Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciana Espindula de Quadros.pdf: 521227 bytes, checksum: 7de1f8de229e20d0ac01c9f1aa7609c6 (MD5) Previous issue date: 2008-07-24 / This work aiming at contribute for the planning of activities that are influenced by the intensity of hasty water, in that the results condition technical or strategic decisions of order in activities as farming, civil construction and tourism. It was analizy historical series of maximum haste for different durations obtained of raingouge in the town of Cascavel-PR, planning an intense rain probability distribution model through the distribution generalized be adjusted Moments LH for estimate his parameters and the statistical test proposed by Wang (1998) for verification of the quality of the settlements developed in the environment Matlab. Beyond that, them referred series were adjusted through the distribution Gumbel for effect of comparison with the GEV. The results show that the distribution of the kind VEI of the GEV, that corresponds the distribution Gumbel, is not adequate for big periods of return therefore substime the values of the distribution kind VEII. As results are presented the estimates of the parameters of the GEV, the values of the rates for the time being LH, the period of each return duration of rain and the hydrographs of project. / Este trabalho visa contribuir para o planejamento de atividades que são influenciadas pela intensidade da água precipitada, em que os resultados condicionam decisões de ordem técnica ou estratégica em atividades como agropecuária, construção civil e turismo. O objetivo é ajustar um modelo de distribuição de probabilidades de chuva intensa pela distribuição generalizada de valores extremos (GEV), utilizando momentos LH para estimar seus parâmetros e o teste estatístico proposto por Wang (1998) para verificação da qualidade dos ajustes desenvolvidos no ambiente Matlab. Foram analisadas séries históricas de precipitação máximas para diferentes durações, obtidas de pluviográfos no município de Cascavel-PR. Além disso, as referidas séries foram ajustadas por meio da distribuição Gumbel para efeito de comparação com a GEV. Os resultados mostram que a distribuição do tipo VEI da GEV, que corresponde à distribuição Gumbel, não é adequada para grandes períodos de retorno, pois subestima os valores da distribuição tipo VEII. Como resultados são apresentados as estimativas dos parâmetros da GEV, os valores das taxas de momentos LH, o período de retorno para cada duração de chuva e o hietograma de projeto.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciana Espindula de Quadros.pdf: 521227 bytes, checksum: 7de1f8de229e20d0ac01c9f1aa7609c6 (MD5) Previous issue date: 2008-07-24 / This work aiming at contribute for the planning of activities that are influenced by the intensity of hasty water, in that the results condition technical or strategic decisions of order in activities as farming, civil construction and tourism. It was analizy historical series of maximum haste for different durations obtained of raingouge in the town of Cascavel-PR, planning an intense rain probability distribution model through the distribution generalized be adjusted Moments LH for estimate his parameters and the statistical test proposed by Wang (1998) for verification of the quality of the settlements developed in the environment Matlab. Beyond that, them referred series were adjusted through the distribution Gumbel for effect of comparison with the GEV. The results show that the distribution of the kind VEI of the GEV, that corresponds the distribution Gumbel, is not adequate for big periods of return therefore substime the values of the distribution kind VEII. As results are presented the estimates of the parameters of the GEV, the values of the rates for the time being LH, the period of each return duration of rain and the hydrographs of project. / Este trabalho visa contribuir para o planejamento de atividades que são influenciadas pela intensidade da água precipitada, em que os resultados condicionam decisões de ordem técnica ou estratégica em atividades como agropecuária, construção civil e turismo. O objetivo é ajustar um modelo de distribuição de probabilidades de chuva intensa pela distribuição generalizada de valores extremos (GEV), utilizando momentos LH para estimar seus parâmetros e o teste estatístico proposto por Wang (1998) para verificação da qualidade dos ajustes desenvolvidos no ambiente Matlab. Foram analisadas séries históricas de precipitação máximas para diferentes durações, obtidas de pluviográfos no município de Cascavel-PR. Além disso, as referidas séries foram ajustadas por meio da distribuição Gumbel para efeito de comparação com a GEV. Os resultados mostram que a distribuição do tipo VEI da GEV, que corresponde à distribuição Gumbel, não é adequada para grandes períodos de retorno, pois subestima os valores da distribuição tipo VEII. Como resultados são apresentados as estimativas dos parâmetros da GEV, os valores das taxas de momentos LH, o período de retorno para cada duração de chuva e o hietograma de projeto.

