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dc.contributor.otherFill, Heinz Dieter Oskar August, 1937-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambientalpt_BR
dc.creatorSantos, Peterson dospt_BR
dc.date.accessioned2024-02-23T17:12:49Z
dc.date.available2024-02-23T17:12:49Z
dc.date.issued2012pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/28087
dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Heinz Dieter O. A. Fillpt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e Ambiental. Defesa: Curitiba, 01/06/2012pt_BR
dc.descriptionBibliografia: fls. 92-97pt_BR
dc.description.abstractResumo: A presente pesquisa visa desenvolver um método de análise de frequência de cheias baseado no conceito das distribuições sazonais de vazões máximas, para a região sul do Brasil. Para tanto, procura definir uma distribuição de probabilidades regional robusta e adequada a estas finalidades e propõe um método de estimativa de seus parâmetros. A distribuição proposta é a distribuição generalizada de extremos (GEV) com parâmetro de forma regional e a estimativa dos parâmetros de locação e escala pelo método dos momentos-L. Além disso, propõe um modelo de regionalização dos primeiros dois parâmetros ( 1 e 2 ) através de regressões sobre características fisiográficas das bacias de drenagem. Para alcançar estes propósitos, analisaram-se os registros de 77 estações fluviométricas nos estados do Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul. A seleção da distribuição proposta (GEV) foi baseada nos critérios de qualidade do ajuste (através do teste de aderência PPCC) e da robustez avaliada por simulações Monte Carlo, usando o Root Mean Square Error (RMSE) dos logaritmos dos estimadores para comparação. Testaram-se quatro distribuições (Gumbel, Exponencial, GEV e lognormal). Apresenta-se um exemplo de aplicação do método proposto juntamente com o modelo de regionalização e compara-se para os quantis de 100 e 1.000 anos de retorno (1) estimativas locais e regionais e (2) estimativas de séries anuais simples e estimativas compostas a partir de distribuições sazonais.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: This thesis develops a method of flood frequency analysis based on the concept of seasonal distributions for maximum streamflows within South Brazil. For this purpose an unique robust regional probability distribution will be defined and an efficient method of parameter estimation will be proposed. The proposal distribution is the generalized extreme value distribution (GEV) with a regional shape parameter and estimation of the location and scale parameter by the method of L-moments. A regional method using regression upon physiographic drainage basin characteristics is also developed for the first two L-moments. Seventy-seven streamflow gauging stations located within the States of Paraná, Santa Catarina and Rio Grande do Sul are used in the analysis. The selection of the proposed probability distribution (GEV) was based on both goodness of fit and robustness. The former was done by the PPCC test and the later was evaluated by Monte Carlo simulation, using log-space RMSE for comparison. Four distributions (Gumbel, Exponential, GEV and Log-normal) were tested. An example of the aplication of the proposed method is presented using fifteen selected sites within South Brazil. Here for flood quantiles of 100 and 1000 year return periods two main comparisons were presented: (1) local (2P) and regional (0P) estimates and (2) estimates from the analysis of annual series versus composite estimates from seasonal distributions.pt_BR
dc.format.extent130f. + anexos : il. [algumas color.], grafs., maps., tabs.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relationDisponível em formato digitalpt_BR
dc.subjectVazantept_BR
dc.subjectInundaçõespt_BR
dc.subjectEstações fluviometricaspt_BR
dc.subjectRecursos hídricospt_BR
dc.titleAnálise de frequência e regionalização de vazões máximas sazonais na Região Sul do Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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