Resumen de Frequência de cheias no rio Piancó Piranhas-Açu, segundo distribuição GEV e momentos LH

Manoel Moisés Ferreira de Queiroz, Iury Araújo Macedo Dantas, Karoline Nóbrega Fabião do Nascimento

• English

  The generalized extreme-value (GEV) distribution, introduced by jenkinson (1955), has found many applications in hydrology. It has been used to model a wide variety of natural extremes, including floods, rainfall, wind speeds, temperature, and other maxima. Previous studies show that small-sample maximum-likelihood estimators parameters are unstable and demonstrates that absurd values of the GEV shape parameter can be generated and recommend LH moments estimators, a generalization of L moments, that are based on linear combinations of higher-order statistics are introduced for characterizing the upper part of distributions and larger events in data. The objective of this work was fitting series of annual floods in rivers Piranhas-Açu basin, sub basin 37, using GEV distribution by moments of linear combinations of higher order statistics (LH moments) for estimation of their parameters. As results were obtained fitting distribution GEV to forms of extreme values of the type VEII and VEIII relating to the series of annual floods, accepted by the test of WANG (1998), with a significance level of 5% and by the Kolmogorov-Smirnov test, with a significance level of 5%, respectively.

• português

  A distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos (GEV), introduzida por Jenkinson (1955), tem encontrado muitas aplicações em hidrologia. Ela tem sido utilizada para modelar uma extensa variedade de extremos naturais, incluindo cheias, chuvas, velocidade do vento, temperaturas e outros máximos. Estudos têm mostrado que estimadores de máxima verossimilhança dos parâmetros da GEV em pequenas amostras são instáveis, podendo fornecer valores absurdos do parâmetro de forma, onde são recomendados estimadores de momentos LH, uma generalização de momentos L, que são baseados na combinação linear de estatísticas de altas ordens, introduzidas para caracterizar a parte mais alta da distribuição e os valores extremos dos dados. O objetivo deste trabalho foi modelar séries de cheias anuais de rios da bacia do Piranhas-Açu, sub bacia 37, através da distribuição de probabilidade generalizada de valores extremos - GEV, utilizando o método de momentos de combinação linear das estatísticas de altas ordens (momentos LH) para estimação de seus parâmetros. Como resultados obtiveram-se ajustes da distribuição GEV às formas de valores extremos do tipo VEII e VEIII referentes às séries de cheias anuais, aceitos pelo teste de Wang, com nível de significância de 5% e pelo teste de Kolmogorov-Smirnov, com nível de significância de 5%, respectivamente.