Este trabalho tem por finalidade propor uma avaliação regional da acurácia dos algoritmos globais operacionais de correção atmosférica Multicanal (MCSST), derivados pela (NOAA), e utilizados na determinação da temperatura da superfície do mar (TSM) por satélite. A área de estudo pertence a região oeste do oceano Atlântico Sul, abrangendo as costas sul e sudeste do Brasil. São utilizados dados coincidentes e simultâneos dos satélites meteorológicos da série NOAA (sensor AVHRR), gravados pela estação HRPT do INPE de Cachoeira Paulista-SP, e de campo, obtidos por derivadores de baixo custo (LCDs), no âmbito do projeto COROAS (Circulação Oceânica da Região Oeste do Atlântico Sul), para o período de fevereiro de 1993 a junho de 1994. As coincidências temporais são em torno de um intervalo de 12 horas e as espaciais entre 2 Km e 12 Km. A avaliação consiste na análise estatística das acurácias (RMSDs) dos algoritmos e dos desvios tendenciosos de temperatura (diferenças médias de temperatura satélite-bóia ou "bias"). O algoritmo global "split-window" do satélite NOAA 11 revelou uma RMSD de 0,87°C, com um "bias" de 0,24°C, enquanto que o algoritmo do NOAA 12 apresentou uma RMSD de 0,94 com um "bias" de 0,32°C. Para se eliminar estes desvios tendenciosos e aumentar as acurácias (diminuir as RMSDs), novos algoritmos regionais foram derivados de duas formas diferentes. Na primeira, uma regressão linear simples foi usada para corrigir os valores de TSM gerados pelo algoritmo global. Na segunda, uma equação "split-window" foi derivada por modelos de regressão linear múltipla. Quando comparados com os algoritmos globais, os novos algoritmos derivados pela primeira forma demonstraram um aumento na acurácia de 0,18°C para o NOAA 11 (RMSD = 0,69°C) e de 0,06°C para o NOAA 12 (RMSD = 0,88°C). Pela segunda forma, as equações derivadas apresentaram uma melhoria de 0,09°C para o NOAA 11 (RMSD = 0,78) e de 0,05°C para o NOAA 12 (RMSD = 0,89). Os valores obtidos são ligeiramente inferiores ao valor de acurácia médio atribuído ao algorítmo global (0,07°C). Provavelmente isto se deve ao fato da maioria dos dados utilizados estarem localizados em regiões frontais, na borda oeste da Corrente do Brasil, de significativos gradientes de TSM e com grande presença de meandros e vórtices. Recomenda-se também, que para uma melhor estimativa da TSM, os algoritmos split-window sejam derivados a partir de uma série de dados com uma distribuição temporal mais ampla.
The accuracies of the global Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) split-window Sea Surface Temperature (SST) algorithms, derived from NOAA 11 and 12 satellites, were determined from comparisons with a match-up data set of COROAS project drifting buoy measurements for the southeast coast of Brazil, in the western part of the South Atlantic Ocean. The match-ups were screened from the HRPT scenes recorded by the INPE station in Cachoeira Paulista -SP, from February 1993 to June 1994. The temporal and the spatial coincidences are within 12 hours and between 2 Km and 12 Km. The NOAA 11 split-window global algorithm had a RMSD of 0.87°C with a computed bias of 0.24°C, providing better results than the NOAA 12 algorithm, wich presented. a RMSD of 0.94°C and a bias of 0.32°C. Seasonal comparisons showed that the algorithms for both satellites had best accuracies in the summer. In order to eliminate the bias and reduce the RMSD's, new regional algorithms were derived for the southeast coast of Brazil, with two different approaches. In the first, simple regression lines are used to correct the SST values, generated by the global algorithm. In the second, new split-window equations were derived by multiple regression models. When compared with the global algorithms, the first method equations showed an improvement of 0.18°C for NOAA 11 (RMSD = 0.69°C) and 0.06°C for NOAA 12 (RMSD = 0,88°C). The second method leads to a 0.09°C improvement for NOAA 11 (RMSD = 0,78) and 0.05°C for NOAA 12 (RMSD = 0,89). Those news RMSD's values are slightly greater than the RMSD value claimed for the global algorithm (0,07°C). This is probably due to a data concentration in the Brazil Current west wall region, where eddies and meanders are present in variable spatial scales, and high SST gradients. For more accurate regional SST estimation, a match-up data set with a wide temporal distribution is recommended for the split-window functions.