A análise de freqüência de cheias através da distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos-GEV tem crescido nos últimos anos. A estimação de altos quantis de cheias é comumente praticada extrapolando o ajuste, representado por uma das 3 formas inversas de distribuição GEV, para períodos de retorno bem superiores ao período dos dados observados. Eventos hidrológicos ocorrem na natureza com valores finitos, tal que, seus valores máximos seguem a forma assintótica da GEV limitada. Neste trabalho estuda-se a estimabilidade da distribuição GEV através de momentos LH, usando séries de cheias anuais com diferentes características e comprimentos, obtidas de séries de vazões diária gerada de diversas formas. Primeiramente, sequências estocásticas de vazões diárias foram obtidas da distribuição limitada como subjacente da distribuição GEV limitada. Os resultados da estimação dos parâmetros via momentos-LH, mostram que o ajuste da distribuição GEV as amostras de cheias anuais com menos de 100 valores, pode indicar qualquer forma de distribuição de valores extremos e não somente a forma limitada como seria esperado. Também, houve grande incerteza na estimação dos parâmetros obtidos de 50 séries geradas de uma mesma distribuição. Ajustes da distribuição GEV às séries de vazões anuais, obtidas séries de fluxo diários gerados com 4 modelos estocásticos disponíveis na literatura e calibrados aos dados dos rio Paraná e dos Patos, resultaram na forma de Gumbel. Propõe-se um modelo de geração diária que simula picos de vazões usando a distribuição limitada. O ajuste do novo modelo às vazões diárias do rio Paraná reproduziu as estatísticas diárias, mensais, anuais, assim como os valores extremos da série histórica. Além disso, a série das cheias anuais com longa duração, foi adequadamente descrita pela forma da distribuição GEV limitada. / Frequency analysis of floods by Generalized Extreme Value probability distribution has multiplied in the last few years. The estimations of high quantile floods is commonly practiced extrapolating the adjustment represented by one of the three forms of inverse GEV distribution for the return periods much greater than the period of observation. The hydrologic events occur in nature with finite values such that their maximum values follow the asymptotic form of limited GEV distribution. This work studies the identifiability of GEV distribution by LH-moments using annual flood series of different characteristics and lengths, obtained from daily flow series generated by various methods. Firstly, stochastic sequences of daily flows were obtained from the limited distribution underlying the GEV limited distribution. The results from the LH-moment estimation of parameters show that fitting GEV distribution to annual flood samples of less than 100 values may indicate any form of extreme value distribution and not just the limited form as one would expect. Also, there was great uncertainty noticed in the estimated parameters obtained for 50 series generated from the some distribution. Fitting GEV distribution to annual flood series, obtained from daily flow series generated by 4 stochastic model available in literature calibrated for the data from Paraná and dos Patos rivers, indicated Gumbel distribution. A daily flow generator is proposed which simulated the high flow pulses by limited distribution. It successfully reproduced the statistics related to daily, monthly and annual values as well as the extreme values of historic data. Further, annual flood series of long duration are shown to follow the form of asymptotic limited GEV distribution.

