Avaliação de distribuições de probabilidades no estudo de precipitação pluvial máxima de cidades de Minas Gerais
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Data de Publicação: | 2022 |
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/70950 |
Resumo: | Neste estudo objetivou-se identificar, dentre as distribuições Generalizada de Valores Extremos (GEV), Gumbel e Log-Normal, qual apresenta as melhores estimativas de precipitação máxima mensal para as cidades mineiras de Juiz de Fora, Machado e São Lourenço, considerando-se os tempos de retorno de 3, 5, 10 e 15 anos. A estimação dos parâmetros das distribuições se deu por meio do método da Máxima Verossimilhança (MV). Foram utilizados dados de precipitação relativos aos anos de 1980 a 2016, obtidos no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). De modo geral, o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov (K-S) mostrou que as distribuições se ajustaram às séries de máximos. A escolha da distribuição mais adequada para a estimativa de precipitação máxima de cada cidade ocorreu pelo menor erro percentual médio de previsão dos períodos chuvoso e seco. A distribuição GEV se mostrou mais adequada para a análise da precipitação máxima provável dos períodos secos de Machado e para o chuvoso de São Lourenço. A distribuição Gumbel obteve as melhores estimativas para o período seco de São Lourenço e Juiz de Fora, e chuvoso de Machado e Juiz de Fora. Entretanto, ao se verificar a média dos erros médios das cidades analisadas notou-se que, utilizando a distribuição Gumbel, obtiveram-se as estimativas mais precisas de precipitação máxima mensal. |
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Avaliação de distribuições de probabilidades no estudo de precipitação pluvial máxima de cidades de Minas GeraisDistribuição GEV, Distribuição Gumbel, Distribuição Log-Normal, Precipitação extrema.Neste estudo objetivou-se identificar, dentre as distribuições Generalizada de Valores Extremos (GEV), Gumbel e Log-Normal, qual apresenta as melhores estimativas de precipitação máxima mensal para as cidades mineiras de Juiz de Fora, Machado e São Lourenço, considerando-se os tempos de retorno de 3, 5, 10 e 15 anos. A estimação dos parâmetros das distribuições se deu por meio do método da Máxima Verossimilhança (MV). Foram utilizados dados de precipitação relativos aos anos de 1980 a 2016, obtidos no Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). De modo geral, o teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov (K-S) mostrou que as distribuições se ajustaram às séries de máximos. A escolha da distribuição mais adequada para a estimativa de precipitação máxima de cada cidade ocorreu pelo menor erro percentual médio de previsão dos períodos chuvoso e seco. A distribuição GEV se mostrou mais adequada para a análise da precipitação máxima provável dos períodos secos de Machado e para o chuvoso de São Lourenço. A distribuição Gumbel obteve as melhores estimativas para o período seco de São Lourenço e Juiz de Fora, e chuvoso de Machado e Juiz de Fora. Entretanto, ao se verificar a média dos erros médios das cidades analisadas notou-se que, utilizando a distribuição Gumbel, obtiveram-se as estimativas mais precisas de precipitação máxima mensal.Universidade Federal do ParanáFAPEMIGUniversidade Federal de AlfenasDepartamento de EstatísticaFerreira, Thales RangelBeijo, Luiz AlbertoAvelar, Fabrício Goecking2022-01-24info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/article/view/7095010.5380/rbclima.v29i0.70950Revista 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/70950/45685Machado-MGDireitos autorais 2022 Thales Rangel Ferreira, Luiz Alberto Beijo, Fabrício Goecking Avelarinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-01-24T19:03:22Zoai:revistas.ufpr.br:article/70950Revistahttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/indexPUBhttps://revistas.ufpr.br/revistaabclima/oaiegalvani@usp.br || rbclima2014@gmail.com2237-86421980-055Xopendoar:2022-01-24T19:03:22Revista Brasileira de Climatologia (Online) - ABClimafalse |
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