Precipitación satelital

En esta página se describen productos datos de precipitación satelital, de extensión espacial quasi-global incluyendo datos de pluviómetros in situ para crear las series temporales grilladas de precipitaciones mensual. En la siguiente Tabla se muestran los tres productos satelitales revisados; el dominio, resolución espacial y período que abarcan.

Producto Satelital 3B42v7 CHIRPSv2 MSWEPv11
Latitud (°) mínima -50.0 -50.0 -56.0
máxima -17.5 -17.5 -17.5
Longitud (°) mínima -75.8 -75.7 -75.8
máxima -66.5 -66.4 -66.5
Resolución espacial (°) 0.25 0.05 0.25
Período 1998 – 2016 1981 – 2016 1979 – 2014

3B42 (TRMM Multi-Satellite Precipitaion Analysis) realiza una estimación en tiempo real de precipitación quasi-global. El algoritmo aplicado corresponde a la versión 7, es un producto obtenido a partir de combinaciones estimadas de mircoondas-infrarrojo (IR), calibradas y computadas sobre una grilla.

CHIRPS (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data) entrega imágenes satelitales incluyendo datos de pluviómetros in situ para crear las series temporales grilladas de precipitaciones, especialmente diseñadas para el análisis de tendencias y monitoreo estacional de sequías.

MSWEP (Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation) es un nuevo producto global histórico de precipitación, tiene la ventaja de completar la información satelital, calibrada y basada en reanálisis para estimar la precipitación sobre el dominio global.

Referencia Bibliográfica

  • Zambrano-Bigiarini, M., Nauditt, A., Birkel, C., Verbist, K., and Ribbe, L. (2017): Temporal and spatial evaluation of satellite-based rainfall estimates across the complex topographical and climatic gradients of Chile, Hydrol. Earth Syst. Sci., 21, 1295-1320, https://doi.org/10.5194/hess-21-1295-2017
  • Alvarez-Garreton, C., Mendoza, P. A., Boisier, J. P., Addor, N., Galleguillos, M., Zambrano-Bigiarini, M., Lara, A., Puelma, C., Cortes, G., Garreaud, R., McPhee, J., and Ayala, A. (2018): The CAMELS-CL dataset: catchment attributes and meteorology for large sample studies – Chile dataset, Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss., https://doi.org/10.5194/hess-2018-23 (in review).


Figura 1: Promedio por período conjunto de meses para la precipitación (mm) entre 1998-2016