
Precipitação Máxima Anual em Petrópolis
Análise Bayesiana - Distribuição GEVBy Sandra ValériaLength1h 13m
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A cidade de Petrópolis, situada na região serrana do estado do Rio de Janeiro-RJ, sofre frequentemente com estragos provocados por fortes chuvas, como as ocorridas nos anos de 2011, 2013 e 2022. Portanto, analisar e prever a ocorrência de precipitações pluviais extremas é fundamental para o planejamento de atividades vulneráveis a sua ocorrência, tais como a agropecuária e a remoção de pessoas das áreas de risco. A modelagem do comportamento desse evento extremo é feita, geralmente, por meio da distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV). A metodologia Bayesiana tem apresentado bons resultados na estimação dos parâmetros da distribuição GEV. Ajustar, avaliar e prever a GEV às séries históricas de precipitação máxima com diferentes estruturas de prioris (informativas e não informativas), para diferentes tempos de retorno. Foi possível concluir que a distribuição a priori com informações da cidade de Teresópolis, uma vez a variância, forneceu resultados mais precisos e acurados na predição dos níveis de retorno para a cidade. Dessa forma, foram realizadas as predições para as precipitações máximas esperadas para os tempos de retorno de 2, 5, 10, 25, 50, 100, 115 e 135 anos utilizando-se dessa estrutura de priori. Espera-se que, em um tempo médio de 5 anos, ocorra pelo menos um dia com precipitação máxima maior ou igual a 100,7mm em Petrópolis-RJ.
Audiobook details
GenreScience and Nature
Length1 hr 13 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateApr 25, 2022
LanguagePortuguese
Table of contents
1Introduction
183.3 FUNÇÃO DE VEROSSIMILHANÇA
21. INTRODUÇÃO
193.4 ESTIMAÇÃO VIA INFERÊNCIA BAYESIANA
32. REVISÃO DE LITERATURA
203.5 ELICITAÇÃO DAS PRIORIS
42.1 ANÁLISE DA PRECIPITAÇÃO MÁXIMA
213.5.1 JUIZ DE FORA-MG
52.2 DISTRIBUIÇÃO GENERALIZADA DE VALORES EXTREMOS (GEV)
223.5.2 TERESÓPOLIS-RJ
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62.3 FUNÇÃO DE VEROSSIMILHANÇA DA DISTRIBUIÇÃO GEV
233.6 OBTENÇÃO DAS DISTRIBUIÇÕES A POSTERIORI
72.4 INFERÊNCIA BAYESIANA
243.7 NÍVEL DE RETORNO
82.5 DISTRIBUIÇÃO A PRIORI
253.8 AVALIAÇÃO DAS ESTRUTURAS DE PRIORI
92.5.1 PRIORI NÃO INFORMATIVA
263.8.1 ERRO MÉDIO DE PREDIÇÃO
102.5.2 PRIORI INFORMATIVA
273.8.2 ACURÁCIA
112.5.3 DISTRIBUIÇÃO A POSTERIORI
283.8.3 AMPLITUDE MÉDIA
122.6 MÉTODO DE MONTE CARLO VIA CADEIA DE MARKOV
293.9 RECURSOS COMPUTACIONAIS
132.7 TESTE DE ANDERSON- DARLING (AD)
304. RESULTADOS E DISCUSSÃO: 4.1 ANÁLISE DESCRITIVA E TESTES PRELIMINARES
142.8 CRITÉRIO DESVIO-INFORMAÇÃO (DIC)
315. CONCLUSÃO
153. MATERIAL E MÉTODOS
32A. TABELAS
163.1 DADOS DE PRECIPITAÇÃO MÁXIMA DE PETRÓPOLIS RJ
33B. PACOTES UTILIZADOS E ROTINA DOS CÓDIGOS
173.2 ANÁLISES PRELIMINARES: 3.2.1 ANÁLISE DESCRITIVA