GEOESTATÍSTICA APLICADA NA ESTIMATIVA DE CHUVAS MÁXIMAS DIÁRIAS NO ESTADO DE MINAS GERAIS

Autores

  • Rafael Alvarenga Almeida rafael.almeida@ufvjm.edu.br
    Docente Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri http://orcid.org/0000-0002-3828-7305
  • Gilberto Coelho coelho@deg.ufla.br
    Docente Universidade Federal de Lavras
  • Isabela Alvarenga Almeida isabelaa@usp.br
    Mestranda em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ-USP)
  • Jéfferson de Oliveira Costa jeffersontaio@usp.br
    Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ-USP)

DOI:

10.31413/nativa.v6i6.5830

Resumo

O objetivo desse trabalho foi determinar os parâmetros α e β espacializados e, assim, possibilitar a estimativa de chuvas intensas em todo o estado de Minas Gerais com uma determinada probabilidade, e também para tempos de retorno diferentes dos tradicionais. A área de estudo considerada foi o Estado de Minas Gerais, foram utilizados dados de 96 estações pluviométricas presentes na região e aplicados testes de aderência da distribuição generalizada de valores extremos (GEV) e de tendência. Os resultados da avaliação da dependência espacial dos parâmetros α e β e seus respectivos intervalos de confiança, demonstram que o modelo de semivariograma exponencial foi o mais adequado para descrever a dependência espacial dos parâmetros da distribuição GEV, podendo ser aplicados os valores de precipitação máxima diária no Estado de Minas Gerais. Concluiu-se que os mapas gerados podem ser utilizados para determinação dos parâmetros α e β em qualquer localidade de Minas Gerais e, assim, a precipitação máxima diária pode ser obtida para quaisquer tempos de retorno desde que os intervalos de confiança de α e β sejam respeitados.

Palavras-chave: eventos extremos, precipitação máxima, probabilidade.

 

GEOSTATISTICS APPLIED IN THE ESTIMATION OF DAILY MAXIMUM RAINS IN THE STATE OF MINAS GERAIS

 

ABSTRACT:

The objective of this work is to determine the parameters α and β estimates of rainfall in the entire state of Minas Gerais with a certain probability, as well as our traditional return times. A study area of the State of Minas Gerais, with rainfall data of 96 rainfall stations present in the region and tested for generalized distribution of extreme values (GEV)adherence and trend. The results of the spatial dependence evaluation of the parameters and their confidence parameters demonstrate that the exponential semivariogram model was the most adequate to describe a spatial dependence of the parameters of the GEV distribution, being able to be applied to values of daily maximum non-state precipitation Minas Gerais. It was concluded that the generated maps can be used for the determination of the parameters and in any locality of Minas Gerais and, thus, a maximum daily precipitation, can be obtained by times of return since the confidence intervals of α and β are respected.

Keywords: extreme events, maximum precipitation, probability.

Biografia do Autor

Rafael Alvarenga Almeida, Docente Universidade Federal dos Vales do Jequitinhonha e Mucuri

Engenheiro Agrícola (UFLA), Mestre e Doutor em Engenharia Agrícola - Recursos Hídricos e Ambientais (UFV). Docente responsável pelo setor de Geoprocessamento e Recursos Hídricos da UFVJM Campus do Mucuri.

Gilberto Coelho, Docente Universidade Federal de Lavras

Engenheiro Agrícola (UFLA), Mestre e Doutor em Engenharia Agrícola - Recursos Hídricos (UFLA). Docente da UFLA.

Isabela Alvarenga Almeida, Mestranda em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ-USP)

Engenheira Agrícola (UFLA), Mestranda em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ-USP).

Jéfferson de Oliveira Costa, Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ-USP)

Agrônomo (FAZU), Mestre e Doutorando em Engenharia de Sistemas Agrícolas (ESALQ-USP).

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Publicado

2018-11-05

Como Citar

Almeida, R. A., Coelho, G., Almeida, I. A., & Costa, J. de O. (2018). GEOESTATÍSTICA APLICADA NA ESTIMATIVA DE CHUVAS MÁXIMAS DIÁRIAS NO ESTADO DE MINAS GERAIS. Nativa, 6(6), 675–680. https://doi.org/10.31413/nativa.v6i6.5830

Edição

Seção

Engenharia Agrícola / Agricultural Engineering