Abstract
The generalized extreme value distribution (GEV) has had great acceptance for discretion of the maximum natural events. Previous studies show that GEV distribution fits values closer to reality when there is need for extrapolation of sampling data for longer periods of returns. In order to contribute to the planning of activities that are influenced by the intensity of precipitated water, we adjusted a model of probability distribution of heavy rain through GEV, using LH moments for estimating its parameters and statistical test proposed by Wang (1998) for checking the quality of the adjustments developed in the Matlab. We analyzed historical time series of maximum rainfall for different durations obtained from rain gauges in the city of Cascavel, Paraná State. Moreover, these series were fitted by Gumbel distribution for purposes of comparison with the GEV. This study shows that the Gumbel distribution underestimates the GEV distribution for large return periods.
Highlights
Introdução Em virtude do desenvolvimento da cidade de Cascavel, Estado do Paraná, a área urbana da cidade cresceu significativamente, provocando a substituição de áreas, antes ocupada pela vegetação e hoje ocupada por concreto e asfalto
Foram utilizadas as séries de dados pluviográficos de Cascavel, período de 1972 a 1985 e para isso considerou-se duas ou mais chuvas ocorridas durante o intervalo de 24h em uma única chuva e precipitações mínimas adotadas para cada intervalo de duração
Valores de Chuvas Máximas para diferentes valores de período de Retorno obtidos das distribuições generalized extreme value distribution (GEV) e Gumbel com duração de 1440 min
Summary
Luciana Espíndula de Quadros1*, Manuel Moisés Ferreira de Queiroz e Marcio Antonio Vilas Boas. A distribuição generalizada de valores extremos (GEV) tem tido grande aceitação para discrição dos eventos máximos naturais. Estudos sobre o assunto mostram que a distribuição GEV ajusta valores mais próximos à realidade quando há necessidade de extrapolação dos dados amostrais para grandes períodos de retornos e com o intuito de contribuir para o planejamento de atividades que são influenciadas pela intensidade de água precipitada foi ajustado um modelo de distribuição de probabilidade de chuva intensa por meio da GEV, utilizando momentos LH para estimar seus parâmetros e o teste estatístico proposto por Wang (1998) para verificação da qualidade dos ajustes desenvolvidos no ambiente Matlab. As referidas séries foram ajustadas pela distribuição Gumbel para efeito de comparação com a GEV. Este trabalho mostra que a distribuição Gumbel subestima a distribuição GEV para grandes períodos de retorno.
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