PRECIPITAÇÕES MÁXIMAS MENSAIS EM SANTA MARIA, RS
DOI:
10.31413/nat.v11i2.14600Keywords:
Nível máximo de chuva, Tempestade, ClimatologiaAbstract
There are regions in the state of Rio Grande do Sul where rainfall is sufficient for agricultural functions and social maintenance, but in other locations this occurrence is not so satisfactory that water supply is sufficient for the basic needs of the population. In this sense, knowing how to accurately estimate weather variations is of great importance. Statistical modeling of extreme levels is associated with probability distributions, belonging to a class of distributions in a branch of statistics called Extreme Value Theory (EVT). The objective of this work was to analyze the occurrence of maximum rainfall in the city of Santa Maria - RS through the Generalized Extreme Values, Gumbel and Pearson type III distributions and to estimate the amount of rainfall for return periods of 2, 5, 10, 15, 30, 50 and 100 years. The results of the KS test and Histogram plot plots indicate that the three probability distributions fit the data and, between the Gumbel and GEV distributions, the likelihood ratio test indicated that the Gumbel distribution is more appropriate. However, the mean absolute percentage error revealed that the Pearson III distribution provided more accurate estimated return levels for some months.
References
AGUIRRE, A. F. L.; NOGUEIRA, D. A.; BEIJO, L. A. Análise da temperatura máxima de Piracicaba (SP) via distribuição GEV não estacionária: uma abordagem bayesiana. Revista Brasileira de Climatologia, v. 27, p. 496-517, 2020. https://doi.org/10.5380/abclima.v27i0.73763
BLAIN, G. C. Dry months in the agricultural region of Ribeirão Preto, state of São Paulo-Brazil: an study based on the extreme value theory. Engenharia Agrícola, v. 34, n. 5, p. 992-1000, 2014. https://doi.org/10.1590/S0100-69162014000500018
AGUIRRE, A. F. L.; NOGUEIRA, D. A.; BEIJO, L. A. Análise da temperatura máxima de Piracicaba (SP) via distribuição GEV não estacionária: uma abordagem bayesiana. Revista Brasileira de Climatologia, v. 27, p. 496–517, 2020. https://doi.org/10.5380/abclima.v27i0.73763
BLAIN, G. C. Dry months in the agricultural region of Ribeirão Preto, state of São Paulo-Brazil: an study based on the extreme value theory. Engenharia Agrícola, v. 34, n. 5, p. 992–1000, 2014. https://doi.org/10.1590/S0100-69162014000500018
BUTTURI-GOMES, D.; BEIJO, L. A.; AVELAR, F. G. On modeling the maximum duration of dry spells: a simulation study under a Bayesian approach. Theoretical and Applied Climatology, v. 137, n. 1-2, p. 1337-1346, 2019. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2684-1
COLES, S. An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. London: Springer London, 2001. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-3675-0
COTTA, H. H. A.; CORREA, W. D. S. C.; ALBUQUERQUE, T. T. de A. Aplicação Da Distribuição De Gumbel Para Valores Extremos De Precipitação No Município De Vitória-ES. Revista Brasileira de Climatologia, v. 19, n. 1979, p. 203-217, 2016. https://doi.org/10.5380/abclima.v19i0.39440
FERREIRA, T. R.; BEIJO, L. A.; AVELAR, F. G. Avaliação de distribuições de probabilidades no estudo de precipitação pluvial máxima de cidades de Minas Gerais. Revista Brasileira de Climatologia, v. 29, n. 2, p. 524-544, 2022. https://doi.org/10.5380/RBCLIMA.V29I0.70950
KIST, A.; DAS VIRGENS FILHO, J. S. Análise probabilística da distribuição de dados diários de chuva no estado do Paraná. Revista Ambiente e Agua, v. 10, n. 1, p. 172-181, 2015. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.1489
LUCCA FILHO, E. L. F.; LISKA, G. R.; SANTOS, J. A.; MATIUSSI, A. C. Modelagem probabilística de preços máximos da commodity boi gordo para o estado de São Paulo. Nativa, v. 10, n. 1, p. 22-31, 2022. https://doi.org/10.31413/nativa.v10i1.13291
MARTINS, A. L. A.; LISKA, G. R.; BEIJO, L. A.; MENEZES, F. S. de; CIRILLO, M. Â. Generalized Pareto distribution applied to the analysis of maximum rainfall events in Uruguaiana, RS, Brazil. SN Applied Sciences, v. 2, n. 9, p. 1479, 2020. https://doi.org/10.1007/s42452-020-03199-8
OLIVEIRA, A. S. de; MELLO, C. R. de; FRANCO, C. S.; MARQUES, R. F. de P. V. Aplicabilidade da distribuição GEV ao estudo da precipitação máxima diária anual na região sul de Minas Gerais. Revista Agrogeoambiental, v. 6, n. 1, 2014. https://doi.org/10.18406/2316-1817v6n12014523
QUINTERO, F. O. L.; CONTRERAS-REYES, J. E. Estimation for finite mixture of simplex models: applications to biomedical data. Statistical Modelling, v. 18, n. 2, p. 129–148, 2017. https://doi.org/10.1177/1471082X17722607
R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing.
