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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFranco, Camila Silva-
dc.creatorMarques, Rosângela Francisca de Paula Vitor-
dc.creatorOliveira, Luiz Fernando Coutinho de-
dc.creatorSilva, Antônio Marciano da-
dc.date.accessioned2019-02-25T13:19:17Z-
dc.date.available2019-02-25T13:19:17Z-
dc.date.issued2018-01-
dc.identifier.citationFRANCO, C. S. et al. Aplicabilidade e ajuste da distribuição log-normal a 3 parâmetros em estudo de precipitação máxima anual na bacia do Rio Verde. Revista da Universidade Vale do Rio Verde, Três Corações, v. 16, n. 1, p. 1-9, jan./jul. 2018. doi: 10.5892/ruvrd.v16i1.4634.pt_BR
dc.identifier.urihttp://periodicos.unincor.br/index.php/revistaunincor/article/view/4634pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/33020-
dc.description.abstractProbabilistic estimates of extreme events are of great relevance for the planning of human activities and also for the management of water resources. In this context, we aimed to analyze the performance of the probability distribution, Log Normal to 3 parameters, which were adjusted by the Moment (MM) and Maximum Likelihood (MV) methods applied to historical series of maximum annual daily precipitation of 7 rainfall stations in the Rio Verde watershed, in Minas Gerais, obtained from HIDROWEB / ANA with at least 30 years of observation. The catchment area of the Verde River has an area of 6,891.4 km2 and about 450 thousand inhabitants. In order to verify the best estimation of the method parameters used, the adhesion tests of Komolgorov Smirnov and Chi-square were applied. The Chisquare test was more rigid in Kolmogorov-Smirnov, classifying as inadequate 43% of the models. Taking this test as base, identify greater adequacy (88%) in the estimation by the MV method. In a precision analysis, a historical Varginha series adjusted by the MV method presented the lowest value, showing a better fit. In studies with maximum annual rainfall, in this region, a Lognormal distribution of 3 parameter estimates by the MV method may be more appropriate.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Vale do Rio Verdept_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceRevista da Universidade Vale do Rio Verdept_BR
dc.subjectDistribuição de probabilidadespt_BR
dc.subjectMétodos de estimativa dos parâmetrospt_BR
dc.subjectTestes de aderênciapt_BR
dc.subjectPrecipitação máxima diária anualpt_BR
dc.subjectSéries hidrológicaspt_BR
dc.subjectDistribution of probabilitiespt_BR
dc.subjectMethods of estimating parameterspt_BR
dc.subjectAdherence testspt_BR
dc.subjectAnnual daily maximum precipitationpt_BR
dc.subjectHydrological seriespt_BR
dc.titleAplicabilidade e ajuste da distribuição log-normal a 3 parâmetros em estudo de precipitação máxima anual na bacia do Rio Verdept_BR
dc.title.alternativeApplicability and adjustment of the log-normal distribution to 3 parameters in the study of annual daily maximum precipitation in the Rio Verde basinpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoEstimativas probabilísticas de eventos extremos são de grande relevância para o planejamento das atividades humanas e também na gestão de recursos hídricos. Neste contexto, objetivou-se analisar o desempenho da distribuição de probabilidades, Log Normal a 3 parâmetros, os quais foram ajustados pelos Métodos dos Momentos (MM) e da Máxima Verossimilhança (MV), aplicadas sobre as séries históricas de precipitação diária máxima anual de 7 estações pluviométricas na bacia hidrográfica do Rio Verde, em Minas Gerais, obtidas do HIDROWEB/ANA com pelo menos 30 anos de observação. A bacia hidrográfica do rio Verde possui uma área de 6.891,4 km2 e cerca de 450 mil habitantes. Para a verificação da melhor estimativa dos parâmetros dos métodos utilizados, foram aplicados os testes de aderência de Komolgorov Smirnov e Qui-quadrado. O teste de Qui-quadrado foi mais rígido que o de Kolmogorov-Smirnov, classificando como inadequadas 43% dos modelos. Tomando este teste como base, identificou-se maior adequação (88%) na estimativa pelo método MV. Em uma análise de precisão, a série histórica de Varginha ajustada pelo método MV, apresentou o menor valor, demonstrando melhor ajuste. Em estudos com precipitação máxima anual, nesta região, a distribuição Log-normal a 3 parâmetros estimada pelo método MV pode ser mais adequada.pt_BR
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