Seaf - A prototype of an expert system for at- site frequency analysis of hydrological annual maxima

The usually short-sized samples of data recorded at a site and the large uncertainties involved in parameter and quantile estimation are some of the shortcomings encountered in at-site frequency analysis of hydrologic annual maxima. Another drawback is the subjectivity entailed by the arbitrary selection of a candidate probability distribution to model the sample of hydrological annual maxima. Conventional goodness-of-fit tests are not designed to discriminate among candidate models and are not powerful enough to provide the necessary objective backing to such a decision-making process and may possibly lead a novice hydrologist to inadequate choices. In this paper, we describe t he authors experience in employing the technology of artificial intelligence and fuzzy-logic theory to Guild a computer expert system that emulates the reasoning principles used by a human expert to select one or more candidate probability distribution models for at-site hydrologic frequency analysis. The expert system has been applied to 20 relatively large samples of annual maxima of daily rainfall and daily streamflow recorded at gauging stations in the Brazilian southeast. In order to check the system performance, the same samples have been submitted to a panel of actual experts in frequency analysis. The comparison of the results provides evidence that the computer system performs at an expert level and may be utilized to help an inexpert to select one or more appropriate candidate distributions for at-site hydrologic frequency analysis

Detecção de Tendências Monotônicas Temporais e Relação com Erros dos Tipos I e II: Estudo de Caso em Séries de Precipitações Diárias Máximas Anuais do Estado do Acre

Resumo Atualmente, é quase consenso que mudanças climáticas estão acontecendo e, provavelmente, se intensificarão no futuro. Com isso, os testes estatísticos para detecção de tendências em séries de observações de variáveis hidrológicas tornaram-se ferramentas importantes para a construção e melhoramento dos modelos de predição e de planos de preparação da sociedade para os possíveis impactos causados por eventos extremos. Sob este foco, o presente artigo busca discutir uma metodologia proposta recentemente para a detecção de tendências, à luz dos erros do tipo I e II associados a testes de significância estatística, e comparar com o teste não paramétrico de Mann-Kendall, complementado pelo estimador de declive de Sen. Contempla, ainda, um estudo de caso nas três principais séries de precipitações diárias máximas anuais do estado do Acre, Brasil. Os resultados evidenciaram tendência significativamente crescente apenas para a série de observações localizada em Tarauacá, um dos municípios do estado em questão, e que dispõe de uma estação meteorológica de referência