Abstract
A precipitação é uma variável-chave do ciclo hidrológico, com implicações diretas sobre a gestão de recursos hídricos, agricultura e monitoramento climático, especialmente em regiões com elevada variabilidade pluviométrica, como o Nordeste do Brasil. Contudo, a escassez de dados observacionais contínuos e espacialmente distribuídos impõe desafios para o uso efetivo de informações pluviométricas em escalas sub-regionais. Neste contexto, produtos de precipitação, que combinam dados de satélite, reanálises e redes observacionais, têm sido amplamente utilizados como alternativa para contornar eventuais limitações da cobertura espacial dos dados medidos. Neste contexto, o objetivo deste estudo foi avaliar o desempenho dos produtos gridded CHIRPS, ERA5-Land, TerraClimate e BR-DWGD na estimativa da precipitação mensal, utilizando como referência o PB-MPGRID, um produto regional desenvolvido a partir de dados observacionais da AESA-PB, interpolado via método IDW com resolução de 500 metros, para o período de 1994 a 2024, com foco no Litoral da Paraíba. A comparação das séries temporais extraídas no Google Earth Engine e analisadas no Google Colab utilizou-se as métricas estatísticas do Erro Absoluto Médio (EAM), Raiz do Erro Quadrático Médio (REQM), Coeficiente de Determinação (R²) e Coeficiente de Correlação (r). Os resultados indicam que o BR-DWGD apresentou melhor desempenho, com R² = 0,98 e EAM de 10,4 mm, seguido do CHIRPS, que apesar da expressiva correlação (r = 0,96) subestimou eventos intensos. Já os produtos ERA5-Land e TerraClimate exibiram maiores erros com o PB-MPGRID. Diante dos resultados obtidos pode-se concluir que o PB-MPGRID representa uma base regional robusta na validação de estudos hidrometeorológicos na região, sendo uma ferramenta importante para melhorar a acurácia das análises pluviométricas no Litoral da Paraíba.