A análise de freqüência de cheias através da distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos-GEV tem crescido nos últimos anos. A estimação de altos quantis de cheias é comumente praticada extrapolando o ajuste, representado por uma das 3 formas inversas de distribuição GEV, para períodos de retorno bem superiores ao período dos dados observados. Eventos hidrológicos ocorrem na natureza com valores finitos, tal que, seus valores máximos seguem a forma assintótica da GEV limitada. Neste trabalho estuda-se a estimabilidade da distribuição GEV através de momentos LH, usando séries de cheias anuais com diferentes características e comprimentos, obtidas de séries de vazões diária gerada de diversas formas. Primeiramente, sequências estocásticas de vazões diárias foram obtidas da distribuição limitada como subjacente da distribuição GEV limitada. Os resultados da estimação dos parâmetros via momentos-LH, mostram que o ajuste da distribuição GEV as amostras de cheias anuais com menos de 100 valores, pode indicar qualquer forma de distribuição de valores extremos e não somente a forma limitada como seria esperado. Também, houve grande incerteza na estimação dos parâmetros obtidos de 50 séries geradas de uma mesma distribuição. Ajustes da distribuição GEV às séries de vazões anuais, obtidas séries de fluxo diários gerados com 4 modelos estocásticos disponíveis na literatura e calibrados aos dados dos rio Paraná e dos Patos, resultaram na forma de Gumbel. Propõe-se um modelo de geração diária que simula picos de vazões usando a distribuição limitada. O ajuste do novo modelo às vazões diárias do rio Paraná reproduziu as estatísticas diárias, mensais, anuais, assim como os valores extremos da série histórica. Além disso, a série das cheias anuais com longa duração, foi adequadamente descrita pela forma da distribuição GEV limitada. / Frequency analysis of floods by Generalized Extreme Value probability distribution has multiplied in the last few years. The estimations of high quantile floods is commonly practiced extrapolating the adjustment represented by one of the three forms of inverse GEV distribution for the return periods much greater than the period of observation. The hydrologic events occur in nature with finite values such that their maximum values follow the asymptotic form of limited GEV distribution. This work studies the identifiability of GEV distribution by LH-moments using annual flood series of different characteristics and lengths, obtained from daily flow series generated by various methods. Firstly, stochastic sequences of daily flows were obtained from the limited distribution underlying the GEV limited distribution. The results from the LH-moment estimation of parameters show that fitting GEV distribution to annual flood samples of less than 100 values may indicate any form of extreme value distribution and not just the limited form as one would expect. Also, there was great uncertainty noticed in the estimated parameters obtained for 50 series generated from the some distribution. Fitting GEV distribution to annual flood series, obtained from daily flow series generated by 4 stochastic model available in literature calibrated for the data from Paraná and dos Patos rivers, indicated Gumbel distribution. A daily flow generator is proposed which simulated the high flow pulses by limited distribution. It successfully reproduced the statistics related to daily, monthly and annual values as well as the extreme values of historic data. Further, annual flood series of long duration are shown to follow the form of asymptotic limited GEV distribution.

Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cacea Furlan Maggi.pdf: 2357763 bytes, checksum: f687985074f0d2f2b97598158d904ab2 (MD5) Previous issue date: 2006-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the present study compare the models of estimation of evapotranspiration of Reference (ETo) was adjusted of probabilistic Gama, Lognoral, and generalization distribution of extreme value, solver behind of Camargo, on Paraná West and to determine the wet availability index. The dados was obtained in IAPAR (Paraná Institute Agronomy) end SIMEPAR (Paraná Meteorology System). Worked of medium month temperature dados of Paraná regions, with geographic localization 24º14 00 latitude S to 25º27 00 and 53º07 00 to 54º24 00 longitude W far from Greenwch. The historic series done showed dados of 6 to 32 year of month medium temperature. The month medium temperature was used for solver of ETo. With of month dados was adjusted of probabilistic models associate of 75% occur. For to tried of probabilistic Gama and Lognormal models was to used adherences test of Kolmogorov-Smirnov, with 5% of probability. For GEV distribution of qualify of adjusted was available of Wang test of 5% probability. This values of P75 was used for wet availability index. The result was probabilistic Gama and Lognormal model showed similar comportment with to estimative of ETo, therefore all 144 series studied was accept of Kolmigorov-Smirnov adherence test, until of station with a few year of register adjusted, consequently the two models adjusted correct the ETo dados. The GEV model of 144 series available, 22 don t was accept of Wang test of 5% probability. On wet availability index showed variation of 0.33 to 1.33, how reference for wet availability analyses that valor less of 0.33 are to point out of deficit end tall of 1.33 wet excess. The results showed of June was the month the most valor of IDUs, was in this month too of occur better station number with wet excess, the 12 station available, 8 showed wet excess in this month. Was possible do see the most valor os IDUs happened in regions next, in São Miguel do Iguaçu and Foz do Iguaçu. All the series available don t shoed wet deficit. / O presente trabalho teve como objetivo comparar os modelos de estimativa de Evapotranspiração de Referência (ETo) Gama, Lognormal, e o modelo de distribuição generalizada de valores extremos (GEV), calculada através do modelo de Camargo, na região Oeste do Paraná e determinar o Índice de Disponibilidade de Umidade IDU. Os dados climáticos foram obtidos através do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná) e do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Trabalhou-se com dados de temperatura média mensal da região Oeste do Paraná, cuja localização geográfica das estas estações se encontram entre - latitude: 24º17 00 a 25º27 00 S, e longitude: 53º07 00 a 54º24 00 W de Greenwch. As séries históricas utilizadas apresentavam dados de 6 a 32 anos de temperatura média mensal. Os dados de temperatura média mensal foram utilizados para calcular a Eto. A partir dos dados Eto mensais procedeu-se a verificação do ajuste dos modelos probabilísticos associados ao nível de 75% de ocorrência. Para a validação para os modelos probabilístico Gama e Lognormal foram utilizados testes de aderência de Kolmogorov- Smirnov, com significância de 5% de probabilidade. Para a distribuição GEV a qualidade do ajuste foi avaliada através do teste de Wang ao nível de 5% de probabilidade. Os valores do P75 utilizados P75 foram utilizados para o cálculo do Índice de Disponibilidade de Umidade. Os resultados foram que os modelos probabilísticos Gama e Lognomal apresentaram comportamentos semelhantes com relação à estimativa de Eto, pois todas as 144 séries estudadas todas foram aceitas pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov, até mesmo as estações com poucos anos de registros se ajustaram, portanto os dois modelos ajustam adequadamente os dados de Eto. Para o modelo GEV das 144 séries avaliadas 22 séries não foram aceitas pelo teste de Wang para o nível de 5% de probabilidade. Na determinação do Índice de Disponibilidade de Umidade que indica a variação de 0,33 £ IDU £ 1,33, como referência para a análise da disponibilidade de umidade, sendo que valores abaixo de 0,33 são indicações de déficit e acima de 1,33 de excesso hídrico. Os resultados mostram que no mês de junho foi o mês que apresentou os maiores valores de IDUs, foi neste mês também o que se verificou o maior número de estações com excesso hídrico, das 12 estações avaliadas 8 apresentaram excesso hídrico neste mês. Foi possível se verificar que os maiores valores de IDUs ocorreram em regiões próximas, que foram as regiões de São Miguel do Iguaçu e Foz do Iguaçu. Em todas as séries avaliadas, nenhuma apresentou déficit hídrico.

