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Determinação de Vazões Extremas

Determinação de Vazões Extremas. Prof. Benedito C. Silva. Conteúdo. Conceitos básicos Funções de probabilidade Função de distribuição empírica Distribuições teóricas de probabilidade Procedimento geral de ajuste. Conceitos básicos.

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Determinação de Vazões Extremas

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Presentation Transcript


  1. Determinação de Vazões Extremas Prof. Benedito C. Silva

  2. Conteúdo Conceitos básicos Funções de probabilidade Função de distribuição empírica Distribuições teóricas de probabilidade Procedimento geral de ajuste

  3. Conceitos básicos Probabilidade: A probabilidade é a chance de ocorrência de uma variável. Esta probabilidade pode ser individual ou cumulativa. Ex. No lançamento de um dado, a probabilidade de sair o número 3 é de 1/6 (individual); a chance de que ocorra um número maior que 3 é de 3/6 ou ½ (cumulativa) O objetivodaanálise de frequênciaouprobabilidades é obter a relação entre a variávelestudada e a probabilidade de ocorreremvaloresmaioresouiguais, quando se examinamvaloresextremossuperiores, e menoresouiguaisemcasocontrário. Ouseja, obter a Função de Probabilidade

  4. Conceitos básicos A série de dados (amostra) utilizadanaanálise de probabilidadedevepossuir as seguintescaracterísticas: • Série de valores independentes entre si • A série deve ser estacionária, ou homogênea, no tempo • A sériedeve ser umaamostrarepresentativa

  5. Conceitos básicos • Valores independentes: Os eventos são considerados independentes quando não existe correlação entre os valores da série • Ex.: Vazõesmáximas: • i.Valoresmáximosdiários de cadaano • ii. Um valor paracadaanohidrológico • iii. O anohidrológicocorrespondeaoperíodo de 12 meses, começando no início do períodochuvoso e terminandoao final daestaçãoseca. Para o Sudeste do Brasiliniciaemoutubro e terminaemsetembro do anoseguinte

  6. Conceitos básicos Máx. de 1996 Máx. de 1995/96 Máx. de 1995 Ano civil Ano hidrológico

  7. Conceitos básicos • Série estacionária: as estatísticas da série não podem se alterar ao longo do tempo Vazões do rio Paraná em Concórdia

  8. Conceitos básicos • Séries não-estacionárias Vazões do rio Paraguai Vazões do rio Taquari (MT)

  9. Conceitos básicos Amostra representativa: as estatísticas da amostras devem ser representativas da população. O número de anos de uma amostra de valores é importante, mas não significa tudo

  10. f(x) x Funções de probabilidade Seja uma amostra com n valores da variável aleatória X, dividida em classes com largura igual a ∆x O número de observações no intervalo i é ni , cobrindo os valores [xi - ∆x, xi]. A função de freqüência relativa será: Graficamente: Histograma

  11. Funções de probabilidade Para uma variável aleatório contínua X, a função densidade de probabilidade é uma função tal que 1) 2) 3) área sob f(x) de a a b, para qualquer a e b

  12. Função distribuição de probabilidade acumulada Probabilidade de não-excedência Probabilidade da variável X ser menor ou igual ao valor x Probabilidade de excedência Probabilidade da variável X ser maior ou igual ao valor x

  13. Tempo de retorno • O tempo de retorno (TR) em hidrologia é utilizado para caracterizar a freqüência de repetição de um evento. É dado por: • Ex. Uma inundação que tem a chance de ser maior ou igual num ano qualquer de 0,05 ou 5%, tem um tempo de retorno de 1/0,05 = 20 anos. • Significa que, em média, a inundação ocorrerá a cada 20 anos • Não significa repetição cíclica.

  14. Risco hidrológico • O risco hidrológico (R) é a probabilidade de que um evento com determinada magnitude será igualado ou superado ao menos uma vez em um dado período de anos (N). É calculado por: • Onde, P é a probabilidade anual de excedência.

  15. Risco hidrológico • Exemplo: • O vertedor de uma barragem foi dimensionado para uma vazão com TR de 50 anos. Qual o risco de sua capacidade seja excedida nos próximos 20 anos? E nos próximos 50 anos? • Solução:

  16. Função de distribuição empírica • Ajuste gráfico dos pontos da amostra, utilizando equações de posição de locação ou plotagem para estimativa da probabilidade de excedência. Exemplo: Onde m é ordem dos valores (decrescente) da amostra n é o tamanho da amostra.

  17. Exemplo de ajuste empírico Para o segundo valor:

  18. Exemplo de ajuste empírico

  19. Exemplo de ajuste empírico

  20. Distribuições teóricas de probabilidade Distribuições usuais em hidrologia • Normal (simétrica e utilizada para vazões médias ou precipitações médias) • Log-Normal (vazões máximas) • Gumbel (extremo tipo I) (vazões máximas) • Extremo Tipo III ou Weibull (vazões mínimas) • Log Pearson Tipo III (vazões máximas) adotada em alguns países como padrão . Utiliza três parâmetros

  21. Distribuições teóricas de probabilidade

  22. Distribuições teóricas de probabilidade

  23. Distribuição de Gumbel (Extremos I) A função densidade de probabilidade acumulada é Ou, passando para probabilidade de excedência Onde, s - desvio padrão da série - média da série

  24. Distribuição de Gumbel (Extremos I) Passando o logaritmo 2 vezes

  25. Distribuição Log-Pearson Tipo III Função densidade de probabilidade: Fórmula alternativa: A vazão para um tempo de retorno TR é calculada por, = Desvio padrão dos logaritmos da vazões

  26. Distribuição Log-Pearson Tipo III O parâmetro K é calculado por: Com, G é o coeficiente de assimetria

  27. Exemplo de ajuste de função teóricaDistribuição Normal

  28. Exemplo de ajuste de função teóricaDistribuição Normal

  29. Exemplo de ajuste de função teóricaDistribuição Gumbel

  30. Exemplo de ajuste de função teóricaDistribuição Gumbel

  31. Procedimento geral para ajuste de distribuição teórica • Verificar se a série de dados atende às condições básicas de ajuste • Escolher as distribuições mais prováveis, em função do tipo de variável a ser ajustada • Ajustar a distribuição empírica • Determinar os valores dos parâmetros das distribuições teóricas • Verificar o ajuste por: • Inspeção visual • Teste de aderência

  32. Cálculo de Vazões Mínimas (Q7/10) • Vazão Q7/10 significa a vazão mínima média de 7 dias com 10 anos de tempo de retorno • Calcula-se a média móvel de 7 dias das vazões diárias, para toda a série de dados • Escolhe-se o menor valor de cada ano. Para a região Sudeste deve-se usar o ano civil • Para o calculo das probabilidades acumuladas e tempos de retorno os dados devem ser organizados em ordem crescente • O valor da Q7/10 pode ser estimado com a distribuição empírica, por interpolação dos valores

  33. Vazão máxima para locais sem dados observados: método racional Qp=0,278 C I A Qp: vazãomáxima (m3/s) C: coeficiente de run-off I: intensidadeem mm/h A: áreaem km2 Área < 2 km2

  34. Sequência de cálculo • Delimitar a bacia hidrográfica; • Divisão de áreas quanto a cobertura da bacia (C1, C2, C3, etc.); • Cálculo do C (média ponderada) • Determinação do comprimento do curso principal L e a sua declividade S (ou H, que é o desnível entre o ponto mais afastado da bacia e o exutório);

  35. Sequência de cálculo

  36. Exemplo

  37. Solução

  38. Solução

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