Conhecimento do comportamento probabilÃstico de dados de precipitação é extremamente importante para a elaboração de projetos de obras hidráulicas, tais como sistemas de drenagem, vertedores de barragens, entre outros. Assim, este trabalho teve como objetivo, estudar o comportamento de modelos estatÃsticos na predição da precipitação máxima diária anual, bem como dos modelos de chuvas intensas para o municÃpio de Formiga, MG, Brasil. Para tal, os dados de precipitação máxima diária anual foram ordenados de forma decrescente, com o objetivo de identificar uma distribuição estatÃstica que melhor a descrevesse por meio da frequência de excedência. Quanto ao estudo de chuvas intensas, foi utilizada a metodologia de desagregação de chuvas, sendo ajustados os modelos Intensidade-Duração-Frequência (IDF) e Exponencial. Pelo teste do Qui-quadrado foi identificado que o modelo Gumbel para Máximos aderiu melhor à s frequências dos dados observados. Para previsão de chuvas intensas, o modelo exponencial se adequou melhor aos dados observados.
Knowledge of the probabilistic behavior of rainfall is extremely important to the design of drainage systems, dam spillways, and other hydraulic projects. This study therefore examined statistical models to predict annual daily maximum rainfall as well as models of heavy rain for the city of Formiga - MG. To do this, annual maximum daily rainfall data were ranked in decreasing order that best describes the statistical distribution by exceedance probability. Daily rainfall disaggregation methodology was used for the intense rain model studies and adjusted with Intensity-Duration-Frequency (IDF) and Exponential models. The study found that the Gumbel model better adhered to the data regarding observed frequency as indicated by the Chi-squared test, and that the exponential model best conforms to the observed data to predict intense rains.
