Análisis comparativo entre la precipitación de datos del sensor TRMM y las estaciones meteorológicas en el Altiplano Central periodo 2000-2011

Abstract

La precipitación es uno de los fenómenos meteorológicos más importantes para la Supervivencia de los seres Vivos, la Hidrología, y la Agricultura ya que, en eventos de precipitaciones intensas, puede resultar en descargas excesivas en ríos ocasionando inundaciones y dañar áreas agrícolas y/o urbanas. El estudio de esta variable podría generar alertas de posibles crecidas en los ríos, que es necesario para proteger a la población y aumentar la defensa civil. A razón de estos eventos extremos durante la última década, diversos grupos de investigación se han enfocado, en el desarrollo de la tecnología de sensores de satélites y su explotación, con el fin de obtener en tiempo real una estimación de la precipitación. En este sentido en el altiplano Central de Bolivia, la precipitación tiene alto impacto tanto en el sector agropecuario como en otros sectores económicos sociales. La precipitación tiene una gran variabilidad, y los productos de satélite contienen incertidumbre en sus valores, por lo que resulta necesario cotejar las estimaciones de satélite con las mediciones de las estaciones meteorológicas, para evaluar el comportamiento en el Altiplano Central de Bolivia. Asimismo, en este trabajo, se analizan los datos de precipitación estimados por satélite de la misión Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), a un conjunto de mediciones realizadas en 37 estaciones meteorológicas, ubicadas en el Altiplano Central, durante los años 2000 al 2011. Para cada estación se realizó un análisis comparativo de los datos puntuales de las estaciones con los pixeles generados por las imágenes TRMM. De este análisis comparativo, se ha determinado que el coeficiente de correlación, entre los datos de estaciones meteorológicas en relación a las imágenes TRMM, es de 0.91, este valor es reflejado en la mayoría de los resultados obtenidos en las 37 estaciones meteorológicas, llegando a la conclusión de que los datos de las imágenes TRMM son excelentes para aplicarlos en estudios hídricos.