Evaluation of generalized extreme value and Gumbel distributions for estimating maximum daily rainfall

Autor: Back, Álvaro José, Bonfante, Fernanda Martins
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Revista Brasileira de Ciências Ambientais (Online); v. 56 n. 4 (2021): RBCIAMB-2176-9478-Dezembro; 654-664
Brazilian Journal of Environmental Sciences (Online); Vol 56 No 4 (2021): RBCIAMB-2176-9478-December; 654-664
Revista Brasileira de Ciências Ambientais
Associação Brasileira de Engenharia Sanitária e Ambiental (ABES)
instacron:ABES
Revista Brasileira de Ciências Ambientais (Online); v. 56 n. 4 (2021): RBCIAMB-ISSN 2176-9478-Dezembro; 654-664
Brazilian Journal of Environmental Sciences (Online); Vol. 56 No. 4 (2021): RBCIAMB-ISSN 2176-9478-December; 654-664
ISSN: 2176-9478
1808-4524
Popis: Eventos extremos de chuvas podem causar impactos sociais e econômicosem vários setores. Conhecer o risco de ocorrência de eventos extemos éfundamental para o estabelecimento de medidas mitigadoras e para agestão de riscos. A análise de frequências de séries históricas de chuvaobservadas por meio de distribuições teóricas de probabilidades é ométodo mais usado. As distribuições de probabilidade generalizada devalores extremos (GEV) e Gumbel destacam-se entre aquelas aplicadas àestimativa das chuvas máximas diárias. A indicação da melhor distribuiçãodepende das características da série de dados usada no ajuste dosparâmetros e do critério utilizado para a seleção. Este trabalho teve comoobjetivo comparar as distribuições GEV e Gumbel e analisar os critériosusados para a seleção da melhor distribuição. Foram empregadas 224séries de máximas anuais de estações pluviométricas de Santa Catarina,com tamanho entre 12 e 90 anos e coeficiente de assimetria variando de-0,277 a 3,917. Adotaram-se os testes de aderência de Anderson–Darling,Kolmogorov-Smirnov e Filliben. Para a indicação da melhor distribuiçãoforam usados o erro padrão de estimativa, o critério de Akaike e o rankingcom os testes de aderência. O teste Kolmogorov-Smirnov mostrou-sepouco rigoroso e somente rejeitou 0,25% das distribuições testadas,enquanto os testes de Anderson–Darling e de Filliben rejeitaram 9,06 e8,8% das distribuições, respectivamente. A distribuição GEV mostrou-sea mais indicada na maioria das estações. Somente foi constatada altaconcordância (73,7%) na indicação da melhor distribuição entre os testesde Filliben e o erro padrão de estimativa. Extreme rain events can cause social and economic impacts invarious sectors. Knowing the risk of occurrences of extreme eventsis fundamental for the establishment of mitigation measures andfor risk management. The analysis of frequencies of historical seriesof observed rain through theoretical probability distributions isthe most commonly used method. The generalized extreme value(GEV) and Gumbel probability distributions stand out among thoseapplied to estimate the maximum daily rainfall. The indication ofthe best distribution depends on characteristics of the data seriesused to adjust parameters and criteria used for selection. This studycompares GEV and Gumbel distributions and analyzes differentcriteria used to select the best distribution. We used 224 series ofannual maximums of rainfall stations in Santa Catarina (Brazil), withsizes between 12 and 90 years and asymmetry coefficient rangingfrom -0.277 to 3.917. We used the Anderson–Darling, Kolmogorov-Smirnov (KS), and Filliben adhesion tests. For an indication of thebest distribution, we used the standard error of estimate, Akaike’scriterion, and the ranking with adhesion tests. KS test proved to beless rigorous and only rejected 0.25% of distributions tested, whileAnderson–Darling and Filliben tests rejected 9.06% and 8.8% ofdistributions, respectively. GEV distribution proved to be the mostindicated for most stations. High agreement (73.7%) was only foundin the indication of the best distribution between Filliben tests andthe standard error of estimate.
Databáze: OpenAIRE
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