Modeling extreme minimum air temperature series under climate change conditions / Modelagem de séries de temperatura mínima extrema sob condições de alterações climáticas

Considering the presence of non-stationary components, such as trends, in the extreme minimum air temperature series available from three locations of the State of São Paulo-Brazil, the aim of this research was to describe the probabilistic structure of this variable by using a non-stationary model (based on the general extreme value distribution; GEV model) in which the parameters are estimated as a function of time covariate. The Mann-Kendall test has proven the presence of significant increasing trends in all analyzed series. Furthermore, according to the Pettitt (changing-point) test, 1991 is the initial year of these trends (in the three locations). The applied selection criteria indicated that a GEV model in which the location parameter is estimated as a function of time is recommended to describe the probability structure of the variable under evaluation. The others two parameters of this model remained time-independent. According to this non-stationary model, the detected trends in the climate conditions of these locations have shown the same rate of change (0.04°C per year).

Considerando a presença de componentes não estacionárias, tais como tendências, nas séries de temperatura do ar mínima extrema, disponíveis a partir de três localidades do Estado de São Paulo, o objetivo do trabalho foi descrever a estrutura probabilística dessa variável, utilizando um modelo não estacionário (baseado na distribuição geral dos valores extremos; modelo GEV) em que os parâmetros são estimados em função da co-variável tempo. O teste de Mann-Kendall comprovou a presença de significativas tendências de elevação em todas as séries analisadas. Em adição, de acordo com o teste de Pettitt (teste de ponto de mudança), 1991 é o ano inicial dessas tendências (nas três localidades). Os critérios de seleção aplicados indicaram que um modelo GEV, em que o parâmetro de localização é estimado como uma função do tempo, é recomendado para descrever a estrutura probabilística da variável sob análise. Os demais parâmetros desse modelo permaneceram independentes do tempo. De acordo com esse modelo não estacionário, as tendências detectadas nas condições climáticas dessas localidades apresentam a mesma taxa de alteração (0,04°C por ano).

Totais decendiais de precipitação pluvial em Campinas, SP: persistência temporal, periodicidades e tendências climáticas / Ten-day rainfall amounts at Campinas, State of São Paulo, Brazil: temporal persistence, periodicities, and climate trends

O objetivo do estudo foi descrever as componentes tendências, periodicidades e persistência temporal presentes nas séries decendiais de precipitação pluvial (PRE) na localidade de Campinas/SP, entre os anos de 1890 e 2009. A aplicação da função auto-correlação e do teste Run permitiu inferir a inexistência de significativas correlações seriais entre os totais decendiais de PRE. Análises espectrais conduzidas no domínio tempo-frequencia não possibilitaram a indicação de significativas periodicidades nos picos de variância do sinal temporal PRE. Com base em métodos não paramétricos e considerando as probabilidades máximas de ocorrência do erro tipo I, usualmente admitidas na literatura (10 e 5 por cento), não houve indicação de marcantes tendências climáticas nas séries analisadas. Contudo, observou-se concentração de casos de tendências de queda a partir do final da época seca regional (mês de agosto) até o início do mês de novembro (pertencente à estação chuvosa). Essa característica pode ser considerada um indício de mudança nos padrões do clima regional no sentido de atraso da retomada da estação chuvosa.

The aim of the study was to evaluate the presence of temporal persistence, periodicals components, and trends within the ten-day rainfall series (PRE), observed during 1890-2009 at the weather station of Campinas, State of São Paulo, Brazil. Based on the autocorrelation function and on the Run test it was observed no significant temporal persistence within the data sample. The spectral analysis carried on the time-frequency domain has shown no remarkable periodicity associated with the variance peaks in the temporal signal under evaluation. Based on non parametric methods and considering the significance levels commonly adopted in the scientific literature (10 and 5 percent) it was detected no important climate trend within the PRE series. However, during the end of the dry season and the beginning of the rainy season it was observed an unexpected high number of decreasing (negative) trends cases that may be an indication of changes in the climatic conditions observed during 1890-2009. This last feature may reveal a delay in the resumption of the rainy season.