Modelos probabilísticos para eventos de precipitações extremas na Cidade de Palmares-PE (Probabilistic modeling for extreme rainfall events in the city of Palmares - PE)

Lucas Ravellys Pyrrho de Alcântara, Artur Paiva Coutinho, Severino Martins dos Santos Neto, Tássia dos Anjos Tenório de Melo, Larissa Fernandes Costa, Larissa Virgínia da Silva Ribas, Antonio Celso Dantas Antonino, Edevaldo Miguel Alves

Resumo


A estimava da probabilidade de excedência de eventos de precipitações pluviométricas máximas pode ser realizada a partir da associação entre as séries hidrológicas e modelos probabilísticos. O presente trabalho tem por objetivo avaliar a aderência da distribuição empírica de Precipitações Diárias Máximas Anuais (PDMA), as distribuições teóricas de probabilidade de Gumbel, Log-Normal de dois parâmetros, Generalizada de Valores Extremos, Fréchet, Weibull para 2 e 3 parâmetros, Gama, Pearson e Log-Pearson para 3 parâmetros. Foi utilizada uma série histórica de precipitação máxima diária anual oriunda da cidade de Palmares-PE, a partir de dados obtidos da Agência Nacional de Águas (ANA). Para avaliar a qualidade de aderência das distribuições, foram utilizados os testes de aderência de Anderson Darling (AD), Kolmogorov-Smirnov (KS) e o teste Qui-Quadrado de Pearson (χ2). Para quantificação da qualidade dos ajustes estatísticos utilizou-se do coeficiente de determinação (R2). As distribuições de Fréchet e Weibull II não apresentaram aderência a distribuição empírica de frequência.  A distribuição de Gumbel foi a que apresentou maior aderência à distribuição empírica de acordo com o teste Qui-Quadrado de Pearson (χ2), enquanto que a GVE e a Pearson III aos testes AD e KS, respectivamente.

 

 

A B S T R A C T

To analyze and estimate the likelihood of new extreme precipitation events, hydrological data records and probabilistic mathematical modeling can be used associated with different recurrence frequencies. The objective of this study was to adjust the PDMA of the city of Palmares-PE, based on data obtained from the National Water Agency (ANA), the Gumbel probability distributions, Log-Normal of two Parameters, Generalized Extreme Values, Fréchet, Weibull for 2 and 3 parameters, Range, Pearson and Log-Pearson for 3 parameters. In order to evaluate the statistical distributions, the Anderson Darling (AD), Kolmogorov-Smirnov (KS) and Pearson Chi-Square (χ2) tests were used, and the quantification of the quality of the statistical adjustments was done using coefficient of determination (R2). Among the probabilistic distributions analyzed, the only ones that do not fit are the distributions of FRÉCHET and Weibull II. The Gumbel distribution was the best fit for Pearson Chi-square test (χ2), and GVE and Pearson III, respectively, for the AD and KS tests.

Keywords: hydrology statistics, return time, intense rain, extreme events, random variables.


Palavras-chave


Hidrologia Estatística; Tempo de Retorno; Chuvas Intensas; Eventos Extremos.

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DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v12.4.p1355-1369

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Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

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