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PREDICAO DA PRECIPITACAO MAXIMA NO MUNICIPIO DE SILVIANOPOLIS-MG: ABORDAGENS CLASSICA E BAYESIANA     THAIS BRENDA MARTINS1; GISELE CAROLINA ALMEIDA2; FABRICIO GOEKING AVELAR3 E LUIZ ALBERTO BEIJO4 1Mestranda no Programa de Pos-Graduacao de Estatistica Aplicada e Biometria, Universidade Federal de Alfenas, Rua Gabriel Monteiro da Silva, 700, centro,  Alfenas-MG, CEP: 37130-001, Brasil, thaismartins@outlook.com.br; 2Mestranda no Programa de Pos-Graduacao de Estatistica Aplicada e Biometria, Universidade Federal de Alfenas Rua Gabriel Monteiro da Silva, 700, centro,  Alfenas-MG, CEP: 37130-001, Brasil, giselealmeidac08@gmail.com; 3Professor do Departamento de Estatistica, Universidade Federal de Alfenas Rua Gabriel Monteiro da Silva, 700, centro,  Alfenas-MG, CEP: 37130-001, Brasil, fabricio@unifal-mg.edu.br; 3Professor do Departamento de Estatistica, Universidade Federal de Alfenas Rua Gabriel Monteiro da Silva, 700, centro,  Alfenas-MG, CEP: 37130-001, Brasil, luiz.beijo@unifal-mg.edu.br.     1 RESUMO   As precipitacoes, quando em excesso, podem causar danos como erosao de solos e inundacoes, prejuizos em obras hidraulicas, rompimentos de barragens e represas, entre outros. O conhecimento sobre a precipitacao maxima esperada, numa determinada regiao, pode auxiliar no planejamento de atividades agricolas e construcoes hidraulicas de forma a evitar danos e prejuizos. Objetivando realizar a predicao da precipitacao maxima anual na cidade de Silvianopolis-MG, para os tempos de retorno de 5, 10, 25, 50 e 100 anos, foi ajustada a distribuicao generalizada de valores extremos a serie historica de precipitacao.  Analisou-se a acuracia e erro medio de predicao para avaliar as estimativas fornecidas pelo metodo de maxima verossimilhanca e pela inferencia Bayesiana. Informacoes, acerca das precipitacoes maximas, das cidades de Lavras-MG e Machado-MG foram utilizadas para elicitacao da distribuicao a priori. A aplicacao da inferencia Bayesiana levou a menores erros de predicao, mostrando a eficiencia da incorporacao de conhecimentos a priori no estudo de precipitacao maxima. A distribuicao a priori embasada em informacoes de Lavras apresentou menor erro de predicao da precipitacao maxima anual de Silvianopolis.   Palavras-chave: Valores extremos, niveis de retorno, prioris     MARTINS, T. B.; ALMEIRA, G. C.; AVELAR, F. G.; BEIJO, L. A. PREDICTION OF MAXIMUM PRECIPITATION IN THE MUNICIPALITY OF SILVIANOPOLIS-MG: CLASSICAL AND BAYESIAN APPROACHES     2 ABSTRACT   Extreme rainfall can cause damage such as soil erosion and floods, damage to hydraulic works, rupture of dams and reservoirs among others. Knowledge about the expected maximum rainfall, in a given region, can assist in the planning of agricultural activities and hydraulic constructions in order to avoid damages and losses. Aiming to predict the maximum annual rainfall of the city of Silvianopoilis-MG for the return levels of 5, 10, 25, 50 and 100 years, the generalized extreme value distribution was fitted to the historical rainfall data series. The accuracy and mean prediction error were analyzed to evaluate the estimates provided by the maximum likelihood method and Bayesian inference. Information about the maximum rainfall from the cities of Lavras-MG and Machado-MG were used to elicit the prior distribution. The Bayesian Inference application led to smaller prediction errors, showing the efficiency of the incorporation of prior knowledge in the maximum rainfall study. The prior distribution based on information for Lavras presented smaller maximum annual rainfall prediction error for Silvianopolis.   Keywords: Extreme value, return levels, priors

PREDIÇÃO DA PRECIPITAÇÃO MÁXIMA NO MUNICÍPIO DE SILVIANÓPOLIS-MG: ABORDAGENS CLÁSSICA E BAYESIANA