Comparación de datos de precipitación estimada por Trmm con mediciones en estaciones meteorológicas de Entre Ríos, Argentina

Abstract

En la provincia de Entre Ríos (Argentina) la precipitación tiene alto impacto tanto en sector agropecuario como en otros sectores económico-sociales. La precipitación tiene una gran variabilidad y los productos de satélite contienen incertidumbre en sus valores, por lo que resulta necesario confrontar las estimaciones de satélite con las mediciones de pluviómetros en tierra para evaluar el comportamiento a escala local y regional. En este trabajo se analizan los datos de precipitación estimados por satélite de la misión Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) conjuntamente con mediciones realizadas en seis estaciones meteorológicas, ubicadas en la provincia, durante los años 2010 y 2011. Para cada estación se realizó un análisis de correlación considerando datos diarios de precipitación acumulada en periodos de ocho días y mensuales. Los resultados muestran que con una confianza del 95% no hay diferencias significativas de varianzas para cinco estaciones y que no hay diferencias significativas de medias en ninguna de las estaciones. Resulta que las estaciones presentan correlaciones con valores de rentre 0.10 y 0.7 para datos diarios, entre 0.65 y 0.82 para datos acumulados en periodos de ocho días y entre 0.58 y 0.82 para precipitación mensual, todos los coeficientes son significativos al 95% de confianza.

In the province of Entre Rios (Argentina) rainfall has high impact on both agriculture and other economic and social sectors. Rainfall has a great variability and satellite products contain uncertainty in their values, so it is necessary to compare the satellite estimates with ground rain gauge measurements to evaluate the performance at local and regional level. In this paper are analyzed the information of rainfall estimated by satellite Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) together with measurements realized in six meteorological stations, located in the area of study, during the year 2010 and 2011. For each station correlation analysis considering daily data, accumulated precipitation 8 days and monthly, was performed. The results show that with 95% confidence no significant difference in variances for five stations and no significant mean differences in any of the seasons. It turns out that the stations have correlations with r values between 0.10 and 0.7 for daily data, between 0.65 and 0.82 for data accumulated in periods of 8 days and between 0.58 and 0.82 for monthly rainfall, all coefficients are significant at 95% confidence level.