Análise da adequação de eventos de precipitação extrema na Amazônia Ocidental em modelos estáticos: Rondônia

Autor: Vinicius Alexandre Sikora de Souza, Marcos Leando Alves Nunes, Sandra Ferronatto Francener, Ana Lúcia Denardin da Rosa
Jazyk: English<br />Spanish; Castilian<br />Portuguese
Rok vydání: 2015
Předmět:
Zdroj: Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável, Vol 10, Iss 3 (2015)
Druh dokumentu: article
ISSN: 1981-8203
DOI: 10.18378/rvads.v10i3.2716
Popis: Este estudo objetivou estimar a função Intensidade-Duração-Frequência (IDF) de eventos pluviométricos extremos a partir dos dados de precipitação das estações pluviométricas instaladas no estado de Rondônia, de modo que posteriormente tais informações possam ser utilizadas no dimensionamento de obras hidráulicas. Utilizou-se 41 estações pluviométricas com séries históricas acima de 10 anos, disponibilizadas pela Agência Nacional de Águas (ANA). Essas séries passaram inicialmente pelo teste de aderência Kolmogorov-Smirnov (KS), a fim de verificar o ajuste das mesmas as distribuições: Normal, Log-Normal, Exponencial, Gama, Gumbel, Weibull e Logística. O trabalho denotou que o teste de aderência Kolmogorov-Smirnov de forma geral forneceu uma expressiva aceitação na maioria das distribuições estatística testadas. Analysis of fitness for extreme rainfall events in western amazon in static models: state Rondônia ABSTRACT: This study aimed to estimate the Intensity - Duration - Frequency (IDF) function extreme rainfall events from the data of precipitation of rainfall stations located in the State of Rondônia, so that such information can be later used in hydraulic structures. We used 41 rainfall stations with historical series over 10 years, provided by the National Water Agency (ANA). These series originally started by adherence Kolmogorov -Smirnov (KS) in order to check the fit of the same distributions: Normal, Log- Normal, Exponential, Gamma, Gumbel, Weibull and Logistics. Work denoted that the Kolmogorov - Smirnov test of adherence generally provided a significant acceptance in most of the tested statistical distributions.
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