Carlos Eduardo De Oliveira Dantas,Eber José de Andrade Pinto, CPRM - SERVIÇO GEOLÓGICO DO BRASIL, SUPERINTENDENCIA REGIONAL DE BELO HORIZONTE, carlos.dantas@cprm.gov.br
RESUMO
A definição da probabilidade de ocorrência de eventos extremos de precipitações diárias é importante para o conhecimento do comportamento pluviométrico de uma região. O trabalho apresenta os resultados da análise de freqüência regional das precipitações máximas diárias da bacia do São Francisco no Estado de Minas Gerais. Aplicou-se a metodologia de regionalização Index Flood, empregando os momentos-L e as estatísticas definidas por Hosking e Wallis (1997). Utilizaram-se séries de precipitações máximas diárias referentes ao ano hidrológico (Out-Set), com 20 a 60 anos de observações. A definição das regiões homogêneas foi realizada a partir da análise das informações geográficas em conjunto com as informações estatísticas das estações. A Distribuição de freqüência que melhor se ajustou a região foi a Generalizada de Eventos Extremos (GEV) com parâmetro de forma negativo. Os resultados encontrados permitiram a espacialização das precipitações máximas diárias referentes ao ano hidrológico para diversos períodos de retorno.
ABSTRACT
This paper describes an application of an "index-flood"-type methodology, with statistical inference based on the so-called L-Moments, to regionalize the quantiles of the annual maximum daily precipitation over São Francisco river basin, located in the tropical climatic zone of southeastern Brazil, specificaly in Minas Gerais State. These have been performed by using some statistics based on L-Moments and on L-Moment ratios, as defined by Hosking & Wallis (1997). A network rainfall gaging stations within or neighboring the watershed has been employed in the regional analysis; the sample sizes varied from 20 to 60 years of record. After screening the data for inconsistencies and discrepancies, one homogeneous region have been identified by coupling the statistical and geographic information through the use of a geographic information system. The probability distribution which best fitted the data from the region is the Generalized Extreme Value (GEV) distribution. The results are presented as isolines of the annual maximum daily precipitation for selected return periods.
Palavaras-Chave: Estimativa de probabilidades, Análise de freqüência regional, Momentos-L