Momentos-L: teoria e aplicação em hidrologia

• Published in: Revista árvore 2004-12, Vol.28 (6), p.927-933
• Main Authors: Valverde, Ana Esmeria Lacerda, Leite, Helio Garcia(Universidade Federal de Viçosa Departamento de Engenharia Florestal), Silva, Demétrius David da(Universidade Federal de Viçosa Departamento de Engenharia Agrícola), Pruski, Fernando Falco(Universidade Federal de Viçosa Departamento de Engenharia Agrícola)
• Format: Article
• Language: Portuguese
• Subjects: distribuições estatísticas; FORESTRY; Hidrologia; Hidrology; moments methods; método dos momentos; statistical distributions
• ISSN: 0100-6762; 1806-9088; 1806-9088
• DOI: 10.1590/S0100-67622004000600019

Esta nota técnica foi redigida com o objetivo de apresentar o método momentos-L, que tem sido proposto para o cálculo dos parâmetros das principais distribuições de probabilidades utilizadas em estudos hidrológicos. Também foi seu objetivo inferir sobre o tipo de distribuição estatística mais empregada em aplicações específicas. Com base na revisão, pôde-se concluir que, ao analisar dados de eventos extremos, é recomendável testar a aderência, pelo menos, das seguintes distribuições de três parâmetros: Generalizada Logística, Generalizada de Eventos Extremos, Generalizada Normal, Pearson tipo III e Generalizada de Pareto. Concluiu-se também que os parâmetros dessas distribuições, e seus quantis, devem ser estimados utilizando os momentos-L derivados dos momentos ponderados por probabilidade. This technical note aimed to review the L-moments methods which have been proposed to calculate the parameters of the main distributions of probabilities used in hydrological studies. It also aimed to infer on the type of statistical distribution most used for specific applications. Based on the review, it was concluded that when analyzing data of extreme events it is advisable to test the adherence of, at least, the following distributions of three parameters: Generalized Logistics, Generalized of Extreme Events, Pearson type III and Generalized of Pareto. It was also concluded that the parameters of these distributions and its quantis should be estimated using the L-Moment derived of the Moments weighted by Probability.