Estudos do uso de produtos de satélite para a execução de planejamentos e monitoramentos relacionados a estimativas de precipitação pluvial têm aumentado nos últimos anos, procurando avaliar as diferenças das dinâmicas locais da precipitação. Porém, conforme a existência de um baixo número de postos pluviométricos em algumas regiões do Brasil, avançar nessas análises pode propiciar melhorias do entendimento sazonal espacializado da precipitação como ferramenta de gestão agrícola. O objetivo deste trabalho foi analisar uma longa série de dados de estimativa de precipitação por sensoriamento remoto, com o intuito identificar regiões pluviométricas homogêneas no estado do Mato Grosso. Foram utilizados dados estimados de precipitação pluvial mensal média do satélite CHIRPS para 170 localidades que possuem estações automáticas e pluviométricas distribuídas no território do estado. Posteriormente, definidas essas regiões, utilizando diferentes produtos de estimativa de precipitação pluvial, avaliou-se suas diferentes performances em diferentes escalas de tempo. Na primeira etapa, obteve-se os dados na escala diária pelo Instituto Nacional de Meteorologia e pela Agência Nacional de Águas, correspondendo à série temporal de abril de 2014 a maio de 2018. Depois de identificada a performance dos satélites em relação às estações, executou-se uma segunda etapa, usando as mesmas localidades, só que dividindo-se as estações em quatro regiões pluviométricas homogêneas. Como resultados são apresentadas as variações da precipitação pluvial das regiões estabelecidas de forma diária, mensal, anual e pela alternância entre estações secas e úmidas. Conclui-se que, para o estado do Mato Grosso, a utilização dos produtos CHIRPS e GPM providenciam diferentes propostas de utilização, podendo ser usados tanto no monitoramento climatológico como regional.

Studies of the use of satellite products for the execution of planning and monitoring related to rainfall estimates have increased in recent years, seeking to assess the differences in local rainfall dynamics. However, depending on the existence of a low number of rainfall stations in some regions of Brazil, advancing these analyses may provide improvements in the spatialized seasonal understanding of rainfall as an agricultural management tool. The objective of this work was to analyze a long series of remote sensing rainfall estimation data in order to identify homogeneous rainfall regions in the state of Mato Grosso. Estimated monthly rainfall data from the CHIRPS satellite were used for 170 locations that have automatic and pluviometric stations distributed in the territory of the state. Subsequently, these regions were defined, using different rainfall estimation products, and their different performances were evaluated at different time scales. In the first stage, data was obtained on a daily scale by the National Institute of Meteorology and the National Water Agency, corresponding to the time series from April 2014 to May 2018. After identifying the performance of the satellites in relation to the stations, a second stage was performed, using the same locations, but dividing the stations into four homogeneous rain regions. The results are presented as rainfall variations of the established regions on a daily, monthly and annual basis and by alternating dry and wet stations. It is concluded that, for the state of Mato Grosso, the use of CHIRPS and GPM products provide different proposals for use, and can be used in both climatological and regional monitoring.