Abordagem clássica e Bayesiana na previsão da precipitação máxima no município de São João da Boa Vista-SP
DOI:
https://doi.org/10.5902/2179460X69926Palavras-chave:
Chuvas extremas, Distribuição Generalizada de Valores Extremos, Níveis de retorno, Priori informativaResumo
O conhecimento da ocorrência e da intensidade de precipitações máximas é de suma importância para o planejamento das atividades humanas, pois podem ocasionar perdas sociais, ambientais, econômicas e de vidas. O presente trabalho teve como objetivo ajustar a distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) à série de precipitação máxima anual do município de São João da Boa Vista–SP. Para isso, foram utilizados os métodos de máxima verossimilhança e inferência bayesiana para estimar os parâmetros e, consequentemente, da precipitação máxima anual. Informações, acerca das precipitações máximas, das cidades de Lavras-MG, Machado-MG, Silvianópolis-MG e Jaboticabal-SP, foram utilizadas para elicitação da distribuição a priori informativa. A utilização das informações a priori proporcionou aumento na precisão e acurácia das estimativas de precipitação máxima. Assim, a distribuição GEV, com distribuição a priori informativa embasada em informações de Machado-MG, apresentou acurácia e menor erro de predição e foi aplicada para predizer a precipitação. Assim, a distribuição GEV, utilizando uma distribuição a priori informativa baseada nas informações de Machado-MG, demonstrou melhor acurácia e menor erro de predição. Essa metodologia foi aplicada para estimar a precipitação máxima nos tempos de retorno de 2, 5, 10, 20, 50 e 100 anos em São João da Boa Vista - SP. A partir destes resultados, a precipitação máxima esperada, no tempo de retorno 2 anos, é maior ou igual a 72,87 mm.
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