Resumo: Estimativas precisas da perda por interceptação da chuva são cruciais para a modelagem do balanço hídrico de áreas florestais. No entanto, existe uma considerável variabilidade regional no processo de interceptação, e muita incerteza permanece. Este estudo aprimora a estimativa da perda de interceptação de chuva em escala global ao integrar produtos de sensoriamento remoto na parametrização do modelo analítico de Gash. Chamamos essa configuração aprimorada de Modelo Global de Interceptação (GIM). Imagens de satélite de alta resolução foram utilizadas para derivar índices de vegetação e reflectância espectral, os quais foram empregados em modelos de regressão linear para estimar a fração de cobertura do dossel (c) e a capacidade de armazenamento de água da vegetação (Sv). Sua importância nos processos ecológicos e na gestão da terra e dos recursos hídricos torna a modelagem desses parâmetros de particular interesse. Os outros dois parâmetros necessários para executar o modelo de Gash, a saber, as taxas médias de precipitação e evaporação sob condições de dossel saturado, foram obtidos através da integração dos produtos meteorológicos MWSEP e ERA5-Land. O desempenho da modelagem foi avaliado usando medições in situ e conjuntos de dados quadriculados. As estimativas do GIM exibiram uma estatística de desempenho superior quando comparadas ao PMLv2 e GLEAMv3.7a. Nossos resultados demonstram o alto potencial desta abordagem para melhorar a precisão das estimativas de perda por interceptação de chuva em escala local e global.
