PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DIÁRIA ANUAL E ESTIMATIVA DA EQUAÇÃO DE CHUVAS INTENSAS DO MUNICÍPIO DE DIVINÓPOLIS, MG, BRASIL

A precipitação representa a principal entrada de água do ciclo hidrológico, sendo fundamental para o entendimento do balanço hídrico, assim, conhecer o comportamento probabilístico de dados de precipitação é extremamente importante para a elaboração de estudos estratégicos associados ao planejamento do meio ambiente, tanto em áreas urbanas, como rurais. Deste modo, este trabalho teve como objetivo estudar o comportamento de modelos probabilísticos na predição da precipitação máxima diária anual, bem como modelos de chuvas intensas para o município de Divinópolis - MG. Para tal, os dados de precipitação máxima diária anual foram ordenados de forma decrescente, com o objetivo de identificar uma distribuição estatística que melhor a descrevesse por meio da frequência de excedência. Quanto ao estudo de chuvas intensas, foi utilizada a metodologia de desagregação de chuvas, sendo ajustados os modelos Intensidade-Duração-Frequência (IDF) e exponencial. Por meio do teste do Qui-Quadrado, foi identificado que o modelo que representou melhor os dados de precipitação máxima diária anual foi Gumbel para Máximos, enquanto para a equação de chuvas intensas, o modelo IDF foi o que melhor se ajustou à série de intensidades de precipitação

PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DIÁRIA ANUAL E ESTIMATIVA DA EQUAÇÃO DE CHUVAS INTENSAS DO MUNICÍPIO DE DIVINÓPOLIS, MG, BRASIL

Rainfall is the main water inlet of the hydrological cycle, being central to the understanding of water balance. Thus, the knowledge of the probabilistic behavior of rainfall data is extremely important for the development of strategic studies associated with the planning of the environment at urban and agricultural areas. This work had as objective to study the behavior of probabilistic models to predict the annual maximum daily rainfall, as well heavy rain models for the city of Divinópolis - MG. To do this, annual maximum daily rainfall data were ranked in decreasing order that best describes the statistical distribution by exceedance probability. Daily rainfall disaggregation methodology was used for the intense rain model studies and adjusted with Intensity-Duration-Frequency (IDF) and Exponential models. By the use of chi-square test, it was identified that the model that best represents the maximum annual daily rainfall data was Gumbel, while for the equation of heavy rains, the IDF model was the best fit to the range of precipitation intensities.A precipitação representa a principal entrada de água do ciclo hidrológico, sendo fundamental para o entendimento do balanço hídrico, assim, conhecer o comportamento probabilístico de dados de precipitação é extremamente importante para a elaboração de estudos estratégicos associados ao planejamento do meio ambiente, tanto em áreas urbanas, como rurais. Deste modo, este trabalho teve como objetivo estudar o comportamento de modelos probabilísticos na predição da precipitação máxima diária anual, bem como modelos de chuvas intensas para o município de Divinópolis - MG. Para tal, os dados de precipitação máxima diária anual foram ordenados de forma decrescente, com o objetivo de identificar uma distribuição estatística que melhor a descrevesse por meio da frequência de excedência. Quanto ao estudo de chuvas intensas, foi utilizada a metodologia de desagregação de chuvas, sendo ajustados os modelos Intensidade-Duração-Frequência (IDF) e exponencial. Por meio do teste do Qui-Quadrado, foi identificado que o modelo que representou melhor os dados de precipitação máxima diária anual foi Gumbel para Máximos, enquanto para a equação de chuvas intensas, o modelo IDF foi o que melhor se ajustou à série de intensidades de precipitação

Precipitação máxima diária anual e estimativa da equação de chuvas intensas do município de Divinópolis, MG, Brasil

Rainfall is the main water inlet of the hydrological cycle, being central to the understanding of water balance. Thus, the knowledge of the probabilistic behavior of rainfall data is extremely important for the development of strategic studies associated with the planning of the environment at urban and agricultural areas. This work had as objective to study the behavior of probabilistic models to predict the annual maximum daily rainfall, as well heavy rain models for the city of Divinópolis - MG. To do this, annual maximum daily rainfall data were ranked in decreasing order that best describes the statistical distribution by exceedance probability. Daily rainfall disaggregation methodology was used for the intense rain model studies and adjusted with Intensity-Duration-Frequency (IDF) and Exponential models. By the use of chi-square test, it was identified that the model that best represents the maximum annual daily rainfall data was Gumbel, while for the equation of heavy rains, the IDF model was the best fit to the range of precipitation intensities.A precipitação representa a principal entrada de água do ciclo hidrológico, sendo fundamental para o entendimento do balanço hídrico, assim, conhecer o comportamento probabilístico de dados de precipitação é extremamente importante para a elaboração de estudos estratégicos associados ao planejamento do meio ambiente, tanto em áreas urbanas, como rurais. Deste modo, este trabalho teve como objetivo estudar o comportamento de modelos probabilísticos na predição da precipitação máxima diária anual, bem como modelos de chuvas intensas para o município de Divinópolis - MG. Para tal, os dados de precipitação máxima diária anual foram ordenados de forma decrescente, com o objetivo de identificar uma distribuição estatística que melhor a descrevesse por meio da frequência de excedência. Quanto ao estudo de chuvas intensas, foi utilizada a metodologia de desagregação de chuvas, sendo ajustados os modelos Intensidade-Duração-Frequência (IDF) e exponencial. Por meio do teste do Qui-Quadrado, foi identificado que o modelo que representou melhor os dados de precipitação máxima diária anual foi Gumbel para Máximos, enquanto para a equação de chuvas intensas, o modelo IDF foi o que melhor se ajustou à série de intensidades de precipitação

Núcleos de Ensino da Unesp: artigos 2008

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq