Resumo O projeto e gestão de várias estruturas hidráulicas (tais como: drenos pluviais, pontes e barragens) requerem a estimativa da precipitação com duração de alguns minutos até 24 horas ou mais. As curvas de intensidade-duração-frequência (IDF) vinculam a probabilidade de ocorrência a uma determinada intensidade de chuva. A obtenção das curvas IDF envolve duas etapas: (i) análise da freqüência para diferentes durações e (ii) modelagem das curvas IDF. Na primeira etapa, este estudo teve como objetivo selecionar adequadamente o peso da cauda superior das seguintes distribuições: valor extremo generalizada (GEV), logística generalizada (GLO) e Pareto generalizado (GPA). Na segunda etapa, o objetivo foi avaliar o desempenho de três modelos de curvas IDF. O modelo tradicional (M1) foi comparado com o modelo empírico (M2) e um modelo polinomial de segunda ordem (M3). Para a realização deste estudo, foram utilizados os dados pluviométricos da cidade de Caraguatatuba-SP para o período de 1971 a 2001, para intervalos de tempo entre 10 e 1440 min. As principais conclusões foram: (i) GLO e GEV tiveram caudais pesados enquanto a GPA caudal leve, impactando quantis com T > 100 anos; (ii) M3 apresenta erros menores que M1 para períodos de retorno maiores que 100 anos.

Abstract The design and management of various hydraulic structures (such as stormwater drains, bridges and dams) require the estimation of rainfall with duration of a few minutes up to 24 h or more. Intensity-duration-frequency (IDF) curves links probability of occurrence to a given rainfall intensity. The procedure for obtaining IDF curves basically involves two steps: (i) frequency analysis for different durations and (ii) modeling of IDF curves. In the first step, this study aimed to adequately select the upper tail weight of the following distributions: generalized extreme value (GEV), generalized logistic (GLO) and generalized Pareto (GPA). In the second step, this study aimed to evaluate the performance of three models of IDF curves. The traditional model (M1) was compared with empirical model (M2) and a second-order polynomial model (M3). To perform this study, rainfall data from the city of Caraguatatuba (São Paulo state, Brazil) for the period between 1971 and 2001 were used, for time intervals between 10 and 1440 min. The main conclusions were: (i) GLO and GEV had heavy upper tail while GPA had light upper tail, impacting quantiles with T > 100 years; (ii) M3 presents errors lower than M1 for return periods greater than 100 years.

Resumo O objetivo deste artigo é analisar a variabilidade e a tendência de precipitação do Estado do Paraná, Brasil. Para isso, foram analisados os dados de precipitação mensal pertencentes a 24 estações de precipitação pluviométrica em um período de 30 anos (1980-2010) e foi comparado com as projeções futuras sobre a precipitação para os anos de 2016-2050. Estes dados foram simulados por Eta/Miroc5 para RCP 4.5 (Caminhos Representativos de Concentrações) proveniente do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos CPTEC/INPE e os dados históricos de precipitação utilizados foram da Agência Nacional de Águas (ANA). O teste não-paramétrico de Mann-Kendall e o estimador de Sen foram aplicados para detectar tendências e sua magnitude, respectivamente. O teste de Mann-Whitney foi usado para comparar a mediana da série histórica (1980-2010) com a mediana da série simulada (2016-2050) e a comparação das médias entre as duas séries foram realizadas pelo Test t. Os resultados chamam atenção para a grande variabilidade e mudanças significativas na precipitação média mensal que poderá ocorrer, se os cenários de mudanças climáticas que foram consideradas se tornarem uma realidade no futuro próximo.

Abstract This paper analyzes the variability and the precipitation trend of the State of Paraná, in Brazil. For that, monthly precipitation data belonging to 24 precipitation stations in a 30-year period (1980-2010) were analyzed and they were compared with projections of precipitation for the years 2016-2050. These data were simulated by Eta/Miroc5 for RCP 4.5 (Representative Concentration Pathways) from the Center for Weather Forecasting and Climate Studies CPTEC/INPE and the historical data of precipitation were taken from National Water Agency (ANA). The Mann-Kendall non-parametric test and the Sen’s slope estimator were applied to detect trends and magnitudes, respectively. The Mann-Whitney test was used to compare the median of the historical series (1980-2010) with the simulated series (2016-2050) and the comparison of the means between the two series was performed by Test t. The results draw attention to the great variability and significant changes in the monthly average rainfall that may occur, if the climate change scenarios that were considered become a reality in the near future.