Repositorio
Institucional

Baez-Villanueva, Oscar Manuel

Zambrano-Bigiarini, Mauricio

Ribbe, Lars

Nauditt, Alexandra

Diego Giraldo-Osorio, Juan

Nguyen Xuan Thinh

Temporal and spatial evaluation of satellite rainfall estimates over different regions in Latin-America

ELSEVIER SCIENCE INC

ATMOSPHERIC RESEARCH

en

In developing countries, an accurate representation of the spatio-temporal variability of rainfall is currently severely limited, therefore, satellite-based rainfall estimates (SREs) are promising alternatives. In this work, six state-of-the-art SREs (TRMM 3B42v7, TRMM 3B42RT, CHIRPSv2, CMORPHv1, PERSIANN-CDR, and MSWEPv2) are evaluated over three different basins in Latin-America, using a point-to-pixel comparison at daily, monthly, and seasonal timescales. Three continuous (root mean squared error, modified Kling-Gupta efficiency, and percent bias) and three categorical (probability of detection, false alarm ratio, and frequency bias) indices are used to evaluate the performance of the different SREs, and to assess if the upscaling procedure used, in CHIRPSv2 and MSWEPv2, to enable a consistent point-to-pixel comparison affects the evaluation of the SREs performance at different time scales. Our results show that for Paraiba do Sul in Brazil, MSWEPv2 presented the best performance at daily and monthly time scales, while CHIRPSv2 performed the best at these timescales over the Magdalena River Basin in Colombia. In the Imperial River Basin in Chile, MSWEPv2 and CHIRPSv2 performed the best at daily and monthly time scales, respectively. When the basins were evaluated at seasonal scale, CMORPHv1 performed the best for DJF and SON, TRMM 3B42v7 for MAM, and PERSIANN-CDR for JJA over Imperial Basin. MSWEPv2 performed the best over Paraiba do Sul Basin for all seasons and CHIRPSv2 showed the best performance over Magdalena Basin. The Modified Kling-Gupta efficiency (KGE') proved to be a useful evaluation index because it decomposes the performance of the SREs into linear correlation, bias, and variability parameters, while the Root Mean Squared Error (RMSE) is not recommended for evaluating SREs performance because it gives more weight to high rainfall events and its results are not comparable between areas with different precipitation regimes. On the other hand, CHIRPSv2 and MSWEPv2 presented different performance, for some study areas and time scales, when evaluated with their original spatial resolution (0.05 degrees and 0.1, respectively) with respect to the evaluation resulting after applying the spatial upscaling (to a unified 0.25), showing that the upscaling procedure might impact the SRE performance. We finally conclude that a site-specific validation is needed before using any SRE, and we recommend to evaluate the SRE performance before and after applying any upscaling procedure in order to select the SRE that best represents the spatio-temporal precipitation patterns of a site.

