Mapeamento de chuvas intensas no estado de Minas Gerais

Abstract

RESUMOEstudos associados a chuvas extremas são constituídos de eventos de interesse prático para a gestão dos recursos naturais, como manejo de bacias hidrográficas e conservação dos solos e da água. A distribuição espacial desses eventos possibilita inferir sobre áreas onde sua ocorrência é acentuada e desprovida de informações técnicas. Os objetivos deste trabalho foram promover, a partir de dados pontuais de 177 estações meteorológicas e com a utilização de técnicas geoestatísticas, o mapeamento de chuvas intensas para o Estado de Minas Gerais e identificar as áreas mais vulneráveis no tocante à ocorrência dessas chuvas nesse Estado. Foi constatado que as maiores intensidades ocorrem nas regiões leste e noroeste de Minas Gerais, o que pode ser explicado pela maior influência da Zona de Convergência do Atlântico Sul, além de ocorrência de chuvas convectivas. Foi possível, também, constatar e mapear intensidades intermediárias nas regiões sul e central e os menores valores para as regiões norte e nordeste de Minas Gerais. Para maiores durações, verificou-se, para a região sul, ocorrência de altas intensidades, o que está associado à entrada com maior frequência de frentes frias, produzindo chuvas de longa duração.Termos de indexação: erosão do solo, chuvas intensas, semivariograma cruzado, cokrigagem. SUMMARY: MAPPING OF HEAVY RAINFALLS IN THE STATE OF MINAS GERAISStudies of heavy rainfall are of practical interest for the conservation management of natural resources such as watersheds and soil and water. The spatial distribution of these (1) Recebido para publicação em 02 de fevereiro de 2012 e aprovado em 22 de novembro de 2012.

Modelagem probabilística de eventos de precipitação extrema no estado do Rio Grande do Sul

“…Back et al (2011) ajustaram a distribuição de probabilidades de Gumbel para séries de precipitação máxima diária anual a fim de estimar as equações de chuvas intensas para 13 estações pluviográficas de Santa Catarina. Mello & Viola (2013) aplicaram a distribuição de Gumbel para o mapeamento de chuvas intensas no estado de Minas Gerais. Sampaio (2011) utilizou a distribuição de probabilidades de Gumbel para a espacialização dos coeficientes de chuvas intensas de 130 postos distribuídos em bacias hidrográficas do Rio Grande do Sul.…”

“…Os dados observados em escala diária permitiram computar séries de precipitação máxima diária anual, as quais foram ajustadas às distribuições de probabilidade Log-Normal a 2 parâmetros (LN-2P), Log-Normal a 3 parâmetros (LN-3P) e Gumbel que, dentre outras, são recomendadas por Naghettini & Pinto (2007) e já foram aplicadas por diversos autores na modelagem probabilística de eventos extremos de chuva (Trefry et al, 2000;Back, 2001;Silva et al, 2002;Sansigolo, 2008;Ben-Zvi, 2009;Santos et al, 2009;Back et al, 2011;Souza et al, 2012;Aragão et al, 2013;Mello & Viola, 2013).…”

“…Distribuição espacial dos postos pluviométricos analisados neste estudo comumente empregado na estimativa de parâmetros em análises de variáveis hidrológicas (Back, 2001;Santos et al, 2009;Back et al, 2011;Souza et al, 2012;Aragão et al, 2013;Mello & Viola, 2013).…”

“…Consiste em um software idealizado para fornecer suporte à aquisição e análise de séries históricas de precipitação e vazão de modo integrado ao modelo hidrológico Lavras Simulation of Hydrology (LASH) (Beskow et al, 2011;Beskow et al, 2013b;Viola et al, 2013), facilitando a montagem do banco de dados de entrada para a simulação e a exploração dos resultados de saída, como também de modo independente, auxiliando na tomada de decisão em recursos hídricos (Beskow et al, 2013a).…”

“…A distribuição de Gumbel tem sido bastante utilizada para modelagem probabilística de valores extremos (Back, 2001;Silva et al, 2002Silva et al, , 2003Back et al, 2011;Sampaio, 2011;Souza et al, 2012;Mello & Viola, 2013); no entanto, a escolha e a definição da distribuição que melhor se ajusta ao conjunto de dados em análise devem ser realizadas comparando-se as frequências teóricas às frequências observadas por meio de testes estatísticos não paramétricos (Mello & Silva, 2013). Ressalta-se que os resultados desses testes dependem, de acordo com Back (2001), dos parâmetros da distribuição de probabilidades e da equação de posição de plotagem podendo, ainda, indicar mais de uma distribuição adequada.…”