Resumo
Assumir a não estacionariedade em modelos de frequência de cheia ainda é controverso devido à incerteza nas estimativas. Neste estudo, um modelo bayesiano hierárquico para análise de frequência de cheias é apresentado sem assumir a hipótese de estacionariedade. Levamos em consideração incertezas dos dados e do modelo em todas as etapas de modelagem e utilizamos o rio Pardo, Brasil, como estudo de caso. Os resultados mostraram a presença de tendências crescentes nas cheias no rio Pardo. O modelo estacionário subestimou as cheias em comparação com o modelo não estacionário. Os modelos de covariantes de base física tiveram melhor desempenho do que os baseados em tempo, mostrando a importância de adicionar covariantes físicas para explicar o comportamento da tendência. O modelo apresentado é adaptável a outros estudos de caso. Finalmente, este estudo forneceu orientação para a estimativa de recorrência de cheias em condições não estacionárias.
Palavras-chave:
Análise de Frequência de Cheias; Bayesiano; Monte Carlo via Cadeias de Markov; Extremos; Mudanças Climáticas