Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/3937
Type: Dissertação
Title: Modelagem estocástica para a precipitação diária
Author(s)/Inventor(s): Nascimento, Carlos Eduardo de Siqueira
Advisor: Kelman, Jerson
Abstract: A modelagem estocástica da precipitação diária é o principal objetivo desta tese. Foram estudadas duas estruturas para modelar a ocorrência do processo. Cadeias de Markov de dois estados (dia seco ou chuvoso) não mantiveram a maior persistência observada na chuva diária. Mostrou-se adequada, no entanto, a abordagem das sequências alternadas de dias secos e chuvosos. Nos dias chuvosos, as precipitações foram quantificadas sob duas hipóteses: 1) as chuvas são independentes, como na maioria dos modelos pesquisados e 2) as precipitações ocorridas em dias chuvosos consecutivos são dependentes e, neste caso, as chuvas foram geradas com um modelo auto-regressivo de ordem 1-AR(1). Exceto para um dia de duração, as distribuições de probabilidades das chuvas máximas anuais, observadas e geradas, somente se tornaram estatisticamente indistinguíveis quando as alturas de chuvas diárias foram geradas sob a hipótese de dependência. Este fato mostra a importância da análise dos eventos extremos e provoca uma reflexão sobre a correlação serial das precipitações diárias.
Abstract: The stochastic daily precipitation modeling is the main objective of this dissertation. The occurrence of the process was modeled by a two-state (dry or rainy day) Markov chain and by the “wet-dry spell” approach. This second approach was considered appropriate, while the Markov chains could not describe the long droughts or the long wet spells. ln the rainy days, two assumptions were made: 1) the rainfall amounts are independents and 2) the rainfall amounts, in consecutive rainy days, are dependents and were generated by a first-order autoregressive model AR(1). The analysis of the generated and the historical data, indicated that only under the assumption of dependence, the annual series of maximum of daily precipitations, for specified durations in days, had the same probabilities distributions. This fact shows the importance of analizing extreme events and the need for some reflection on the serial correlation of the precipitation data.
Keywords: Engenharia Civil
Subject CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil
Department : Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Sep-1990
Publisher country: Brasil
Language: por
Right access: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/11422/3937
Appears in Collections:Engenharia Civil

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