Análise dos métodos de estimação para os parâmetros das distribuições de Gumbel e GEV em eventos de precipitações máximas na cidade de Cuiabá-MT

Abstract

Estimation method for extreme stormwater events ; Goodness-of-fit test. RESUMO: As equações de intensidade-duração-frequência são usadas na engenharia para prever eventos extremos de precipitação para determinado período de retorno e são extremamente importantes para o dimensionamento de obras civis de forma a se evitar riscos humanos e materiais. A formulação desta equação depende da adequação de uma função teórica de distribuição de probabilidade à serie histórica de precipitação. Esse trabalho avalia a adequação de duas funções de distribuição de probabilidade, funções Gumbel e GEV, com seus parâmetros estimados por três métodos diferentes: métodos dos momentos, da máxima verossimilhança e dos momentos-L aos dados de precipitações máximas anuais da estação climatológica da Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá-MT. A avaliação da melhor distribuição foi baseada nos testes de aderência Anderson-Darling e Kolmogorov-Smirnov. Como resultados, obteve-se que a função GEV estimada pelo método da máxima verossimilhança foi a que melhor se adequou a série histórica presente. ABSTRACT: The equations of intensity-duration-frequencies are used in engineering to assess extreme rainfall events for certain return periods; they are extremely important for the design of civil works in order to avoid human and materials risks. The formulation of this equation depends on the suitability of a probability distribution function to a historical series of rainfall. This paper assesses the suitability of two probability distribution functions, GEV and Gumbel function with its parameters estimated by three different methods, methods of moments, maximum likelihood and L-moments, to the annual maximum rainfall data from the meteorological station of Federal University of Mato Grosso at Cuiabá-MT. The evaluation of the best distribution was based on the goodness-of-fit test, Anderson-Darling and Kolmogorov-Smirnov test. As a result it was found that the function GEV estimated by maximum likelihood method was the one best adapted to this series.