Práticas Simples em Análises Climatológicas: Uma Revisão

Abstract

ResumoMuitos estudos meteorológicos e climatológicos utilizam metodologias que superestimam ou até subestimam a significância estatística dos resultados. Análises que subestimam o papel de tendências e dependência temporal e espacial nos dados podem levar a conclusões errôneas. Por outro lado, análises desnecessariamente rigorosas podem enfraquecer os resultados. O objetivo deste artigo é discutir algumas práticas simples, muitas vezes negligenciadas, que podem produzir resultados muito mais robustos e estatisticamente significativos. Este artigo discute alguns problemas relacionados ao cálculo do ciclo anual médio e anomalias, às análises de tendências e à dependência temporal e espacial, dando ênfase a testes de hipóteses. Palavras-chave: ciclo anual médio, tendência, dependência temporal, significância de campo, teste de hipótese. Simple Practices in Climatological Analyses: A Review AbstractMany studies in Meteorology and Climatology use methodologies that overestimate or even underestimate the statistical significance of the results. Analyses that underestimate the role of trends and temporal or spatial dependency in the data sets can lead to incorrect conclusions. On the other hand, unnecessarily rigorous analyses can undermine the conclusions. The objective of this article is to discuss some simple practices, commonly neglected, that can produce results much more robust and statistically significant. This paper discusses some problems related to the calculation of the mean annual cycle and anomalies, trend analyzes, and temporal and spatial dependency, emphasizing statistical hypothesis testing. Keywords: mean annual cycle, trend, temporal dependency, field significance, hypothesis testing. IntroduçãoQualquer meteorologista ou climatologista ficaria perplexo se alguém tentasse explicar a relação entre a temperatura média global e a criminalidade em grandes centros urbanos, ou entre o aumento do buraco da camada de ozônio e o número de pessoas no Facebook. Contudo, por mais absurdas que essas relações possam parecer, correlações estatísticas entre essas variáveis podem ser altas simplesmente pelo fato que todas elas possuem tendências e essas tendências dominam o comportamento temporal dessas variáveis relativamente às flutuações de origem estocástica. Entretanto, nem tudo está perdido. Existem práti-cas simples em análises meteorológicas e climatológicas que podem minimizar as chances de encontrarmos relações estatisticamente significativas entre fenômenos sem nenhuma relação. Portanto, este artigo tem como objetivo revisar algumas dessas práticas simples as quais, infelizmente, são comumente negligenciadas em análises meteorológicas e climatológicas e que podem ajudar a encontrar resultados mais robustos e auxiliar em diagnósticos e interpretações de resultados. Embora exista um número grande de práticas que poderiam ser citadas aqui, discutiremos aquelas comumente utilizadas em artigos científicos como o método mais adequado para o cálculo de anomalias do ciclo anual e a avaliação da significância estat...

Variability and Trend of Air Temperature and Rainfall at Ribeirão do Lobo Hydrographic Basin, Brazil

“…The opposite results obtained by the application of the simple regression and the Mann-Kendall test suggest an upper estimation of the significant trend using the simple regression method, which may induce to an incorrect conclusion. This divergent result also was identified by Bombardi and Carvalho (2017) analyzing a rainfall series in the Brazilian central region, in this case, the authors verified a significant trend by the use of the simple regression and a non-significant using the Mann-Kendall test, which confirm the robustness of the test, being this trustworthy to identify trends in temporal series of weather data. Blain et al (2009) analyzing the minimum air temperature in Campinas, Piracicaba, Cordeirópolis/Limeira, Monte Alegre do Sul, Pindorama and Ribeirão Preto, all in São Paulo state, during 1917 until 2006 detected positive trend in all sites, however, significant raises were found just in Campinas, Cordeirópolis/Limeira and Ribeirão Preto.…”

Intensity-Duration-Frequency equations for Rio Grande do Sul - Brazil, based on stationary rainfall series

“…Usually, the IDF equation coefficients are adjusted using the Least Squares Method (LSM) as the objective function. However, the LSM is more affected by extreme values (Bombardi et al, 2017). Thus, the coefficients of the IDF equation were adjusted in the environment of the RStudio, by programming a routine for adjustment of a non-linear model that used the Nash-Sutcliffe Coefficient (CNS) as the objective function and the dataset of Intensity, Duration and RP.…”

Fire Dynamics in an Emerging Deforestation Frontier in Southwestern Amazonia, Brazil

“…We analyzed the trend in the time series and found that the results were not significant for the temperature and rainfall variables in the years in question. Therefore, we generated rainfall and temperature anomalies to identify the relationships between fire and extremes in the meteorological data [74] (Equation ( 1)). The analyses were carried out spatially and graphically to show the annual averages of anomalies for the entire study period (2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010)(2011)(2012)(2013)(2014)(2015)(2016)(2017)(2018)(2019).…”