Para algumas aplicações meteorológicas, o conhecimento da radiação solar incidente à superfície (Sin) é muito importante. Métodos convencionais de medida deste fluxo são pontuais e, portanto, representativos de pequenas áreas. Por outro lado, os satélites meteorológicos possibilitam uma cobertura regular de todo o globo terrestre, proporcionando estimativas de fluxos radiativos sobre grandes áreas com resolução espacial do sensor (apenas alguns quilômetros). Além disso, produtos de reanálise fornecem estimativas alternativas de Sin, que precisam ser adequadamente validadas. Este trabalho compara quatro bancos de dados de radiação solar incidente para a América do Sul: três produtos provenientes de reanálise (NCEP/NCAR, ERA-40 e Eta/CPTEC) e o produto gerado pelo algoritmo GL1.2, que produz estimativas da Sin a partir do conjunto de imagens do satélite GOES. Os resultados mostram que os campos de radiação solar incidente dos produtos de reanálise do NCEP/NCAR, ERA-40 e as estimativas do satélite GOES apresentam valores médios mensais bem próximos para todos os biomas e bacias estudados. Já a reanálise do Eta/CPTEC apresentou valores bem mais elevados para à radiação sobre a América do Sul, tanto para a média anual como nas médias mensais analisadas.

For some meteorological applications, knowledge of incoming solar radiation at surface level (Sin) is very important. Conventional measurements of this flux by individual sensors are representative of small areas only. On the other hand, meteorological satellites allow a regular cover of the entire globe, providing estimates of radiative fluxes over wide areas, within the spatial resolution of the sensor (a few km). In addition, reanalysis products provide alternative Sin estimates that must be adequately validated. This work compares four long-term Sin databases for South America: three reanalysis products (NCEP/NCAR, ERA-40 e Eta/CPTEC) and the database produced by the algorithm GL1.2, which estimates Sin from a set of GOES images. The results indicate that the monthly fields of the NCEP/NCAR and the ERA-40 and the GOES-based estimates are very similar for all studied regions. On the other hand, Eta/CPTEC reanalysis presents much higher radiation values, for both the long-term annual and monthly means over South America.

Este trabalho compara cinco bancos de dados de precipitação para a América do Sul, para o período 2000 a 2004, considerando a variação meridional, a variação por diferentes bacias hidrográficas (Amazonas, Tocantins, São Francisco, Orinoco, Paraná/Prata, além das bacias dos rios da Patagônia) e pelos principais tipos de vegetação (floresta tropical perene, floresta tropical semi-decídua, caatinga, cerrado e pampas). Foram utilizados três produtos provenientes da composição de dados observados com sensoriamento remoto (TRMM, CMAP e GPCP) e dois de dados de reanálise (NCEP/NCAR e CPTEC). Os resultados indicam que os campos de intensidade média da precipitação anual dos diferentes produtos apresentam comportamento diferenciado entre si. Por exemplo, a reanálise do CPTEC não é capaz de representar os principais regimes de precipitação existentes no continente, demonstrando uma forte tendência em superestimar a intensidade média da precipitação no interior do nordeste brasileiro e subestimá-la na maioria das demais regiões. Os produtos que combinam dados de estações pluviométricas com os de sensoriamento remoto, mostram-se com valores bem próximos do esperado, principalmente o CMAP e GPCP.

This work compares five precipitation datasets for South America, for the period 2000-2004, considering the meridional variation, the variation across the main continental watersheds (Amazonas, Tocantins, São Francisco, Orinoco, Paraná/Prata, in addition to the main Patagônia basins) and across the main vegetation types (tropical evergreen forest, tropical deciduous forest, woodland, savanna and grassland/steppe). We compare three products based on a combination of rain gauge measurements and satellite data (TRMM, CMAP and GPCP) and two based on reanalyzed meteorological datasets (NCEP/NCAR and CPTEC). The results indicate that the annual average precipitation fields of the different products present different behavior among them. For example, the CPTEC reanalysis does not represent the main regimes of precipitation in the continent, overestimating the precipitation in the interior of northeast Brazil and underestimating the precipitation in the rest of the continent. The combined rain gauge-remote sensing products obtained similar patterns, mainly CMAP and GPCP.