A imagem ao lado mostra a distribuição espacial da climatologia das precipitações no Brasil com base nos dados MERGE.

Região R1 (azul): Localizada no sul do Brasil, apresenta precipitações bem distribuídas ao longo do ano. Os sistemas que a influenciam incluem frentes frias, o sistema convectivo de mesoescala (MCS), a Zona de Convergência do Atlântico Sul (SACZ) e a corrente de jato de baixa altitude.

Região R2 (verde): Cobrindo a maior parte do Brasil, esta região tem um regime de monções claro, com maior precipitação no verão (DJF) e menor precipitação no inverno (JJA).

Região R3 (preto): A região mais seca, localizada no interior do Nordeste do Brasil, tem precipitação máxima no verão e mínima no inverno. Os principais sistemas são a Zona de Convergência Intertropical (ITCZ) e os vórtices ciclônicos de nível superior.

Região R4 (laranja): Na costa nordeste, esta região tem precipitação máxima no Inverno e mínima no Verão. Os sistemas que a influenciam incluem a ITCZ, MCS tropical, ventos alísios, vórtices ciclônicos de nível superior, ondas de leste e circulação de brisa marítima.

Região R5 (vermelho): Localizada no norte da Amazônia, esta região é influenciada pela ITCZ, linhas de tempestade tropical e ventos alísios.

Figura 1 – Distribuição espacial da climatologia da precipitação (1998–2016) com base nos dados MERGE para as cinco regiões identificadas, para cada quadrícula de aproximadamente 2 graus.

Figura 2 –Equitable threat score (ETS) para MERGE (preto), CoSch (azul), GSMaP-G (vermelho), IMERG-F (verde), TMPA-V7 (roxo) para as regiões R1 (a), R2 (b), R3 (c), R4 (d). Figura adaptada de Rozante et al. (2018)

O desempenho das estimativas de precipitação obtidas a partir dos algoritmos CoSch e MERGE é avaliado para cinco regiões do Brasil caracterizadas por regimes de precipitação distintos. O período de análise é de quatro anos, de 26 de junho de 2014 a 25 de junho de 2017. A precipitação acumulada em 24 horas para as regiões R1, R2 e R5 é bem representada por CoSch e MERGE. No entanto, para R3 e R4, onde a rede de observação é densa, apenas o MERGE representa bem a precipitação ao longo do período de estudo; em contrapartida, o CoSch não consegue captar efetivamente os padrões de precipitação de abril a novembro, durante os quais o regime de precipitação é dominado por nuvens quentes. As nuvens quentes são subestimadas pelos sensores de satélite (Rozante et al. 2018; Zeng et al. 2018) e, consequentemente, afetam diretamente os resultados do CoSch, uma vez que o algoritmo CoSch depende da remoção de vieses aditivos e multiplicativos. O MERGE não parece ser afetado por essa deficiência do satélite em regiões com alta densidade observacional, o que provavelmente está relacionado ao fato de que o MERGE recupera informações de sensores nas proximidades das observações existentes e interpola apenas dados observacionais. 

Os resultados obtidos até agora, também demonstram que o produto do CPTEC tem um desempenho melhor do que os produtos globais e com uma latência reduzida.