Sebastián Gavilan

La información de precipitación es crítica para la comprensión del equilibrio hidrológico a escala global. La lluvia, junto con otras variables ambientales tales como evapotranspiración, temperatura, humedad relativa, entre otras, representa un factor de interés para la producción agrícola. Debido a esto, surge la necesidad de llevar adelante estudios que posibiliten comprender mejor la variabilidad espacial y temporal de las mismas. En este trabajo se presenta una metodología que permite automatizar la descarga de series temporales de datos de precipitación de la Misión de Medición de la Lluvia Tropical (Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)) desde la plataforma Google Earth Engine (GEE) y validar los datos obtenidos con una serie de datos históricos de una estación meteorológica. Con este fin se desarrolló un sistema bajo la plataforma GEE para la generación y descarga de datos TRMM. Como caso de estudio se fijó la cuenca del Arroyo Las Conchas de la Provincia de Entre Ríos, Argentina. Para la validación de los resultados, se generó un set de datos con la información de precipitaciones desde el 1 de enero del 2000 al 31 de diciembre del 2015, medida por pluviómetros, para el área de influencia de la estación meteorológica de la Estación Experimental Agropecuaria del INTA de Oro Verde, departamento de Paraná, provincia de Entre Ríos, Argentina. Los resultados obtenidos mediante el proceso de evaluación muestran que existe una estrecha relación entre ambas fuentes de información. La metodología propuesta permitirá generar sets de datos históricos de precipitación para estudiar el régimen hídrico en regiones de difícil acceso o en cuencas extensas y poco pobladas.