
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Junqueira Júnior, José Alves | - |
| Autor(es): dc.creator | Mello, Carlos Rogério de | - |
| Autor(es): dc.creator | Alves, Geovane Junqueira | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:17:35Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:17:35Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2017-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-04 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/15401 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1137756 | - |
| Descrição: dc.description | Probabilistic models have played an important role for stochastic modeling of the extreme events. They have been widely used in hydrological studies to predict, for a confidence level, expected values in a given return period. Several probabilistic models have been applied based on different adjustment methods which estimate the statistical moments of them. The aim of this study was to verify the adherence of Generalized Extreme Values (GEV) and Gumbel probabilistic models at two frequency of occurrence of heavy rainfall events in the Upper Rio Grande region (UGR), Southern Minas Gerais. UGR region was divided into three sub-regions with similar physiographic features in which four rain-gauging stations were studied: Plateau of Campos das Vertentes (PCV), Mantiqueira Range (SM) and a transition sub-region (TR). For estimating the distribution parameters, the Moment Method, Maximum Likelihood and L-moments were tested. The adherence of probabilistic models was evaluated by both Filiben and Chi-square tests. L-moments method showed to be the best method for all sub-regions and models. In addition, for the SM and TR sub-regions Gumbel model produced better results while for the PCV, GEV model was more appropriate. | - |
| Descrição: dc.description | As distribuições de probabilidades de valores extremos desempenham importante papel na modelagem de eventos extremos. Elas têm sido amplamente aplicadas em estudos hidrológicos a fim de predizer, para um nível de confiança, valores esperados num dado tempo de retorno. Várias distribuições têm sido empregadas com diferentes métodos de ajuste. Objetivou-se neste trabalho verificar a aderência das distribuições GEV e Gumbel aos dados de precipitação diária máxima anual de doze estações pluviométricas no Alto Rio Grande, MG. Foram consideradas três sub-regiões com características fisiográficas peculiares, cada uma com quatro estações pluviométricas em seus domínios, Planalto Campos das Vertentes (PCV), Serra da Mantiqueira (SM) e uma sub-região de Transição (TR) entre as duas. Para a estimação dos parâmetros utilizou-se o método dos momentos, máxima verossimilhança e momentos-L. A aderência dos ajustes foi avaliada pelos testes de Filliben e Qui-quadrado (χ2). A metodologia dos momentos-L mostrou-se como a melhor opção, independente da sub-região sendo que se recomenda, para as sub-regiões SM e TR, a distribuição Gumbel, enquanto para o PCV a melhor opção de ajuste é a GEV. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Campina Grande | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
| Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hidrologia – Métodos estatísticos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Distribuição de probabilidade | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hydrology – Statistical methods | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Probability distribution | - |
| Título: dc.title | Eventos extremos de precipitação no Alto Rio Grande, MG: análise probabilística | - |
| Título: dc.title | Extreme rainfall events in the Upper Rio Grande, MG: probabilistic analysis | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: