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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMartins, Eduardo Sávio Passos Rodrigues-
dc.contributor.authorReis Junior, Dirceu Silveira-
dc.contributor.authorAlexandre, Alan Michell Barros-
dc.date.accessioned2021-07-08T15:01:11Z-
dc.date.available2021-07-08T15:01:11Z-
dc.date.issued2008-
dc.identifier.citationMARTINS, Eduardo Sávio Passos Rodrigues; REIS JÚNIOR, Dirceu Silveira; ALEXANDRE, Alan Michell Barros. Uso de Informação Regional na Estimativa de Quantis de Cheia GEV. Revista Brasileira de Recursos Hídricos. Porto alegre, v.13, n.2 abr./jun. p. 127-139. 2008.pt_BR
dc.identifier.isbn2318-0331-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59391-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherRevista Brasileira de Recursos Hídricospt_BR
dc.subjectCheiapt_BR
dc.subjectChuvaspt_BR
dc.titleUso de Informação Regional na Estimativa de Quantis de Cheia GEVpt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.abstract-ptbrEste artigo foca no uso de informações regionais na estimativa de quantis de cheia com a distribuição de Valores Extremos Generalizada (GEV). Estudos anteriores mostram que os estimadores de quantis, baseados no método da Máxima Verossimilhança (ML), são muito instáveis quando aplicados a amostras de tamanho pequeno e moderado, usualmente encontradas na prática, principalmente em países em desenvolvimento. A razão da instabilidade dos estimadores ML observada em amostras pequenas está na alta incerteza da estimativa do parâmetro de forma -, que pode resultar em valores absurdos de quantis. Por causa disso, estimadores baseados em momentos lineares (MOM-L) são frequentemente empregados. Este artigo mostra que o uso de uma distribuição a priori informativa para -, através do procedimento de Máxima Verossimilhança Generalizada (GML), resolve este problema. Resultados baseados em Simulação Monte Carlo mostram que o estimador GML é mais preciso que o estimador MOM-L quando -0,4 - - - 0. O artigo apresenta ainda um procedimento, baseado em regionalização hidrológica, para derivar uma distribuição a priori de - ainda mais informativa com intuito de aumentar a precisão dos estimadores de quantis de cheia.pt_BR
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