III FLUHIDROS - Simpósio Nacional de Mecânica dos Fluidos e Hidráulica e XVII ENES - Encontro Nacional de Engenharia de Sedimentos

Data: 24/08/2026 à 28/08/2026
Local: Niterói-RJ
ISSN: 2359-2141
Mais informações: https://www.abrhidro.org.br/iiifluhidros_xviienes

AVALIAÇÃO DO DESEMPENHO DE DISTRIBUIÇÕES DE PROBABILIDADE NA ANÁLISE DE FREQUÊNCIA DE PRECIPITAÇÕES EXTREMAS NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

Código

III-FLUHIDROS0012

Autores

Raissa Soares De Lima Oliveira

Tema

11 - Tratamento de Dados Hidrométricos

Resumo

O estado do Rio de Janeiro apresenta elevada vulnerabilidade a eventos hidrológicos extremos em razão da interação entre relevo acidentado, clima tropical úmido e intensa urbanização, fatores que ampliam os riscos de inundações, enxurradas e deslizamentos. A compreensão dos padrões de precipitação e a avaliação estatística de séries pluviométricas são fundamentais para o planejamento urbano, o dimensionamento de obras hidráulicas e a mitigação de riscos hidrológicos. Contudo, a definição de distribuições de probabilidade adequadas para representar precipitações extremas permanece um desafio central da hidrologia estatística. A análise de 32 postos pluviométricos distribuídos em todas as regiões hidrográficas do estado, processada no software ALEA e submetida a diferentes distribuições de probabilidade paramétricas, evidenciou que distribuições flexíveis, como GEV, Gumbel, Log-Pearson III e LN-3P, apresentaram desempenho consistentemente superior, sobretudo em séries longas. Em contrapartida, distribuições mais restritivas, como a Exponencial e a Pearson III, mostraram baixa aderência na maioria dos casos avaliados. Esses resultados confirmam que a adoção de uma única distribuição compromete a confiabilidade das estimativas de precipitação máxima anual e dos períodos de retorno. Em comparação com abordagens tradicionais, a aplicação de múltiplos critérios de aderência possibilitou diagnósticos mais robustos e consistentes. Assim a seleção criteriosa de metodologias estatísticas, associada à manutenção de séries históricas longas e uniformes, demonstra-se essencial para a gestão de riscos hidrológicos.

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