As chuvas da Amazônia observadas do espaço
11 de fevereiro de 2021 | Tempo de leitura: 8 minutos
Por Larissa de Castro Ribeiro
A chuva é um dos principais componentes do ciclo hidrológico e é diretamente responsável pela manutenção dos ecossistemas e da evolução da paisagem. Além do mais, a estimativa das chuvas é importante para a gestão de recursos hídricos e permite o planejamento de usos da água como o abastecimento público, agricultura e geração de energia. Assim, quantificar o quanto chove é essencial para a compreensão de diversos processos da dinâmica terrestre.
Chuva acumulada mensal do mês de outubro de 2020 (mm/mês), estimada pelo GPM (GPM_3IMERGM v06), na região da Amazônia. Fonte: Plataforma Giovanni (NASA).
Uma das maneiras mais comuns de se medir as chuvas é através da instalação de equipamentos em campo, como o pluviômetro (ilustrado na figura abaixo) que é um recipiente que armazena a chuva precipitada, nas chamadas estações pluviométricas. A medição é dada em milímetros, que representa a altura de água que acumula em uma dada área, sendo que cada unidade de milímetro de chuva corresponde a 1 litro de água em uma área de 1 m².
Entretanto, para algumas regiões, como a floresta amazônica, a rede de observações é insuficiente para representar a variação do comportamento da chuva ao longo de toda sua extensão. Esta limitação ocorre pela dificuldade de manter essas estações pluviométricas funcionais e instalar novas estações, principalmente por existirem áreas que são remotas e/ou de difícil acesso. Na plataforma HIDROWEB (acesse aqui) podemos observar a distribuição das estações pluviométricas mantidas pela Agência Nacional de Águas (ANA) no território brasileiro.
Pluviômetro automático. Fonte: Danrlei Menezes (IPH/UFRGS).
Em resposta a essas dificuldades, surgiram metodologias para estimar a chuva por meio de sensoriamento remoto, ou seja, através de dados gerados por satélites em missões espaciais. Algumas missões populares envolvem o TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission), que realiza uma análise de múltiplos satélites para estimar a chuva, o GOES (Geostationary Operational Environmental Satellite), cujas estimativas podem ser observadas com facilidade no portal do INMET (acesse aqui) na aba “satélite”, e o GPM (The Global Precipitation Measurement).
O GPM, por exemplo, utiliza uma constelação de satélites (ilustrada na figura abaixo) para estimar a precipitação a cada 30 minutos na faixa terrestre das latitudes de 60⁰N a 60⁰S, com resolução espacial de 0,1° x 0,1° (ou seja, ele estima a chuva para uma área de aproximadamente 10 km x 10 km).
Satélites e nações membros da constelação do GPM. Fonte: NASA.
Os dados de chuva estimados por sensoriamento remoto podem ser obtidos e observados através de sites como a plataforma Giovanni (GES-DISC Interactive Online Visualization ANd aNalysis Infrastructure) da NASA (acesse aqui), e com isso a chuva pode ser analisada e quantificada através um sistema de informação geográfica (SIG).
No nosso estudo “Precipitação estimada pelo Satélite TRMM na região do Estado de Roraima” avaliamos o uso de dados de satélite, comparando os dados estimados com os de 36 estações pluviométricas, disponibilizados pela Agência Nacional de Águas (ANA), utilizando séries históricas de precipitação de um período de 11 anos (2005 a 2015).
Na figura abaixo, podemos observar que as estimativas do TRMM foram subestimadas na região nordeste do estado, e superestimadas na região sul, quando comparadas aos valores medidos nas estações pluviométricas. Numa visão geral dos resultados, no entanto, quando avaliamos a magnitude dos erros e correlação das estimativas de chuva (saiba mais aqui), os dados observados pelo satélite apresentaram desempenho satisfatório na representação das precipitações pluviométricas do estado de Roraima.
Precipitação média anual no estado de Roraima a) obtido através de estações pluviométricas e b) obtido através do satélite TRMM. Fonte: Ribeiro et al, 2019.
Estudos como o aqui apresentado mostram que o sensoriamento remoto é uma alternativa interessante para estimar a chuva, podendo fornecer dados para estudos mais aprimorados de disponibilidade de água, principalmente em regiões com escassas medições. Entretanto, salientamos que é fundamental a existência de medições de campo como as de estações pluviométricas para que se possa avaliar, validar e aprimorar o desempenho das estimativas por satélite.
Ciência se faz com parceria
Este estudo fez parte da pesquisa de Trabalho de Conclusão de Curso realizada por Larissa de Castro Ribeiro, pela Universidade Federal de Roraima, sob orientação do professor Silvestre Lopes da Nobrega. Esta pesquisa contou com apoio financeiro da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) e com fornecimento de base de dados da Agência Nacional de Águas (ANA) e da Missão TRMM (NASA e JAXA).
Quer saber mais?
Ribeiro et al. (2019). Precipitação estimada pelo Satélite TRMM na região do Estado de Roraima. Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. ISBN: 978-85-17-00097-3. (acesse aqui).
Beck et al. (2019). MSWEP V2 Global 3-Hourly 0.1° Precipitation: Methodology and Quantitative Assessment. https://doi.org/10.1175/BAMS-D-17-0138.1. (acesse aqui).
Oliveira et al. (2019). Avaliação dos dados de precipitação estimados pelo MSWEP para a bacia Amazônica. Anais do XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto -SBSR ISBN: 978-85-17-00088-1. (acesse aqui)
Santos et al. (2018). Validação dos dados de precipitação estimados pelo satélite GPM na região sul do Amazonas. Rev. Ambient. Água [online]. 2019, vol.14, n.1. (acesse aqui).
NASA. IMERG: Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM. (acesse aqui).
NASA. TRMM – Tropical Rainfall Measuring Mission. (acesse aqui)
Larissa de Castro Ribeiro é Engenharia Civil pela Universidade Federal de Roraima (2018). Atualmente é mestranda no Instituto de Pesquisas Hidráulicas (IPH) – UFRGS, onde estuda a Caracterização do Regime Hidrológico dos Rios da América do Sul. Veja mais na Plataforma Lattes.
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