Navegando por Autor "Santos, Carla Patrícia da Silva"
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TCC Análise estatística de extremos de precipitação via Distribuição Generalizada de Pareto (GPD). Estudo de casos: Natal, Fortaleza e Teresina(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-08-09) Santos, Carla Patrícia da Silva; Lucio, Paulo Sérgio; https://orcid.org/0000-0002-8170-934X; http://lattes.cnpq.br/5291232352923880; http://lattes.cnpq.br/5286211244317516; Bezerra, Bergson Guedes; Gomes, Ana Carla dos Santos; http://lattes.cnpq.br/7570030284513470; Santos, Eliane Barbosa; Duarte, Ediclê de Souza Fernandes; https://orcid.org/0000-0002-2785-6648; http://lattes.cnpq.br/2515363116114247A mudança climática global, evidenciada pelo aumento das temperaturas, padrões de chuva irregulares e eventos climáticos extremos mais frequentes, está causando impactos significativos na vida das pessoas e em vários setores econômicos. Ocorrências de precipitação extrema, têm o potencial de modificar drasticamente as características típicas de uma determinada região, resultando em sérios desafios para a população. A abordagem da teoria dos valores extremos concentra-se de forma explícita nos resultados ou valores extremos, oferecendo uma gama de modelos naturais para lidar com essas ocorrências. A teoria dos valores extremos foca em tipos específicos de distribuições de probabilidade como a GPD (Distribuição Generalizada de Pareto). Neste trabalho, apresenta-se uma análise dos extremos climáticos de precipitação através da GPD, em dados diários de Natal, Fortaleza e Teresina. O método POT (Peaks Over Threshold) ajustou a GPD, aos valores que excedem um determinado limiar. Para então calcular os níveis de retorno para 2, 5, 10, 15, 20, 30, 50, 70 e 100 anos. O estudo revela que Fortaleza apresenta maior quantidade de eventos extremos e maiores acumulados de chuva por dia; seguida de perto por Natal, o que se justifica pela proximidade de ambas com o litoral e a influência de sistemas meteorológicos como a ZCIT. Em contraponto, Teresina, mais continental, tem menores índices pluviométricos e menor frequência de eventos extremos. O que predomina nos níveis esperados ao longo de diferentes períodos de retorno, evidenciando o impacto do tempo sobre o retorno e a incerteza associada às estimativas. Compreender os níveis de retorno auxilia na preparação para eventos de precipitação extrema, na construção de infraestrutura adequada e na mitigação dos riscos de enchentes.