Brief Communication: Likelihood of societal preparedness for global change: trend detection

Abstract

Anthropogenic influences on earth system processes are now pervasive, resulting in trends in river discharge, pollution levels, ocean levels, precipitation, temperature, wind, landslides, bird and plant populations and a myriad of other important natural hazards relating to earth system state variables. Thousands of trend detection studies have been published which report the statistical significance of observed trends. Unfortunately, such studies only concentrate on the null hypothesis of "no trend". Little or no attention is given to the power of such statistical trend tests, which would quantify the likelihood that we might ignore a trend if it really existed. The probability of missing the trend, if it exists, known as the type II error, informs us about the likelihood of whether or not society is prepared to accommodate and respond to such trends. We describe how the power or probability of detecting a trend if it exists, depends critically on our ability to develop improved multivariate deterministic and statistical methods for predicting future trends in earth system processes. Several other research and policy implications for improving our understanding of trend detection and our societal response to those trends are discussed

Detecção de Tendências Monotônicas Temporais e Relação com Erros dos Tipos I e II: Estudo de Caso em Séries de Precipitações Diárias Máximas Anuais do Estado do Acre

“…Segundo Vogel et al (2013), só recentemente começaram a surgir preocupações sobre a importância e os impactos dos erros do tipo II em estudos de séries de variáveis hidrológicas. Os autores citados ressaltam ainda, que o erro do tipo II, num contexto de tomada de decisão, implica na sub-preparação para eventos extremos, podendo produzir maiores consequências do que o erro do tipo I, que implica em sobre-preparação.…”

“…A metodologia proposta por Vogel et al (2013) utiliza regressão linear simples, baseada em mínimos quadrados ordinários, denominado de OLS, do termo em inglês Ordinary Least Squares, tal como exposta a seguir.…”

“…Sobre os dados em foco, aplicou-se ainda a abordagem proposta por Vogel et al (2013), que visa associar as duas fontes de erros, do tipo I e do tipo II, ao estudo de eventuais tendências monotônicas em séries de extremos pluviométricos. Inicialmente, foi feito o ajuste do modelo log-linear aos registros de cada uma das séries em análise, tendo o ano de ocorrência como covariável.…”

“…Entretanto, Vogel et al (2013) demonstram algumas preocupações que concernem aos testes para detecção de tendências em tais variáveis, principalmente pelo fato de serem formulados sob a perspectiva dos Testes de Significância da Hipótese Nula -NHST, tradução da terminologia de língua inglesa Null-Hypothesis Significance Testing. Os autores citados alertam para a necessidade de cuidadosa investigação das duas fontes de erros inerentes à tomada de decisão com base em testes de hipóteses do tipo NHST.…”

“…Este artigo visa contribuir com o tema da análise de tendências em séries temporais de variáveis hidrológicas, empregando um método para detecção de tendências, recentemente proposto por Vogel et al (2013), com base nas probabilidades dos erros do tipo I e do tipo II, comumente associadas a testes de hipóteses, discutindo suas particularidades e comparando seus resultados com os obtidos por meio de um dos mais utilizados testes não paramétricos para a detecção de tendência em séries de observações hidrológicas, o teste de Mann-Kendall, complementado com o estimador de declive de Sen. O trabalho contempla ainda, um estudo de caso realizado a partir das observações de precipitações diárias máximas anuais das três principais séries (mais longas) do estado do Acre, Brasil. Os resultados obtidos servirão de subsídio a novas pesquisas, bem ferramenta de auxílio às instituições públicas e privadas para a tomada de decisão em medidas de controle e minimização dos impactos causados por eventos hidrológicos extremos.…”