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    Precipitation variability and trends in Ghana: An intercomparison of observational and reanalysis products

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    PrecipitationVariabi ... (3.050Mb)
    Identificadores
    URI: http://hdl.handle.net/10902/15703
    DOI: 10.1007/s10584-014-1100-9
    ISSN: 0165-0009
    ISSN: 1573-1480
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    Autoría
    García Manzanas, RodrigoAutoridad Unican; Amekudzi, L. K.; Preko, K.; Herrera García, SixtoAutoridad Unican; Gutiérrez Llorente, José Manuel
    Fecha
    2014-04
    Derechos
    © Springer. The final publication is available at Springer via http://dx.doi.org/10.1007/s10584-014-1100-9
    Publicado en
    Climatic Change - June 2014, Volume 124, Issue 4, pp 805-819
    Editorial
    Kluwer
    Enlace a la publicación
    https://link.springer.com/article/10.1007/s10584-014-1100-9
    Resumen/Abstract
    Inter-annual variability and trends of annual/seasonal precipitation totals in Ghana are analyzed considering different gridded observational (gauge- and/or satellite-based) and reanalysis products. A quality-controlled dataset formed by fourteen gauges from the Ghana Meteorological Agency (GMet) is used as reference for the period 1961?2010. Firstly, a good agreement is found between GMet and all the observational products in terms of variability, with better results for the gauge-based products?correlations in the range of 0.7?1.0 and nearly null biases?than for the satellite-gauge merged and satellite-derived products. In contrast, reanalyses exhibit a very poor performance, with correlations below 0.4 and large biases in most of the cases. Secondly, a Mann-Kendall trend analysis is carried out. In most cases, GMet data reveal the existence of predominant decreasing (increasing) trends for the first (second) half of the period of study, 1961?1985 (1986?2010). Again, observational products are shown to reproduce well the observed trends?with worst results for purely satellite-derived data?whereas reanalyses lead in general to unrealistic stronger than observed trends, with contradictory results (opposite signs for different reanalyses) in some cases. Similar inconsistencies are also found when analyzing trends of extreme precipitation indicators. Therefore, this study provides a warning concerning the use of reanalysis data as pseudo-observations in Ghana.
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