Análise das propriedades multifractais das séries climáticas no Brasil - SILVA, Hérica Santos da (2018)
A investigação da dinâmica de variáveis climáticas pode fornecer informações importantes sobre a sua variabilidade espaço-temporal. O entendimento sobre esses processos é fundamental para o desenvolvimento de modelos preditivos climáticos. As variáveis climáticas dependem de uma diversidade de processos naturais e mostram flutuações aleatórias em diferentes escalas temporais e espaciais, e os métodos estatísticos lineares são insuficientes para uma análise completa de séries temporais. Desta forma, a fim de compreender a complexidade temporal dos elementos climáticos (temperatura do ar (máxima, mínima, média), umidade relativa média do ar e velocidade média do vento) no Brasil, utilizou-se a análise multifractal das flutuações destendenciada (Multifractal detrended fluctuation analysis - MF-DFA) para analisar as propriedades multifractais de séries históricas dessas variáveis, fornecidas pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), em 265 estações meteorológicas distribuídas no Brasil. Os resultados apontam que o processo que gera a variabilidade dessas variáveis climáticas segue a dinâmica multifractal, com maior influência do componente sazonal sobre as séries. Observou-se uma autocorrelação persistente apenas nas variáveis temperatura média, máxima e mínima, e essa persistência é mais forte na proximidade da linha do Equador. O grau de multifractalidade indicado pela largura do espectro multifractal varia entre as regiões, visto que, para as variáveis temperatura média e mínima, observou-se um padrão espacial no qual as regiões próximas da linha do Equador apresentaram um menor grau. Já em relação ao parâmetro de assimetria, verificou-se uma distribuição espacial homogênea, em que todas as variáveis estudadas a multifractalidade é mais influenciada pelas pequenas flutuações. Além disso, investigou-se a causa de multifractalidade, analisando as séries randomizadas. Para a maioria das variáveis meteorológicas estudadas, a multifractalidade deve-se à função de densidade de probabilidade e/ou à ação conjunta da função de densidade de probabilidade e de correlações de longo alcance. Os resultados observados indicam que a modelagem da memória longa em séries temporais de variáveis climáticas deveria ser feita por meio de um modelo multifractal e pode contribuir para o desenvolvimento de modelos preditivos mais confiáveis.