Cento e vinte anos de totais extremos de precipitação pluvial máxima diária em Campinas, Estado de São Paulo: análises estatísticas

Blain, Gabriel Constantino

doi:10.1590/s0006-87052011000300031

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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

Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais

Franco

Marques

Oliveira

et al. 2014

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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Estimativas probabilísticas de eventos extremos são de grande relevância para o planejamento das atividades humanas. As distribuições de probabilidade possibilitam a estimativa de eventos de precipitação máxima diária anual associados às suas frequências de ocorrência. Objetivou-se, com este trabalho, identificar, dentre as distribuições Gumbel, Gama a 2 parâmetros e Generalizada de Valores Extremos (GEV), qual a mais indicada para aplicação às séries históricas de precipitação máxima diária anual na bacia hidrográfica do rio Verde, no Sul de Minas Gerais. Os parâmetros de cada distribuição foram estimados pelos métodos dos momentos, máxima verossimilhança e momentos-L. Para tal, foram empregadas, neste estudo, oito estações pluviométricas com séries históricas de, no mínimo, 20 anos de dados, distribuídas pela bacia hidrográfica. Pelos testes de adequação de Kolmogorov-Smirnov, Qui-Quadrado, Anderson Darling e Filliben, a distribuição Gumbel, estimada pelos três métodos, obteve os ajustes menos adequados. A distribuição GEV, pelo método dos momentos-L, foi a mais adequada para análise probabilística de precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, devendo ser priorizada para planejamentos na região.Probability distributions for maximum daily rainfall in the watershed of Rio Verde, Minas Gerais, Brazil A B S T R A C TProbabilistic estimates of extreme events are much relevant for the planning of human activities. Thus, probability distributions enable the estimation of maximum annual daily precipitation events, associated with their respective frequencies. The aim of this study was to identify, among the Gumbel distribution, Gamma at 2 parameters and the Generalized Extreme Value (GEV), which is the most suitable to be used on historical series of annual maximum daily rainfall in the Rio Verde basin in Southern Minas Gerais. The parameters of each distribution were estimated by the methods of moments, maximum likelihood and L-moments. For this, eight rainfall stations were used with historical series of at least 20 years distributed over the watershed. By statistical tests as the Kolmogorov-Smirnov, Chi-square, Anderson Darling and Filiben test, the Gumbel distribution obtained the least appropriate adjustments. The GEV distribution by L-moments method was the most appropriate for probabilistic analysis of annual daily extreme precipitation events in the Rio Verde basin and should be prioritized for planning in the region.Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais

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Section: Precipitação Máxima Diária Anual (Mm)unclassified

Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais

Franco

Marques

Oliveira

et al. 2014

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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“…13 pode ser derivada analiticamente fornecendo a função densidade de probabilidade da GEV descrita por Blain (2011) …”

Section: Methodsunclassified

Eventos extremos de precipitação no Alto Rio Grande, MG: Análise probabilística

Júnior

Mello²,

Alves³

2015

Rev. bras. eng. agríc. ambient.

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R E S U M OAs distribuições de probabilidades de valores extremos desempenham importante papel na modelagem de eventos extremos. Elas têm sido amplamente aplicadas em estudos hidrológicos a fim de predizer, para um nível de confiança, valores esperados num dado tempo de retorno. Várias distribuições têm sido empregadas com diferentes métodos de ajuste. Objetivou-se neste trabalho verificar a aderência das distribuições GEV e Gumbel aos dados de precipitação diária máxima anual de doze estações pluviométricas no Alto Rio Grande, MG. Foram consideradas três sub-regiões com características fisiográficas peculiares, cada uma com quatro estações pluviométricas em seus domínios, Planalto Campos das Vertentes (PCV), Serra da Mantiqueira (SM) e uma sub-região de Transição (TR) entre as duas. Para a estimação dos parâmetros utilizou-se o método dos momentos, máxima verossimilhança e momentos-L. A aderência dos ajustes foi avaliada pelos testes de Filliben e Qui-quadrado (χ 2 ). A metodologia dos momentos-L mostrou-se como a melhor opção, independente da sub-região sendo que se recomenda, para as sub-regiões SM e TR, a distribuição Gumbel, enquanto para o PCV a melhor opção de ajuste é a GEV.Extreme rainfall events in the Upper Rio Grande, MG: Probabilistic analysis A B S T R A C T Probabilistic models have played an important role for stochastic modeling of the extreme events. They have been widely used in hydrological studies to predict, for a confidence level, expected values in a given return period. Several probabilistic models have been applied based on different adjustment methods which estimate the statistical moments of them. The aim of this study was to verify the adherence of Generalized Extreme Values (GEV) and Gumbel probabilistic models at two frequency of occurrence of heavy rainfall events in the Upper Rio Grande region (UGR), Southern Minas Gerais. UGR region was divided into three sub-regions with similar physiographic features in which four rain-gauging stations were studied: Plateau of Campos das Vertentes (PCV), Mantiqueira Range (SM) and a transition sub-region (TR). For estimating the distribution parameters, the Moment Method, Maximum Likelihood and L-moments were tested. The adherence of probabilistic models was evaluated by both Filiben and Chi-square tests. L-moments method showed to be the best method for all sub-regions and models. In addition, for the SM and TR subregions Gumbel model produced better results while for the PCV, GEV model was more appropriate. Palavras-chave:distribuições assintóticas hidrologia estatística inferência estatística

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“…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

Estimativa De Vazão Máxima Para Projetos De Barragem Na Bacia Hidrográfica Do Rio Uraim Em Paragominas/Pa

Duarte¹,

Blanco²,

Santana³

2021

R. gest. sust. ambient.

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O conhecimento das vazões máximas nas bacias hidrográficas, relacionado a um determinado risco hidrológico, é um fator essencial no dimensionamento de estruturas hidráulicas. Neste contexto, o objetivo do presente trabalho foi definir vazões de projeto para barragens de concreto e terra com tempos de retorno de 500 e 1.000 anos, respectivamente, em pontos estratégicos da bacia hidrográfica do rio Uraim em Paragominas/PA. As vazões de projeto foram determinadas através da distribuição de probabilidade Generalizada de Valores Extremos (GEV), sendo os parâmetros estimados pelo Método da Máxima Verossimilhança. Os resultados demonstraram que a GEV gerou valores simulados com uma boa aderência aos valores observados. Para barragens de terra, a maior vazão obtida foi de 5,48 m³/s; e para barragens de concreto, a maior vazão foi de 5,42 m³/s no mesmo local analisado. As vazões máximas simuladas em função do tempo de retorno podem servir como ferramenta para futuros projetos, mais seguros, de barragens de terra e concreto na bacia hidrográfica do rio Uraim.

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Cento e vinte anos de totais extremos de precipitação pluvial máxima diária em Campinas, Estado de São Paulo: análises estatísticas

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Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais

Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais

Eventos extremos de precipitação no Alto Rio Grande, MG: Análise probabilística

Estimativa De Vazão Máxima Para Projetos De Barragem Na Bacia Hidrográfica Do Rio Uraim Em Paragominas/Pa

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