Utilização da distribuição gama em dados pluviométricos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1974
Autor(a) principal: Vivaldi, Lucio José
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/0/tde-20240301-154054/
Resumo: O presente trabalho foi dirigido no sentido de apresentar um estudo detalhado sobre a aplicação da distribuição gama na análise de dados pluviométricos. São desenvolvidos o método dos momentos e o método da máxima verossimilhança, utilizados na obtenção das estimativas dos parâmetros g e b da distribuição gama. Em ambos os casos, são deduzidas fórmulas para a determinação da variância dos estimadores. Para se estimar a precipitação pluvial a um determinado nível de probabilidade, são desenvolvidos os modelos simples e misto, com a utilização do processo iterativo de Newton. Como aplicação, fez-se o ajustamento da distribuição gama aos dados pluviométricos relativos a 9 períodos de cada mês. O teste de ajustamento empregado foi o de X2. São apresentados os resultados correspondentes a todos os períodos estudados e é feita uma análise com relação às estimativas ĝ e b&#770. Confeccionaram-se tabelas de probabilidade de precipitação pluvial e alguns aspectos tocantes à sua utilização são discutidos. Finalmente, são apresentadas as conclusões entre as quais se destacam: a - Baseado no teste de X2, o ajustamento da distribuição gama aos dados pluviométricos, foi eficiente em razão da hipótese nula não ser rejeitada em 98,15% dos períodos estudados; b - A distribuição gama não proporcionou bons resultados para a análise dos dados pluviométricos dos períodos de 1-5 e 1-10, principalmente nos meses mais secos.