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Dados diários de precipitação registrados em 2481 estações pluviométricas, com pelo menos 30 anos e espalhadas pelo território brasileiro, foram empregados para ilustrar como a presença de correlação temporal nas séries e o método empregado no controle do erro tipo 1, quando se realiza um conjunto de testes de hipóteses de forma simultânea numa região (multiplicidade), afetam os resultados de detecção de tendência monotônica. Apesar de conhecidos, esses fatores são frequentemente negligenciados em estudos dessa natureza, especialmente no Brasil. O objetivo é chamar a atenção da comunidade científica para esses fatores. Para lidar com a correlação temporal foram empregados os métodos Pre-Whitening e Trend-Free Pre-Whitening, enquanto que para a questão da multiplicidade, foi utilizado o controle baseado no False Discovery Rate (FDR). Os resultados mostraram que tanto a correlação temporal, quanto a questão da multiplicidade, se não forem consideradas na análise de detecção, podem distorcer de forma considerável o número de resultados identificados com presença de tendência, levando a uma interpretação equivocada da situação. Negligenciar esses fatores resulta sempre numa superestimativa do número de estações com tendência devido ao número elevado de falsas detecções, o que pode gerar decisões equivocadas na alocação de investimentos em estratégias de adaptação.

This article is part of the special series "Incorporating Nature-based Solutions to the Built Environment." The series documents the way in which the United Nations Sustainable Development Goal (SDG) targets can be addressed when nature-based solutions (NBS) are incorporated into the built environment. This series presents cutting-edge environmental research and policy solutions that promote sustainability from the perspective of how the science community contributes to SDG implementation through new technologies, assessment and monitoring methods, management best practices, and scientific research.

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