| Revista: | RBRH. Revista brasileira de recursos hidricos |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000406335 |
| ISSN: | 1414-381X |
| Autores: | Costa, Karoline Tenorio da Fernandes, Wilson dos Santos1 |
| Instituciones: | 1Universidade Federal de Minas Gerais, Departamento de Engenharia Hidraulica e Recursos Hidricos, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil |
| Año: | 2015 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 20 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 442-451 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en inglés | The frequency analysis of hydrologic and climate data has been the main tool used by engineers to estimate the environmental risk of civil works. One of the steps necessary for frequency analysis consists of choosing a probabilistic model to estimate flows for certain return periods based on observed data. However, this step has been performed subjectively in Brazil, which may compromise the use of this method. In this paper, several probabilistic models were evaluated to indicate which one was the best fit to Brazilian runoff data in order to stimulate discussion about the standardization of the methods used in the frequency analysis. The data were collected automatically from the Web Service of the National Water Agency (ANA). The adequacy of the 1943 samples was ensured through the application of criteria to eliminate stations with a large number of missing data and the Mann –Whitney, Spearman and Pettit tests, to test the homogeneity, stationarity and shifts in the mean and variance, respectively. The Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC) and a goodness-of-fit measure based on the Anderson Darling test, the diagram of L-moments ratios, the method of Beard and the SEAF software were used to assess which probabilistic models are the most suitable to Brazilian data. The results obtained with the application of such procedures show that the most appropriate probability distributions for the Brazilian data are the two and three parameter log-normal distributions and that the only distribution among those tested that did not prove adequate to the Brazilian data was the generalized Pareto |
| Resumen en portugués | A análise de frequência de dados hidrológicos ou climatológicos tem sido a principal ferramenta utilizada por engenheiros para a estimativa do risco de falhas nas obras civis. Uma das etapas necessárias para a análise de frequência consiste na escolha de um modelo probabilístico para estimar vazões para determinados tempos de retorno com base em dados observados. No entanto, essa etapa tem sido realizada de maneira subjetiva no Brasil, o que pode comprometer o uso desse método. No presente trabalho, diversos modelos probabilísticos foram avaliados com o intuito de indicar os que melhor se adaptam aos dados fluviométricos brasileiros, tendo em vista fomentar a discussão acerca da padronização dos métodos utilizados na análise de frequência no Brasil. Os dados utilizados foram coletados automaticamente a partir do Web Service da Agência Nacional de Águas (ANA). A adequação das 1943 amostras foi garantida através da aplicação de critérios para eliminar estações com um número grande de dados faltosos e dos testes de Mann-Whitney, Spearman e Pettit, para testar a homogeneidade, a estacionariedade e a presença de saltos, respectivamente. Para a avaliação dos modelos probabilísticos mais adequados aos dados brasileiros foram utilizados os critérios de informação de Akaike (AIC), e Bayesiano (BIC) e um critério baseado no teste de aderência de Anderson Darling (ADC), o diagrama de quocientes de momentos-L, o método de Beard e o software SEAF. Os resultados obtidos com a aplicação de tais procedimentos mostram que as distribuições de probabilidades mais adequadas para os dados brasileiros são as distribuições log-normal de dois e três parâmetros e que a única distribuição, entre as testadas, que não mostrou-se adequada aos dados brasileiros foi a generalizada de Pareto |
| Disciplinas: | Geociencias, Ingeniería |
| Palabras clave: | Hidrología, Ríos, Caudal, Descarga fluvial, Inundaciones, Análisis de frecuencia |
| Keyword: | Earth sciences, Engineering, Hydrology, Rivers, River flow, River discharge, Floods, Frequency analysis |
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