ABSTRACT

O conhecimento da magnitude e frequência de chuvas intensas é importante para o planejamento agrícola e ambiental e para o dimensionamento de obras de drenagem. Existem diversas distribuições de probabilidades que podem ser usadas na estimativa das chuvas máximas, assim como diversos métodos de ajuste dos parâmetros dessas distribuições. Esse trabalho teve como objetivo avaliar diferentes distribuições de probabilidade e diferentes métodos de ajuste dos parâmetros para a estimativa de chuvas máximas anuais. No estudo foram utilizados os dados de chuva diária, do período de 1988 a 2019, da estação pluviométrica de Itapiranga, Santa Catarina. Foram avaliadas as distribuições de probabilidades Gumbel, GEV, Log-Normal com dois parâmetros, Log-Normal com três parâmetros, Pearson tipo III, Log-Pearson Tipo III. Os parâmetros foram estimados pelo método dos momentos, método da máxima verossimilhança, método dos L-Momentos, e para a distribuição Gumbel ainda foi usado o método de Chow. Foram usados os testes de aderência de Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, Filliben e para seleção da distribuição também foi usado o erro padrão de estimativa. A série de máximas anuais apresentou valores variando de 63,4 mm a 191,6 mm, com média 106,7 mm, desvio padrão de 30,2 mm e coeficiente de assimetria foi de 1,045. Todas as distribuições ajustadas foram aceitas nos testes de hipóteses de aderência ao nível de significância de 5%. A distribuição GEV com parâmetros estimados pelo método dos momentos apresentou melhor ajuste, enquanto a distribuição Log-Normal com dois parâmetros e a distribuição Gumbel-Chow apresentaram os piores ajustes. Para períodos de retorno inferior a 100 anos as diferenças entre as estimativas das distribuições de probabilidade em relação a distribuição GEV-LM foram inferiores a 10%.