Revista: | Bragantia |
Base de datos: | PERIÓDICA |
Número de sistema: | 000348581 |
ISSN: | 0006-8705 |
Autores: | Machado, Roriz Luciano1 Ceddia, Marcos Bacis2 Carvalho, Daniel Fonseca de2 Cruz, Eleandro Silva da3 Francelino, Marcio Rocha1 |
Instituciones: | 1Instituto Federal de Educacao, Ciencia e Tecnologia Goiano, Campus Ceres, Ceres, Goias. Brasil 2Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropedica, Rio de Janeiro. Brasil 3Instituto Nacional de Colonizacao e Reforma Agraria, Cuiaba, Mato Grosso. Brasil |
Año: | 2010 |
Volumen: | 69 |
Paginación: | 77-84 |
País: | Brasil |
Idioma: | Inglés |
Tipo de documento: | Artículo |
Enfoque: | Experimental |
Resumen en inglés | Knowledge of maximum daily rain and its return period in a region is an important tool to soil conservation, hydraulic engineering and preservation of road projects. The objective of this work was to evaluate the spatial variability of maximum annual daily rain considering different return periods, at the Rio de Janeiro State. The data set was composed by historical series of 119 rain gauges, for 36 years of observation. The return periods, estimated by Gumbel distribution, were 2, 5, 10, 25, 50 and 100 years. The spatial variability of the return periods was evaluated by semivariograms. All the return periods presented spatial dependence, with exponential and spherical model fitted to the experimental semivariograms. The parameters of the fitted semivariogram model were very similar; however, it was observed the presence of higher nugget effects for semivariograms of longer return periods. The values of maximum annual daily average rain in all the return periods increased from north to south and from countryside to the coast. In the region between the Serra do Mar range and the coast, besides increasing in magnitude, an increase in the spatial variability of the studied values with increasing return periods was also noticed. This behavior is probably caused by the orographic effect. The interpolated maps were more erratic for higher return periods and at the North, Northeast and Coastal Plain regions, in which the installation of new pluviometric stations are recommended |
Resumen en portugués | O conhecimento das precipitações pluviais máximas diárias e seu período de retorno em uma região são características importantes no dimensionamento de trabalhos de conservação de solos, obras hidráulicas, estradas, etc. No entanto, muitos locais não possuem séries históricas adequadas de precipitação, sendo o uso da interpolação geoestatística uma alternativa para a estimativa de dados visando viabilizar a elaboração de mapas de isoocorrência. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar a distribuição das precipitações pluviais máximas diárias anuais para diferentes períodos de retorno para o Estado do Rio de Janeiro por meio de técnicas geoestatísticas. As séries de dados foram provenientes de 119 postos pluviométricos, que apresentavam, em média, 36 anos de observações. Para cada estação foi identificada a chuva média máxima diária anual e, em seguida, foram estimados os eventos associados aos períodos de retorno de 2, 5, 10, 25, 50 e 100 anos por meio da distribuição Gumbel. Com esses conjuntos de dados, foram obtidos os modelos experimentais de semivariogramas. Os resultados revelaram que as chuvas associadas aos seus respectivos períodos de retorno apresentaram dependência espacial, com modelo exponencial e esférico ajustados aos semivariogramas experimentais. A precipitação pluvial máxima média diária anual e os eventos associados aos diferentes períodos de retorno tenderam ser maiores de Norte para Sul e do interior para o litoral no Estado. Entre a Serra do Mar e o litoral observou-se, além do aumento na magnitude dos valores, maior variabilidade espacial à medida que se aumentaram os períodos de retorno. O modelo geoestatístico foi mais errático para maiores períodos de retorno, e para as regiões Norte, Noroeste e da Baixada Litorânea, sendo estes locais recomendados para a instalação de novas estações pluviométricas |
Disciplinas: | Geociencias, Agrociencias |
Palabras clave: | Ciencias de la atmósfera, Hidrología, Suelos, Escurrimiento, Precipitaciones extremas, Geoestadística, Krigeaje |
Keyword: | Earth sciences, Agricultural sciences, Atmospheric sciences, Hydrology, Soils, Runoff, Extreme rainfall, Geostatistics, Kriging |
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