Analise probabilística da velocidade máxima do vento em Uruguaiana-RS, Brasil / Probabilistic analysis of maximum wind speed in Uruguayan-RS, Brazil

Authors

  • Denis Rafael Silveira Ananias Brazilian Journals Publicações de Periódicos, São José dos Pinhais, Paraná
  • Amanda Larissa Alves Martins
  • Carlos José dos Reis
  • Julie Dias Aguirre
  • Geraldo José Rodrigues Liska
  • Juliano Bortolini
  • Alisson Darós
  • Gilberto Rodrigues Liska

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv6n9-277

Abstract

Dependendo da velocidade o vento tem potencial benéfico na polinização de plantas, na geração de energia, na manutenção da temperatura, mas ao ultrapassar certo patamar ele se torna perigoso e destrutivo, podendo causar danos a construções, plantações e a navegação. A teoria dos valores extremos desempenha um papel fundamental na modelagem de eventos associados a probabilidades muito pequenas ou eventos raros. Os modelos probabilísticos baseados nesta teoria visam predizer, a partir de um conjunto de valores máximos de um processo ambiental registrado num período relativamente curto, os valores máximos esperados em um período maior de tempo, que para o caso específico do vento, é de grande utilidade, por exemplo, na escolha da cultivar a ser semeada. Este trabalho consistiu no ajuste da distribuição generalizada de valores extremos (GVE) aos dados de velocidade máxima mensal de vento registrados durante um período de 54 anos (1961 a 1983 e 1989 a 2015) em Uruguaiana, Estado do Rio Grande do Sul. O ajuste aos dados foi avaliado por meio do teste de Kolmogorov-Smirnov. A distribuição generalizada de valores extremos com seus parâmetros estimados pelo método de máxima verossimilhança apresentou um ajuste satisfatório aos dados.

References

REFERÊNCIAS

Alam, Md, Kazuo Emura, Craig Farnham, and Jihui Yuan. “Best-Fit Probability Distributions and Return Periods for Maximum Monthly Rainfall in Bangladesh.” Climate 6, no. 1 (January 31, 2018): 9. https://doi.org/10.3390/cli6010009.

BEIJO, L. A.; AVELAR, F. G. Distribuição Generalizada de Valores Extremos no estudo de dados climáticos: uma breve revisão e aplicação. Revista da Estatística UFOP, v. 1, n. 1, p. 10-16, 2010.

Butturi-Gomes, Davi, Luiz Alberto Beijo, and Fabricio Goecking Avelar. “On Modeling the Maximum Duration of Dry Spells: A Simulation Study under a Bayesian Approach.” Theoretical and Applied Climatology 137, no. 1–2 (July 1, 2019): 1337–46. https://doi.org/10.1007/s00704-018-2684-1.

Coles, Stuart. An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values. Springer Series in Statistics. London: Springer London, 2001. https://doi.org/10.1007/978-1-4471-3675-0.

COSTA, B. G.; LYRA, R. F. DA F. Análise dos padrões de vento no estado de Alagoas. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 27, n. 1, p. 31-38, 2012.

Ferreira, Roger Vinicius de Castro, and Gilberto Rodrigues Liska. “ANÁLISE PROBABILÍSTICA DA TEMPERATURA MÁXIMA EM URUGUAIANA, RS.” Revista Brasileira de Agricultura Irrigada 13, no. 3 (July 25, 2019): 3390–3401. https://doi.org/10.7127/rbai.v13n301007.

Ferreira, H A, G R Liska, M A Cirillo, F M Borém, D E Ribeiro, R M Cortez, and C. H.C. Guiraldeli. “Selecting A Probabilistic Model Applied to the Sensory Analysis of Specialty Coffees Performed with Consumer.” IEEE Latin America Transactions 14, no. 3 (2016): 1507–12. https://doi.org/10.1109/TLA.2016.7459642.

LISKA, G. R,; BORTOLINI, J.; SÁFADI, T.; BEIJO, L. A. Estimativas de velocidade máxima de vento em Piracicaba-SP via Séries Temporais e Teoria de Valores Extremos. Revista Brasileira de Biometria, v. 31, n. 2, p. 295-309, 2013.

Martins, Amanda Larissa Alves, Gilberto Rodrigues Liska, Luiz Alberto Beijo, Fortunato Silva de Menezes, and Marcelo Ângelo Cirillo. “Generalized Pareto Distribution Applied to the Analysis of Maximum Rainfall Events in Uruguaiana, RS, Brazil.” SN Applied Sciences 2, no. 9 (September 5, 2020): 1479. https://doi.org/10.1007/s42452-020-03199-8.

OLIVEIRA, A. S.; MELO, C. R.; FRANCO, C. S.; MARQUES, R. F. P. V.; SILVA, A. M. Aplicabilidade da distribuição GEV ao estudo da precipitação máxima diária anual na região sul de Minas Gerais. Revista Agrogeoambiental, v. 6, n. 1, 2014.

Oliveira, Daiane De Souza, Marco Aurélio Dos Santos Sanfins, and Daiane Rodrigues Santos. “A Utilização Da Teoria de Valores Extremos Na Área Financeira: Um Estudo de Caso.” Brazilian Journal of Development 6, no. 1 (2020): 488–500. https://doi.org/10.34117/bjdv6n1-033.

R CORE TEAM (2017). R: A language and environment for statistical computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL: http://www.R-project.org/.

RESENDE, S. A. A.; RESENDE JÚNIOR, J. C. DE. Interferência dos ventos no cultivo de plantas: Efeitos prejudiciais e práticas preventivas. Revista Enciclopédia Biosfera, v. 7, n. 12, p. 1-6, 2011.

STEPHENSON, A. G. evd: Extreme Value Distributions. R News, v. 2, n. 2, p. 31-32, 2002.

Yuan, Jihui, Kazuo Emura, Craig Farnham, and Md Ashraful Alam. “Frequency Analysis of Annual Maximum Hourly Precipitation and Determination of Best Fit Probability Distribution for Regions in Japan.” Urban Climate 24 (June 2018): 276–86. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2017.07.008.

Published

2020-09-14

How to Cite

Ananias, D. R. S., Martins, A. L. A., dos Reis, C. J., Aguirre, J. D., Liska, G. J. R., Bortolini, J., Darós, A., & Liska, G. R. (2020). Analise probabilística da velocidade máxima do vento em Uruguaiana-RS, Brasil / Probabilistic analysis of maximum wind speed in Uruguayan-RS, Brazil. Brazilian Journal of Development, 6(9), 67794–67804. https://doi.org/10.34117/bjdv6n9-277

Issue

Section

Original Papers