Frequencia de cheias no rio piancó piranhas-açu, segundo distribuição GEV e momentos LH
A distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV), introduzida por Jenkinson (1955), tem encontrado muitas aplicaçõesem hidrologia. Elatem sido utilizada para modelar uma extensa variedade de extremos naturais, incluindo cheias, chuvas, velocidade do vento, temperaturas e outros...
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Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Grupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA)
2015-03-01
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Series: | Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável |
Online Access: | https://gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/3320 |
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author | Manoel Moisés Ferreira de Queiroz Iury Araujo Macêdo Dantas Karoline Nóbrega Fabião do Nascimento |
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description | A distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV), introduzida por Jenkinson (1955), tem encontrado muitas aplicaçõesem hidrologia. Elatem sido utilizada para modelar uma extensa variedade de extremos naturais, incluindo cheias, chuvas, velocidade do vento, temperaturas e outros máximos. Estudos têm mostrado que estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros da GEV em pequenas amostras são instáveis, podendo fornecer valores absurdos do parâmetro de forma, onde são recomendados estimadores de momentos LH, uma generalização de momentos L, que são baseados na combinação linear de estatísticas de altas ordens, introduzidas para caracterizar a parte mais alta da distribuição e os valores extremos dos dados. O objetivo deste trabalho foi modelar séries de cheias anuais de rios da bacia do Piranhas-Açu, sub bacia 37, através da distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos - GEV, utilizando o método de momentos de combinação linear das estatísticas de altas ordens (momentos LH) para estimação de seus parâmetros. Como resultados obtiveram-se ajustes da distribuição GEV às formas de valores extremos do tipo VEII e VEIII referentes às séries de cheias anuais, aceitos pelo teste de Wang, com nível de significância de 5% e pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, com nível de significância de 5%, respectivamente. |
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issn | 1981-8203 |
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spelling | doaj.art-f2bc829654c642eeb7444fa639a08d162022-12-22T04:10:46ZengGrupo Verde de Agroecologia e Abelhas (GVAA)Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável1981-82032015-03-0195Frequencia de cheias no rio piancó piranhas-açu, segundo distribuição GEV e momentos LHManoel Moisés Ferreira de QueirozIury Araujo Macêdo DantasKaroline Nóbrega Fabião do NascimentoA distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV), introduzida por Jenkinson (1955), tem encontrado muitas aplicaçõesem hidrologia. Elatem sido utilizada para modelar uma extensa variedade de extremos naturais, incluindo cheias, chuvas, velocidade do vento, temperaturas e outros máximos. Estudos têm mostrado que estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros da GEV em pequenas amostras são instáveis, podendo fornecer valores absurdos do parâmetro de forma, onde são recomendados estimadores de momentos LH, uma generalização de momentos L, que são baseados na combinação linear de estatísticas de altas ordens, introduzidas para caracterizar a parte mais alta da distribuição e os valores extremos dos dados. O objetivo deste trabalho foi modelar séries de cheias anuais de rios da bacia do Piranhas-Açu, sub bacia 37, através da distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos - GEV, utilizando o método de momentos de combinação linear das estatísticas de altas ordens (momentos LH) para estimação de seus parâmetros. Como resultados obtiveram-se ajustes da distribuição GEV às formas de valores extremos do tipo VEII e VEIII referentes às séries de cheias anuais, aceitos pelo teste de Wang, com nível de significância de 5% e pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, com nível de significância de 5%, respectivamente.https://gvaa.com.br/revista/index.php/RVADS/article/view/3320 |
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