Análise da precipitação mensal provável para o município de Lages, SC

Abstract

RESUMOVisou-se, neste trabalho, determinar a precipitação pluviométrica mensal provável para Lages, SC. A análise consistiu do ajuste da distribuição de probabilidade teórica a uma série de dados de 80 anos de precipitação pluviométrica mensal. Em todos os meses a distribuição gama ajustou-se aos dados observados (p < 0,05). Para a estimação dos parâme-tros  e  da referida distribuição utilizaram-se o método da máxima verossimilhança e o teste de Kolmogorov-Smirnov, para verificar a aderência do modelo aos dados. A partir da distribuição ajustada obteve-se a estimativa da precipitação mensal para os níveis de probabilidade de 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90 e 95%, correspondentes à ocorrência da precipitação mínima provável P(X > x). Os resultados mostraram que a precipitação pluviométrica média mensal, na média dos 12 meses do ano, ocorreu a nível de probabilidade de 31,93% com coeficiente de variação de 3,63%, o que comprova que seu valor não deve ser adotado como referência em projetos agrícolas. A diferença média encontrada entre a precipitação média mensal e a precipitação provável a níveis de 75 e 80% de probabilidade, para os 12 meses do ano, foi de 64,49 mm (51,3%) e 73,03 mm (58,10%), respectivamente. Palavras-chave: irrigação, precipitação dependente, distribuição gamaAnalysis of probable monthly rainfall in the municipality of Lages, SC ABSTRACTIn this study, monthly rainfall time-series with 80 years of collected data were analyzed and adjusted using gamma distribution in order to determine the expected monthly rainfall for Lages, in the State of Santa Cararina. The method of adjustment of model was used to estimate  and  parameters of gamma distribution, and Kolmogorov-Smirnov's test assessed the model's fitting to the data. Gamma distribution fitted to observed data of all months of the year (p < 0.05). From the adjusted distribution, the monthly rainfall was estimated for the probability levels of 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90 and 95%, which correspond to occurrence of probable minimum precipitation P(X > x). The results showed that the monthly mean rainfall, for all months of the year, occurred at probability level of 31.93% with variation coefficient of 3.63%. Considering these results, it is proved that the found mean values should not be used as parameters in agricultural projects. For all months of the year, the difference between monthly mean rainfall and probable rainfall were 64.49 mm (51.3%) and 73.03 mm (58.1%), at probability levels of 75 and 80% respectively.

Generation of intensity duration frequency curves and intensity temporal variability pattern of intense rainfall for Lages/SC

“…This did not occur in short-duration rainfall, which resulted in larger average intensities of the rains. There was a gradual decrease in rainfall average intensity expected values as duration of the rainfalls increased (Table 2), in according to data obtained from other researchers (Huff 1967;Souza Pinto et al 1973;Linsley and Franzini 1978;Righetto 1998;Soccol et al 2010). According to Silveira (2000), it was probably due to higher intensity values, which were related to rainfall events from connective processes that by observation, passed from a condition in short-term, even in temperate climates and, sometimes, during the winter.…”

Chuva mensal provável para o Agreste de Pernambuco

“…Este atributo é usado também para o zoneamento climatológico de determinada cultura em uma região e, segundo Waldheim et al (2006), proporciona, ao agricultor, não só a escolha de culturas apropriadas mas também a aplicação de técnicas de manejo e de mitigação dos efeitos de eventos atmosféricos adversos. Soccol et al (2010) verificaram que a chuva média mensal provável para o município de Lages, SC, ocorreu a nível de probabilidade de 31,93%, com coeficiente de variação de 3,63%, revelando que o valor médio nem sempre pode ser tomado como referência em projetos agrícolas.…”

Functions of probability for fitting monthly rainfall in sites of Mato Grosso do Sul state

“…The estimated rainfall with certain level of probability is of great importance for agricultural planning, particularly in relation to irrigation management in a particular region and water suplly. Ribeiro et al (2007), Danfá et al (2010) and Soccol et al (2010) emphasizes that the use of occurrence probability values for monthly rainfall in irrigation projects decreases the system costs and can reduce awarded flows, facilitating the approval of these projects at environmental agencies. In each month and site, the probabilities were calculated from the best fit distribution parameters.…”

“…Agriculture has the rainfall as its main source of water, which may compromise the crop production due to its uneven behavior, sometimes with long periods of drought, sometimes with high intensity rains that exceed the water retention capacity of the soil, triggering floods SOCCOL et al, 2010;VIEIRA et al, 2010;CORRÊA et al, 2014). Besides the influence in agriculture, very long periods of droughts affect the water level of water sources and reservoirs of hydroelectric plants, bringing problems to the urban water supply and electric power generation (RODRIGUES et al, 2013;TEODORO et al, 2015a;TEODORO et al, 2016).…”