| Revista: | Revista brasileira de ciencia do solo |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000314508 |
| ISSN: | 0100-0683 |
| Autors: | Mello, C.R1 Lima, J.M Silva, A.M Mello, J.M2 Oliveira, M.S3 |
| Institucions: | 1Universidade Federal de Lavras, Departamento de Ciencia do Solo, Lavras, Minas Gerais. Brasil 2Universidade Federal de Lavras, Departamento de Ciencias Florestais, Lavras, Minas Gerais. Brasil 3Universidade Federal de Lavras, Departamento de Ciencias Exatas, Lavras, Minas Gerais. Brasil |
| Any: | 2003 |
| Període: | Seop-Oct |
| Volum: | 27 |
| Número: | 5 |
| Paginació: | 925-933 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Nota breve o noticia |
| Enfoque: | Analítico, prospectivo |
| Resumen en inglés | To design hydraulic structures, a sound estimation of rainfall parameters is necessary, in order to ensure the technical and economical feasibility of the project. Equations to predict intense rainfall are widely used to estimate runoff peak discharge. The difficulty to obtain estimates for sites where no rainfall data are available can be overcome by the interpolation of precipitation data, based on neighboring meteorological stations, through statistical procedures. The objective of this work was to compare the two most accurate statistical methods, previously confirmed in other applications, to interpolate rainfall parameters: kriging (geostatistical interpolator) and the inverse-square-distance, for the interpolation of equation parameters of intense rainfall. Data from 140 meteorological stations in Sao Paulo State, Brazil, were used. Each station has its estimated equation of intense rainfall, which is considered ideal, based on historical data series. Spatial dependence of the parameters was tested for 126 of the stations, whereas the other 14 were used to compare the mean errors of the two methods. Both allowed a satisfactory estimation of rainfall parameters. The kriging method can be indicated as the most appropriate since it produced lower mean errors at 11 stations, especially for the return period and duration time commonly applied to estimate rainfall parameters for projects in small watersheds |
| Resumen en portugués | Em projetos de obras hidráulicas, é necessária a estimativa da chuva intensa adequada à realidade técnico-financeira dos projetos, para posterior cálculo de vazões máximas. O uso da equação de chuvas intensas é a forma mais usual para estimativa da chuva de projeto. No entanto, há dificuldade em obtê-la para locais desprovidos de dados pluviométricos, o que pode ser superado mediante técnicas computacionais para a espacialização dos seus parâmetros. Para isto, pode-se trabalhar com procedimentos estatísticos para interpolação dos parâmetros com base em estações meteorológicas vizinhas ao local. Objetivou-se, neste trabalho, comparar os dois procedimentos estatísticos mais exatos, conforme já constatado em outras aplicações físicas, que são a krigagem (interpolador geoestatístico) e o inverso do quadrado da distância, para interpolação dos parâmetros da equação de chuvas intensas. Utilizaram-se 140 estações meteorológicas do estado de São Paulo, as quais dispõem da respectiva equação de chuvas intensas estimada com base em dados pluviométricos, consideradas como ideais. Destas, 126 foram utilizadas para estudo da dependência espacial dos parâmetros e 14 para comparação de erros nas estimativas da chuva intensa. Constatou-se que ambos os métodos apresentaram boa precisão, mas a krigagem produziu menores erros médios para 11 estações, verificando-se melhorias consideráveis em especial para tempos de retorno e tempos de duração da precipitação usuais em projetos em pequenas bacias hidrográficas, podendo-se sugerir este método como o ma |
| Disciplines | Ingeniería, Geociencias, Matemáticas |
| Paraules clau: | Ingeniería hidráulica, Hidrología, Matemáticas aplicadas, Geoestadística, Precipitación, Estimación |
| Keyword: | Engineering, Earth sciences, Mathematics, Hydraulic engineering, Hydrology, Applied mathematics, Geostatistics, Rainfall, Estimation |
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