Long-term intense rain equation for Santa Catarina, Brazil

Authors

DOI:

https://doi.org/10.55761/abclima.v33i19.17062

Keywords:

extreme event, natural disasters, inundation, drainage

Abstract

Reliable estimates of extreme long-term rainfall are important for understanding the risks of natural disasters such as floods and landslides. In Brazil, there are few studies on the risk of extreme long-term rainfall events. The available IDF equations only allow estimating heavy rainfall lasting less than 24 hours. This study aimed to adjust the Intensity-Duration-Frequency (IDF) equation for rainfall lasting ten days for the state of Santa Catarina. 176 rainfall stations with data series over 30 years were used. Maximum rainfall lasting from one to ten days and return periods of 2, 5, 10, 20, 25, 50 and 100 years were estimated. The coefficients of the heavy rainfall equation were adjusted. The performance indices confirmed the good fit of the equations, with R² greater than 0.969 and Nash-Sutcliffe Coefficient greater than 0.928. The K Coefficient showed greater variation between the coefficients of the heavy rainfall equation given with higher values on the north coast of the state. The intense rains show spatial variation, with higher values observed in the regions of the North Coast and Far West of the state and lower values in the Middle Itajaí Valley region. The IDF equations make it possible to obtain estimates for rainfall lasting from one to ten days and a return period from 2 to 100 years, and can be used to estimate the risks of extreme events for the State of Santa Catarina.

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Author Biographies

Álvaro José Back, Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina (Epagri)/Estação Experimental de Urussanga

Possui graduação em Agronomia pela Universidade Federal de Santa Catarina (1986), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (1989), doutorado em Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1997) e Pós-Doutorado pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2017). Atualmente é professor titular da Universidade do Extremo Sul Catarinense e pesquisador da Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina. Tem experiência na área de Engenharia Civil, com ênfase em Hidrologia, atuando principalmente nos seguintes temas: precipitação, hidrologia, agrometeorologia, chuvas intensas e drenagem, erosão e hidrossedimentologia, manejo e conservação do solo.

Beatriz Back, Programa de Pós Graduação em Epidemiologia/Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil

Possui graduação em Biomedicina pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul(2021) e ensino-medio-segundo-graupelo Colégio Marista Criciúma(2016).

Luísa Back, Programa de Pós Graduação em Epidemiologia/Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul(2017), mestrado em Epidemiologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul(2020) e ensino-medio-segundo-graupelo Colégio Marista Criciúma(2012). Atualmente é Bolsista de Pesquisa do Estudo ELSA-Brasil da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em Estatística.

Gabriel da Silva Souza, Programa de Pós-graduação em Ciências Ambientais/Universidade do Extremo Sul Catarinense (Unesc)

Catarinense natural de Criciúma/SC, mestrando em Ciências Ambientais e graduado em Engenharia de Agrimensura pela Universidade do Extremo Sul Catarinense (UNESC), possui experiência na área de Engenharia e Geoprocessamento, atuando principalmente nos seguintes temas: SIG (Sistema de informação geográfica), Cadastro, Cartografia, Topografia e Geodésia.

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Published

30/07/2023

How to Cite

Back, Álvaro J., Back, B., Back, L., & Souza, G. da S. (2023). Long-term intense rain equation for Santa Catarina, Brazil. Brazilian Journal of Climatology, 33(19), 189–207. https://doi.org/10.55761/abclima.v33i19.17062

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Vol. 33 (2023)

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