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| Registros recuperados : 3 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
08/10/2021 |
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Data da última atualização: |
08/10/2021 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
Nacional - A |
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Autoria: |
BACK, A. J.; BONFANTE, F. M. |
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Título: |
Evaluation of generalized extreme value and Gumbel distributions for estimating maximum daily rainfall. |
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Ano de publicação: |
2021 |
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Fonte/Imprenta: |
Brazilian Journal of Environmental Sciences, Rio de janeiro, v. 56, n. 3, p. 1-11, 2021. |
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Idioma: |
Inglês |
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Conteúdo: |
Eventos extremos de chuvas podem causar impactos sociais e econômicos em vários setores. Conhecer o risco de ocorrência de eventos extemos é fundamental para o estabelecimento de medidas mitigadoras e para a gestão de riscos. A análise de frequências de séries históricas de chuva observadas por meio de distribuições teóricas de probabilidades é o método mais usado. As distribuições de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) e Gumbel destacam-se entre aquelas aplicadas à estimativa das chuvas máximas diárias. A indicação da melhor distribuição depende das características da série de dados usada no ajuste dos parâmetros e do critério utilizado para a seleção. Este trabalho teve como objetivo comparar as distribuições GEV e Gumbel e analisar os critérios usados para a seleção da melhor distribuição. Foram empregadas 224 séries de máximas anuais de estações pluviométricas de Santa Catarina, com tamanho entre 12 e 90 anos e coeficiente de assimetria variando de -0,277 a 3,917. Adotaram-se os testes de aderência de Anderson?Darling, Kolmogorov-Smirnov e Filliben. Para a indicação da melhor distribuição foram usados o erro padrão de estimativa, o critério de Akaike e o ranking com os testes de aderência. O teste Kolmogorov-Smirnov mostrou-se pouco rigoroso e somente rejeitou 0,25% das distribuições testadas, enquanto os testes de Anderson?Darling e de Filliben rejeitaram 9,06 e 8,8% das distribuições, respectivamente. A distribuição GEV mostrou-se a mais indicada na maioria das estações. Somente foi constatada alta concordância (73,7%) na indicação da melhor distribuição entre os testes de Filliben e o erro padrão de estimativa. MenosEventos extremos de chuvas podem causar impactos sociais e econômicos em vários setores. Conhecer o risco de ocorrência de eventos extemos é fundamental para o estabelecimento de medidas mitigadoras e para a gestão de riscos. A análise de frequências de séries históricas de chuva observadas por meio de distribuições teóricas de probabilidades é o método mais usado. As distribuições de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) e Gumbel destacam-se entre aquelas aplicadas à estimativa das chuvas máximas diárias. A indicação da melhor distribuição depende das características da série de dados usada no ajuste dos parâmetros e do critério utilizado para a seleção. Este trabalho teve como objetivo comparar as distribuições GEV e Gumbel e analisar os critérios usados para a seleção da melhor distribuição. Foram empregadas 224 séries de máximas anuais de estações pluviométricas de Santa Catarina, com tamanho entre 12 e 90 anos e coeficiente de assimetria variando de -0,277 a 3,917. Adotaram-se os testes de aderência de Anderson?Darling, Kolmogorov-Smirnov e Filliben. Para a indicação da melhor distribuição foram usados o erro padrão de estimativa, o critério de Akaike e o ranking com os testes de aderência. O teste Kolmogorov-Smirnov mostrou-se pouco rigoroso e somente rejeitou 0,25% das distribuições testadas, enquanto os testes de Anderson?Darling e de Filliben rejeitaram 9,06 e 8,8% das distribuições, respectivamente. A distribuição GEV mostrou-se a mais indicada na ma... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
chuvas intensas; drenagem; gestão territorial; probabilidade. |
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Categoria do assunto: |
P Recursos Naturais, Ciências Ambientais e da Terra |
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Marc: |
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520 $aEventos extremos de chuvas podem causar impactos sociais e econômicos em vários setores. Conhecer o risco de ocorrência de eventos extemos é fundamental para o estabelecimento de medidas mitigadoras e para a gestão de riscos. A análise de frequências de séries históricas de chuva observadas por meio de distribuições teóricas de probabilidades é o método mais usado. As distribuições de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV) e Gumbel destacam-se entre aquelas aplicadas à estimativa das chuvas máximas diárias. A indicação da melhor distribuição depende das características da série de dados usada no ajuste dos parâmetros e do critério utilizado para a seleção. Este trabalho teve como objetivo comparar as distribuições GEV e Gumbel e analisar os critérios usados para a seleção da melhor distribuição. Foram empregadas 224 séries de máximas anuais de estações pluviométricas de Santa Catarina, com tamanho entre 12 e 90 anos e coeficiente de assimetria variando de -0,277 a 3,917. Adotaram-se os testes de aderência de Anderson?Darling, Kolmogorov-Smirnov e Filliben. Para a indicação da melhor distribuição foram usados o erro padrão de estimativa, o critério de Akaike e o ranking com os testes de aderência. O teste Kolmogorov-Smirnov mostrou-se pouco rigoroso e somente rejeitou 0,25% das distribuições testadas, enquanto os testes de Anderson?Darling e de Filliben rejeitaram 9,06 e 8,8% das distribuições, respectivamente. A distribuição GEV mostrou-se a mais indicada na maioria das estações. Somente foi constatada alta concordância (73,7%) na indicação da melhor distribuição entre os testes de Filliben e o erro padrão de estimativa.
653 $achuvas intensas
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Epagri-Sede (Epagri-Sede) |
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