EXTREME PRECIPITATION EVENTS AND ASSOCIATED RISK OF FAILURE IN HYDRAULIC PROJECTS IN THE STATE OF MATO GROSSO DO SUL, BRAZIL
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Mix Sustentável (Online) |
Texto Completo: | https://ojs.sites.ufsc.br/index.php/mixsustentavel/article/view/4379 |
Resumo: | It is necessary to know the extreme occurrences of precipitation in a region for satisfactory design of infrastructure projects. Tropical climate regions are characterized for their heavy rainfall events during the summer, and in recent years, as a result of climate change, such events are becoming recurrent. A theoretical probability distribution model is typically used to extrapolate extreme events for high return periods. In this study, it was verified whether probability distribution models are efficient for an estimation of extreme precipitation events for the normative recommended return period. Five cities in Mato Grosso do Sul State, located the midwest region of Brazil, that have been affected by disasters caused by heavy rainfall were adopted as a case study. The results illustrate that the recommendations of the return periods used for the design of hydraulic control structures are insufficient to avoid damage caused by precipitation events, thus lending a high breakdown risk to the structures. |
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EXTREME PRECIPITATION EVENTS AND ASSOCIATED RISK OF FAILURE IN HYDRAULIC PROJECTS IN THE STATE OF MATO GROSSO DO SUL, BRAZILEVENTOS EXTREMOS DE PRECIPITAÇÃO E O RISCO DE FALHA ASSOCIADO EM PROJETOS HIDRÁULICOS NO ESTADO DE MATO GROSSO DO SUL, BRASILPrecipitação máximaPeríodo de retornoAnálise probabilísticaAnálise de riscoVida útil da estruturaModelo de distribuição probabilísticaEventos extremosMudanças ClimáticasObras HidráulicasPrecipitação máximaPeríodo de retornoAnálise probabilísticaAnálise de riscoVida útil da estruturaModelo de distribuição probabilística.It is necessary to know the extreme occurrences of precipitation in a region for satisfactory design of infrastructure projects. Tropical climate regions are characterized for their heavy rainfall events during the summer, and in recent years, as a result of climate change, such events are becoming recurrent. A theoretical probability distribution model is typically used to extrapolate extreme events for high return periods. In this study, it was verified whether probability distribution models are efficient for an estimation of extreme precipitation events for the normative recommended return period. Five cities in Mato Grosso do Sul State, located the midwest region of Brazil, that have been affected by disasters caused by heavy rainfall were adopted as a case study. The results illustrate that the recommendations of the return periods used for the design of hydraulic control structures are insufficient to avoid damage caused by precipitation events, thus lending a high breakdown risk to the structures.É necessário conhecer as ocorrências extremas de precipitação em uma região para obtenção de projetos de infraestrutura satisfatórios. As regiões de clima tropical são caracterizadas por seus eventos de chuvas intensas durante o verão e, nos últimos anos, em decorrência das mudanças climáticas, esses eventos estão se tornando recorrentes. Um modelo de distribuição de probabilidade teórica é normalmente aplicado para extrapolar eventos extremos para altos períodos de retorno. Neste estudo, verificou-se se os modelos de distribuição de probabilidade são eficientes para estimar eventos extremos de precipitação para o período de retorno recomendado em normativas de dimensionamento de obras hidráulicas. Cinco cidades do estado de Mato Grosso do Sul, localizadas na região centro-oeste do Brasil, que foram afetadas por desastres causados por fortes chuvas foram adotadas como estudo de caso. Os resultados ilustram que as recomendações dos períodos de retorno utilizados para o dimensionamento das estruturas de controle hidráulico são insuficientes para evitar os danos causados por eventos de precipitação, gerando um alto risco de ruptura das estruturas.UFSC - Federal University of Santa Catarina2021-04-19info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfimage/jpegimage/jpeghttps://ojs.sites.ufsc.br/index.php/mixsustentavel/article/view/437910.29183/2447-3073.MIX2021.v7.n2.147-160Mix Sustentável; Vol. 7 No. 2 (2021): Mix Sustentável (edição regular); 147-160MIX Sustentável; v. 7 n. 2 (2021): Mix Sustentável (edição regular); 147-1602447-30732447-0899reponame:Mix Sustentável (Online)instname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCenghttps://ojs.sites.ufsc.br/index.php/mixsustentavel/article/view/4379/3583https://ojs.sites.ufsc.br/index.php/mixsustentavel/article/view/4379/4582https://ojs.sites.ufsc.br/index.php/mixsustentavel/article/view/4379/4583Copyright (c) 2021 Ana Clara Costa Oliveira, Aleska Kaufmann Almeida, José Antonio Guarienti, Cleylse Andreia Souza Lima, Línika Vicente Ferreira de Almeida, Robert Schiaveto de Souza, Isabel Kaufmann de Almeidainfo:eu-repo/semantics/openAccessOliveira, Ana Clara CostaAlmeida, Aleska KaufmannGuarienti, José AntonioLima, Cleylse Andreia Souzade Almeida, Línika Vicente Ferreirade Souza, Robert Schiavetode Almeida, Isabel Kaufmann2021-07-15T12:07:58Zoai:ojs.sites.ufsc.br:article/4379Revistahttp://mixsustentavel.paginas.ufsc.br/apresentacao-2/PUBhttp://ojs.sites.ufsc.br/index.php/mixsustentavel/oailisiane.librelotto@ufsc.br||mixsustentavel@gmail.com2447-30732447-0899opendoar:2021-07-15T12:07:58Mix Sustentável (Online) - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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