Made available in DSpace on 2017-05-12T14:47:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cacea Furlan Maggi.pdf: 2357763 bytes, checksum: f687985074f0d2f2b97598158d904ab2 (MD5) Previous issue date: 2006-02-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The objective of the present study compare the models of estimation of evapotranspiration of Reference (ETo) was adjusted of probabilistic Gama, Lognoral, and generalization distribution of extreme value, solver behind of Camargo, on Paraná West and to determine the wet availability index. The dados was obtained in IAPAR (Paraná Institute Agronomy) end SIMEPAR (Paraná Meteorology System). Worked of medium month temperature dados of Paraná regions, with geographic localization 24º14 00 latitude S to 25º27 00 and 53º07 00 to 54º24 00 longitude W far from Greenwch. The historic series done showed dados of 6 to 32 year of month medium temperature. The month medium temperature was used for solver of ETo. With of month dados was adjusted of probabilistic models associate of 75% occur. For to tried of probabilistic Gama and Lognormal models was to used adherences test of Kolmogorov-Smirnov, with 5% of probability. For GEV distribution of qualify of adjusted was available of Wang test of 5% probability. This values of P75 was used for wet availability index. The result was probabilistic Gama and Lognormal model showed similar comportment with to estimative of ETo, therefore all 144 series studied was accept of Kolmigorov-Smirnov adherence test, until of station with a few year of register adjusted, consequently the two models adjusted correct the ETo dados. The GEV model of 144 series available, 22 don t was accept of Wang test of 5% probability. On wet availability index showed variation of 0.33 to 1.33, how reference for wet availability analyses that valor less of 0.33 are to point out of deficit end tall of 1.33 wet excess. The results showed of June was the month the most valor of IDUs, was in this month too of occur better station number with wet excess, the 12 station available, 8 showed wet excess in this month. Was possible do see the most valor os IDUs happened in regions next, in São Miguel do Iguaçu and Foz do Iguaçu. All the series available don t shoed wet deficit. / O presente trabalho teve como objetivo comparar os modelos de estimativa de Evapotranspiração de Referência (ETo) Gama, Lognormal, e o modelo de distribuição generalizada de valores extremos (GEV), calculada através do modelo de Camargo, na região Oeste do Paraná e determinar o Índice de Disponibilidade de Umidade IDU. Os dados climáticos foram obtidos através do IAPAR (Instituto Agronômico do Paraná) e do SIMEPAR (Sistema Meteorológico do Paraná). Trabalhou-se com dados de temperatura média mensal da região Oeste do Paraná, cuja localização geográfica das estas estações se encontram entre - latitude: 24º17 00 a 25º27 00 S, e longitude: 53º07 00 a 54º24 00 W de Greenwch. As séries históricas utilizadas apresentavam dados de 6 a 32 anos de temperatura média mensal. Os dados de temperatura média mensal foram utilizados para calcular a Eto. A partir dos dados Eto mensais procedeu-se a verificação do ajuste dos modelos probabilísticos associados ao nível de 75% de ocorrência. Para a validação para os modelos probabilístico Gama e Lognormal foram utilizados testes de aderência de Kolmogorov- Smirnov, com significância de 5% de probabilidade. Para a distribuição GEV a qualidade do ajuste foi avaliada através do teste de Wang ao nível de 5% de probabilidade. Os valores do P75 utilizados P75 foram utilizados para o cálculo do Índice de Disponibilidade de Umidade. Os resultados foram que os modelos probabilísticos Gama e Lognomal apresentaram comportamentos semelhantes com relação à estimativa de Eto, pois todas as 144 séries estudadas todas foram aceitas pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov, até mesmo as estações com poucos anos de registros se ajustaram, portanto os dois modelos ajustam adequadamente os dados de Eto. Para o modelo GEV das 144 séries avaliadas 22 séries não foram aceitas pelo teste de Wang para o nível de 5% de probabilidade. Na determinação do Índice de Disponibilidade de Umidade que indica a variação de 0,33 £ IDU £ 1,33, como referência para a análise da disponibilidade de umidade, sendo que valores abaixo de 0,33 são indicações de déficit e acima de 1,33 de excesso hídrico. Os resultados mostram que no mês de junho foi o mês que apresentou os maiores valores de IDUs, foi neste mês também o que se verificou o maior número de estações com excesso hídrico, das 12 estações avaliadas 8 apresentaram excesso hídrico neste mês. Foi possível se verificar que os maiores valores de IDUs ocorreram em regiões próximas, que foram as regiões de São Miguel do Iguaçu e Foz do Iguaçu. Em todas as séries avaliadas, nenhuma apresentou déficit hídrico.