tales productos resultarían muy valiosos para reducir la incertidumbre en la asimilación de datos en superficie, así como en las aplicaciones en simulaciones hidrológicas y de predicción a corto plazo. Durante el experimento del Monzón Norteamericano llevado a cabo sobre partes de México en 2004, se colectaron datos de lluvia para integrar una base de datos y que sirvieron para evaluar cinco productos QPE, 2 calibrados con pluviómetros y 3 más sin calibrar. El análisis de la estimación de lluvia diaria promedio y de su desviación condicional, así como los mapas de frecuencia, muestran que los productos QPE no calibrados tienden a sobreestimar la frecuencia, de los eventos de magnitud moderada a intensa (>25 mm/d), comparado con las mediciones basadas únicamente con pluviómetros. Todos los productos capturaron razonablemente la distribución de la precipitación a larga escala, pero algunos de los productos que no fueron corregidos, particularmente los que se enfocaban en las razones de lluvia basada en mediciones por infrarrojo, mostraron valores de patrones de correlación comparativamente bajos con los obtenidos de pluviómetros. Aunque los productos calibrados normalmente tienden a subestimar la precipitación incluso a valores umbrales altos, se determinó un valor significativo de corrección de sesgo que se sumó a los productos QPE calibrados con pluviómetros, a diferencia de los no calibrados. Sin embargo, este valor resalta los retos a futuro en relación a colectar e integrar datos de pluviómetros en superficie en conjunto con los productos QPE en operación.

Keywords : Precipitation; remote sensing; land data assimilation; North American Monsoon; México; hydrologic modeling.

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