Momentos-L: teoria e aplicação em hidrologia

Valverde, Ana Esmeria Lacerda; Leite, Hélio Garcia; Silva, Demétrius David da; Pruski, Fernando Falco

doi:10.1590/s0100-67622004000600019

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“…Valverde et al (2004) reported that the L-moments method is similar to the conventional method of moments, however, the former derives from probability weighted moments. This method applies linear combinations of the asymmetry, the kurtosis and the coefficient of variation, thus producing a more reliable statistical system.…”

Section: L-moments Techniquementioning

confidence: 99%

Multiparameter probability distributions for heavy rainfall modeling in extreme southern Brazil

Beskow

Caldeira

Mello

et al. 2015

Journal of Hydrology: Regional Studies

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a b s t r a c t Study region: The study was conducted in the Rio Grande do Sul state -Brazil. Study focus: Studies about heavy rainfall events are crucial for proper flood management in river basins and for the design of hydraulic infrastructure. In Brazil, the lack of runoff monitoring is evident, therefore, designers commonly use rainfall intensity-duration-frequency (IDF) relationships to derive streamflow-related information. In order to aid the adjustment of IDF relationships, the probabilistic modeling of extreme rainfall is often employed. The objective of this study was to evaluate whether the GEV and Kappa multiparameter probability distributions have more satisfying performance than traditional two-parameter distributions such as Gumbel and Log-Normal in the modeling of extreme rainfall events in southern Brazil. Such distributions were adjusted by the L-moments method and the goodness-of-fit was verified by the Kolmogorov-Smirnov, Chi-Square, Filliben and Anderson-Darling tests. New hydrological insights for the region: The Anderson-Darling and Filliben tests were the most restrictive in this study. Based on the Anderson-Darling test, it was found that the Kappa distribution presented the best performance, followed by the GEV. This finding provides evidence that these multiparameter distributions result, for the region of study, in greater accuracy for the generation of intensity-duration-frequency curves and the prediction of peak streamflows and design hydrographs. As a result, this finding can support the design of hydraulic structures and flood management in river basins.

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Section: L-moments Techniquementioning

confidence: 99%

Multiparameter probability distributions for heavy rainfall modeling in extreme southern Brazil

Beskow

Caldeira

Mello

et al. 2015

Journal of Hydrology: Regional Studies

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“…For instance, according to VALVERDE et al (2004), the parameters of some distributions, such as the GEV, should be estimated using the L-moments derived from the moments weighted by probability. In addition, as described by QUEIROZ & CHAUDHRY (2006) the LH can be used for evaluating the upper tail of the GEV distributions.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Probabilistic structure of an annual extreme rainfall series of a coastal area of the State of São Paulo, Brazil

Blain

Camargo

2012

Eng. Agríc.

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This study aimed to describe the probabilistic structure of the annual series of extreme daily rainfall (Preabs), available from the weather station of Ubatuba, State of São Paulo, Brazil (1935-2009, by using the general distribution of extreme value (GEV). The autocorrelation function, the Mann-Kendall test, and the wavelet analysis were used in order to evaluate the presence of serial correlations, trends, and periodical components. Considering the results obtained using these three statistical methods, it was possible to assume the hypothesis that this temporal series is free from persistence, trends, and periodicals components. Based on quantitative and qualitative adhesion tests, it was found that the GEV may be used in order to quantify the probabilities of the Preabs data. The best results of GEV were obtained when the parameters of this function were estimated using the method of maximum likelihood. The method of L-moments has also shown satisfactory results. KEYWORDS: extreme values, adhesion tests, time series. ESTRUTURA PROBABILÍSTICA DE UMA SÉRIE ANUAL DE PRECIPITAÇÃO PLUVIAL EXTREMA DE UMA REGIÃO DO LITORAL DO ESTADO DE SÃO PAULORESUMO: O objetivo do trabalho foi descrever a estrutura probabilística da série anual de precipitação pluvial extrema diária (Preabs), da estação meteorológica de Ubatuba, Estado de São Paulo, Brasil (1935Brasil ( -2009, empregando a distribuição geral dos valores extremos (GEV). A fim de avaliar a presença de correlações seriais, tendências e periodicidades, empregou-se a função auto--correlação, o teste de Mann-Kendall e a análise de ondaletas. Considerando os resultados obtidos com estes três métodos estatísticos, foi possível aceitar as hipóteses de que essa série temporal é livre de persistência, tendências e componentes periódicas. Com base em testes de aderência qualitativos e quantitativos, verificou-se que a GEV pode ser usada para quantificar as probabilidades associadas aos dados de Preabs. A GEV apresentou melhor desempenho quando os parâmetros desta função foram estimados pelo método da máxima verossimilhança. O método dos momentos-L também apresentou desempenho satisfatório. PALAVRAS-CHAVE:valores extremos, testes de aderência, séries temporais.

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“…Para Valverde (2004), o estudo de distribuição de frequência de vazões máximas e mínimas necessita do uso de distribuições estatísticas. Segundo Leme (2003), os processos hidrológicos, como a vazão de um riosão aleatórios, sendo assim, o tratamento dos dados e informações com base estatística devem ser realizados a partir de distribuições teóricas de probabilidade aplicadas as séries hidrológicas.…”

Section: -Introduçãounclassified

Análise de vazões da bacia hidrográfica do rio Paraíba do Sul, variabilidades, intensidades e períodos de retorno

Luiz

Oliveira

2017

Os Desafios Da Geografia Física Na Fronteira Do Conhecimento

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A utilização de técnicas estatísticas descritivas e modelos probabilísticos são fundamentais na realização de estudos voltados à análise do comportamento de vazões de determinada bacia. O presente estudo tem como objetivo analisar o comportamento da vazão, mínimas e máximas, de algumas seções do rio Paraíba do Sul. Para tanto, a metodologia empregada para a elaboração dos resultados compreende a lei de distribuição de frequências de Gumbel, cálculo do período de retorno e determinação do coeficiente de variação. Os dados foram trabalhados e analisados em planilhas do Excel, onde se constatou os períodos de retorno para os dados máximos e mínimos de vazão para a série histórica de três estações da bacia em questão. A partir da realização do estudo, destaca-se a importância da análise estatística na compreensão do comportamento hidrológico, como também, na gestão dos recursos.Palavras Chave: vazões, período de retorno, Rio Paraíba do Sul. -INTRODUÇÃOO gerenciamento dos recursos hídricos atualmente é prioridade para a maioria dos governos e agências internacionais, a disponibilidade e a distribuição da água permeiam diversos conflitos e questões relativas à sua condição de escassez em quantidade ou qualidade. Desta maneira, em tempos em que a água deixou de ter valor natural e passou a ter valor econômico e político, o conhecimento hidrológico passou a ter fundamental importância para a gestão e controle dos recursos. Neste sentido, na atualidade tem se intensificado os estudos visando o entendimento do comportamento hidrológico, pressuposto básico para a gestão deste recurso.Em estudos e pesquisas sobre recursos hídricos, as técnicas estatísticas são fundamentais para o processo de análise do comportamento de vazões. Para Valverde (2004), o estudo de distribuição de frequência de vazões máximas e mínimas necessita do uso de distribuições estatísticas. Segundo Leme (2003), os processos hidrológicos, como a vazão de um riosão aleatórios, sendo assim, o tratamento dos dados e informações com base estatística devem ser realizados a partir de distribuições teóricas de probabilidade aplicadas as séries hidrológicas.

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Momentos-L: teoria e aplicação em hidrologia

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Multiparameter probability distributions for heavy rainfall modeling in extreme southern Brazil

Multiparameter probability distributions for heavy rainfall modeling in extreme southern Brazil

Probabilistic structure of an annual extreme rainfall series of a coastal area of the State of São Paulo, Brazil

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