Estudo das precipitações máximas anuais em Presidente Prudente

Abstract

Considerando a importância sócio-econômica da região de Presidente Prudente, este estudo teve como objetivo estimar a precipitação pluvial máxima esperada para diferentes níveis de probabilidade e verificar o grau de ajuste dos dados ao modelo Gumbel, com as estimativas dos parâmetros obtidas pelo método de máxima verossimilhança. Pelos resultados, o teste de Kolmogorov-Sminorv (K-S) mostrou que a distribuição Gumbel testada se ajustou com p-valor maior que 0.28 para todos os períodos de tempo considerados, comprovando que a distribuição Gumbel apresenta um bom ajustamento aos dados observados para representar as precipitações pluviais máximas. As estimativas de precipitação obtidas pelo método de máxima verossimilhança são consistentes, conseguindo reproduzir com bastante fidelidade o regime de chuvas da região de Presidente Prudente. Assim, o conhecimento da distribuição da precipitação pluvial máxima mensal e das estimativas das precipitações diárias máximas esperadas, possibilita um planejamento estratégico melhor, minimizando assim o risco de ocorrência de perdas econômicas para essa região.

Considering the socioeconomic importance of Presidente Prudente area, this study aimed at to estimate the maximum pluvial precipitation expected for different levels of probability and to check the fitting degree of the data to the Gumbel model, with the parameter estimation obtained by the maximum likelihood approach. The Kolmogorov-Sminorv (K-S) test showed that the Gumbel distribution has fitted with p-value larger than 0.28 for all of the time periods considered, showing that the Gumbel distribution presents a good fitting to the observed data representing the maximum pluvial precipitations values. The precipitation estimates obtained by the maximum likelihood approach are consistent allowing to reproduce with plenty reliability the rainfall regime for Presidente Prudente region. Therefore, the knowledge of the monthly maximum pluvial precipitation distribution and the expected maximum daily precipitation estimates permits a better strategic planning thus minimizing the risk of economical losses for this region.