• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.18.2021.tde-18082021-095335
Documento
Autor
Nombre completo
André Simões Ballarin
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2021
Director
Tribunal
Wendland, Edson Cezar (Presidente)
Fernandes, Wilson dos Santos
Lima, Carlos Henrique Ribeiro
Título en portugués
Caracterização de eventos extremos de precipitação e suas consequências em um contexto de mudanças climáticas
Palabras clave en portugués
distribuições de probabilidade
eventos hidrológicos extremos
incertezas
mudanças climáticas
Resumen en portugués
A caracterização dos eventos extremos de precipitação é fundamental para o planejamento e dimensionamento de sistemas hidráulicos. Nesse processo, existem diversas fontes de incerteza que podem afetar significativamente as estimativas realizadas. Entretanto, não há ainda um consenso sobre como contabilizá-las nas diversas etapas de modelagem. Além disso, o contexto atual de mudanças climáticas acaba dificultando ainda mais o entendimento das propriedades desses eventos. Em vista disso, o presente trabalho buscou analisar as diferentes etapas do processo de caracterização de eventos extremos e suas consequências nas estimativas realizadas. A partir de um estudo de caso realizado no estado de São Paulo, foi proposta uma metodologia para a escolha de distribuições de probabilidade utilizadas nesta caracterização, sintetizando informações fornecidas por diferentes critérios de escolha, comumente utilizados nas análises hidrológicas. Considerando a potencial intensificação dos eventos extremos, avaliou-se a evolução temporal dos quantis de precipitação estimados, considerando também, o impacto da representatividade dos dados observados e da redução da série temporal nas estimativas realizadas. Por fim, o estudo avaliou o desempenho de uma metodologia estatística alternativa à teoria clássica de valores extremos para caracterizar chuvas intensas, chamada de teoria Metaestatísica de Valores Extremos (MEV). Os resultados mostraram que a associação de diferentes critérios na escolha das distribuições de probabilidade aperfeiçoa a seleção da distribuição mais adequada e que, embora a utilização de um modelo de probabilidade regionalmente facilite o planejamento hidráulico, essa prática pode aumentar significativamente os erros nas estimativas. A distribuição de Gumbel, amplamente utilizada nos estudos hidrológicos do país, subestimou em muitas situações os eventos hidrológicos. Em contrapartida, a distribuição Generalizada de Valores Extremos se mostrou adequada para a região de estudo. Os quantis de precipitação estimados estão se alterando ao longo do tempo, sendo, necessário que os estudos hidrológicos sejam atualizados constantemente para contabilizar suas propriedades atuais na estimativa de eventos futuros. A análise da representatividade dos dados observados se mostrou como uma alternativa para o processo de caracterização, buscando evitar subestimativas de eventos futuros. Por fim, a distribuição MEV se mostrou mais adequada que a metodologia clássica para caracterizar eventos extremos em um contexto de mudanças climáticas, apresentando menores incertezas em suas estimativas.
Título en inglés
Characterization of extreme rainfall events and its consequences in a changing climate context
Palabras clave en inglés
climate change
extreme hydrological extremes
probability distributions
uncertainties
Resumen en inglés
The characterization of extreme rainfall events is a fundamental task for the design and management of hydraulic systems. There are, in this process, several sources of uncertainty that may significantly affect the extreme rainfall estimation. However, there is still no general agreement on how to account for them in the modeling steps. In addition, changing climate context makes it even more difficult to understand the properties of these events. Thus, the present work aimed at analysing the different steps of the characterization process and their consequences on the evaluated quantiles. Based on a case study carried out in the state of São Paulo, we proposed a methodology for the selection of probability distributions used in characterization, summarizing information provided by different statistical metrics commonly used in hydrological analyzes. Considering the potential intensification of extreme events, the temporal evolution of the estimated precipitation quantiles was evaluated. Due to this possible intensification, the impact of the representativeness of the observed data and the reduction of the time series in the modeling process were also analyzed. Finally, we evaluated the performance of an alternative statistical methodology to the classic extreme value theory for extreme rainfall characterization, called Metastatistical Extreme Value theory (MEV). The results showed that the association of different selection approaches improves the choice of the most appropriate distribution and that, despite the use of a regional probability model facilitates hydrological studies, this practice may significantly increase estimation errors. The Gumbel distribution, widely used in hydrological studies in the country, underestimated hydrological events in many situations. In contrast, the Generalized Extreme Value distribution proved to be adequate for characterizing extreme events in the state. Estimated precipitation quantiles have been shown to change over time, highlighting the need for constant update of hydrological studies to account for current characteristics of rainfall events in future estimations. The analysis of the representativeness of the observed data figured out as an alternative for the characterization process, avoiding possible underestimation of future events. Finally, the MEV distribution figured out as more appropriate than the classic methodology for characterizing extreme events in a changing climate context, presenting a lower degree of uncertainty in its process.
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
Fecha de Publicación
2021-08-18
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2022. Todos los derechos reservados.