02433nam a2200193 a 450000100080000000500110000800800410001910000170006024501740007726001330025150000550038452017020043965000260214165000110216765000250217865300140220365300090221765300130222620244802022-08-15       2015    bl uuuu  m   00u1 u    #d1 aROCHA, L. T.  aAvaliação da viabilidade de uso de precipitações obtidas por sensoriamento remoto em simulações hidrológicas na bacia do Rio Japaratuba/Se.h[electronic resource]  a2015. 72 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Sanitária) - Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, Sergipec2015  aOrientador: Prof. Dr. Marcus Aurélio Soares Cruz.  aA precipitação é considerada uma das variáveis mais importantes no ciclo hidrológico, sendo constantemente empregada para a validação de modelos numéricos de previsão de tempo e clima, balanço hídrico, radiação, entre outros. A compreensão da variabilidade espacial da precipitação em determinada região é essencial, uma vez que seu padrão interanual e sazonal é crucial para a agricultura e para diversos setores da economia. Neste contexto, a confiabilidade das estimativas de precipitação torna-se de suma importância. O Brasil, com sua dimensão continental, apresenta grandes problemas com a distribuição das estações meteorológicas, onde a rede de estações não abrange todo o território de forma satisfatória, desta forma, os erros de estimativa podem influenciar significativamente na análise do escoamento superficial, do déficit hídrico e do balanço de energia. Assim, os hidrólogos do mundo inteiro têm desenvolvido técnicas alternativas para a obtenção dos valores de precipitação, dentre essas técnicas pode-se destacar as imagens por satélite. Este estudo avaliou a viabilidade de aplicação de dados de precipitação estimados via sensoriamento remoto por meio do TRMM V7 3B42 em simulação hidrológica na bacia do rio Japaratuba. Os resultados indicaram que em escalas temporais acumuladas, como dez dias e mensal as estimativas são melhores que em escala diária, chegando a valores de 0,7 de coeficiente de Nash-Sutcliff e 0,84 para Correlação de Pearson em escala mensal. A aplicação em modelagem hidrológica deve ser precedida de uma avaliação da qualidade dos dados frente a postos pluviométricos da região de estudo.  aGeospatial technology  aModels  aSensoriamento Remoto  aModelagem  aTRMM  aWin_iph2