Improved rainfall and temperature satellite dataset in areas with scarce weather stations data: case study in Ancash, Peru

Abstract

[EN] Rainfall and temperature variables play an important role in understanding meteorology at global and regional scales. However, the availability of meteorological information in areas of complex topography is difficult, as the density of weather stations is often very low. In this study, we focused on improving existing satellite products for these areas, using Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) and Global Precipitation Measurement (GPM) data for rainfall and Modern Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2 (MERRA-2) data for air temperature. Our objective was to propose a model that improves the accuracy and correlation of satellite data with observed data on a monthly scale during 2012-2017. The improvement of rainfall satellite data was performed using 4 regions: region 1 Santa (R1Sn), region 2 Marañón (R2Mr), region 3 Pativilca (R3Pt) and region 4 Pacific (R4Pc). For temperature, a model based on the use of the slope obtained between temperature and altitude data was used. In addition, the reliability of the TRMM, GPM and MERRA-2 data was analyzed based on the ratio of the mean square error, PBIAS, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and correlation coefficient. The final products obtained from the model for temperature are reliable with R2 ranging from 0.72 to 0.95 for the months of February and August respectively, while the improved rainfall products obtained are shown to be acceptable (NSE≥0.6) for the regions R1Sn, R2Mr and R3Pt. However, in R4Pc it is unacceptable (NSE<0.4), reflecting that the additive model is not suitable in regions with low rainfall values.

[ES] Las variables de precipitación y temperatura desempeñan un papel importante en la comprensión de la meteorología a escala global y regional. Sin embargo, disponer de información meteorológica en zonas de topografía compleja es difícil, ya que la densidad de estaciones meteorológicas suele ser muy baja. En este estudio, nos centramos en mejorar los productos satelitales existentes para estas zonas, empleando datos de la Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) y Global Precipitation Measurement (GPM) para la precipitación y los datos Modern Era Retrospective Analysis for Research and Applications Version 2 (MERRA-2) para la temperatura. Nuestro objetivo fue proponer un modelo que mejore la precisión y la correlación de los datos satelitales con los datos observados a escala mensual durante el 2012-2017. La mejora de los datos satelitales de precipitación se realizó utilizando 4 regiones: región 1 Santa (R1Sn), región 2 Marañón (R2Mr), región 3 Pativilca (R3Pt) y región 4 Pacífico (R4Pc). En la temperatura se utilizó un modelo basado en el uso de la pendiente obtenida entre los datos de temperatura y altitud. Además, se analizó la fiabilidad de los datos TRMM, GPM y el MERRA-2 basándose en la relación del error cuadrático medio, PBIAS, la eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) y el coeficiente de correlación. Los productos finales obtenidos del modelo para la temperatura son fiables, con R2 entre 0,72 y 0,95 para los meses de febrero y agosto, respectivamente, mientras que los productos mejorados de precipitación obtenidos son aceptables (NSE≥0,6) para las regiones R1Sn, R2Mr y R3Pt. Sin embargo, en R4Pc es inaceptable (NSE<0,4), lo que refleja que el modelo aditivo empleado no es adecuado para regiones con bajos valores de precipitación.