APLICABILIDADE E AJUSTE DA DISTRIBUIÇÃO LOG-NORMAL A 3 PARÂMETROS EM ESTUDO DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA ANUAL NA BACIA DO RIO VERDE

Camila Franco, Rosângela Francisca de Paula Vitor Marques, Luiz Fernando Coutinho de Oliveira, Antônio Marciano da Silva

Resumo


Estimativas probabilísticas de eventos extremos são de grande relevância para o planejamento das atividades humanas e também na gestão de recursos hídricos. Neste contexto, objetivou-se analisar o desempenho da distribuição de probabilidades, Log Normal a 3 parâmetros, os quais foram ajustados pelos Métodos dos Momentos (MM) e da Máxima Verossimilhança (MV), aplicadas sobre as séries históricas de precipitação diária máxima anual de 7 estações pluviométricas na bacia hidrográfica do Rio Verde, em Minas Gerais, obtidas do HIDROWEB/ANA com pelo menos 30 anos de observação. A bacia hidrográfica do rio Verde possui uma área de 6.891,4 km2 e cerca de 450 mil habitantes. Para a verificação da melhor estimativa dos parâmetros dos métodos utilizados, foram aplicados os testes de aderência de Komolgorov Smirnov e Qui-quadrado.  O teste de Qui-quadrado foi mais rígido que o de Kolmogorov-Smirnov, classificando como inadequadas 43% dos modelos. Tomando este teste como base, identificou-se maior adequação (88%) na estimativa pelo método MV. Em uma análise de precisão, a série histórica de Varginha ajustada pelo método MV, apresentou o menor valor, demonstrando melhor ajuste. Em estudos com precipitação máxima anual, nesta região, a distribuição Log-normal a 3 parâmetros estimada pelo método MV pode ser mais adequada.

Palavras-chave


Distribuição de Probabilidades; Métodos de estimativa dos Parâmetros; Testes de aderência; Precipitação Máxima Diária Anual; Séries Hidrológicas.

Texto completo:

PDF


DOI: http://dx.doi.org/10.5892/ruvrd.v16i1.4634

Apontamentos

  • Não há apontamentos.


Indexado em:

Resultado de imagem para periodicos capes Latindex Harvester Ibict Pkp

Sumarios DOAJ LivRe Dialnet

EBSCO Funadesp

Resultado de imagem para crossref

ISSN: 1517-0276

EISSN: 2236-5362