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| Registros recuperados : 415 | |
| 41. |  | BACK, A. J.; SOUSA, G. S.; GALATTO, S. L.; PEREIRA, J. R. Análise de vazões máximas do Rio Mãe Luzia, Forquilhinha, Santa Catarina. In: ENCONTRO NACIONAL DE DESASTRES (END), 3., 2023, Niterói, RJ. Anais... Porto Alegre: ABRH, 2023. p. 1-4.| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| 55. | | BACK, A. J.; FERREIRA, P. A.; VIEIRA, M.; SEDIYAMA, G. C. Estimativa das precipitações máximas prováveis com duração de um a sete dias e da chuva crítica para a drenagem do solo no litoral de Santa Catarina. Revista Ceres, Viçosa, MG, v. 37, n. , p. 50-71, 1990. ISSN, 0034-737x| Biblioteca(s): Epagri-Sede. |
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| Registros recuperados : 415 | |
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Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Epagri-Sede. |
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Data corrente: |
31/10/2011 |
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Data da última atualização: |
31/10/2011 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Periódico Indexado |
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Circulação/Nível: |
-- - -- |
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Autoria: |
UGGIONI, E.; BACK, A. J.; VIEIRA, H. J. |
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Afiliação: |
Epagri |
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Título: |
Mathematical modeling and simulation of hourly precipitation through rectangular pulses. |
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Ano de publicação: |
2011 |
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Fonte/Imprenta: |
Acta Scientiarum. Agronomy, Maringa, PE, v. 33, n. 4, p. 565-573, 2011. |
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Idioma: |
Inglês
Português |
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Notas: |
ISSN, 18078621 |
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Conteúdo: |
As séries históricas de precipitação disponível, geralmente, são relativamente curtas e com muitas falhas nas observações. A utilização da modelagem matemática para simulação de chuvas é uma ferramenta utilizada para contornar esse problema, possibilitando a simulação do funcionamento de sistemas hidrológicos em diferentes cenários. Este trabalho teve como objetivo aplicar a modelagem matemática na simulação de série de dados de precipitação horária. Foi utilizada a série de dados pluviográficos do período de outubro de 1980 a dezembro de 2007. Os dados de precipitação foram obtidos pela digitalização dos pluviogramas diários da Estação Meteorológica da Epagri, Urussanga, Sul de Santa Catarina (latitude 28,31º S, longitude 48,19º W). Para a simulação das séries de chuva horária, o modelo estocástico adotado foi o modelo de pulsos retangulares de Bartlett-Lewis modificado com seis parâmetros. O ajuste dos parâmetros foi realizado tendo como base a minimização da função relacionada às expressões analíticas que definem a média, variância, e coeficiente de autocorrelação com retardo 1 e a probabilidade do período ser seco em relação aos valores estimados a partir dos dados observados. Foram simuladas dez séries com 100 anos de dados. A análise dos dados e os resultados nos levaram a concluir que o ajuste dos parâmetros do modelo de Bartlett-Lewis modificado possibilita a simulação de chuvas horária preservando as propriedades estatísticas da precipitação em vários níveis de agregação temporal. De forma geral, observou-se a tendência de superestimativa da probabilidade dos períodos serem secos. MenosAs séries históricas de precipitação disponível, geralmente, são relativamente curtas e com muitas falhas nas observações. A utilização da modelagem matemática para simulação de chuvas é uma ferramenta utilizada para contornar esse problema, possibilitando a simulação do funcionamento de sistemas hidrológicos em diferentes cenários. Este trabalho teve como objetivo aplicar a modelagem matemática na simulação de série de dados de precipitação horária. Foi utilizada a série de dados pluviográficos do período de outubro de 1980 a dezembro de 2007. Os dados de precipitação foram obtidos pela digitalização dos pluviogramas diários da Estação Meteorológica da Epagri, Urussanga, Sul de Santa Catarina (latitude 28,31º S, longitude 48,19º W). Para a simulação das séries de chuva horária, o modelo estocástico adotado foi o modelo de pulsos retangulares de Bartlett-Lewis modificado com seis parâmetros. O ajuste dos parâmetros foi realizado tendo como base a minimização da função relacionada às expressões analíticas que definem a média, variância, e coeficiente de autocorrelação com retardo 1 e a probabilidade do período ser seco em relação aos valores estimados a partir dos dados observados. Foram simuladas dez séries com 100 anos de dados. A análise dos dados e os resultados nos levaram a concluir que o ajuste dos parâmetros do modelo de Bartlett-Lewis modificado possibilita a simulação de chuvas horária preservando as propriedades estatísticas da precipitação em vários níveis de agre... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Chuva; Hhidrologia; Hidrologia; Modelo estocástico; Probabilidade; Simulação. |
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Categoria do assunto: |
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Marc: |
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520 $aAs séries históricas de precipitação disponível, geralmente, são relativamente curtas e com muitas falhas nas observações. A utilização da modelagem matemática para simulação de chuvas é uma ferramenta utilizada para contornar esse problema, possibilitando a simulação do funcionamento de sistemas hidrológicos em diferentes cenários. Este trabalho teve como objetivo aplicar a modelagem matemática na simulação de série de dados de precipitação horária. Foi utilizada a série de dados pluviográficos do período de outubro de 1980 a dezembro de 2007. Os dados de precipitação foram obtidos pela digitalização dos pluviogramas diários da Estação Meteorológica da Epagri, Urussanga, Sul de Santa Catarina (latitude 28,31º S, longitude 48,19º W). Para a simulação das séries de chuva horária, o modelo estocástico adotado foi o modelo de pulsos retangulares de Bartlett-Lewis modificado com seis parâmetros. O ajuste dos parâmetros foi realizado tendo como base a minimização da função relacionada às expressões analíticas que definem a média, variância, e coeficiente de autocorrelação com retardo 1 e a probabilidade do período ser seco em relação aos valores estimados a partir dos dados observados. Foram simuladas dez séries com 100 anos de dados. A análise dos dados e os resultados nos levaram a concluir que o ajuste dos parâmetros do modelo de Bartlett-Lewis modificado possibilita a simulação de chuvas horária preservando as propriedades estatísticas da precipitação em vários níveis de agregação temporal. De forma geral, observou-se a tendência de superestimativa da probabilidade dos períodos serem secos.
653 $aChuva
653 $aHhidrologia
653 $aHidrologia
653 $aModelo estocástico
653 $aProbabilidade
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773 $tActa Scientiarum. Agronomy, Maringa, PE$gv. 33, n. 4, p. 565-573, 2011.
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