Spatial variability of maximum annual daily rain under different return periods at the Rio de Janeiro state, Brazil

Abstract

Knowledge of maximum daily rain and its return period in a region is an important tool to soil conservation, hydraulic engineering and preservation of road projects. The objective of this work was to evaluate the spatial variability of maximum annual daily rain considering different return periods, at the Rio de Janeiro State. The data set was composed by historical series of 119 rain gauges, for 36 years of observation. The return periods, estimated by Gumbel distribution, were 2, 5, 10, 25, 50 and 100 years. The spatial variability of the return periods was evaluated by semivariograms. All the return periods presented spatial dependence, with exponential and spherical model fitted to the experimental semivariograms. The parameters of the fitted semivariogram model were very similar; however, it was observed the presence of higher nugget effects for semivariograms of longer return periods. The values of maximum annual daily average rain in all the return periods increased from north to south and from countryside to the coast. In the region between the Serra do Mar range and the coast, besides increasing in magnitude, an increase in the spatial variability of the studied values with increasing return periods was also noticed. This behavior is probably caused by the orographic effect. The interpolated maps were more erratic for higher return periods and at the North, Northeast and Coastal Plain regions, in which the installation of new pluviometric stations are recommended. O conhecimento das precipitações pluviais máximas diárias e seu período de retorno em uma região são características importantes no dimensionamento de trabalhos de conservação de solos, obras hidráulicas, estradas, etc. No entanto, muitos locais não possuem séries históricas adequadas de precipitação, sendo o uso da interpolação geoestatística uma alternativa para a estimativa de dados visando viabilizar a elaboração de mapas de isoocorrência. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a distribuição das precipitações pluviais máximas diárias anuais para diferentes períodos de retorno para o Estado do Rio de Janeiro por meio de técnicas geoestatísticas. As séries de dados foram provenientes de 119 postos pluviométricos, que apresentavam, em média, 36 anos de observações. Para cada estação foi identificada a chuva média máxima diária anual e, em seguida, foram estimados os eventos associados aos períodos de retorno de 2, 5, 10, 25, 50 e 100 anos por meio da distribuição Gumbel. Com esses conjuntos de dados, foram obtidos os modelos experimentais de semivariogramas. Os resultados revelaram que as chuvas associadas aos seus respectivos períodos de retorno apresentaram dependência espacial, com modelo exponencial e esférico ajustados aos semivariogramas experimentais. A precipitação pluvial máxima média diária anual e os eventos associados aos diferentes períodos de retorno tenderam ser maiores de Norte para Sul e do interior para o litoral no Estado. Entre a Serra do Mar e o litoral observou-se, além do aumento na magn...

Interpoladores geoestatísticos na análise da distribuição espacial da precipitação anual e de sua relação com altitude

“…Os métodos de krigagem usam a dependência espacial expressa no semivariograma entre amostras vizinhas para estimar valores em qualquer posição dentro do campo, sem tendência e com variância mínima, o que os torna ótimos estimadores no estudo da distribuição espacial de precipitação pluvial (Machado et al, 2010). A correlação espacial entre observações vizinhas, para predizer valores em locais não amostrados, é o aspecto fundamental que diferencia os interpoladores geoestatísticos dos demais.…”

Variabilidade Espacial De Precipitação Diária Máxima Anual Em Diferente Tempo De Retorno No Estado De São Paulo, Brasil

“…Os valores de assimetria, superior a 0,5 ou menor do que -0,5, bem como curtose, superior a 3, indica que os dados não seguem distribuição normal, o que foi confirmado pelo teste de normalidade de Shapiro-Wilk (p<0,05) (Tabela 1). A não normalidade dos dados pode ser explicada pela característica intrínseca da variável avaliada, o que é considerado um evento extremo na natureza, sendo semelhante a outros tipos de distribuição, por exemplo, a distribuição de Gumbel (Machado et al 2010).…”

“…Segundo Machado et al (2010), estes resultados indicam que uma seleção arbitrária de um evento específico de chuva em uma região, ou a utilização de um valor pertencente a outra região, durante um planejamento do projeto, é um procedimento inadequado.…”

“…Neste caso, a krigagem é mais utilizada. Este método usa a dependência espacial expressa no semivariograma, entre amostras vizinhas, para estimar valores em qualquer posição dentro da área em estudo (Machado et al, 2010).…”

“…A geoestatística foi utilizada por Machado et al (2010) Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a distribuição das precipitações diárias máximas anuais (Pdma) para diferentes tempos de retorno e para os dois parâmetros (α e β) da distribuição de Gumbel por meio de técnicas geoestatísticas; se propõe também construir mapas para o Estado de São Paulo.…”