Abstract:
En los últimos años, muchos investigadores han orientado sus estudios a aprovechar los beneficios que se pueden obtener a través de las Estimaciones de Precipitación Basadas en Satélite (EPB), en escalas de tiempo diarias, mensuales y anuales. El uso de EPBs es una de las alternativas para solucionar el problema de las cuencas con poco o ningún instrumento. El objetivo de la investigación es evaluar estimaciones de precipitación basadas en satélites, utilizando modelación hidrológica en la cuenca del río Ramis, Perú. La evaluación se llevó a cabo durante 16 años (2003 - 2019), utilizando EPBs, Tropical Rainfall Measurement Mission (TRMM-3B42) y Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks- Climate Data Record (PERSIANN-CDR).Los resultados de la comparación con estaciones meteorológicas indican que PERSIANN-CDR es mejor que TRMM-3B42 con r = 0.50 y 0.38 respectivamente. Sin embargo, el uso de las EPBS como datos de entrada en el modelo hidrológico, Herramienta de Evaluación de Suelos y Aguas (SWAT), los resultados obtenidos calibrados para TRMM-3B42 son insatisfactorios, con r = 0.77, NSE = -0.24 y el porcentaje de sesgo PBIAS = 56.50 %, para PERSIANN-CDR con r = 0,63, NSE = -0,01 y PBIAS = 62.30%. Obteniendo un buen resultado r = 0.86 y NSE = 0,73 al utilizar las medidas de las estaciones meteorológicas. La evaluación de los datos de entrada en el modelo hidrológico muestra la magnitud del error de los EPBs, cuyos datos de entrada deben ser corregidos antes de ser utilizados.