RESUMO Os conjuntos de dados meteorológicos em grade representam uma alternativa valiosa para aplicações hidrometeorológicas, especialmente em áreas com observações terrestres limitadas. No entanto, é importante avaliar esses conjuntos de dados para quantificar sua precisão, erro e viés nas estimativas. O objetivo desta pesquisa foi avaliar o desempenho hidrológico de produtos meteorológicos em grade em bacias do altiplano peruano. Três abordagens de avaliação foram empregadas: 1) pixel-para-ponto, 2) valores médios sobre a bacia e 3) como forçantes no modelamento hidrológico. Utilizando dados de precipitação (P) e evapotranspiração potencial (PET) de AgERA5, ERA5-Land, MERRA-2 e PERSIANN-CDR, comparações foram feitas com 33 estações meteorológicas locais usando métricas estatísticas como coeficiente de correlação (CC), erro quadrático médio (RMSE) e viés percentual (PBIAS). Além disso, o modelo hidrológico GR4J foi aplicado em quatro bacias hidrográficas para avaliar o desempenho do modelo com diferentes combinações de dados. Os resultados mostraram que AgERA5 e ERA5-Land se destacaram na estimativa de precipitação diária, enquanto MERRA-2 teve o menor viés de PET. O uso de dados de referência para P e PET como forçantes do modelo gerou resultados consistentes nas bacias. No entanto, o desempenho diminuiu ao utilizar produtos quadriculados tanto para P quanto para PET, revelando limitações significativas na replicação dos processos hidrológicos e enfatizando a necessidade de aprimorar esses produtos para áreas com dados observacionais limitados.
ABSTRACT Gridded meteorological datasets represent a valuable alternative for hydrometeorological applications, especially in areas with limited ground observations. However, it is important to evaluate these datasets to quantify their accuracy, error, and bias in estimates. The objective of this research was to assess the hydrological performance of gridded meteorological products in Peruvian Altiplano basins. Three evaluation approaches were employed: 1) pixel-to-point, 2) basin-averaged values, and 3) as forcings in hydrological modeling. Using precipitation (P) and potential evapotranspiration (PET) data from AgERA5, ERA5-Land, MERRA-2, and PERSIANN-CDR, comparisons were made with 33 local meteorological stations using statistical metrics such as correlation coefficient (CC), root mean square error (RMSE), and percentage bias (PBIAS). Additionally, the GR4J hydrological model was employed in four watersheds to assess model performance with different data combinations. Results showed that AgERA5 and ERA5-Land excelled in daily precipitation estimation, while MERRA-2 had the lowest PET bias. Using reference data for P and PET as model forcings yielded consistent results across basins. However, the performance declined when using gridded products for both P and PET, revealing significant limitations in replicating hydrological processes and emphasizing the need to enhance these products for areas with limited observational data.