Próximo(s)

Validación de precipitación estimada por CHIRPS en una región semiárida de Argentina

Autores/as

  • Yamila Lambrecht Departamento de Geografía y Turismo, Universidad Nacional del Sur. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. https://orcid.org/0000-0002-8066-5189
  • Anabella Montico Departamento de Geografía y Turismo, Universidad Nacional del Sur. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. https://orcid.org/0000-0002-4618-2992
  • Natasha Picone entro de Investigaciones Geográficas, Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales, Facultad de Ciencias Humanas, Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Departamento de Geografía y Turismo, Universidad Nacional del Sur https://orcid.org/0000-0001-6183-0401

Palabras clave:

CHIRPS, DATOS GRILLADOS, VALIDACION, PRECIPITACIONES, SUROESTE DE LA PROVINCIA DE BUENOS AIRES

Resumen

Los datos grillados de precipitación son una herramienta valiosa en contextos de escasez de datos observacionales. Para su uso es fundamental la validación a través de análisis estadísticos. El objetivo del trabajo es validar la base de datos CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station Data, por sus siglas en inglés) para el suroeste de la provincia de Buenos Aires (1990-2020). Este conjunto de datos posee una adecuada cobertura espacio-temporal para estudiar la variabilidad de las precipitaciones. Para la validación, se aplicaron el coeficiente de correlación de Pearson (r-Pearson), el error absoluto medio (mae), el error cuadrático medio (rmse) y el porcentaje de sesgo (pbias), en entorno R utilizando el paquete hydroGOF. CHIRPS presentó correlaciones de entre 0.68 y 0.84 respecto a los datos observados, tanto a escala mensual como anual. Asimismo, se observó una tendencia a sobreestimar las precipitaciones entre 2 y 4%, excepto en el sector noroeste, donde se subestimaron entre 4 y 11%. Se concluye que CHIRPS es aplicable para estudios de variabilidad de las precipitaciones en la región analizada, donde la falta de datos se presenta como un problema recurrente, teniendo en cuenta los errores espaciales detectados.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Aliaga, V. S., Ferrelli, F. & Piccolo, M. C. (2017). Regionalization of climate over the Argentine Pampas. International journal of climatology, 37, 1237-1247. https://doi.org/10.1002/joc.5079

Alsilibe, F., Bene, K., Bilal, G., Alghafli, K. & Shi, X. (2023). Accuracy Assessment and Validation of Multi-Source CHIRPS Precipitation Estimates for Water Resource Management in the Barada Basin, Syria. Remote Sensing, 15 (7), 1778. https://doi.org/10.1002/qj.3244

Anjum, M. N., Irfan, M., Waseem, M., Leta, M. K., Niazi, U. M., ur Rahman, S., Ghanim, A., Ahsan Mukhtar, M. & Nadeem, M. U. (2022). Assessment of PERSIANN-CCS, PERSIANN-CDR, SM2RAIN-ASCAT, and CHIRPS-2.0 rainfall products over a semi-arid subtropical climatic region. Water, 14(2), 147. https://doi.org/10.3390/w14020147

Arregocés, H. A., Rojano, R. & Pérez, J. (2023). Validation of the CHIRPS dataset in a coastal region with extensive plains and complex topography. Case Studies in Chemical and Environmental Engineering, 8. https://doi.org/10.1016/j.cscee.2023.100452

Ávila Parra, K. & Martín Vide, J. (2013). Análisis estadístico de los eventos extremos de precipitación. Cuadernos Geográficos de la Universidad de Granada, 52(1), 69-83. https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=4298593

Bai, L., Shi, C., Li, L., Yang, Y. & Wu, J. (2018). Accuracy of CHIRPS Satellite-Rainfall Products over Mainland China. Remote Sensing, 10 (3), 362. https://doi.org/10.3390/rs10030362

Barrucand, M. G. (2008). Extremos de temperaturas en Argentina: cambios observados en la variabilidad espacio-temporal y su relación con otras características del sistema climático. http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n4221_Barrucand

Bezerra, B. G., Silva, L. L., Santos e Silva, C. M. & de Carvalho, G. G. (2019). Changes of precipitation extremes indices in São Francisco River Basin, Brazil from 1947 to 2012. Theoretical and Applied Climatology, 135, 565-576. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2396-6

