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dc.contributor.author
Benítez, Victoria D.
dc.contributor.author
Forgioni, Fernando Primo
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dc.contributor.author
Lovino, Miguel Angel
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dc.contributor.author
Sgroi, Leandro Carlos
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dc.contributor.author
Doyle, Moira Evelina
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dc.contributor.author
Muller, Gabriela Viviana
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dc.date.available
2024-04-08T12:53:51Z
dc.date.issued
2024-01
dc.identifier.citation
Benítez, Victoria D.; Forgioni, Fernando Primo; Lovino, Miguel Angel; Sgroi, Leandro Carlos; Doyle, Moira Evelina; et al.; Capability of satellite data to estimate observed precipitation in southeastern South America; John Wiley & Sons Ltd; International Journal of Climatology; 44; 3; 1-2024; 792-811
dc.identifier.issn
0899-8418
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/232321
dc.description.abstract
Precipitation is a fundamental component of the water cycle. Satellite-derived precipitation estimates with high spatial resolution and daily to subdaily temporal resolution become very important in regions with a limited ground-based measurement network, such as southeastern South America (SESA). This study evaluates the performance of four state-of-the-art satellite products, including IMERG V.06 Final Run, PERSIANN, PERSIANN CCS-CDR and PDIR-NOW in representing observed precipitation over SESA during the 2001–2020 period. The ability of each product to represent observed annual and seasonal precipitation patterns was assessed. Statistical and categorical evaluation metrics were used to evaluate the performance of satellite precipitationestimates at monthly and daily timescales. Our results report that IMERG and CCS-CDR achieve the best performance in estimating observed precipitation patterns at annual and seasonal timescales. While all satellite products effectively identify autumn and spring precipitation patterns, they struggle to represent winter and summer patterns. Notably, all satellite precipitation productshave a better agreement with observed precipitation in wetter regions compared to drier regions, as indicated by the spatial distribution of continuous validation metrics. IMERG stands out as the most accurate product, reaching the highest correlation coefficients (0.75 < CC < 0.95) and Kling–Guptaefficiencies (0.65 < KGE < 0.85, rate as good to very good performance). Regarding categorical statistical metrics, IMERG correctly estimates the fraction of observed rainy days (POD > 0.7, CSI > 0.6) and shows the lowest fraction of estimated precipitation events that did not occur. PERSIANN, CCSCDR and PDIR-NOW exhibit lower performances, mainly in drier areas. Moreover, PERSIANN and PDIR-NOW tend to overestimate observed precipitation in almost the entire SESA region. We expect this validation study will provide greater reliability to satellite precipitation estimates, in order to provide an alternative that complement the scarce observed information available for decision-making in water management and agricultural planning.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
John Wiley & Sons Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
precipitation
dc.subject
satellite observations
dc.subject
southeastern South America
dc.subject.classification
Meteorología y Ciencias Atmosféricas
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dc.subject.classification
Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Capability of satellite data to estimate observed precipitation in southeastern South America
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2024-03-19T14:17:42Z
dc.journal.volume
44
dc.journal.number
3
dc.journal.pagination
792-811
dc.journal.pais
Reino Unido
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dc.description.fil
Fil: Benítez, Victoria D.. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Forgioni, Fernando Primo. Universidade Federal de Santa Maria; Brasil
dc.description.fil
Fil: Lovino, Miguel Angel. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.fil
Fil: Sgroi, Leandro Carlos. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina
dc.description.fil
Fil: Doyle, Moira Evelina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro de Investigaciones del Mar y la Atmósfera; Argentina
dc.description.fil
Fil: Muller, Gabriela Viviana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingenieria y Ciencias Hidricas. Centro de Estudios de Variabilidad y Cambio Climatico.; Argentina
dc.journal.title
International Journal of Climatology
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://rmets.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.8356
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1002/joc.8356
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