RAINFALL ANALYSIS USING CHIRPS DATA AND GOOGLE EARTH ENGINE

Authors

DOI:

https://doi.org/10.14393/RCG2510172626

Abstract

The present study compared precipitation data estimated by CHIRPS to data observed at terrestrial meteorological stations, on a monthly temporal scale, and aimed to understand the spatial variability of data quality in the North of Minas Gerais mesoregion. A computer routine was also developed using the Google Earth Engine (GEE) platform for spatio-temporal analysis of CHIRPS data on a regional and municipal scale, as well as in watersheds. The CHIRPS data was extracted using the geographic coordinates of each INMET/ANA station, through an implementation (script) in Google Colab, obtaining the monthly rainfall values for the pixel coinciding with the geolocation of each station. Also in Google Colab, metrics were implemented to compare the observed and estimated data. The routine developed (PluvCHIRPS-V1) has four modules, structured through object-oriented programming with the JavaScript language in the GEE Code Editor. Given the results found and the low density of terrestrial meteorological stations in the study area, the CHIRPS dataset is recommended as an alternative source of meteorological data. The computational routine is intuitive, fast, and automated, with great potential for analyzing rainfall time series at different scales (municipal and regional).

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Author Biographies

Luiz Pedro de Oliveira Mendes, Universidade Estadual de Montes Claros

Graduando em Agronomia pela Universidade Estadual de Montes Claros.

Mariana Rodrigues Magalhães Romeiro, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais

Bacharel em Engenharia Florestal pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri, mestre em Ciência Florestal pela Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri e doutora em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa.

Lucas Jesus Leal Pimenta, Universidade Estadual de Montes Claros

Bacharel em Engenharia Civil pela Faculdades Integradas do Norte de Minas, mestre em Produção Vegetal pela Universidade Estadual de Montes Claros e doutorando em Produção Vegetal pela Universidade Estadual de Montes Claros.

Willer Fagundes de Oliveira, Universidade Estadual de Montes Claros

Bacharel em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras, mestre em Geografia pela Universidade Estadual de Montes Claros e doutor em Produção Vegetal pela Universidade Estadual de Montes Claros.

Silvânio Rodrigues dos Santos, Universidade Estadual de Montes Claros

Bacharel em Engenharia Agronômica pela Universidade Federal de Lavras, mestre em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras e doutor em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa.

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Published

2024-10-03

How to Cite

MENDES, L. P. de O.; ROMEIRO, M. R. M.; PIMENTA, L. J. L.; OLIVEIRA, W. F. de; SANTOS, S. R. dos. RAINFALL ANALYSIS USING CHIRPS DATA AND GOOGLE EARTH ENGINE. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 25, n. 101, p. 174–192, 2024. DOI: 10.14393/RCG2510172626. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/72626. Acesso em: 20 nov. 2024.

Issue

Vol. 25 No. 101 (2024): Outubro

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Artigos

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Copyright (c) 2024 Luiz Pedro de Oliveira Mendes, Mariana Rodrigues Magalhães Romeiro, Lucas Jesus Leal Pimenta, Willer Fagundes de Oliveira, Silvânio Rodrigues dos Santos

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