1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Recursos Hídricos - Mestrado (Dissertações)
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dc.creatorBatista, Marcelo Linon-
dc.date.accessioned2014-02-18T20:29:22Z-
dc.date.available2014-02-18T20:29:22Z-
dc.date.copyright2014-
dc.date.issued2014-02-18-
dc.date.submitted2013-09-25-
dc.identifier.citationBATISTA, M. L. Precipitação máxima diária anual na Região Sudeste do Brasil: distribuição de probabilidade e análise espacial. 2013. 68 p. Dissertação (Mestrado em Recursos Hídricos) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/1690-
dc.descriptionDissertação apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Recursos Hídricos, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectChuva extremapt_BR
dc.subjectGEVpt_BR
dc.subjectKrigagempt_BR
dc.subjectPrecipitação máxima diária anualpt_BR
dc.subjectPrecipitaçãopt_BR
dc.subjectAnálise espacialpt_BR
dc.subjectDistribuição de probabilidadept_BR
dc.subjectExtreme rainfallpt_BR
dc.subjectKrigingpt_BR
dc.titlePrecipitação máxima diária anual na Região Sudeste do Brasil: distribuição de probabilidade e análise espacialpt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-coMello, Carlos Rogério de-
dc.publisher.programDEG - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.contributor.advisor1Coelho, Gilberto-
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.description.resumoExtreme events of precipitation can cause great human and material losses. To mitigate these losses, projects of hydraulic structures take into account, among other factors, the frequency of those events in a given region in order to minimize their harm ful effects. In this context, the present study investigated the goodness of fit probability distribution Generalized Extreme Values (GEV), applied to data of annual maximum daily precipitation from rain gages from the Brazilian southeast region. A total of 1921 rain gages spacially distributed in the region were used, from which only stations with at least 15 years of uninterrupted observations were selected. For checking stationarity and goodness of fit test the Spearman and test de Filliben were performed. Finally, the parameters of scale (α), position (β), and shape (κ) for the GEV were estimated by the method of moments L. From the results, it was possible to satisfactorily apply spatial interpolation by kriging ordinary. The best semivariogram model adjusted to the three parameters was the exponential model. By using autovalidation on that model, the average error reduced (EMR) and the standard deviation of the error was respectively as follows: -0.00212 and 0.93 for the α parameter; 0.00161 and 0.96 for the β parameter; 0.0081 and 0.91 for the κ parameter. Geometric anisotropy was detected in the distribution parameters and corrected. Maps for each parameter of the distribution were generated, from which other maps were estimated for the quantiles associated to 5, 50, and 100 years turnaround times, using map algebra. With them, it was possible to find the areas with the highest expected precipitations in the southeast region, for which the hydraulic resources managers should be aware in the execution of their projects.pt_BR
dc.description.resumoEventos extremos de precipitação podem acarretar grandes perdas materiais e humanas. Para mitigar esses prejuízos, os projetos de estruturas hidráulicas consideraram, entre outros fatores, a frequência de tais eventos em uma dada região, a fim de minimizar seus efeitos. Nesse sentido, no presente trabalho, investigou-se o comportamento do ajuste da distribuição de probabilidade Generalizada de Extremos Valores (DPGEV) aos dados de precipitação máxima diária anual das estações pluviométricas da região sudeste do Brasil. Foram utilizadas 1.921 estações pluviométricas distribuídas espacialmente na região, entre as quais foram selecionadas as estações com, no mínimo, 15 anos de observações ininterruptas. Posteriormente, realizou-se o teste Spearmam e o teste Filliben para a verificação da estacionaridade e aderência. Na sequência, estimaram-se os parâmetros de escala (α), de posição (β) e de forma (κ) da DPGEV, pelo método dos momentos L. Os resultados possibilitaram a interpolação espacial de maneira satisfatória pela krigagem ordinária. O melhor modelo de semivariograma ajustado aos três parâmetros foi o exponencial, que resultou pela autovalidação um erro médio reduzido (EMR) e um desvio padrão do erro (DPE) de -0,00212 e 0,93 para o parâmetro α, 0,00161 e 0,96 para o parâmetro β e 0,0081 e 0,91 para o parâmetro κ, respectivamente. Foi constatada a presença de anisotropia geométrica nos parâmetros da distribuição, a qual foi corrigida. Foram gerados mapas dos parâmetros da distribuição e, por meio destes, outros mapas foram estimados por técnica de álgebra de mapas para os quantis associados a tempos de retorno para 5, 50 e 100 anos. Com eles, foi possível verificar áreas de maiores precipitações esperadas na região sudeste, para as quais os gerenciadores dos recursos hídricos devem atentar, na execução seus projetos.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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