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

Extreme rainfall events in the Upper Rio Grande, MG: probabilistic analysis

dc.creatorJunqueira Júnior, José Alves
dc.creatorMello, Carlos Rogério de
dc.creatorAlves, Geovane Junqueira
dc.date2017-09-15T19:16:29Z
dc.date2017-09-15T19:16:29Z
dc.date2015-04
dc.date.accessioned2023-09-28T20:01:50Z
dc.date.available2023-09-28T20:01:50Z
dc.identifierJUNQUEIRA JUNIOR, J. A. ; MELLO, C. R. de; ALVES, G. J. Eventos extremos de precipitação no Alto Rio Grande, MG: análise probabilística. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 19, n. 4, p. 301-308, abr. 2015.
dc.identifierrepositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15401
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9042772
dc.descriptionProbabilistic 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 sub-regions Gumbel model produced better results while for the PCV, GEV model was more appropriate.
dc.descriptionAs 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 (χ2). 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagept_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grande
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International
dc.rightsacesso aberto
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.sourceRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental
dc.subjectHidrologia – Métodos estatísticos
dc.subjectDistribuição de probabilidade
dc.subjectHydrology – Statistical methods
dc.subjectProbability distribution
dc.titleEventos extremos de precipitação no Alto Rio Grande, MG: análise probabilística
dc.titleExtreme rainfall events in the Upper Rio Grande, MG: probabilistic analysis
dc.typeArtigo


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