En países en desarrollo, una representación precisa de la variabilidad espacio-temporal de la precipitación es actualmente muy limitada, por lo tanto, las estimaciones de precipitación basadas en satélites (SREs) son alternativas prometedoras. En este trabajo, seis SREs de última generación (TRMM 3B42v7, TRMM 3B42RT, CHIRPSv2, CMORPHv1, PERSIANN-CDR y MSWEPv2) se evalúan en tres cuencas diferentes en Latinoamérica, utilizando una comparación punto a píxel en escalas de tiempo diarias, mensuales y estacionales. Tres índices continuos (error cuadrático medio, eficiencia de Kling-Gupta modificada y sesgo porcentual) y tres categóricos (probabilidad de detección, tasa de falsas alarmas y sesgo de frecuencia) se utilizan para evaluar el desempeño de los diferentes SREs y para evaluar si el procedimiento de escalamiento utilizado, en CHIRPSv2 y MSWEPv2, para permitir una comparación consistente punto a píxel afecta la evaluación del desempeño de los SREs en diferentes escalas de tiempo. Nuestros resultados muestran que, para Paraiba do Sul en Brasil, MSWEPv2 presentó el mejor rendimiento en las escalas diarias y mensuales, mientras que CHIRPSv2 tuvo el mejor rendimiento en estas escalas en la cuenca del río Magdalena en Colombia. En la cuenca del río Imperial en Chile, MSWEPv2 y CHIRPSv2 tuvieron el mejor rendimiento en las escalas diarias y mensuales, respectivamente. Al evaluar las cuencas a escala estacional, CMORPHv1 tuvo el mejor rendimiento para DJF y SON, TRMM 3B42v7 para MAM y PERSIANN-CDR para JJA en la cuenca Imperial. MSWEPv2 tuvo el mejor rendimiento en la cuenca de Paraiba do Sul en todas las estaciones, y CHIRPSv2 mostró el mejor rendimiento en la cuenca del Magdalena. La eficiencia Kling-Gupta Modificada (KGE') resultó ser un índice de evaluación útil, ya que descompone el rendimiento de los SRE en parámetros de correlación lineal, sesgo y variabilidad. Sin embargo, el Error Cuadrático Medio (RMSE) no se recomienda para evaluar el rendimiento de los SRE, ya que otorga mayor peso a los eventos de alta precipitación y sus resultados no son comparables entre áreas con diferentes regímenes de precipitación. Por otro lado, CHIRPSv2 y MSWEPv2 presentaron un rendimiento diferente, para algunas áreas de estudio y escalas de tiempo, al evaluarse con su resolución espacial original (0,05 y 0,1 grados, respectivamente) con respecto a la evaluación resultante tras aplicar el escalamiento espacial (a un valor unificado de 0,25), lo que demuestra que el procedimiento de escalamiento podría afectar el rendimiento de los SRE. Finalmente, concluimos que se necesita una validación específica del sitio antes de utilizar cualquier SRE, y recomendamos evaluar el rendimiento de los SRE antes y después de aplicar cualquier procedimiento de escalamiento para seleccionar el SRE que mejor represente los patrones de precipitación espacio-temporales de un sitio.

Artículo original

Los autores agradecen a FONDECYT (11150861) por financiar parcialmente la colaboración entre la Universidad de la Frontera (Temuco, Chile) y el Instituto de Tecnología y Gestión de Recursos en los Trópicos y Subtrópicos (Colonia, Alemania). También agradecen al programa de doctorado de los Centros para el Desarrollo de Recursos Naturales (CNRD) por el apoyo financiero al autor principal (beca de doctorado).

The authors thank FONDECYT (11150861) for partially funding the collaboration between the Universidad de la Frontera (Temuco, Chile) and the Institute for Technology and Resources Management in the Tropics and Subtropics (Koln, Germany). The authors also thank the Centers for Natural Resources and Development (CNRD) Ph.D. program for the financial support to the main author (Ph.D. scholarship).

10.1016/j.atmosres.2018.05.011

pdf

CHIRPSv2

MSWEPv2

Precipitation

Satellite

Upscaling influence

Validation of SREs

CHIRPSv2

MSWEPv2

Precipitación

Satélite

Influencia mejorada

Validación de SRE

Meteorology & Atmospheric Sciences

CHIRPSv2

MSWEPv2

Precipitation

Satellite

Upscaling influence

Validation of SREs

CHIRPSv2

MSWEPv2

Precipitación

Satélite

Influencia mejorada

Validación de SRE

Meteorología y Ciencias Atmosféricas

Oceanografía, Hidrología y Recursos del Agua

Geociencias

version publicada

hibrida

verde

metadata

metadata

WOS:000442169800004

Temporal and spatial evaluation of satellite rainfall estimates over different regions in Latin-America

Artículo original

ELSEVIER SCIENCE INC

ATMOSPHERIC RESEARCH

Meteorología y Ciencias Atmosféricas

0169-8095

en

ANID FONDECYT 11150861

CNRD

The authors thank FONDECYT (11150861) for partially funding the collaboration between the Universidad de la Frontera (Temuco, Chile) and the Institute for Technology and Resources Management in the Tropics and Subtropics (Koln, Germany). The authors also thank the Centers for Natural Resources and Development (CNRD) Ph.D. program for the financial support to the main author (Ph.D. scholarship).

pdf

34

50

ANID FONDECYT 11150861#CNRD