PRECIPITAÇÃO E EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA PROVÁVEIS NA REGIÃO DE PONTA GROSSA-PR - Souza, Jorge Luiz Moretti; Jerszurki, Daniela; Gomes, Siguifrid (IRRIGA, 2014)
PRECIPITAÇÃO E EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA PROVÁVEIS NA REGIÃO DE PONTA GROSSA-PR JORGE LUIZ MORETTI DE SOUZA1; DANIELA JERSZURKI2 E SIGUIFRID GOMES3 1Departamento de Solos e Engenharia Agrícola – Universidade Federal do Paraná – Rua dos Funcionários, 1540 – CEP 80035-050. Curitiba, PR. jmoretti@ufpr.br 2Departamento de Solos e Engenharia Agrícola – Universidade Federal do Paraná – Rua dos Funcionários, 1540 – CEP 80035-050. Curitiba, PR. djerszurki@ufpr.br 3New Holland Agriculture – Av. Juscelino Kubitschek Oliveira, 11825 – CEP 81020-490. Curitiba, PR. siguifrid@gmail.com 1 RESUMO Estudos probabilísticos voltados às estimativas de valores prováveis de evapotranspiração de referência e precipitação têm grande utilidade no planejamento, projeto e manejo de inúmeras atividades agrícolas ligadas à engenharia de água e solo. Teve-se por objetivo no presente trabalho determinar os parâmetros estatísticos de cinco funções densidade de probabilidade ajustadas aos valores decendiais observados de precipitação e evapotranspiração de referência, bem como calcular os valores prováveis com a função densidade de melhor ajuste, determinando a magnitude de sua ocorrência para períodos de retorno iguais a 1,33, 4, 5, 10 e 15 anos, para o município de Ponta Grossa, Estado do Paraná. Foram consideradas as distribuições de probabilidade Normal, Triangular, Gama, Exponencial e Uniforme e, para a verificação do ajustamento das distribuições de probabilidade às séries de dados, foram aplicados testes de aderência de Kolmogorov-Smirnov a 5% de probabilidade. As funções densidade de probabilidade Normal (70,3%) e Gama (29,7%) foram as que apresentaram melhor ajuste à série de evapotranspiração de referência e, para a precipitação, as funções Gama (59,5%) e Exponencial (29,7%) tiveram melhor ajuste à série de dados. A precipitação para um período de retorno de 1,33 anos (75% de probabilidade) correspondeu, em média, a 26,1% (32,4 mm decêndio–1) da precipitação média decendial. Os valores prováveis de precipitação devem ser utilizados para as simulações de atividades visando o planejamento, projeto e manejo agrícola na região de Ponta Grossa-PR. Palavras-chave: função densidade de probabilidade, ajustamento, componentes hídricas. SOUZA, J. L. M.; JERSZURKI, D.; SIGUIFRID G. PROBABLE PRECIPITATION AND REFERENCE EVAPOTRANSPIRATION IN PONTA GROSSA –PR 2 ABSTRACT Probabilistic studies on estimates of probable values of evapotranspiration of reference and precipitation are of great value for planning, designing and managing several agricultural activities related to water and soil engineering. The objective of the study was to determine the statistical parameters of five probability density functions adjusted to decennial values of precipitation and evapotranspiration of reference, as well as to calculate probable values using the density function of best adjustment, and to determine the magnitude of occurrence for payback periods of 1.33, 4, 5, 10 and 15 years in the city of Ponta Grossa, Paraná state. The Normal, Triangular, Gamma, Exponential and Uniform probability distributions were considered, and the Kolmogorov-Smirnov tests at 5% probability were used to test the adjustment of the probability distributions to the series of data. The Normal (70.3%) and Gamma (29.7%) probability density functions presented the best adjustment to the series of reference evapotranspiration, and the Gamma (59.5%) and Exponential (29.7%) probability density functions presented the best adjustment to the data series of precipitation. Precipitation for a payback period of 1.33 years (75% probability) corresponded to an average of 26.1% (32,4 mm decennial–1) of the mean decennial precipitation. The probable values of precipitation should be used for simulations of activities in agricultural planning, designing and managing in Ponta Grossa- PR region. Keywords: Probability density function, adjustment, water components.