02131naa a2200205 a 450000100080000000500110000800800410001910000160006024501340007626000090021052014570021965000170167665000170169365000210171065000150173165000190174670000130176570000130177877301340179111336772023-09-20       2023    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aBACK, A. J.  aAvaliação de distribuições de probabilidade para chuvas máximas diárias de Capinzal, Santa Catarina.h[electronic resource]  c2023  aPara o dimensionamento de obras hidráulicas como bueiros, pontes, barragem é necessário obter estimativas de chuvas intensas com determinado período de retorno. Existem várias distribuições de probabilidades que podem ser empregadas na estimativa da chuva máximas e não se pode priori definir qual é a melhor distribuição. Este trabalho teve como objetivo avaliar a ajuste das distribuições de probabilidades normalmente usadas para estimativa de chuvas máximas para a série de máximas anuais de chuvas diárias de Capinzal, Santa Catarina. Foram avaliadas as distribuições de probabilidade Gumbel, Log-Normal com dois parâmetros, Log-Normal com três parâmetros, Pearson Tipo III, Log-Pearson tipo III, GEV, Frechet e Normal. Os parâmetros das distribuições foram ajustados pelo método dos Momentos, Máxima Verossimilhança e L-Momentos. A aderência das distribuições foi avaliada pelos testes de Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling e Filliben ao nível de significância de 5%. Somente a distribuição de Frechet foi rejeitada. Com base no escore de cinco índices de desempenho a distribuição Pearson Tipo III com parâmetros estimados pelo método dos L-Momentos foi considerada a mais adequada, seguida da distribuição GEV com parâmetros estimados pelo método dos L-Momentos. A distribuição Gumbel com parâmetros estimados pelo método de Chow somente se mostrou superior à distribuição Normal e Frechet.  aclimatologia  aestatística  aeventos extremos  ahidrologia  aPrecipitação1 aBACK, B.1 aBACK, L.  tIn: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE CLIMATOLOGIA GEOGRÁFICA, 15., 2023, Guarapuava, PR. Anais... Dourados, MS: ABClima, 2023. p. 433-447