A precipitação é um dos elementos climáticos de grande influência nas atividades humanas, sendo o estudo de eventos extremos de grande importância no dimensionamento de obras hidráulicas. A distribuição de probabilidades Generalized Extreme Value (GEV) tem sido aplicada à hidrologia para estimativa de eventos de precipitação máxima diária anual, associados a frequências extremas (elevados tempos de retorno). Neste estudo, objetivou-se analisar a distribuição GEV, ajustada pelos métodos dos Momentos (MM), Máxima Verossimilhança (MMV) e Momentos-L (ML), a séries históricas de precipitação máxima diária anual de oito estações pluviométricas na região Sul do estado de Minas Gerais. Os resultados mostraram que o método ML proporcionou melhor ajuste da distribuição GEV, sendo o único que proporcionou adequação estatÃstica das oito séries históricas, segundo teste de Filliben. As precipitações máximas diárias anuais para as estações de Poços de Caldas e Silvanópolis, que apresentaram as situações mais crÃticas, variaram entre 167 mm e 297 mm, entre os tempos de retorno de cinquenta e quinhentos anos, demonstrando a potencialidade de tragédias relacionadas a eventos extremos de precipitação nestas áreas. Já as menores precipitações ocorreram nas estações de Camanducaia e Monte Sião, variando entre 103 mm e 174 mm, para o mesmo intervalo de tempos de retorno. De maneira geral, a distribuição GEV ajustada pelos métodos MV e, principalmente, ML, apresentam-se como alternativa para estimativa da precipitação máxima diária anual para diferentes tempos de retorno.
The rainfall is one of the climates elements with great influence on human activities, and the
studies of extremes events are very important in the sizing of hydraulic constructions. The probability
distribution, GEV (Generalize Extreme Value), has been applied to hydrology for estimate the events
of maximum daily annual rainfall, associated with extreme frequency (high return time). The objective
of this paper is to analyze the GEV distribution, adjusted using the Moments Method (MM), Maximum
Verisimilitude (MMV) and Moments-L (ML). For this, was used historical data from 8 rainfall stations
located at south of Minas Gerais state. The results has showed that the ML method provided the best
adjustment for the GEV distribution, being the only one that provided statistic adequacy for the 8
historical data by using Fiberfill test. The maximum daily annual rainfall for the Poços de Caldas and
Silvianópolis station, where presented critical situation, ranged between 167 and 297 mm, with the
return time of 50 and 500 years, showing the potentiality for tragedies related with extreme events of
rainfall in this areas. However, the lowest values occurred at Camanducaia and Monte Sião stations,
ranging between 103 and 174 mm for the same return interval. Generally speaking, the GEV distribution
adjusted using the MV, and mostly ML methods, are presented as an alternative for estimate
maximum daily annual rainfall using different return times.
