| Summary: | La precipitación es un dato de entrada clave para muchos modelos numéricos meteorológicos y climáticos. De ahí la necesidad de tener una red de monitoreo lo suficientemente densa para este parámetro. Los productos de lluvia basados en satélites han surgido en las últimas décadas como una alternativa a las estaciones de medición in situ que suelen ser más costosas. Sin embargo, se debe realizar una validación adecuada de dichos productos basados en satélites, con datos de medición antes de poder utilizar sus datos. Este estudio presenta una validación del conjunto de datos CHIRPS contra datos de estaciones in situ para 17 estaciones pluviométricas en Nicaragua. La validación se realizó a diferentes escalas temporales (diaria, pentadal, mensual y anual) mediante diferentes métricas de error. Se evaluaron un total de seis métricas cuantitativas de error: Porcentaje de sesgo (PBIAS), Error Medio (ME), Error Absoluto Medio (MAE), Error Cuadrático Medio (RMSE), r de Pearson y Eficiencia de Nash Stucliffe (NSE). Se evaluaron un total de tres índices categóricos a escala temporal diaria: Probabilidad de Detección (POD), Proporción de falsas alarmas (FAR) e Índice de Éxito Crítico (CSI). Los resultados mostraron que el conjunto de datos CHIRPS tiene un mejor rendimiento en escalas de tiempo mensuales y anuales, mientras que no es capaz de representar adecuadamente la variabilidad diaria.
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