Evaluation of six distributions of probability at maximum temperature series in
            Iguatu - CE, Brazil

Araújo, Eliakim Martins; Silva, Ítalo Nunes; Oliveira, Joaquim Branco de; Cavalcante, Edmilson Gomes; Almeida, Bruno Marçal de

doi:10.5935/1806-6690.20100005

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“…A teoria dos valores extremos possui uma vasta gama de aplicações que variam do interesse teórico da Probabilidade e Estatística às aplicações envolvendo hidrologia [10], clima [3], agricultura [12], meio ambiente e engenharia estrutural [6]. De forma mais resumida, uma série de exemplos envolvendo aplicações das distribuições de valores extremos, tais avaliações do comportamento do nível do mar em certa região, precipitações, velocidades máximas de vento ou o comportamento de séries temporais do mercado financeiro é apontada em [5].…”

Section: Introductionunclassified

Ajuste de Distribuições de Valores Extremos em Velocidade de Vento

Santos

Brancalhão

Jesus

2021

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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Eventos extremos de máximos de velocidade de vento possuem o potencial de ocasionar danos de diversas formas às estruturas e riscos ao patrimônio e às vidas. Por outro lado, eventos extremos de mínimos podem, por exemplo, prejudicar a geração de energia eólica. O conhecimento da duração, persistência, intensidade e probabilidade de ocorrências desses eventos torna-se, portanto, uma ferramenta interessante para a pesquisa científica e, além disso, afeta vários aspectos cotidianos. Nesse contexto, obter uma curva de densidade de probabilidades, que descreve os eventos extremos baseada em dados reais se faz importante para prever a probabilidade de ocorrência de um evento desse tipo. Neste artigo, os parâmetros que definem um conjunto de funções de densidade de probabilidades são obtidos para os máximos das observações de rajadas de vento. A classificação da adequação do ajuste foi realizada mediante ordenação dos valores p oriundos do teste de Kolmogorov-Smirnov. A análise baseada no valor p aponta as distribuições Weibull invertida e de valores extremos generalizada como mais adequadas para a representação dos dados de rajada de vento para um limiar específico adotado.

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Section: Introductionunclassified

Ajuste de Distribuições de Valores Extremos em Velocidade de Vento

Santos

Brancalhão

Jesus

2021

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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“…Vale salientar que, todos esses efeitos podem provocar redução na produtividade das culturas (COSTA; SEDIYAMA, 1999). Embora a teoria probabilística de valores extremos tenha sido desenvolvida há muito tempo, a modelagem estatística de extremos ainda permanece como assunto ativo de pesquisas, dado seu importante papel nos projetos e gerenciamento de recursos hídricos, especialmente num contexto de mudanças climáticas (ARAÚJO et al, 2010). A Teoria de valores extremos (TVE) desempenha um papel fundamental em estudos relacionados a medições físicas, sendo aplicada com a finalidade de descrever o comportamento de eventos raros e tem sido aplicada com sucesso no tratamento estatístico de dados meteorológicos, tais como temperaturas máximas e mínimas, ventos máximos e mínimos, entre outros (BEIJO; AVELAR, 2011;THOMAS et al, 2016).…”

Section: Introductionunclassified

“…A utilização de funções de distribuição de probabilidade requer o uso de testes para avaliar a adaptação dos dados ou da série de dados às funções. Esses testes são conhecidos como testes de aderência e sua real função é verificar a adequação de uma distribuição hipotética aos dados (ARAÚJO et al, 2010). Em relação aos extremos de temperatura, não existe um consenso sobre distribuições preferenciais.…”

Section: Introductionunclassified

Análise Probabilística Da Temperatura Máxima Em Uruguaiana, Rs

Ferreira

Liska

2019

RBAI

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RESUMOA teoria dos valores extremos desempenha um papel fundamental na modelagem de eventos associados a probabilidades baixas ou eventos raros. Os modelos probabilísticos baseados nesta teoria visam predizer, a partir de um conjunto de valores máximos de um processo ambiental registrado num período relativamente curto (30 anos, por exemplo), os valores máximos esperados em um período maior (50, 100 ou mais anos). Para o caso específico das temperaturas, são de grande utilidade, por exemplo, no planejamento de projetos agrícolas. Este trabalho teve por objetivo empregar as distribuições generalizada de valores extremos (GVE) e Gumbel aos dados de temperatura máxima mensal registradas durante um período de 64 anos (1951 a 2015) em Uruguaiana, Estado do Rio Grande do Sul. Para a estimação dos parâmetros dessa distribuição, foi utilizado o método da máxima verossimilhança. O ajuste aos dados foi avaliado por meio dos gráficos de envelopes simulado e do teste de Kolmogorov-Smirnov. A distribuição GVE se ajustou aos dados em todos os meses do ano e, em particular, nos meses de março, outubro e novembro a distribuição Gumbel é mais adequada. Nos meses de maio a agosto ocorreram as menores temperaturas previstas para todos os níveis de retorno, e nos meses de dezembro a fevereiro ocorreram as maiores temperaturas previstas para todos os níveis de retorno calculados.Palavras-chave: variáveis meteorológicas, distribuição Gumbel, eventos extremos, climatologia. PROBABILISTIC ANALYSIS OF MAXIMUM TEMPERATURE IN URUGUAIANA, RS. ABSTRACTThe extreme value theory plays a fundamental role in modeling events associated with low probabilities or rare events. The probabilistic models based on this theory aim to predict, from a set of maximum values of an environmental process registered in a relatively short period (30 years, for example), the maximum values expected in a longer period of time (50, 100 or more years). For the specific case of temperatures, they are very useful, for example, in the planning of agricultural projects. The objective of this work was to evaluate the generalized extreme value distributions (GEV) and

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Selecting the probability distribution of annual maximum temperature in Malaysia

Supian

Hasan

2021

ITM Web Conf.

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The issues on global warming have become very popular and been discussed both locally and internationally. This phenomenon due to the temperature rises will increase the variability of climate and more natural disasters were expected to occur. Increasing of global temperature will affect the agricultural sector, increase some of the infectious diseases that may lead to high mortality rates in humans, high demand for electricity, water and food which eventually affecting the economy of Malaysia. Hence, this work aims to study the best fitted probability distribution that describes the annual maximum temperature recorded at seventeen meteorological stations in Malaysia. The Normal, Lognormal, Gamma, Weibull and Generalized Skew Logistic distributions are considered using the maximum likelihood estimation method to estimate the parameters. The goodness of fit test and model selection criteria such as Kolmogorov-Smirnov and AndersonDarling tests, Corrected Akaike Information Criterion and Bayesian Information Criterion are used to measure the accuracy of the predicted data using theoretical probability distributions. The results show that most of the stations favour the Generalized Skew Logistic distribution as the best fitted probability distribution. Also, some stations favour the Normal, Lognormal as well as Weibull distribution as the best fitted distribution to describe the annual maximum temperature.

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Evaluation of six distributions of probability at maximum temperature series in Iguatu - CE, Brazil

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Ajuste de Distribuições de Valores Extremos em Velocidade de Vento

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Análise Probabilística Da Temperatura Máxima Em Uruguaiana, Rs

Selecting the probability distribution of annual maximum temperature in Malaysia

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