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Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais
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Resumo
Estimativas probabilísticas de eventos extremos são de grande relevância para o planejamento das atividades humanas. As distribuições de probabilidade possibilitam a estimativa de eventos de precipitação máxima diária anual associados às suas frequências de ocorrência. Objetivou-se, com este trabalho, identificar, dentre as distribuições Gumbel, Gama a 2 parâmetros e Generalizada de Valores Extremos (GEV), qual a mais indicada para aplicação às séries históricas de precipitação máxima diária anual na bacia hidrográfica do rio Verde, no Sul de Minas Gerais. Os parâmetros de cada distribuição foram estimados pelos métodos dos momentos, máxima verossimilhança e momentos-L. Para tal, foram empregadas, neste estudo, oito estações pluviométricas com séries históricas de, no mínimo, 20 anos de dados, distribuídas pela bacia hidrográfica. Pelos testes de adequação de Kolmogorov-Smirnov, Qui-Quadrado, Anderson Darling e Filliben, a distribuição Gumbel, estimada pelos três métodos, obteve os ajustes menos adequados. A distribuição GEV, pelo método dos momentos-L, foi a mais adequada para análise probabilística de precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, devendo ser priorizada para planejamentos na região.
Abstract
Probabilistic estimates of extreme events are much relevant for the planning of human activities. Thus, probability
distributions enable the estimation of maximum annual daily precipitation events, associated with their respective
frequencies. The aim of this study was to identify, among the Gumbel distribution, Gamma at 2 parameters and the
Generalized Extreme Value (GEV), which is the most suitable to be used on historical series of annual maximum
daily rainfall in the Rio Verde basin in Southern Minas Gerais. The parameters of each distribution were estimated
by the methods of moments, maximum likelihood and L-moments. For this, eight rainfall stations were used with
historical series of at least 20 years distributed over the watershed. By statistical tests as the Kolmogorov-Smirnov,
Chi-square, Anderson Darling and Filiben test, the Gumbel distribution obtained the least appropriate adjustments.
The GEV distribution by L-moments method was the most appropriate for probabilistic analysis of annual daily
extreme precipitation events in the Rio Verde basin and should be prioritized for planning in the region.
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FRANCO. C. S. et al. Distribuição de probabilidades para precipitação máxima diária na Bacia Hidrográfica do Rio Verde, Minas Gerais. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 18, n. 7, p. 735-741, July 2014.