APLICABILIDADE E AJUSTE DA DISTRIBUIÇÃO LOG-NORMAL A 3 PARÂMETROS EM ESTUDO DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA ANUAL NA BACIA DO RIO VERDE

• Autor(a) principal: Franco, Camila; Universidade Federal de Lavras
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: Marques, Rosângela Francisca de Paula Vitor; Universidade Vale do Rio Verde (UNINCOR), Três Corações, MG, Brasil, Oliveira, Luiz Fernando Coutinho de; Universidade Federal de Lavras, da Silva, Antônio Marciano; Universidade Federal de Lavras
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista da Universidade Vale do Rio Verde (Online)
• Texto Completo: http://periodicos.unincor.br/index.php/revistaunincor/article/view/4634
• topic: Distribuição de Probabilidades; Métodos de estimativa dos Parâmetros; Testes de aderência; Precipitação Máxima Diária Anual; Séries Hidrológicas.

Estimativas 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.