Remoção da influência da correlação serial sobre o teste de Mann-Kendall
| Autor: | Gabriel Constantino Blain |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2014 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Brasileira de Meteorologia, Volume: 29, Issue: 2, Pages: 161-170, Published: JUN 2014 Revista Brasileira de Meteorologia v.29 n.2 2014 Revista Brasileira de Meteorologia Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET) instacron:SBMET Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 29, Iss 2, Pp 161-170 (2014) |
| Popis: | The Pre-Whitening (PW), the Trend-Free Pre-Whitening (TFPW) and the Modified Trend-Free Pre-Whitening (MTFPW) were developed to remove the influence of serial correlations on the Mann-Kendall trend test. The main purpose of this study was to compare the performance of these algorithms for evaluating trends in auto-correlated series. The PW, TFPW and MTFPW were also applied to the monthly values of the rainfall (Pre), minimum (Tmin) and maximum (Tmax) air temperature data obtained from the weather station of Ribeirão Preto, State of São Paulo, Brazil. Sets of Monte Carlo simulations were carried out to evaluate the occurrence of the type I and the type II errors obtained from these three algorithms. The TFPW has the highest power. However, it also presented the highest occurrence of type I errors. The PW clearly limits the influence of serial correlation on the occurrence of type I errors. Nevertheless, this feature is accomplished at a cost of a great reduction of its ability to detect trends. The MTFPW leads to a better balance between the probabilities of both statistical errors. It was also concluded that the hypothesis of the presence of no climate change in the location of Ribeirão Pareto cannot be accepted. Os procedimentos denominados de Pre-Whitening (PW), Trend-Free Pre-Whitening (TFPW) e Modified Trend-Free Pre-Whitening (MTFPW) foram desenvolvidos para remover a influência da correlação serial no teste de tendência de Mann-Kendall. O objetivo principal desse estudo foi comparar o desempenho desses três algoritmos para avaliar a presença de tendências em séries auto-correlacionadas. O PW, o TFPW e o MTFPW também foram aplicados nos dados mensais de precipitação pluvial e das temperaturas mínima e máxima do ar registrados em Ribeirão Preto, SP. Foram realizadas simulações de Monte Carlo para quantificar a ocorrências dos erros tipo I e II associados à esses procedimentos. Embora o TFPW tenha apresentado o menor número de erros tipo II, o mesmo associou-se a maior frequência de ocorrência de erros tipo I. O PW limitou a influência da correlação serial sobre a ocorrência do erro tipo I. Entretanto, essa última característica é atingida ao custo de uma importante redução em sua habilidade de detectar reais tendências. O MTFPW leva a um melhor equilíbrio entre as probabilidades de ocorrência desses dois erros estatísticos. Concluí-se também que a hipótese da ausência de tendências climáticas na localidade de Ribeirão Preto não pode ser aceita. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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