Abstract
Water resources systems are usually designed under the assumption of statistically stationary time series of precipitation and/or streamflow. However, this assumption must be previously verified if changes in climate and land use are issues of interest. In these cases, designs based on the assumption of stationary hydrologic time series should be revised, with the specific aim of verifying the possible impacts that these changes would have on the local water infrastructure. In this context, potentiated by intense controversies about climate change, this paper describes a collection of parametric and non-parametric statistical tests for detecting possible trends in the rainfall regime of the Metropolitan Region of Belo Horizonte, in southeastern Brazil. For this analysis data from 20 gauges, with 50 to 149-year series were collected in four groups of rainfall series: the annual rainfall series, the quarterly rainfall series, the halfyearly series and the annual maximum monthly rainfall series. Prior to the use of statistical tests, the 4 groups of precipitation series were submitted to a preliminary graphical analysis covering time series plots of a 10-year moving average and moving median, LOWESS smoothing (Locally Weighted Scatterplot Smoothing), linear regression and RAPS (Rescaled Adjusted Partial Sums) graphs, as well as an exploratory analysis for detecting and identifying possible trends and/or abrupt changes in data. After this graphical and exploratory study, the data were formally analyzed using TREND software, developed by the Australian Cooperative Research Center for Catchment Hydrology (CRCCH), aiming to identify possible trends or abrupt changes in point precipitation series within the region
Highlights
Kundzewicz e Robson (2000) salientam a importância da EDA em estudos de tendências, ressaltando ainda que esse conjunto de técnicas pode ser usado para o exame de dados brutos com a finalidade de identificar características e peculiaridades, tais como a eventual existência de pontos atípicos ou outliers, falhas nos registros, heterogeneidades e mudanças abruptas na série temporal, além de constituir-se em valiosa ferramenta de interpretação estatística
No que diz respeito à correlação espacial, não foram utilizados testes multivariados para verificar a independência dos postos de medição, tendo em vista que, no presente estudo, não foram realizadas análises com séries regionalizadas
Para o grupo dos totais semestrais, constatou-se que o semestre de outubro-março apresentou apenas uma estação com tendência negativa nos dados, enquanto que, no semestre de abril-setembro, apenas uma estação apresentou tendência positiva e mudança abrupta nos dados e outras duas apresentaram significância nos testes de mudanças abruptas
Summary
Apesar de existirem muitos testes para a avaliação da significância estatística de uma tendência, considera-se como imprescindível a análise gráfica exploratória das séries temporais, antes da aplicação desses testes. Kundzewicz e Robson (2000) salientam a importância da EDA em estudos de tendências, ressaltando ainda que esse conjunto de técnicas pode ser usado para o exame de dados brutos com a finalidade de identificar características e peculiaridades, tais como a eventual existência de pontos atípicos ou outliers, falhas nos registros, heterogeneidades e mudanças abruptas na série temporal, além de constituir-se em valiosa ferramenta de interpretação estatística. Dentro do contexto de análise estatística para detecção de mudanças em séries hidrológicas, muitos métodos estatísticos podem ser utilizados, sendo que a escolha de cada um deles dependerá do tipo de mudanças que são de interesse no estudo (tendências/mudanças abruptas), do conhecimento ou desconhecimento do ponto de mudança na série e das suposições feitas para cada amostra. Para avaliar a independência entre os dados da série, vários testes estatísticos podem ser utilizados, como, por exemplo, o teste de autocorrelação. De posse dos resultados fornecidos pelos testes estatísticos, é imprescindível que seja feita uma análise criteriosa, integrando os gráficos determinados na etapa de EDA, os resultados dos testes estatísticos e o histórico de informações relativas aos dados
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