Incorporating climate trends in the stochastic modeling of extreme minimum air temperature series of Campinas, state of São Paulo, Brazil

Abstract

Under the hypothesis that the presence of climate trends in the annual extreme minimum air temperature series of Campinas (Tminabs; 1891-2010; 22º54'S; 47º05'W; 669 m) may no longer be neglected, the aim of the work was to describe the probabilistic structure of this series based on the general extreme value distribution (GEV) with parameters estimated as a function of a time covariate. The results obtained by applying the likelihood ratio test and the percentil-percentil and quantil-quantil plots, have indicated that the use of a time-dependent model provides a feasible description of the process under evaluation. In this non-stationary GEV model the parameters of location and scale were expressed as time-dependent functions. The shape parameter remained constant. It was also verified that although this non-stationary model has indicated an average increase in the values of the analyzed data, it does not allow us to conclude that the region of Campinas is now free from frost occurrence since this same model also reveals an increasing trend in the dispersions of the variable under evaluation. However, since the parameters of location and scale of this probabilistic model are significantly conditioned on time, the presence of climate trends in the analyzed time series is proven.Key words: extreme value, non-stationary, time-dependent functions.Incorporando tendências climáticas na modelagem estocástica da série de temperatura do ar mínima absoluta de Campinas, Estado de São Paulo Resumo Sob a hipótese de que a presença de tendências climáticas na série anual de temperatura do ar mínima absoluta de Campinas, Estado de São Paulo (Tminabs; 1891-2010; 22º54'S; 47º05'W; 669 m), não pode mais ser negligenciada, o objetivo do trabalho foi descrever a estrutura probabilística com base na distribuição geral dos valores extremos (GEV), e parâmetros estimados em função da covariável tempo. Os resultados observados após a aplicação dos testes de Mann-Kendall, razão da verossimilhança e gráficos percentil-percentil e quantil-quantil, indicaram que a utilização de um modelo dependente do tempo resulta em uma descrição verossímil do processo sob avaliação. Neste modelo não estacionário, os parâmetros de localização e escala foram expressos como funções do tempo. O parâmetro de forma ou calda permaneceu constante. Observou-se também que embora o modelo tenha indicado aumento médio nos valores de Tminabs, não é possível concluir que a região de Campinas está atualmente livre da ocorrência de geadas, uma vez que o modelo também revela a tendência de elevação na dispersão dos dados da variável sob análise. Contudo, uma vez que os parâmetros de localização e de escala são significativamente condicionados no tempo, a presença de tendência climática, na referida série, está comprovada. Climate trends and modeling of the air minimum temperature

Selecting “the best” nonstationary Generalized Extreme Value (GEV) distribution: on the influence of different numbers of GEV-models

“…On such context, methods estimating the GEV-parameters under nonstationary conditions have been developed and used in several studies. Based on the principle of maximum likelihood, Coles (2001), Kharin and Zwiers (2005), Wang et al (2004), Felici et al (2007) and Blain (2011) estimated the GEV-parameters as linear, log-linear or quadratic functions of a given covariate (e.g. time).…”

“…The natural consequence of the possibility of modelling several combinations of GEV-parameters as a function of covariates (Coles 2001) is that several GEV-models with varying complexity may be proposed to assess the probability of extreme events. Therefore, the selection of "the most appropriate" model becomes a key step in the use of nonstationary GEV-models (Coles 2001;El Adlouni et al 2007;Blain 2011;Kharin et al 2018). This selection process is often based on the principle of parsimony, which states that the most parsimonious GEV function -capable of explaining as much of the variance in the data as possible -should be selected (Coles 2001;El Adlouni et al 2007;Cannon 2010).…”

Climate trends in the municipality of Pelotas, state of Rio Grande do Sul, Brazil

“…According to El Adlouni et al (2007), the D test (equation 8) is based on the uncertainty principle that states that when there is no statistical difference between two models, the simplest one, i.e., the one with the fewest parameters, should be adopted. Numerous studies applied the likelihood ratio test to the non-stationary GEV (COLES, 2001;EL ADLOUNI et al, 2007 andBLAIN, 2011c, among others).…”

Mudanças climáticas e a fruticultura

“…Segundo Blain (2011b), embora o modelo tenha indicado um aumento médio nos valores de Tminabs (1890-2010), não foi possível concluir que a região de Campinas está atualmente livre da ocorrência de geadas. O modelo também revelou uma tendência de elevação na variância dos dados.…”

“…Sob o aspecto agronômico, conclui-se que medidas de planejamento e mitigação dos efeitos das geadas não devem ser abandonadas, uma vez que esse aumento nas medidas de dispersão da referida variável pode estar associado a valores (futuros) de temperaturas atmosféricas potencialmente prejudiciais ao setor agrícola e, em especial, à fruticultura. Na Tabela 1, é apresentada (de forma simplificada) a projeção das probabilidades de ocorrência associadas aos valores de Tminabs obtidas com base no modelo proposto por Blain (2011b).…”