Estudo das precipitações máximas anuais em Presidente Prudente

Abstract

RESUMOConsiderando a importância sócio-econômica da região de Presidente Prudente, este estudo teve como objetivo estimar a precipitação pluvial máxima esperada para diferentes níveis de probabilidade e verificar o grau de ajuste dos dados ao modelo Gumbel, com as estimativas dos parâmetros obtidas pelo método de máxima verossimilhança. Pelos resultados, o teste de Kolmogorov-Sminorv (K-S) mostrou que a distribuição Gumbel testada se ajustou com p-valor maior que 0.28 para todos os períodos de tempo considerados, comprovando que a distribuição Gumbel apresenta um bom ajustamento aos dados observados para representar as precipitações pluviais máximas. As estimativas de precipitação obtidas pelo método de máxima verossimilhança são consistentes, conseguindo reproduzir com bastante fidelidade o regime de chuvas da região de Presidente Prudente. Assim, o conhecimento da distribuição da precipitação pluvial máxima mensal e das estimativas das precipitações diárias máximas esperadas, possibilita um planejamento estratégico melhor, minimizando assim o risco de ocorrência de perdas econômicas para essa região. Palavras-Chave: Precipitação máxima, estimador de máxima verossimilhança, distribuição Gumbel, intervalo de confiança. ABSTRACT: STUDY OF THE MAXIMUM ANNUAL PRECIPITATION IN PRESIDENTE PRUDENTEConsidering the socioeconomic importance of Presidente Prudente area, this study aimed at to estimate the maximum pluvial precipitation expected for different levels of probability and to check the fitting degree of the data to the Gumbel model, with the parameter estimation obtained by the maximum likelihood approach. The Kolmogorov-Sminorv (K-S) test showed that the Gumbel distribution has fitted with p-value larger than 0.28 for all of the time periods considered, showing that the Gumbel distribution presents a good fitting to the observed data representing the maximum pluvial precipitations values. The precipitation estimates obtained by the maximum likelihood approach are consistent allowing to reproduce with plenty reliability the rainfall regime for Presidente Prudente region. Therefore, the knowledge of the monthly maximum pluvial precipitation distribution and the expected maximum daily precipitation estimates permits a better strategic planning thus minimizing the risk of economical losses for this region.

Erro tipo I e “poder” de testes de aderência para postos pluviométricos no Ceará

“…Já o teste AD é o que apresenta, em geral, erros tipo I maiores que a significância. Empregam-se, por exemplo, os testes KS e CVM, cujos erros são mais próximos à significância, no ajuste às séries de vazões afluentes anuais ao reservatório Pedras Brancas, no Ceará, segundo dados de Farias (2003).…”

Monthly and annual precipitation and maximum daily precipitation distribution at the Formoso river basin, Tocantins

“…Contudo, é possível constatar que a região nordeste concentra as maiores precipitações diárias (96 mm), e consequentemente, as maiores intensidades médias diárias. A identificação dessas regiões críticas é essencial para a gestão de recursos hídricos THEBALDI, 2012;HARTMANN et al, 2011;MELLO;VIOLA, 2013;VIOLA et al, 2014), devido à elevada erosividade das chuvas e propensão à produção de escoamento superficial direto, devendo-se priorizá-las para a aplicação de políticas que incentivem a adoção de práticas conservacionistas, com o objetivo de evitar a ocorrência de processos erosivos, tais como o plantio direto, terraceamento, construção de bacias de infiltração, entre outros.…”

Utilização De Técnicas De Regressão Logística Na Avaliação De Vazões Máximas Do Rio Doce, No Município De Colatina, Es, Brasil

“…Os resultados apontaram que o método de assimilação tem impactos positivos nos resultados das previsões. Hartmann et al (2011) estimaram a precipitação pluvial máxima esperada, em Presidente Prudente, SP, para diferentes níveis de probabilidade, bem como verificaram o grau de ajuste dos dados ao modelo Gumbel, com as estimativas dos parâmetros obtidas pelo método de máxima verossimilhança. De acordo com os resultados apresentados, houve um bom ajuste da distribuição Gumbel para os dados da precipitação máxima mensal para a região de estudo.…”