Spatial variability of maximum annual daily rain under different return periods at the Rio de Janeiro state, Brazil

Knowledge of maximum daily rain and its return period in a region is an important tool to soil conservation, hydraulic engineering and preservation of road projects. The objective of this work was to evaluate the spatial variability of maximum annual daily rain considering different return periods, at the Rio de Janeiro State. The data set was composed by historical series of 119 rain gauges, for 36 years of observation. The return periods, estimated by Gumbel distribution, were 2, 5, 10, 25, 50 and 100 years. The spatial variability of the return periods was evaluated by semivariograms. All the return periods presented spatial dependence, with exponential and spherical model fitted to the experimental semivariograms. The parameters of the fitted semivariogram model were very similar; however, it was observed the presence of higher nugget effects for semivariograms of longer return periods. The values of maximum annual daily average rain in all the return periods increased from north to south and from countryside to the coast. In the region between the Serra do Mar range and the coast, besides increasing in magnitude, an increase in the spatial variability of the studied values with increasing return periods was also noticed. This behavior is probably caused by the orographic effect. The interpolated maps were more erratic for higher return periods and at the North, Northeast and Coastal Plain regions, in which the installation of new pluviometric stations are recommended

Variabilidade espacial do potencial erosivo das chuvas no Estado do Rio de Janeiro Spatial variability of the rainfall erosive potential in the State of Rio de Janeiro, Brazil

Desenvolveu-se este trabalho com o objetivo de analisar a variabilidade espacial da erosividade no Estado do Rio de Janeiro, por meio de análise geoestatística. Os índices de erosividade médios anuais EI30, definidos pelo produto da energia cinética da chuva e sua intensidade máxima em 30 min e KE>25 (definidos como a energia cinética das chuvas com intensidades superiores a 25 mm h-1) foram calculados a partir de dados pluviográficos de 36 estações, enquanto, para outras 57 estações, os mesmos índices foram estimados por meio de equações de regressão, totalizando 93 pontos de amostragem. O modelo matemático ajustado ao semivariograma experimental, para ambos os índices, foi o exponencial. A partir dos parâmetros dos modelos ajustados, foi possível gerar mapas de erosividade pelo método da krigagem, que apresenta vantagens em relação aos métodos convencionais. Além disso, também foram gerados mapas de variância de krigagem. Os maiores valores de erosividade foram observados nas regiões Serrana e da Baía da Ilha Grande, enquanto os menores valores foram observados nas regiões norte e noroeste do Estado. As maiores variâncias de krigagem foram observadas nas regiões Litorânea e Norte, que são as que apresentam menores densidades de amostragem.<br>The objective of this study was to analyze the spatial variability of the rainfall erosivity indices for the State of Rio de Janeiro, Brazil, using geostatistical analysis. Rainfall erosivity indices EI30 (defined by the product of kinetic energy of the rainfall and its maximum intensity on 30 minutes), and KE>25 (defined as the kinetic energy of the rain just to rainfall intensity higher than 25 mm h-1) were calculated using rain charts for 36 stations, while for the remaining 57 locations, this indices where estimated using standard regression procedures with rain gauges data. Therefore, the total number of points for the entire state was 93. The experimental semivariograms calculated for both indices were exponential. Using the model fitted to the experimental semivariograms it was possible to interpolate values for the locations where they were not known using kriging, which has advantages among other methods. Moreover, kriging variance maps were also generated. The largest values found for the rainfall erosivity indices were located at the Sierra regions and at Ilha Grande Bay, while the smallest values occurred at the Northern and Northwestern Regions of the state. The largest kriging variance values occurred at the Coastal and Northern Regions, where the data density is the smallest

Efeito da aplicação sucessiva de precipitações pluviais com diferentes perfis na taxa de infiltração de água no solo

