CONCLUSIONES
  1. El producto satelital TRMM 3B42 presenta inexactitudes de estimación en el Altiplano peruano-boliviano. Se encontró que el TRMM 3B42 diario en promedio subestima 70 por ciento de la lluvia en el Altiplano. Al comparar la señal de lluvia medida en estación y el TRMM sin corregir el Coeficiente de Determinación (R2) oscila entre 0.03 y 0.18; el Error Absoluto Medio (EAP), entre 0.63 y 1.03; el sesgo, entre 0.3 y 1.3; y la diferencia de entropía, entre -48.22 y  97.34. El error de estimación de lluvia TRMM en el Altiplano es posiblemente debido a que el TRMM no detecta la lluvia orográfica y a la diferencia de escala entre TRMM      (28 Km) y la lluvia medida en la estación meteorológica (nivel puntual), lo cual implica que a cada escala se estime o mida la lluvia con influencias diferentes como la escala sinóptica o a escala local.
  2. El Análisis Multi-resolución es útil para corregir precipitación diaria de TRMM 3B42 en diecinueve estaciones pluviométricas ubicadas en el Altiplano peruano - boliviano. El proceso permite heredar el detalle de cada estación meteorológica a las tendencias del TRMM, ya que proporciona el mecanismo para separar la tendencia del ruido a diferentes resoluciones de tiempo o niveles de descomposición manteniendo las propiedades de distribución de la lluvia medida. Con la corrección del TRMM se consiguió que al evaluar dicha señal con respecto a la lluvia medida se obtenga un R2 que oscila entre 0.87 y 0.96; un EAP, entre 0.29 y 1.03; un sesgo, entre 0.97 y 1.09; y una diferencia de entropía, entre -4.24  y 5. Finalmente, la corrección espacial fue posible porque la validación cruzada demostró que se puede emplear al detalle de cualquiera de las diecinueve estaciones estudiadas para corregir la lluvia estimada por TRMM.  

 

Recomendaciones
  • Para validar la metodología de corrección de TRMM, se sugiere aplicarla en zonas con topografía más compleja o con mayor variabilidad climática como es la región del Tíbet. Sin embargo, la falta de información de estaciones meteorológicas seguirá siendo una limitante especialmente en países en vías de desarrollo.
  • La interacción de la lluvia medida con procesos a múltiples escalas debería ser evaluada para construir un modelo dinámico con el cual se entienda el comportamiento y la retroalimentación de factores que dan origen a las variables meteorológicas medidas como la precipitación, temperatura y radiación, entre otros.