Considerações estatísticas relativas a seis séries mensais de temperatura do ar da Secretaria de Agricultura e Abastecimento do Estado de São Paulo Statistical considerations of six monthly air temperature series of the State of São Paulo, Brazil

O objetivo do trabalho foi detectar tendências e variações climáticas nas séries mensais de temperatura máxima (Tmax) e mínima (Tmin) do Estado de São Paulo. A fim de obter melhor adequação, entre a probabilidade de ocorrência dos erros estatísticos tipo I e II, foram utilizados métodos paramétricos (teste t, F e razão da verossimilhança) e não paramétricos (teste sazonal de Mann-Kendall e de Pettitt). As séries de Tmin das localidades de Campinas, Cordeirópolis, Ribeirão Preto e, especialmente Ubatuba, apresentam fortes indícios de tendências e variações climáticas nos últimos 60 anos. Nas séries de Monte Alegre do Sul e Pindorama tais indícios são observados de forma pouco significativa. As alterações de ordem climática observadas nas séries de Tmax são bastante inferiores às observadas nas séries de Tmin. Dentre todas as localidades analisadas, a de Ubatuba foi a que apresentou as tendências de elevação mais significativas nos dados de temperatura do ar. Os resultados também indicaram que no mês de Abril podem ser verificados, em todas as seis localidades, os indícios mais significativos de elevação nos valores mensais da Tmax e, em especial, da Tmin. Em contra partida, o mês de Setembro mostrou-se o menos sujeito a elevação nos valores dessas duas variáveis meteorológicas.<br>The aim of the work was to detect trends and climate variations in monthly maximum (Tmax) and minimum (Tmin) air temperature series of the State of São Paulo. In order to obtain a better balance between the probabilities associated with type I and II errors, parametric methods (tests t, F and the likelihood ratio test) and non-parametric methods (Seasonal Mann-Kendall test and Pettitt test) were used. In the series of Campinas-SP, Cordeirópolis-SP, Ribeirão Preto-SP and, especially Ubatuba-SP, strong evidences of climate trends and climate variations in the last 60 years were detected. In the Monte Alegre do Sul-SP and Pindorama-SP series such climate alterations were not observed. It was also observed that the significance level of climate changes in the Tmax series are lower than those observed in the Tmin series. In the Ubatuba-SP series the highest climate alteration level, among all analyzed Tmax and Tmin series was detected. It was observed that the April months were the most affected by climate changes. On the other hand, the September months were little affected by climate change, in all analyzed Tmax and Tmin series

Standardized precipitation index based on pearson type III distribution Índice padronizado de precipitação baseado na distribuição pearson tipo III

The initial step in calculating the Standardized Precipitation Index (SPI) is to determine a probability density function (pdf) that describes the precipitation series under analysis. Once this pdf is determined, the cumulative probability of an observed precipitation amount is computed. The inverse normal function is then applied to the cumulative probability. The result is the SPI. This article assessed the changes in SPI final values, when computed based on Gamma 2-parameters (Gam) and Pearson Type III (PE3) distributions (SPIGam and SPIPE3, respectively). Monthly rainfall series, available from five weather stations of the State of São Paulo, were chosen for this study. Considering quantitative and qualitative assessments of goodness-of-fit (evaluated at 1-, 3-, and 6-months precipitation totals), the PE3 distribution seems to be a better choice than the Gam distribution, in describing the long-term rainfall series of the State of São Paulo. In addition, it was observed that the number of SPI time series that could be seen as normally distributed was higher when this drought index was computed from the PE3 distribution. Thus, the use of the Pearson type III distribution within the calculation algorithm of the SPI is recommended in the State of São Paulo.<br>O cálculo do Índice Padronizado de Precipitação (IPP) inicia-se com a adoção de uma distribuição paramétrica (dp) utilizada para a estimativa das probabilidades de ocorrência associadas a uma série de precipitação pluvial. Após essa escolha, a probabilidade acumulada de ocorrência de um determinado valor de precipitação é calculada. O IPP é obtido após a aplicação da função normal inversa a essa probabilidade acumulada. O artigo avaliou as alterações nos valores finais do IPP, quando calculado com base nas distribuições Gama com dois parâmetros (Gam) e Pearson tipo III (PE3; IPPGam e IPPPE3, respectivamente). Utilizaram-se dados de precipitação pluvial de cinco localidades do Estado de São Paulo, nas escalas de 1, 3 e 6 meses. Aplicando testes de aderência, tanto qualitativos, quanto quantitativos, verificou-se que as probabilidades associadas às séries utilizadas foram melhores estimadas por meio da PE3. Foi também observado, que o número de séries temporais do IPP que podem ser consideradas normalmente distribuídas, foi maior quando este índice de seca foi calculado com base na PE3. Dessa forma, recomenda-se a adoção da PE3 no cálculo do IPP no Estado de São Paulo