Modelagem bayesiana da precipitação máxima de Petrópolis (RJ) e Poços de Caldas (MG)

Abstract

Resumo As cidades de Petrópolis (RJ) e Poços de Caldas (MG) estão situadas em regiões serranas de seus respectivos estados e sofrem frequentemente com estragos provocados por fortes chuvas. Analisar e prever a ocorrência de precipitações máximas nessas localidades são fundamentais para o planejamento de atividades vulneráveis à sua ocorrência. A modelagem dessa variável é feita geralmente com distribuição generalizada de valores extremos (GEV), e a metodologia bayesiana tem apresentado bons resultados na estimação de seus parâmetros. Sendo assim, o presente estudo teve como objetivos ajustar a distribuição GEV às séries históricas de precipitação máxima de Petrópolis e Poços de Caldas e avaliar diferentes estruturas de distribuições a priori, informativas e não informativas, na predição da precipitação máxima esperada para diferentes tempos de retorno. Foram analisados o número de acertos e a precisão a fim de avaliar as previsões obtidas com as informações advindas das precipitações máximas de diferentes localidades para eliciação da distribuição a priori. A obtenção das distribuições marginais a posteriori foi realizada usando-se o método Monte Carlo via cadeias de Markov. A utilização da distribuição a priori informativa fundamentada nos dados de Poços de Caldas foi mais precisa e teve maior número de acertos para predizer as precipitações máximas para Petrópolis, enquanto para Poços de Caldas foi a priori informativa com base nas informações de São João da Boa Vista (SP). Para ambas as localidades, espera-se que, em um tempo médio de cinco anos, ocorra pelo menos um dia com precipitação máxima igual ou superior a 100 mm.