1. RI UFLA
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRodrigues, Aryane Araujo-
dc.creatorSiqueira, Tirzah Moreira-
dc.creatorBeskow, Tamara Leitzke Caldeira-
dc.creatorBeskow, Samuel-
dc.creatorMello, Carlos Rogério de-
dc.date.accessioned2023-09-11T13:57:53Z-
dc.date.available2023-09-11T13:57:53Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationRODRIGUES, A. A. et al. Intensity-duration-frequency equations for Rio Grande do Sul - Brazil, based on stationary rainfall series. Revista Ambiente e Água, Taubaté, v. 18, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/58327-
dc.description.abstractHeavy rainfall information is essential for environmental studies and water engineering. This study therefore aimed to adjust Intensity-Duration-Frequency (IDF) equations for 247 locations in the Rio Grande do Sul (RS) using stationary rainfall series. Mann-Kendall’s test was applied to identify the temporal trends in the Annual Maximum Daily Rainfall (AMDR) series of 271 rain gauges in RS. The Kappa, Generalized Extreme Value (GEV), Gumbel, two-parameters Log-Normal and three-parameters Log-Normal probabilistic distributions were adjusted to the AMDR series without significant temporal trend. The best distribution fit was given by Anderson-Darling’s test, so the AMDR was discretized up to 5 minutes. IDF equations coefficients were adjusted in RStudio, using Nash-Sutcliffe’s Coefficient and the Root-Mean-Square Error to evaluate them. In conclusion: the most suitable distributions for the AMDR were the multiparametric Kappa and GEV; the IDF equations coefficients adjustment was classified as “excellent”; coefficients a and b varied across the RS and are correlated with the AMDR and geographical positions; and the c and d coefficients were practically constant.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherInstituto de Pesquisas Ambientais em Bacias Hidrográficaspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRevista Ambiente e Águapt_BR
dc.subjectGoodness of fit testpt_BR
dc.subjectKappa probabilistic distributionpt_BR
dc.subjectTrends testpt_BR
dc.subjectDistribuição probabilística Kappapt_BR
dc.subjectTeste de aderênciapt_BR
dc.subjectTeste de tendênciapt_BR
dc.titleIntensity-duration-frequency equations for Rio Grande do Sul - Brazil, based on stationary rainfall seriespt_BR
dc.title.alternativeEquações intensidade-duração-frequência para o estado do Rio Grande do Sul – Brasil, baseadas em séries estacionárias de chuvapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoInformações sobre chuvas intensas são essenciais para estudos ambientais e engenharia de recursos hídricos. Assim, o estudo objetivou ajustar equações Intensidade-Duração-Frequências (IDF) de chuvas para 247 locais do Rio Grande do Sul (RS), utilizando séries estacionárias de chuva. Para identificar tendencias temporais significativas, o teste Mann-Kendall foi aplicado em 271 séries de Chuva Máxima Diária Annual (CMDA) do RS. As distribuições probabilisticas Kappa, GEV, Gumbel, Log-Normal 2 parâmetros e Log-Normal 2 parãmetros foram ajustadas às séries sem tendência de CMDA. Com as distribuições melhores ajustadas à cada série de CMDA, esta foi discretizada em intervalos de até 5 minutos. O ajuste dos coeficientes das equações IDF foi realizado no RStudio, utilizando o Coeficiente de Nash-Sutcliffe e a Raíz Quadrada do Erro Quadrático Médio para avaliá-lo. Em conclusão: as distribuições mais adequadas foram as multiparamétricas Kappa e GEV; o ajuste dos coeficientes da equação IDF foi classificado como “excelente”; os coeficientes a e b variam no RS e estão correlacionados com a magnitude da CMDA e sua localização; os coeficientes c e d foram praticamentes contantes.pt_BR
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