Campo, A., Diez, P. & Capelli de Steffens, A. (2004). El clima del suroeste bonaerense. EdiUNS. Bahía Blanca, Argentina

Campo, A.; Ramos, B. & Zapperi, P. (2009). Análisis de las variaciones anuales de precipitación en el suroeste bonaerense, Argentina. 1–12. http://observatoriogeograficoamericalatina.org.mx/egal12/Procesosambientales/Climatologia/16.pdf

Casado, A. & Picone, N. (2018). Aplicabilidad de los datos grillados para el análisis espaciotemporal de las precipitaciones, provincia de Buenos Aires (Argentina). Párrafos Geográficos, 17(1), 46-62. http://igeopat.org/parrafosgeograficos/images/RevistasPG/2018_17_1/29-3.pdf

Casado, A. L. & Campo, A. M. (2019). Extremos hidroclimáticos y recursos hídricos: estado de conocimiento en el suroeste bonaerense, Argentina. Cuadernos Geográficos, 58(1), 6-26. http://dx.doi.org/10.30827/cuadgeo.v58i1.6751

Cavalcante, R. B. L., da Silva Ferreira, D. B., Pontes, P. R. M., Tedeschi, R. G., da Costa, C. P. W. & de Souza, E. B. (2020). Evaluation of extreme rainfall indices from CHIRPS precipitation estimates over the Brazilian Amazonia. Atmospheric Research, 238, 104879. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2020.104879

de Moraes Cordeiro, A. L. & Blanco, C. J. C. (2021). Assessment of satellite products for filling rainfall data gaps in the Amazon region. Natural Resource Modeling, 34(2), e12298. https://doi.org/10.1111/nrm.12298

Fournier, F. (1960). Climat et erosion; la relation entre l’erosion du sol par l’eau et les precipitations atmospheriques. Paris: Presses universitaires de France.

Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., Husak, G., Rowland, J., Harrison, L., Hoell, A. & Michaelsen, J. (2015). The climate hazards infrared precipitation with stations—a new environmental record for monitoring extremes. Scientific data, 2(1), 1-21. https://doi.org/10.1038/sdata.2015.66

Gentili, J. O. & Gil, V. (2013). Variabilidad temporal de las precipitaciones en vertientes opuestas del Sistema de Ventania, Buenos Aires, Argentina. Revista Universitaria de Geografía, 22(2), 147-166. https://www.redalyc.org/pdf/3832/383239184008.pdf

Gil, V., Gentili, J., Campo, A. M., Jelinski, G. & Crisafulli, M. (2016). Evaluación del peligro potencial de crecidas en cuencas serranas. Sistema de Ventania, provincia de Buenos Aires. III Encuentro de Investigadores en Formación en Recursos Hídricos, Ezeiza, Argentina. https://www.ina.gov.ar/ifrh-2016/trabajos/IFRH_2016_paper_133.pdf

Gusmerotti, L. A., Posse, G., Oricchio, P. A., Rivadeneira, S. T. & Di Bella, C. M. (2023). Evaluation of Satellite-Based Precipitation Estimates and a Correction Methodology Through Weather Stations in Córdoba (Argentina). https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4374156

Hobouchian, M. P., Salio, P., Skabar, Y. G., Vila, D. & Garreaud, R. (2017). Assessment of satellite precipitation estimates over the slopes of the subtropical Andes. Atmospheric Research, 190, 43-54. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2017.02.006

Lovino, M. Á. (2015). Impacto ambiental de la variabilidad climática y los eventos extremos en la provincia de Santa Fe, en el contexto del cambio climático. http://hdl.handle.net/11185/707

Lúgaro, T. (2022). Caracterización climática de los vientos en Argentina a partir de datos observados y satelitales. https://anemoi.net.ar/static/img/Tesis_Lugaro.pdf

Marianetti, G. & Rivera, J. (2021). Riesgos asociados a eventos de precipitaciones intensas en la región oeste del Gran Mendoza, Argentina. ICU: Investigación, Ciencia y Universidad, 5(6), 31-42. https://doi.org/10.59872/icu.v5i6.369

Martín‐Vide, J. (2004). Spatial distribution of a daily precipitation concentration index in peninsular Spain. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 24(8), 959-971. https://doi.org/10.1002/joc.1030

Medina, F. D., Zossi, B. S., Bossolasco, A. & Elias, A. G. (2023). Performance of CHIRPS dataset for monthly and annual rainfall-indices in Northern Argentina. Atmospheric Research, 283, 106545. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106545

Mianabadi, A. (2023). Evaluation of long-term satellite-based precipitation products for developing intensity-frequency (IF) curves of daily precipitation. Atmospheric Research, 286, 106667. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2023.106667

Olmo, M. E. (2023). Cambios futuros de la precipitación extrema en el sudeste de Sudamérica: modelado climático estadístico regional y patrones de circulación sinóptica. http://hdl.handle.net/20.500.12110/tesis_n7282_Olmo

Ombadi, M., Nguyen, P., Sorooshian, S. & Hsu, K. L. (2018). Developing intensity‐duration‐frequency (IDF) curves from satellite‐based precipitation: Methodology and evaluation. Water Resources Research, 54(10), 7752-7766. https://doi.org/10.1029/2018WR022929

Paredes-Trejo, F. J., Barbosa, H. A. & Kumar, T. L. (2017). Validating CHIRPS-based satellite precipitation estimates in Northeast Brazil. Journal of arid environments, 139, 26-40. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2016.12.009

Prakash, S. (2019). Performance assessment of CHIRPS, MSWEP, SM2RAIN-CCI, and TMPA precipitation products across India. Journal of hydrology, 571, 50-59. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2019.01.036

Rivera, J. A., Marianetti, G. & Hinrichs, S. (2018). Validation of CHIRPS precipitation dataset along the Central Andes of Argentina. Atmospheric Research, 213, 437-449. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2018.06.023

Salih, W., Epule, T. E., EL Khalki, E. L., Ouatiki, H., Erraki, S., Achli, S. & Chehbouni, A. (2023). A comprehensive assessment of satellite precipitation products over a semi-arid region: focus on extreme events. Natural Hazards, 1-29. https://doi.org/10.1007/s11069-023-06317-y

Saucedo, G. I., Kurtz, D. B. & Contreras, F. I. (2023). Validación de precipitaciones estimadas mediante satélites para dos estaciones de la provincia de Corrientes (República Argentina). Contribuciones Científicas, 35(1), 46-53. https://gaea.org.ar/contribuciones/CC_GAEA_35.pdf#page=47

Serrano‐Notivoli, R., Beguería, S., Saz, M. Á. & De Luis, M. (2018). Recent trends reveal decreasing intensity of daily precipitation in Spain. International Journal of Climatology, 38(11), 4211-4224. https://doi.org/10.1002/joc.5562

Volonté, A. (2017). Geomorfología fluvial aplicada al peligro de crecidas: cuenca del arroyo San Bernardo, sistema de Ventania, Argentina. http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3453

Wischmeier, W. H. (1959). A rainfall erosion index for a universal soil‐loss equation. Soil Science Society of America Journal, 23(3), 246-249. https://doi.org/10.2136/sssaj1959.03615995002300030027x

Xu, W., Zou, Y., Zhang, G. & Linderman, M. (2015). A comparison among spatial interpolation techniques for daily rainfall data in Sichuan Province, China. International Journal of Climatology, 35(10), 2898-2907. https://doi.org/10.1002/joc.4180

Zambrano, F., Wardlow, B., Tadesse, T., Lillo-Saavedra, M. & Lagos, O. (2017). Evaluating satellite-derived long-term historical precipitation datasets for drought monitoring in Chile. Atmospheric Research, 186, 26-42. https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.11.006

Zambrano-Bigiarini, M. (2022). Package hydroGOF. https://cran.r-project.org/web/packages/hydroGOF/index.html

Publicado

2024-05-29

Cómo citar

Lambrecht, Y., Montico, A. ., & Picone, N. (2024). Validación de precipitación estimada por CHIRPS en una región semiárida de Argentina. Boletin Geografico, 46(46). Recuperado a partir de https://revele.uncoma.edu.ar/index.php/geografia/article/view/5110

Número

Sección

Artículos

ARK