Homogeneidade e reconstrução de séries climatológicas para localidades no estado de Minas Gerais - Santos, Roziane Sobreira dos (2012)
Os dados climáticos são de extrema importância nas diversas atividades realizadas pelo homem fornecendo informações importantes do ambiente atmosférico e os impactos que ocorrem nele. Portanto há necessidade de informações meteorológicas confiáveis, pois uma falha na série temporal pode comprometer a análise e a interpretação dos dados. Os dados climáticos, para serem usados com segurança, devem ser estatisticamente homogêneos, uma vez que a não-homogeneidade de uma série temporal conduz a uma interpretação errônea das condições do clima a ser estudado. A falta de dados meteorológicos nas séries de dados históricos para as condições brasileiras é expressiva, tanto pela baixa densidade de estações, como pelas falhas existentes, pois nem sempre os registros disponíveis são contínuos para longos períodos de observações. Com esse trabalho objetivou-se: analisar metodologias para avaliar a homogeneidade, a tendência e o preenchimento de falhas em séries de dados de temperatura máxima e mínima do ar e da precipitação em Minas Gerais. A análise de homogeneidade foi feita por meio de três testes de identificação de pontos de descontinuidade: teste de Homogeneidade Normal Padrão (SNHT) para um único ponto, teste de Pettitt e teste de Buishand. Na análise de tendência foram utilizados os testes de Mann-Kendall e análise de regressão. Para preenchimento de falhas utilizou-se duas metodologias: os modelos SARIMA proposto por Box-Jenkins, que utilizam os dados da própria estação com dados faltantes, e o modelo geoestatístico espaço-tempo, que considera as estações vizinhas, ponderando tanto a dependência espacial como temporal dos dados. Na análise de homogeneidade, 73% das séries de temperatura máxima do ar e 71% das séries de temperatura mínima do ar, foram consideradas homogêneas. As mudanças estatisticamente significativas ocorreram na década de 1990, principalmente em torno do ano de 1997. A maior parte das tendências observadas é de aumento, especialmente na temperatura mínima do ar. As séries de precipitação não apresentaram tendências significativas. Os modelos SARIMA capturam bem o comportamento padrão das séries temporais, com valores de r2 variando de 0,47 a 0,68 para temperatura máxima e de 0,85 a 0,90 para temperatura mínima. Os erros associados pelos modelos foram baixos, com raiz do erro quadrático médio em torno de 1ºC e viés médio próximo de 0,4ºC. O modelo geoestatístico espaço-tempo apresentou resultados melhores do que a metodologia de Box-Jenkins, sendo mais eficiente, com altos valores de r2 e do índice de concordância de Willmott e erros médios bem próximos de zero. Inclusive em séries de precipitação as previsões foram bem ajustadas. O menor valor de r2 encontrado explica 70% da variabilidade dos dados de precipitação. Para a temperatura máxima o menor valor de r2 foi de 82%, muito superior ao modelo de Box-Jenkins. Comparando as duas metodologias, o modelo espaço-temporal está mais próximo da identidade, apresentando menor dispersão em torno da reta estimada e maior coeficiente de determinação.