Análisis comparativo de datos de precipitación de sensores remotos y estaciones de superficie en la cuenca del río Paracatu, Cerrado brasileño - Douglas de Oliveira Silva, Maycow; Sérgio Cardoso Batista, Paulo; Sharrine Omari D. de Oliveira Marra; Loures Ferreira, Marinaldo (Investigaciones Geográficas, 2025)
La estimación precisa de la precipitación es esencial para la gestión de los recursos hídricos, especialmente en regiones tropicales donde la variabilidad espacial y temporal de las lluvias presenta desafíos significativos. En áreas con cobertura limitada de estaciones terrestres, los productos satelitales, como el Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), se han vuelto particularmente valiosos. Este estudio evaluó los datos de CHIRPS en comparación con los registros de estaciones de superficie en la cuenca del río Paracatu, en el Cerrado brasileño, durante el período de 2010 a 2023, empleando un enfoque de “punto a píxel”. Entre los análisis estadísticos, utilizamos métricas comúnmente aplicadas en estudios de precipitación, como el coeficiente de correlación de Pearson (CC), el sesgo relativo (BIAS), el coeficiente de determinación (R²) y la raíz del error cuadrático medio (RMSE). Los coeficientes de determinación mensuales (R²) variaron entre 0.77 y 0.89, lo que refleja la capacidad de CHIRPS para captar los patrones de precipitación en esta escala. Sin embargo, su precisión disminuyó al estimar la precipitación anual total, lo que pone en evidencia algunas limitaciones. A pesar de estos desafíos, CHIRPS sigue siendo una herramienta valiosa para complementar los datos de superficie a escala mensual, aunque las discrepancias son más pronunciadas durante los períodos de lluvias intensas y en los acumulados anuales. Investigaciones futuras deberían explorar la integración de productos adicionales de teledetección y evaluar cómo las condiciones climáticas cambiantes afectan las estimaciones de precipitación.