| Summary: | A estimativa de precipitação por satélite tem se mostrado uma importante alternativa para o monitoramento da precipitação, principalmente devido às suas altas resoluções espacial e temporal. Dentre as principais aplicações desse tipo de produto destaca-se a modelagem hidrológica em áreas onde a rede convencional de pluviômetros, ou mesmo aquela destinada ao monitoramento em tempo real, é precária no que se refere à sua cobertura espacial e/ou temporal. Nesse contexto, esta pesquisa avaliou as estimativas de precipitação por satélite em aplicações hidrológicas na bacia dos rios Tocantins e Araguaia, e investigou como a propagação dos erros nas estimativas de precipitação por satélite são traduzidas em vazão. Para isso foi implementado o modelo estocástico multidimensional de propagação do erro das estimativas de precipitação por satélite SREM2D (do inglês \emph{Two-Dimensional Satellite Rainfall Error Model)} a partir de dados diários de precipitação observados e estimados por satélite provenientes dos algoritmos CMORPH (do inglês \emph{Climate Prediction Center morphing technique)}, 3B42RT (do inglês \emph{Tropical Rainfall M easuring Mission real-time 3B42 product)}, HYDROE (do inglês \emph{Hydroestimator)} e GSMAP (do inglês \emph{Global Satellite Mapping of Precipitation)}, para o período de 2008 à 2011. Os campos de precipitação por conjuntos gerados pelo modelo estocástico mencionado foram utilizados para forçar o Modelo Hidrológico Distribuído do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (MHD-INPE), previamente calibrado e validado nos períodos de 2000 à 2008 e 2008 à 2011, respectivamente. Os resultados obtidos durante as estações chuvosas e secas ao longo dos três anos (2008-2011) mostram que o modelo estocástico multidimensional de propagação do erro das estimativas de precipitação por satélite utilizado neste estudo gera conjuntos de precipitação realísticos, que podem ser utilizados para forçar o modelo hidrológico distribuído (MHD-INPE) e permitir o monitoramento de hidrológico em tempo real. === Satellite precipitation estimations are an important alternative for monitoring of pre-cipitation due to its high spatial and temporal resolution. This type of product can be applied in hydrological modeling in areas with poor spatial and temporal coverage ofthe conventional rain gauges and/or or the automatic (real time) networks. In this context, this study evaluated the satellite rainfall estimation in hydrological applications in the Araguaia and Tocantins rivers basin, and investigated how the propagation of errors in satellite rainfall estimates impacted river discharges. To achieve this goal, the multidimensional stochastic model erro r propagation SREM2D (TwoDimensional Satellite Rainfall Error Model) was implemented using observed daily rainfall data and satellite estimates from the CMORPH (Clímate Prediction Center morphing technique); 3B42RT (Tropical Rainfall Measuring Mission real time 3B42 product); HYDROE (Hydroestimator); and GSMAP (Global Satellite Mapping of Precipitation) algorithms, for the period 2008 to 2011. Precipitations fields generated using the stochastic model were used to force the Distributed Hydrological Model of the National Institute for Space Research (MHD-INPE), which was calibrated and validated in the periods 2000-2008 and 2008-2011, respectively. The results obtained during the rainy and dry seasons over a three years period (2008-2011) showed that the multidimensional stochastic error propagation of satellite precipitation estimates used in this study generates realistic precipitation sets, which can be used to force the distributed hydrological model (MHD-INPE) and allow real-time hydrological monitoring.
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