O processo de infiltração é influenciado pelas condições da superfície do solo e pela precipitação pluvial. O objetivo deste trabalho foi avaliar a influência de aplicações sucessivas de precipitações pluviais com diferentes perfis na formação do encrostamento superficial e, consequentemente, na taxa de infiltração de água em solo sem cobertura e com cobertura. Foram aplicadas três precipitações pluviais sucessivas para cada perfil de precipitação pluvial, em intervalos de 24 h, sendo usados os perfis de precipitação pluvial constante, exponencial decrescente, duplo exponencial adiantado e atrasado, com uma lâmina média de 55 mm por aplicação. Buscou-se ajustar um fator de decaimento da taxa de infiltração (Ti) em função da energia cinética acumulada da chuva, denominado de fator f, dado pela razão entre a taxa de infiltração estável (Tie) com efeito da chuva e a Tie sem o efeito da chuva. Foram avaliadas duas condições de cobertura do solo, solo sem cobertura e solo coberto com palhada, sendo os ensaios de infiltração realizados com um simulador de chuvas, em parcelas experimentais de dimensões de 1,0 x 0,7 m. Os resultados foram avaliados por meio de análises gráficas, análise de variância e teste de média. Verificou-se que os diferentes perfis de precipitação pluvial não influenciaram a infiltração de água no solo, tanto para o solo sem cobertura como para o solo com cobertura, sendo esta influenciada somente pelas aplicações sucessivas, com menores valores da taxa de infiltração obtidos na segunda e terceira aplicações. O decréscimo na Ti em solo sem cobertura foi devido à formação de encrostamento superficial, o que ocorreu logo na primeira aplicação. A Tie em solo sem cobertura teve decréscimo de 75 % se comparada à Tie em solo com cobertura. A lâmina infiltrada não foi influenciado pelos quatro perfis de precipitação pluvial. O fator f foi descrito com uso de uma equação do tipo exponencial

Distribuição, probabilidade de ocorrência e período de retorno dos índices de erosividade EI30 e KE>25 em Seropédica - RJ Erosivity indexes EI30 and KE>25 at Seropedica, Rio de Janeiro State, Brazil: distribution, occurrence probability and return period

O presente trabalho foi desenvolvido com o objetivo de estudar as características da erosividade da chuva em Seropédica (RJ), quanto à sua distribuição, probabilidade de ocorrência e período de retorno. Para isso, foi utilizada uma série mensal de dados pluviométricos referente ao período de 1973 a 2002 e, com o auxílio de modelos ajustados para a região, foi possível obter os índices mensais e anuais de erosividade EI30 e KE>25. Com base nos resultados obtidos, foi possível concluir que: a) os valores médios anuais de EI30 e de KE>25 foram de 5.960,4 MJ mm ha-1 h-1 e de 99,2 MJ ha-1, respectivamente, e estão associados a períodos de retorno de 1,97 ano, com uma probabilidade de ocorrência de 50,82%; e b) valores anuais de EI30 da ordem de 5.995; 7.262; 7.684; 7.895; 8.022 e 8.064 MJ mm ha-1 h-1 e de KE>25 da ordem de 99,8; 122,7; 130,3; 134,1; 136,4 e 137,1 MJ ha-1, são esperados, em média, uma vez a cada 2; 5; 10; 20; 50 e 100 anos, respectivamente.<br>This work was carried out in order to study the distribution, the occurrence probability and the return period of the rainfall erosivity in Seropédica city, Rio de Janeiro State, Brazil. It was considered a continuous rain gauges series for the period from 1973 to 2002, and by using specific adjustment models for the region, it was determined the annual and monthly erosivity indexes EI30 and KE>25. With the obtained results, it was possible to conclude that: a) the annual erosivity indexes values EI30 and KE>25 were 5,960.4 MJ mm ha-1 and 99.2 MJ ha-1 , respectively, which was expected to occur at least once every 1.97 year, with an occurrence probability of 50.82%; and b) annual values EI30 of 5,995; 7,262; 7,684; 7,895 8,022 and8,064 MJ mm ha-1 and annual values KE>25 of 99.8; 122.7; 130.3; 134.1; 136.4 and 137.1 MJ ha-1 are expected at least once every 2; 5; 10; 20; 50 and 100 years, respectively