REBOITA, M. S.; MARIETTO, D. M. G.; SOUZA, A.; BARBOSA, M. Caracterização atmosférica quando da ocorrência de eventos extremos de chuva na região sul de Minas Gerais. Revista Brasileira de Climatologia, v. 21, N. 1, p. 20-37, 2017. https://doi.org/10.5380/abclima.v21i0.47577
RIGHI, E.; ROBAINA, L. E. de S. Enchentes do Rio Uruguai no Rio Grande do Sul entre 1980 e 2005: uma análise geográfica. Sociedade & Natureza, v. 22, n. 1, p. 35–54, 2010. https://doi.org/10.1590/S1982-45132010000100004
SÁ, E. A. S.; MOURA, C. N. de; PADILHA, V. L.; CAMPOS, C. G. C. Trends in daily precipitation in highlands region of Santa Catarina, southern Brazil. Revista Ambiente e Agua, v. 13, n. 1, p. 1–13, 2018. https://doi.org/10.4136/ambi-agua.2149
SALVIANO, M. F.; GROPPO, J. D.; PELLEGRINO, G. Q. Análise de Tendências em dados de precipitação e temperatura no Brasil. Revista Brasileira de Metereologia, v. 31, n. 1, p. 64-73, 2016.
SILVA, A. T.; PORTELA, M. M.; NAGHETTINI, M. Análise de frequência de máximos anuais baseada em séries de duração parcial. Combinação das distribuições de Poisson inflacionada de zeros e generalizada de Pareto, modelo ZIP-GP. Revista Brasileira de Recursos Hídricos, v. 34, n. 2, p. 5–12, 2013. https://doi.org/10.5894/rh34n2-1
SILVA, J. C.; HELDWEIN, A. B.; MARTINS, F. B.; TRENTIN, G.; GRIMM, E. L. Análise de distribuição de chuva para Santa Maria, RS. Revista Brasileira de Engenharia Agricola e Ambiental, v. 11, n. 1, p. 67-72, 2007. https://doi.org/10.1590/S1415-43662007000100009
ŠIMKOVÁ, T.; PICEK, J. A comparison of L-, LQ-, TL-moment and maximum likelihood high quantile estimates of the GPD and GEV distribution. Communications in Statistics - Simulation and Computation, v. 46, n. 8, p. 5991-6010, 2017. https://doi.org/10.1080/03610918.2016.1188206
STHEPHENSON, A. G. evd: Extreme Value Distributions. R News, v. 2, n. 2, p. 31-32, 2002.
YILMAZ, A.; KARA, M.; ÖZDEMIR, O. Comparison of different estimation methods for extreme value distribution. Journal of Applied Statistics, v. 48, n. 13–15, p. 2259, 2021. doi 10.1080/02664763.2021.1940109
YUAN, J.; EMURA, K.; FARNHAM, C.; ALAM, M. A. Frequency analysis of annual maximum hourly precipitation and determination of best fit probability distribution for regions in Japan. Urban Climate, v. 24, p. 276-286, 2018. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.07.008
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