Avaliação da distribuição de Gumbel na determinação de vazões mínimas da sub-bacia do Rio Negro

Abstract

INTRODUÇÃOA água é um recurso natural indispensável para o desenvolvimento humano (OLIVEIRA e FIOREZE, 2011), e está disponível em fase sólida, líquida e gasosa (REICHARDT e TIMM, 2004). Diversas agências governamentais dão destaque a água como prioridade entre recursos naturais estratégicos (SILVA et al., 2006). Segundo relatórios do Programa das Nações Unidas (PNUMA), os usos múltiplos da água, com base em seus volumes disponíveis, podem acarretar em crise no futuro, que vem a ser considerada sem precedentes de água na história da humanidade (LEME, 2003). Silva (2003) afirma que o uso indiscriminado de água para fins de irrigação, levaria a uma situação crítica de conflitos entre demanda de água para consumo humano e para agricultura.Deste modo, o acompanhamento da disponibilidade de água de uma bacia, auxilia na preservação da água, evitando assim, a escassez deste recurso no futuro, o que vem a auxiliar na identificação de cenários críticos devido a alta demanda, necessitando de orientação para utilização dos recursos hídricos (CBHLN, 2014). ResumoA água é o recurso natural que possibilita a vida na terra, e a falta de informações a respeito da gestão deste recurso dific ulta o planejamento e a tomada de decisão adequados. Deste modo, em busca de determinação do risco de ocorrências de vazões mínimas, que podem vir a restringir o abastecimento de água, através de estudos de qualidade de água estimam-se a ocorrência de vazões utilizando curvas de probabilidades. Com isso, o objetivo do trabalho foi verificar a adequabilidade do modelo de probabilidade de Gumbel ao ajuste da série histórica de 33 anos de vazões mínimas provenientes da sub-bacia do Rio Negro. O Rio Negro abrange 22 municípios entre Santa Catarina e São Paulo possuindo várias estações fluviométricas em suas proximidades, na qual os dados escolhidos para este estudo foram da estação de fragosos (Águas do Paraná) no município de Piên, PR. A aplicação do modelo de Gumbel demonstrou que até o tempo de retorno de 20 anos há variabilidade nos dados, após isso a distribuição não se adequa a série histórica. Pode se concluir que a utilização do modelo de Gumbel não se adequou a todos os meses da série histórica em questão, comprovado com a realização de testes de aderência estatística. AbstractThe water is a natural resource that enables life on earth and the lack of information regarding the management of this resource makes planning and decision making difficult. In order to determine the risk of occurrence of minimum flows, which may restrict the water supply, it is estimated by means of water quality studies the occurrence of flows using probability curves. Therefore, the objective of the study was to verify the suitability of the Gumbel probability model to fit the 33-year historical series of minimum flows from the Rio Negro sub-basin. The Rio Negro covers 22 cities between Santa Catarina and São Paulo with several fluviometric stations in its vicinity, in which the data chosen for this study were from the Water of Paraná station in Piên, PR. Th...

Estudo de vazões máximas de projeto usando uma distribuição de Gumbel

“…No caso de valores máximos, a distribuição de Gumbel refere-se a forma assintótica limite para um conjunto de N variáveis aleatórias originais {X1, X2, ..., XN}, independentes e igualmente distribuídas conforme um modelo FX(x), de cauda superior exponencial. A distribuição de Gumbel (máximos) é a distribuição extremal mais usada na análise de frequência de variáveis hidrológicas, com inúmeras aplicações na determinação de relações intensidade-duraçãofrequência de precipitações intensas e estudos de vazões de enchentes (Naghettini & Pinto, 2007;Pereira & Caldeira, 2018).…”

Flow distribution and trends in the Das Velhas River Basin

“…The probability distribution models were selected from bibliographic review (Almeida et al, 2014;Silvino et al, 2007;Silva et al, 2015;Smakhtin, 2001;Lopes et al, 2016;Rossi and Thebaldi, 2017;Pereira and Caldeira, 2018) and preliminary tests. Thus, the theoretical probability distributions used for the Q7 data were: Erlang, Gumbel (Extreme Value), Gamma, Inverse Gaussian, Weibull, Normal Log, Pearson 5, Log Logistics, Rayleigh, Triangular.…”

Extreme values of ET0 at Piracicaba, Brazil, for designing irrigation systems

“…The extreme value type I distribution (i.e., the Gumbel distribution) has shown great importance in several research areas. It has been reliably applied in the statistical analysis of variables related to hydrological phenomena (Beijo et al, 2005;Kang et al, 2015;Pereira & Caldeira, 2018;Gómez et al, 2019;Ye et al, 2020) and studies on maximum ET 0 (Silva et al, 2015).…”