Funções densidade de probabilidade para a estimativa de precipitação mensal

Abstract

ResumoO objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial das distribuições gama, log-normal e Weibull na modelagem de precipitação mensal na cidade de Bento Gonçalves, Rio Grande do Sul. Foi utilizada uma série histórica de precipitações pluviométricas mensais no período de janeiro de 2001 a dezembro de 2011. A aderência das distribuições às condições pluviométricas foi verificada via teste de KolmogorovSminorv. As três distribuições apresentaram aderência. Entretanto, os resultados obtidos indicaram que o modelo gama ajustou-se mais adequadamente às condições pluviométricas da cidade de Bento Gonçalves. Palavras-chave: Comparação de Modelos. Distribuição Gama. Distribuição Log-normal. Distribuição Weibull. AbstractThe objective of this work was to evaluate the potential of gamma, log-normal and Weibull distributions modeling of monthly precipitation in the city of Bento Gonçalves, Rio Grande do Sul. We used a series of monthly rainfall from January 2001 to December 2011. Adherence to the distributions of rainfall conditions was verified using the Kolmogorov-Sminorv test. The three distributions were adherent. However, the results indicated that the gamma model fit better rainfall conditions in the city of Bento Gonçalves. Keywords: Comparison of Models. Gamma Distribution. Lognormal Distribution. Weibull Distribution. IntroduçãoMedir dados de precipitação pluviométrica é muito importante em diversos contextos, tais como produtividade de culturas agrícolas, manejo dos recursos hídricos, avaliação ambiental, erosão hídrica, etc. A obtenção da correta distribuição temporal para precipitação é relevante no planejamento agrícola, no que diz respeito à instalação de culturas. Além da influência na agricultura, períodos de estiagens muito longos afetam o nível de água dos mananciais e dos reservatórios das usinas hidrelétricas, trazendo problemas para o abastecimento urbano e na geração de energia elétrica. Segundo Vieira e Carvalho (2001), a quantificação das chuvas é importante no planejamento agrícola e ambiental para o correto dimensionamento das obras, tanto na construção civil quanto na conservação do solo.

Temperatura Mínima Esperada Para Piracicaba-Sp via Distribuições De Valores Extremos

“…Segundo Catalunha et al (2002), o principal interesse consiste em prever, com base em funções densidade de probabilidade (fdp's) aplicadas aos dados observados, os valores que possam ocorrer em uma certa localidade. Nesse sentido, as distribuições Gumbel e Weibull têm sido muito utilizadas na análise de variáveis climáticas como, precipitação pluviométrica (LYRA et al, 2006;QUADROS et al, 2011;RODRIGUES et al, 2013;FREIRE et al, 2013;VIEIRA JOSÉ et al, 2014), velocidade máxima de vento (LISKA et al, 2013), umidade relativa do ar (ASSIS et al, 2013), temperatura máxima ou mínima (CAMARGO et al, 1993;ASTOLPHO et al, 2004), entre outras.…”

Cluster analysis identified rainfall homogeneous regions in Tocantins state, Brazil

“…In addition to this, the Midwest and the Tocantins State share the Araguaia-Tocantins watershed, responsible for the second largest in the country's energy production in the country (MARCUZZO et al, 2012). Besides the influence on agriculture and livestock, identifying homogeneous regions as well as the occurrence of rainfall is needed for the planning of water sources and reservoirs of hydroelectric plants, wich may bring problems to the urban water supply and electric power generation (RODRIGUES et al, 2013;CORRÊA et al, 2014;TEODORO et al, 2015a).…”

Functions of probability for fitting monthly rainfall in sites of Mato Grosso do Sul state

“…Agriculture has the rainfall as its main source of water, which may compromise the crop production due to its uneven behavior, sometimes with long periods of drought, sometimes with high intensity rains that exceed the water retention capacity of the soil, triggering floods SOCCOL et al, 2010;VIEIRA et al, 2010;CORRÊA et al, 2014). Besides the influence in agriculture, very long periods of droughts affect the water level of water sources and reservoirs of hydroelectric plants, bringing problems to the urban water supply and electric power generation (RODRIGUES et al, 2013;TEODORO et al, 2015a;TEODORO et al, 2016). Teodoro et al (2015b), by using the algorithm Ward to evaluate the spatial and temporal variability of rainfall in the state of Mato Grosso do Sul, identified the main systems leading producers of rainfall systems.…”

“…From these difficulties, probabilistic models are used to describe the behavior both the expected rainfall as the precipitation period, because obtaining the correct temporal distribution of rainfall is important in agricultural planning, and enable the appropriate use of water resources for given region (RODRIGUES et al, 2013).…”