Metodologias na derivação das relações de intensidade-duração-frequência de chuvas intensas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gonzaga, Vitória Novelino Bento
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTE
Texto Completo: https://tede.unioeste.br/handle/tede/7211
Resumo: Intense rainfall events are extreme occurrences characterized by high amounts of water precipitated in a short period of time, resulting in floods and major disasters. Therefore, studying intense rainfall is important for planning preventive and mitigative measures against the impacts such events can cause, as well as aiding in the execution of safer and more cost effective infrastructure works and hydraulic projects. In this context, Intensity-Duration Frequency (IDF) relationships are employed to mathematically describe the relationship between rainfall intensity and duration for a given return period. While various methodologies exist in the literature for deriving IDF relationships, there is a shortage of comparative studies among such approaches. In Brazil, studies related to obtaining IDF relationships are still limited, with predominant usage of the rainfall disaggregation method. Hence, the objective of this study was to apply and compare the methodologies of standard procedure (PP), single step procedure (PEU), robust procedure (PR), simple generalized procedure (PGS), intensity transformation (TI), and third-order polynomial normal transformation (TNPT) in deriving IDF relationships using rainfall data from a pluviographic station located in the city of Porto Alegre, Rio Grande do Sul. The data are available in the Brazilian Pluviometric Atlas of the Mineral Resources Research Company and cover a 40-year period. This research considered 12 durations and 13 return periods, and the tested methodologies were quantitatively evaluated through error estimation, including the calculation of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean error (ME). The main results indicate that all tested methodologies generated IDF curves that fit better for short durations than for medium to long durations; the number of steps each methodology employs to derive IDF relationships, in addition to the type of probability distribution and parameter estimation method used in the analysis, impact the results; the sample size of the dataset influences the quality of the estimates obtained. Among the tested methodologies, the single-step procedure demonstrated the best performance in terms of root mean squared error (RMSE).
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In this context, Intensity-Duration Frequency (IDF) relationships are employed to mathematically describe the relationship between rainfall intensity and duration for a given return period. While various methodologies exist in the literature for deriving IDF relationships, there is a shortage of comparative studies among such approaches. In Brazil, studies related to obtaining IDF relationships are still limited, with predominant usage of the rainfall disaggregation method. Hence, the objective of this study was to apply and compare the methodologies of standard procedure (PP), single step procedure (PEU), robust procedure (PR), simple generalized procedure (PGS), intensity transformation (TI), and third-order polynomial normal transformation (TNPT) in deriving IDF relationships using rainfall data from a pluviographic station located in the city of Porto Alegre, Rio Grande do Sul. The data are available in the Brazilian Pluviometric Atlas of the Mineral Resources Research Company and cover a 40-year period. This research considered 12 durations and 13 return periods, and the tested methodologies were quantitatively evaluated through error estimation, including the calculation of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean error (ME). The main results indicate that all tested methodologies generated IDF curves that fit better for short durations than for medium to long durations; the number of steps each methodology employs to derive IDF relationships, in addition to the type of probability distribution and parameter estimation method used in the analysis, impact the results; the sample size of the dataset influences the quality of the estimates obtained. Among the tested methodologies, the single-step procedure demonstrated the best performance in terms of root mean squared error (RMSE).As chuvas intensas são eventos extremos caracterizados pela alta quantidade de água que é precipitada em um curto período de tempo, acarretando inundações e grandes desastres. Por isso, estudar chuvas intensas é importante para o planejamento de medidas de prevenção e mitigação dos impactos que esses eventos podem causar, além de auxiliar na execução de obras de infraestrutura e projetos hidráulicos mais seguros e econômicos. Nesse contexto, as relações de intensidade-duração-frequência (IDF) são utilizadas para descrever, matematicamente, a relação entre a intensidade de um evento de chuva e sua duração para um período de retorno. Na literatura, há várias metodologias para derivar relações IDF, mas há escassez de estudos comparativos entre tais metodologias. No Brasil, estudos relacionados à obtenção de relações IDF ainda são limitados, sendo predominante o uso do método de desagregação de chuvas. Assim, o objetivo deste trabalho foi aplicar e comparar as metodologias procedimento padrão (PP), procedimento etapa única (PEU), procedimento robusto (PR), procedimento generalizado simples (PGS), transformação de intensidades(TI) e transformação normal polinomial de terceira ordem (TNPT) na derivação de relações IDF usando dados de chuva de uma estação pluviográfica do município de Porto Alegre, no Rio Grande do Sul. Os dados estão disponibilizados no Atlas Pluviométrico do Brasil, da Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais e abrangem um período de 40 anos. Neste estudo, foram considerados 12 durações e 13 períodos de retorno e as metodologias testadas foram avaliadas quantitativamente pela estimativa de erros, sendo calculados: a raiz quadrada do erro médio (RMSE), erro médio absoluto (MAE) e erro médio (ME). Os principais resultados indicam que todas as metodologias testadas geraram curvas IDF que se ajustam melhor para durações curtas do que para durações médias a longas; a quantidade de etapas que cada metodologia usa para derivar relações IDF, assim como o tipo de distribuição de probabilidade e método estimador de parâmetros utilizados na análise impactam nos resultados; o tamanho amostral do conjunto de dados influencia a qualidade das estimativas obtidas. Dentre as metodologias testadas, o procedimento etapa única foi o que demonstrou melhor desempenho em termos de RMSE.Submitted by Edineia Teixeira (edineia.teixeira@unioeste.br) on 2024-05-21T18:57:09Z No. of bitstreams: 1 Vitória N. B. Gonzaga (Dissertação Revisada).pdf: 4033761 bytes, checksum: 2461b8c7024ef36e585ffa2038948805 (MD5)Made available in DSpace on 2024-05-21T18:57:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vitória N. B. Gonzaga (Dissertação Revisada).pdf: 4033761 bytes, checksum: 2461b8c7024ef36e585ffa2038948805 (MD5) Previous issue date: 2024-02-05Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESapplication/pdfpor6588633818200016417500Universidade Estadual do Oeste do ParanáCascavelPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AgrícolaUNIOESTEBrasilCentro de Ciências Exatas e Tecnológicashttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessChuvas intensasAnálise de frequênciaDistribuições de probabilidadeIntense rainfallFrequency analysisProbability distributionsRECURSOS HIDRICOS E SANEAMENTO AMBIENTALMetodologias na derivação das relações de intensidade-duração-frequência de chuvas intensasFrameworks for derivation of rainfall Intensity Duration-Frequency relationships.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-534769245041605212960060060022143744428683820152075167498588264571reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UNIOESTEinstname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná (UNIOESTE)instacron:UNIOESTEORIGINALVitória N. 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