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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/59391
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Martins, Eduardo Sávio Passos Rodrigues | - |
dc.contributor.author | Reis Junior, Dirceu Silveira | - |
dc.contributor.author | Alexandre, Alan Michell Barros | - |
dc.date.accessioned | 2021-07-08T15:01:11Z | - |
dc.date.available | 2021-07-08T15:01:11Z | - |
dc.date.issued | 2008 | - |
dc.identifier.citation | MARTINS, 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.isbn | 2318-0331 | - |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/59391 | - |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.publisher | Revista Brasileira de Recursos Hídricos | pt_BR |
dc.subject | Cheia | pt_BR |
dc.subject | Chuvas | pt_BR |
dc.title | Uso de Informação Regional na Estimativa de Quantis de Cheia GEV | pt_BR |
dc.type | Artigo de Periódico | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | Este 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 |
Aparece nas coleções: | LABOMAR - Artigos publicados em revistas científicas |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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