Análise da precipitação mensal provável para o município de Lages, SC Analysis of probable monthly rainfall in the municipality of Lages, SC
Visou-se, neste trabalho, determinar a precipitação pluviométrica mensal provável para Lages, SC. A análise consistiu do ajuste da distribuição de probabilidade teórica a uma série de dados de 80 anos de precipitação pluviométrica mensal. Em todos os meses a distribuição gama ajustou-se aos dados ob...
Main Authors: | , , |
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Format: | Article |
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Published: |
Universidade Federal de Campina Grande
2010-01-01
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Series: | Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental - Agriambi |
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Online Access: | http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000600001 |
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doaj-779dcfd5743049e8a88069ec52752af72020-11-25T01:50:21ZengUniversidade Federal de Campina GrandeRevista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental - Agriambi1415-43661807-19292010-01-0114656957410.1590/S1415-43662010000600001Análise da precipitação mensal provável para o município de Lages, SC Analysis of probable monthly rainfall in the municipality of Lages, SCOlívio J. SoccolCélio O. CardosoDavid J. MiquellutiVisou-se, neste trabalho, determinar a precipitação pluviométrica mensal provável para Lages, SC. A análise consistiu do ajuste da distribuição de probabilidade teórica a uma série de dados de 80 anos de precipitação pluviométrica mensal. Em todos os meses a distribuição gama ajustou-se aos dados observados (p < 0,05). Para a estimação dos parâmetros α e β da referida distribuição utilizaram-se o método da máxima verossimilhança e o teste de Kolmogorov-Smirnov, para verificar a aderência do modelo aos dados. A partir da distribuição ajustada obteve-se a estimativa da precipitação mensal para os níveis de probabilidade de 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90 e 95%, correspondentes à ocorrência da precipitação mínima provável P(X > x). Os resultados mostraram que a precipitação pluviométrica média mensal, na média dos 12 meses do ano, ocorreu a nível de probabilidade de 31,93% com coeficiente de variação de 3,63%, o que comprova que seu valor não deve ser adotado como referência em projetos agrícolas. A diferença média encontrada entre a precipitação média mensal e a precipitação provável a níveis de 75 e 80% de probabilidade, para os 12 meses do ano, foi de 64,49 mm (51,3%) e 73,03 mm (58,10%), respectivamente.<br>In this study, monthly rainfall time-series with 80 years of collected data were analyzed and adjusted using gamma distribution in order to determine the expected monthly rainfall for Lages, in the State of Santa Cararina. The method of adjustment of model was used to estimate α and β parameters of gamma distribution, and Kolmogorov-Smirnov's test assessed the model's fitting to the data. Gamma distribution fitted to observed data of all months of the year (p < 0.05). From the adjusted distribution, the monthly rainfall was estimated for the probability levels of 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90 and 95%, which correspond to occurrence of probable minimum precipitation P(X > x). The results showed that the monthly mean rainfall, for all months of the year, occurred at probability level of 31.93% with variation coefficient of 3.63%. Considering these results, it is proved that the found mean values should not be used as parameters in agricultural projects. For all months of the year, the difference between monthly mean rainfall and probable rainfall were 64.49 mm (51.3%) and 73.03 mm (58.1%), at probability levels of 75 and 80% respectively.http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-43662010000600001irrigaçãoprecipitação dependentedistribuição gamairrigationdependent precipitationgamma distribution |
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Visou-se, neste trabalho, determinar a precipitação pluviométrica mensal provável para Lages, SC. A análise consistiu do ajuste da distribuição de probabilidade teórica a uma série de dados de 80 anos de precipitação pluviométrica mensal. Em todos os meses a distribuição gama ajustou-se aos dados observados (p < 0,05). Para a estimação dos parâmetros α e β da referida distribuição utilizaram-se o método da máxima verossimilhança e o teste de Kolmogorov-Smirnov, para verificar a aderência do modelo aos dados. A partir da distribuição ajustada obteve-se a estimativa da precipitação mensal para os níveis de probabilidade de 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90 e 95%, correspondentes à ocorrência da precipitação mínima provável P(X > x). Os resultados mostraram que a precipitação pluviométrica média mensal, na média dos 12 meses do ano, ocorreu a nível de probabilidade de 31,93% com coeficiente de variação de 3,63%, o que comprova que seu valor não deve ser adotado como referência em projetos agrícolas. A diferença média encontrada entre a precipitação média mensal e a precipitação provável a níveis de 75 e 80% de probabilidade, para os 12 meses do ano, foi de 64,49 mm (51,3%) e 73,03 mm (58,10%), respectivamente.<br>In this study, monthly rainfall time-series with 80 years of collected data were analyzed and adjusted using gamma distribution in order to determine the expected monthly rainfall for Lages, in the State of Santa Cararina. The method of adjustment of model was used to estimate α and β parameters of gamma distribution, and Kolmogorov-Smirnov's test assessed the model's fitting to the data. Gamma distribution fitted to observed data of all months of the year (p < 0.05). From the adjusted distribution, the monthly rainfall was estimated for the probability levels of 5, 10, 15, 20, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 75, 80, 90 and 95%, which correspond to occurrence of probable minimum precipitation P(X > x). The results showed that the monthly mean rainfall, for all months of the year, occurred at probability level of 31.93% with variation coefficient of 3.63%. Considering these results, it is proved that the found mean values should not be used as parameters in agricultural projects. For all months of the year, the difference between monthly mean rainfall and probable rainfall were 64.49 mm (51.3%) and 73.03 mm (58.1%), at probability levels of 75 and 80% respectively. |
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