Distribuições de probabilidade para eventos extremos de chuva em Santa Catarina

Abstract

Eventos extremos pluviométricos atingem os recursos hídricos, a sociedade e a agricultura, causando aumento de perdas econômicas, físicas e de vidas humanas. Para a prevenção ou adoção de medidas para redução dos impactos destes eventos extremos é necessário o estudo da sua frequência de ocorrência, e com isso estimar o risco de eventos extremos pluviométricos futuros. Afim de realizar o estudo de frequência de eventos deve-se selecionar uma distribuição de probabilidades e o método de ajuste dos parâmetros. Nessa perspectiva, elencou-se o objetivo de avaliar as distribuições de probabilidades para estimativa de eventos extremos de chuva de Santa Catarina. Para isso, foram utilizados dados diários de precipitação de 201 estações pluviométricas distribuídas no Estado. As séries variaram de 12 a 90 anos, com médias variando de 55,7 mm e 134,8 mm e os coeficientes de assimetria entre -0,28 e 3,92. As distribuições de probabilidade Valor Extremo Generalizado (GEV), Log-Pearson tipo III, Gumbel, Log-Normal com dois e três parâmetros e a Pearson tipo III, foram testadas e analisadas diferenciando o resultado entre os métodos de estimação dos parâmetros de cada distribuição de probabilidade. Os métodos utilizados para estimação dos parâmetros para as distribuições mencionadas foram o Método dos Momentos, L-Momentos, Máxima Verossimilhança e para a distribuição de Gumbel, além dos já citados, o método de Gumbel-Chow. As distribuições foram avaliadas por testes de aderência e critérios de seleção (KolmogorovSmirnov, Qui-Quadrado, Anderson Darling, R-Filliben, critério de Akaike e Erro Padrão de Estimativa). Foi realizado ranqueamento entre as distribuições, considerando todos os critérios de seleção e testes de aderência. Para o presente estudo, o teste de AndersonDarling foi considerado o mais rigoroso, enquanto o R-Filliben foi o que rejeitou menos as distribuições. A distribuição considerada mais adequada foi a Pearson tipo III, com seus parâmetros estimados pelo método dos L-Momentos, seguida da distribuição GEV, pelo método da máxima verossimilhança e L-Momentos, respectivamente. Foram identificadas diferenças significativas para a aderência das distribuições, conforme o método de estimação dos seus parâmetros. As maiores rejeições das distribuições foram observadas nas séries com coeficiente de assimetria negativa ou muito alta. Observando os mapas das intensidades pluviométricas de Santa Catarina, foi possível constatar que a maior concentração de chuva se localiza no Extremo Sul Catarinense, enquanto a região central é a que mais sofre alterações em relação aos diferentes tempos de retorno e a região nordeste é a que menos apresenta alterações. Conhecer a distribuição de probabilidade que melhor estima os eventos extremos de precipitação, bem como observar o comportamento regional destes eventos ao longo do tempo, possui papel fundamental no planejamento urbano, na prevenção de desastres naturais e para dimensionamento de projetos de engenharia, agricultura e drenagem.