Análise estatística preliminar de dados pluviométricos mensais, sazonais e anuais para o Estado do Paraná

Abstract

(a) Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal do Paraná, yarademello@gmail.com (b) Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal do Paraná, tony2sampaio@gmail.com Eixo: 3. Climatologia em diferentes níveis escalares: mudanças e variabilidades Resumo Existem milhares de pluviômetros instalados no Brasil, os quais possibilitam o desenvolvimento de uma gama de estudos. Porém, ao se utilizar os dados são necessários alguns cuidados para averiguar a confiablidade dos mesmos. Neste sentido, o objetivo deste trabalho foi analisar estatisticamente uma série histórica de 30 anos de dados pluviométricos mensais, sazonais e anuais para o Estado do Paraná. Para isso, foram utilizados dados disponíveis no site da ANA, selecionado o período de 30 anos com o maior número de estações sem falhas; e analisados os dados quanto a sua consistência, presença de outliers, homogeneidade e tendência. O período selecionado foi de 1977 a 2006, a quantidade de estações adequadas por categoria de análise variou de 404 a 467. A média de precipitação anual foi de 1.684,5 mm, a estação mais chuvosa foi o verão com 533,6 mm, e o mês mais chuvoso foi janeiro com 192,4 mm. 1. Introdução Existem dezenas de instituições que monitoram o tempo e/ou o clima no Brasil. Muitas delas disponibilizam os dados gratuitamente aos usuários, como é o caso da Agência Nacional de Águas – ANA. Esses dados são frequentemente utilizados em estudos técnicos e científicos para os mais diversos fins. Porém, muitos desses estudos não descrevem, ou mesmo não analisam os dados estatisticamente, o que é fundamental, uma vez que os mesmos estão sujeitos a diversos fatores que causam inconsistência. Este trabalho analisa uma série temporal de dados sobre a precipitação no estado do Paraná, aplicando testes específicos para detecção de outliers (Grubbs), homogeneidade (Pettitt e Standard Normal Homogeneity Teste -SNHT) e tendência dos dados (Mann-Kendall), testes estes amplamente utilizados na literatura (GONZÁLES-ROUCO et al., 2001; LONGOBARDI et al., 2009; KANG et al., 2012; SENA et al., 2013; MIRZAEL et al., 2014; VIVEKANANDAN, 2015). Outliers são observações de uma amostra que se desviam acentuadamente dos outros elementos, os quais podem causar inconsistências. Estes dados poderão afetar a homogeneidade da série. Os dados serão homogêneos se as variações forem causadas pelo tempo e clima, uma vez que a homogeneidade é