DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE PARA INTENSIDADE DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA NO ESTADO DE MATO GROSSO
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Brasileira de Climatologia (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/75643 |
Resumo: | Este trabalho tem por objetivo verificar quais funções de distribuição de probabilidade teóricas (FDP) apresentam melhores ajustes à precipitação máxima anual de diferentes durações, em 14 estações pluviográficas do Estado de Mato Grosso. Inicialmente foram construídas séries anuais de intensidade máxima de chuva com duração de 10 a 360 min, pela leitura de dados pluviográficos das estações da rede Hidrometeorológica nacional (CPRM/ANA) presentes no Estado. A partir das séries anuais foram ajustados 7 modelos de distribuição de probabilidade (Gamma, Generalizado de Valores Extremos, Generalizado de Pareto, Gumbel, LogNormal, Pearson 5 e Weibull) pelo método da máxima verossimilhança (MV). A aderência da FDP às séries de precipitação anual, assim como, o ranqueamento dos melhores ajustes, foram realizados pelo teste de Kolmogorov-Smirnov a 20% de significância. As funções de distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) e Generalizada de Pareto apresentaram os melhores resultados de ajuste em todas as estações pluviográficas do estado, sendo a GEV a única que apresentou ajuste em todas as estações e durações de chuva considerando o valor de significância (α: 0.2). As distribuições Gumbel, Gamma e Pearson 5 apresentaram os piores desempenhos estatísticos, não tendo ajustes significativos (α > 0.2) em 17%, 15% e 13% dos casos, respectivamente. Conclui-se que a função de distribuição de probabilidade teórica Generalizada de Valores Extremos (GEV) apresenta melhor adesão aos dados de intensidade de precipitação máxima para aplicações hidrometeorológicas no Estado de Mato Grosso. |
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DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE PARA INTENSIDADE DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA NO ESTADO DE MATO GROSSOfunções de probabilidade; Generalizada de Valores Extremos; IDF; chuva de projeto.Este trabalho tem por objetivo verificar quais funções de distribuição de probabilidade teóricas (FDP) apresentam melhores ajustes à precipitação máxima anual de diferentes durações, em 14 estações pluviográficas do Estado de Mato Grosso. Inicialmente foram construídas séries anuais de intensidade máxima de chuva com duração de 10 a 360 min, pela leitura de dados pluviográficos das estações da rede Hidrometeorológica nacional (CPRM/ANA) presentes no Estado. A partir das séries anuais foram ajustados 7 modelos de distribuição de probabilidade (Gamma, Generalizado de Valores Extremos, Generalizado de Pareto, Gumbel, LogNormal, Pearson 5 e Weibull) pelo método da máxima verossimilhança (MV). A aderência da FDP às séries de precipitação anual, assim como, o ranqueamento dos melhores ajustes, foram realizados pelo teste de Kolmogorov-Smirnov a 20% de significância. As funções de distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) e Generalizada de Pareto apresentaram os melhores resultados de ajuste em todas as estações pluviográficas do estado, sendo a GEV a única que apresentou ajuste em todas as estações e durações de chuva considerando o valor de significância (α: 0.2). As distribuições Gumbel, Gamma e Pearson 5 apresentaram os piores desempenhos estatísticos, não tendo ajustes significativos (α > 0.2) em 17%, 15% e 13% dos casos, respectivamente. Conclui-se que a função de distribuição de probabilidade teórica Generalizada de Valores Extremos (GEV) apresenta melhor adesão aos dados de intensidade de precipitação máxima para aplicações hidrometeorológicas no Estado de Mato Grosso.Universidade Federal do ParanáCapesSabino, MarlusSouza, Adilson Pacheco deUliana, Eduardo MorganAlmeida, Frederico Terra deLisboa, LuanaZolin, Cornélio Alberto2021-10-13info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/7564310.5380/rbclima.v29i0.75643Revista Brasileira de Climatologia; v. 29 (2021)2237-86421980-055X10.5380/rbclima.v29i0reponame:Revista Brasileira de Climatologia (Online)instname:ABClimainstacron:ABCLIMAporhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/75643/44946Mato Grosso; Centro-Oeste; Amazônia; Cerradoséries temporaisespacialDireitos autorais 2021 Marlus Sabino, Adilson Pacheco de Souza, Eduardo Morgan Uliana, Frederico Terra de Almeida, Luana Lisboa, Cornélio Alberto Zolininfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-10-13T12:20:20Zoai:revistas.ufpr.br:article/75643Revistahttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/indexPUBhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/oaiegalvani@usp.br || rbclima2014@gmail.com2237-86421980-055Xopendoar:2021-10-13T12:20:20Revista Brasileira de Climatologia (Online) - ABClimafalse |
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