2011
DOI: 10.1590/s0006-87052011000300031
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Cento e vinte anos de totais extremos de precipitação pluvial máxima diária em Campinas, Estado de São Paulo: análises estatísticas

Abstract: O objetivo do trabalho foi descrever, com base na distribuição geral dos valores extremos (GEV), a probabilidade de ocorrência associada aos totais máximos anuais de precipitação pluvial diária (Preabs), observados na localidade de Campinas entre 1890 e 2009, verificando também qual método, máxima verossimilhança ou momentos-L, resultam no melhor desempenho da GEV no referido propósito. Após verificação estatística da inexistência de significativas correlações seriais, tendências e periodicidades, observou-se … Show more

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“…Dentre as três distribuições estimadas pelos três métodos (MM, MV e ML) a GEV, obteve, com base no método ML, maior número de adequações e, portanto, o melhor ajuste às series de dados para a bacia do rio Verde significando melhores estimativas de eventos extremos diários para a referida bacia concordando com os resultados obtidos em outros estudos no Brasil, tais como Blain (2011) e Beijo et al (2009.…”
Section: Precipitação Máxima Diária Anual (Mm)unclassified
“…Dentre as três distribuições estimadas pelos três métodos (MM, MV e ML) a GEV, obteve, com base no método ML, maior número de adequações e, portanto, o melhor ajuste às series de dados para a bacia do rio Verde significando melhores estimativas de eventos extremos diários para a referida bacia concordando com os resultados obtidos em outros estudos no Brasil, tais como Blain (2011) e Beijo et al (2009.…”
Section: Precipitação Máxima Diária Anual (Mm)unclassified
“…13 pode ser derivada analiticamente fornecendo a função densidade de probabilidade da GEV descrita por Blain (2011) …”
Section: Methodsunclassified
“…Os parâmetros da GEV podem ser estimados por uma variedade de métodos, entre os quais se destacam o Método dos Momentos (MM), o Método da Máxima Verossimilhança (MMV) e o Método dos Momentos-L (MML). Contudo, o MMV tem demonstrado maior eficiência, pois produz estimadores de menor variância e de não tendenciosidade (HARTMANN et al, 2011;SOCCOL et al, 2010;AYANG et al, 2019;BLAIN, 2011;YALÇINKAYA et al, 2018;SONG et al, 2018) Para verificar a adequação entre as frequências calculadas por um modelo de distribuição de probabilidade e as frequências observadas são utilizados os "Teste de Aderência". Assim, o teste de Filliben foi utilizado, pois apresenta resultados satisfatórios em estudos relacionados à estimativa de valores extremos (JUNQUEIRA et al, 2015;FRANCISCO et al, 2015;FRANCO et al, 2013;MARQUES et al, 2014).…”
Section: Distribuição De Probabilidadeunclassified