Affiliation:
1. Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brazil
2. Faculdade Dom Luiz de Orleans e Bragança, Brasil
Abstract
RESUMO O estudo hidrológico das precipitações permite estimar, entre outras características, o tempo de recorrência de determinada chuva - a partir de bases históricas e cálculos probabilísticos -, que assume importância principalmente quando se trata de eventos extremos. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho foi estimar a precipitação máxima diária provável para os períodos de retorno de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos segundo a distribuição de Gumbel, com base no método dos momentos, e analisar a espacialização desses eventos para todo o estado da Bahia, Brasil. Para isso, utilizou-se a série histórica das 28 estações pluviométricas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) de 1961 a 2015, aplicando o método de Gumbel por meio dos parâmetros obtidos das equações dos momentos, sendo os dados testados pelo método de Kolmogorov-Smirnov. Para a espacialização dos resultados, foi utilizado o ArcGIS 10.3 por intermédio da interpolação pela Ponderação do Inverso da Distância (IDW, na sigla em inglês) para cada tempo de retorno. As porções litorânea e central do estado têm maior predisposição à ocorrência de eventos extremos. O método dos momentos possibilitou estimar os parâmetros utilizados na equação de Gumbel, sendo possível espacializar e analisar as precipitações máximas para o estado estudado.
Subject
Waste Management and Disposal
Reference12 articles.
1. Tempo de retorno das precipitações máximas em Lavras (MG) pela distribuição de valores extremos do Tipo I;BEIJO L.A.;Ciência e Agrotecnologia,2005
2. O intervalo de tempo para uma máxima previsiblidade da precipitação sobre o semiárido brasileiro;CABRAL S.L.;Revista Brasileira de Meteorologia,2016
3. Estudo das precipitações máximas para o município de Mossoró-RN, Brasil;FREIRE F.G.C.;Revista Brasileira de Agricultura Irrigada,2012
4. Estudo das precipitações máximas para o município de Cruz das Almas, BA;GUIMARÃES M.J.M.;Magistra,2015
5. Statistics of extremes;GUMBEL E.J.,1958