Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15402
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorCaldeira, Tamara Leitzke-
dc.creatorBeskow, Samuel-
dc.creatorMello, Carlos Rogério de-
dc.creatorFaria, Lessandro Coll-
dc.creatorSouza, Mayara R. de-
dc.creatorGuedes, Hugo Alexandre Soares-
dc.date.accessioned2017-09-18T12:52:11Z-
dc.date.available2017-09-18T12:52:11Z-
dc.date.issued2015-03-
dc.identifier.citationCALDEIRA, T. L. et al. Modelagem probabilística de eventos de precipitação extrema no estado do Rio Grande do Sul. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 19, n. 3, p. 197-203, mar. 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/15402-
dc.description.abstractFlood management in Brazilian watersheds must be discussed and prioritized, however, the current scenario indicates that there are gaps in hydrological information with respect to its spatial and temporal variability. The probabilistic modelling of extreme rainfall events, having as goal to extrapolate values for a given frequency and duration, can be used as an excellent tool for analysis and decision-making. The main objective of this study was to analyse the adjustment of different probabilistic models for series of annual maximum daily rainfall in Rio Grande do Sul. Series of 342 rain gauges were adjusted to 2-parameter Log-Normal, 3-parameter Log-Normal and Gumbel probability distributions and goodness-of-fit tests were based on the Kolmogorov-Smirnov and Chi-Square procedures. It was found that all the distributions presented adequate results, however, 3-parameter Log-Normal distribution had the best performance in accordance with the Chi-Square test. The parameters of probability distribution presented variability over the state and a pronounced relationship with the location of rain gauges. This suggests that regionalization of high-intensity rainfall can be employed in Rio Grande do Sul as an excellent management tool.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.sourceRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambientalpt_BR
dc.subjectHidrologia – Métodos estatísticospt_BR
dc.subjectDistribuição de probabilidadept_BR
dc.subjectIndice pluviométrico – Rio Grande do Sulpt_BR
dc.subjectHydrology – Statistical methodspt_BR
dc.subjectProbability distributionpt_BR
dc.subjectPluviometric indexes – State of Rio Grande do Sul, Brazilpt_BR
dc.titleModelagem probabilística de eventos de precipitação extrema no estado do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.title.alternativeProbabilistic modelling of extreme rainfall events in the Rio Grande do Sul statept_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA gestão de cheias em bacias hidrográficas brasileiras deve ser discutida e priorizada, porém o cenário atual indica lacunas quanto às informações hidrológicas com variabilidade espacial e temporal condizentes. A modelagem probabilística de eventos extremos de precipitação, buscando a extrapolação para uma frequência e duração, pode servir como excelente ferramenta de análise e tomada de decisões. O objetivo principal deste trabalho foi analisar o ajuste de diferentes modelos probabilísticos a séries de precipitação máxima diária anual no Rio Grande do Sul. Séries pluviométricas de 342 estações foram ajustadas às distribuições Log-Normal a 2 e 3 parâmetros e Gumbel e a adequação foi realizada pelos testes de Kolmogorov-Smirnov e Qui-Quadrado. Todas as distribuições de probabilidade consideradas foram adequadas; entretanto, a distribuição Log-Normal a 3 parâmetros apresentou os melhores ajustes segundo os resultados do teste Qui-Quadrado. Os parâmetros das distribuições de probabilidades apresentaram variabilidade ao longo do estado e forte relação com a localização, sugerindo que a regionalização de chuvas intensas pode ser empregada no Rio Grande do Sul como excelente ferramenta de gestão.pt_BR
Aparece nas coleções:DEG - Artigos publicados em periódicos

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
ARTIGO_Modelagem probabilística de eventos de precipitação extrema....pdf1,24 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons